Мы новое подразделение Сбера, занимающееся внутренней безопасностью и выявлением внутренних мошенников и злоумышленников с помощью AI.
Ближайшие наши задачи направлены на разработку DL-моделей для скоринга и поведенческого моделирования по табличным данным (операционные данные, логи из автоматизированных систем). Дальнейшие наши задачи имеют широкий спектр - начиная от разработки собственных AI-агентов и заканчивая графовыми нейросетями для выявления скрытых связей.
Ищем Senior Data Scientist, который будет заниматься разработкой глубоких нейронных сетей для скоринга и поведенческого моделирования от выгрузки данных и предпроцессинга до разработки собственной архитектуры и обучения моделей. Если ты хочешь иметь возможность погрузиться в глубины Deep Learning, пробовать новые методы к обучению нейросетей, получить опыт руководства задачами, то мы ждем тебя в нашу команду.
Какие задачи тебя ожидают:
- создание, обучение и внедрение новых глубоких нейронных сетей для скоринга и поведенческого моделирования с большим дисбалансом по целевому классу (100-1000 семплов целевого класса)
- выгрузка и анализ данных из БД, разработка их предпроцессинга
- построение бейзлайнов на основе классического ML
- улучшение качества и дообучение существующих моделей: файнтюнинг, Self-Supervised Learning.
Какие навыки тебе помогут успешно решать задачи:
- опыт в ML от 3 лет
- решал бизнес-задач с использованием Deep Learning, разрабатывал собственные архитектуры нейросетей – кредитный скоринг, прогнозирование и прочее.
- свободное владение PyTorch
- опыт выгрузки и обработки больших данных из Hadoop – базовые навыки в Spark, SQL
- навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.
Ты имеешь огромные плюсы и точно справишься с задачами, если:
- в любых областях ИИ использовал различные методы для обучения нейронных сетей: Incremental learning, Self-Supervised Learning и т.п.
- писал собственную BERT’оподную или другую DL-сетку, например, для скоринга
- знаешь когда лучше LSTM-, когда Attention- слой и как лучше их соединить.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/
- годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- регулярные митапы и развитое DS-community
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.