← К каталогу
ФИ

Финфрейм

AI ML Research TechLead - Anomaly Detection, Anti-fraud (AI RnD команда)

УдалённоУровень не указанМосква, Россия9 дн. назад
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Наша цель - создать исследовательский центр экспертизы в AI/ML для выведения финтех-направления на передовые позиции в России и за рубежом.

Сейчас мы ищем ML Research TechLead по направлению поиска аномалий.

Обязанности:

  • Быть ответственным за модели детекции фрода и оценки рисков, а также детекции аномалий, предсказания редких событий;
  • Уметь планировать и включать в работу разные типы фрода - как известные на данный момент, так и возможные будущие;
  • Объединять разнородные финансовые данные, в т.ч. транзакции, поведение клиента, fingerprints устройств, связи между клиентами, и другие сигналы;
  • Использовать существующие и предлагать новые методологии оценки, бенчмарки, фреймворки для финансовых задач, в которых наблюдается крайне несбалансированные данные ;
  • Отвечать за оптимизацию скорости, качества, эффективности обучения на CPU/GPU;
  • Развертывать прототип в реальный продукт, и затем поддерживать;
  • Определять границы применения тех или иных архитектур и моделей машинного обучения на временных рядах;
  • Применять лучшие принципы пайплайнов данных и ML-жизненного цикла (MLOps, мониторинг моделей);
  • Взаимодействовать с командами AI разработки, так и с продуктовой и бизнес-командой для поиска лучших решений;
  • Делиться экспертизой с коллегами, помогать формировать культуру ML экспериментов внутри команды.

Требования:

1. Фундаментальные знания, образование и опыт:

  • Законченный специалитет/магистратура с фокусом на одно или более направлений: Компьютерные Науки, Искусственный Интеллект, Математика или близко связанные области;
  • Экспертные знания и исследования в одном или более направлений: Машинное Обучение, Глубокое Обучение, Статистика, Теория Вероятностей или близко связанные области;
  • Умение приближать и оценивать плотность ядра;
  • Опыт работы с крайне несбалансированными данными;
  • Практика генерации состязательных (adversarial) данных / данных вне распределения (out-of-distribution) / аномалий;
  • Работа с аномалиями \ фродом;

•…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU