т-банк

Senior ML-инженер в Центр технологий искусственного интеллекта

Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Т‑Банка: внедряем машинное обучение в продукты и внутренние процессы компании, делаем решения качественнее, безопаснее и удобнее для пользователей, вкладываемся в долг…

т-банк

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссия

Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Т‑Банка: внедряем машинное обучение в продукты и внутренние процессы компании, делаем решения качественнее, безопаснее и удобнее для пользователей, вкладываемся в долгосрочные исследования. Сейчас мы в поисках ML-инженеров.
Технологии, которыми мы занимаемся:

  • Диалоговые системы. Обучаем финансового ассистента поддерживать разговор и отвечать на запросы пользователей в чате с поддержкой.

  • Компьютерное зрение. Делаем безопасную авторизацию по лицу, оживляем фотографии для реалистичной анимации, распознаем документы и многое другое.

  • Рекомендательные системы. Учимся предугадывать желания пользователей, чтобы предлагать им именно то, что нужно.

  • Речевые технологии. Автоматизируем голосовое общение между бизнесом и клиентами.

  • ML-антифрод. С помощью алгоритмов оберегаем пользователей от мошенников, оперативно замечая подозрительные действия в личном кабинете.

  • Предиктивные технологии. Делаем прогнозы, чтобы помогать клиентам контролировать финансы.

Как мы работаем:

  • Делаем жизнь миллионов людей лучше, предоставляя доступ к качественным продуктам: от финансового ассистента Олега до рекомендательной ленты в приложении «Пульс». 

  • Даем возможность как закидывать наработки в прод на миллионы пользователей, так и проводить исследования в своей области.

  • Делимся опытом во всех областях ML: CV, NLP, RecSys, Speech и Time Series. Проводим внутренние семинары и обсуждаем последние новости AI.

  • Выстраиваем процессы и используем инфраструктуру Т‑Банк, при этом минимизируем бюрократию.

  • Фокусируемся на принципе AI-first.

  • Развиваем в МФТИ лабораторию, с которой можно и нужно делать коллаборации.

  • Не копим легаси.

  • Оплачиваем участие в топовых AI-конференциях 2—3 раза в год.

Узнать больше о профессии: ML-разработчики в Т‑Банке.
Подготовиться к интервью: как проходит интервью по машинному обучению.

  • Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды
  • Улучшать качество моделей в различных сценариях
  • Ускорять работу моделей, применяя современные методы оптимизации и построения архитектуры
  • Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом
  • У вас есть опыт разработки ML-моделей с использованием современных DL-фреймворков (Pytorch, Jax/Tensorflow и других) и их применения в продакшене
  • Разбираетесь в принципах работы современных алгоритмов машинного обучения
  • Знаете Python
  • Умеете декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты
  • Знаете теорию в сфере математики, прикладной статистики, алгоритмов и структур данных
  • Готовы изучать научные статьи на английском языке и ставить эксперименты основе прочитанного
  • Знаете Linux, Git, Bash и Docker
  • Работу в офисе или удаленно — по договоренности
  • Платформу обучения и развития «Т‑Банк Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии
  • Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. Предложим льготное страхование вашим близким
  • Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
  • Линейку льготных тарифов на продукты Т‑Банка
  • Частичную компенсацию затрат на спорт
  • Сервисы для поддержки сотрудника по психологическим, юридическим и финансовым вопросам
  • Три дополнительных дня отпуска в год
  • Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

Похожие вакансии Data Science & ML

hh.ru
от 350k ₽РоссияМоскваГибрид
Обязанности:
• разработка и поддержание различных внутренних моделей кредитного риска юридических лиц (PD, оценка выручки, модели оценки лимитов и др.) с помощью методов классического машинного обучения (обобщенные линейные модели, градиентный бустинг, случайный лес и иное);
• создание новых признаков и их применение в моделях с применением самой актуальной инфраструктуры (Feature Store, онлайн каскады);
• эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например, применение методов рекуррентных нейронных сетей на данных по платежам, полноценное описание которых простыми переменными не всегда может быть универсальным);
• поведенческая аналитика и сегментация;
• анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных;
• создавать модели и подходы к разработке моделей, о которых можно делать статьи и публикации;

Требования:
• физико-математическое, экономико-математическое образование;
• хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;
• умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;
• знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: numpy, pandas, scikit-learn, xgboost / lightgbm / catboost и т.п.);
• опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark) или иными реляционными базами данных;
• опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket;
• желание пробовать новые идеи и готовность непрерывно учиться новому;
• желателен опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчетность, какие модели можно применять для анализа компаний;
• владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.

Условия:
• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI
• Гибкий график работы: вы сможете планировать время так, как удобно вам и вашей команде
• Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
• Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
• Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданий
Эта вакансия также есть на:Getmatch
Соц.сети

Middle+ ML Engineer / Data Scientist

Зарплата не указанаБеларусь

#jobs #vacanсy #1C #Analyst #Belarus #IT

✅Вакансия: Middle+ ML Engineer / Data Scientist
✅Компания: ••••••••
✅Локация: РБ.
✅Английский: от В2.

•••••••• – крупная белорусская IT компания (••••••••), которая более 20 лет на рынке, резидент ПВТ. Мы постоянно растем и расширяемся. Если вы готовы работать с интересными проектами и развиваться в динамичной команде, то это предложение для вас!

Требования:

- От 3 лет коммерческого опыта в разработке ML/AI-решений.
- Уверенное владение Python и практический опыт работы с ML-фреймворками, такими как PyTorch, TensorFlow или Scikit-learn.
- Практический опыт разработки AI-решений на базе LLM, включая RAG-подходы и AI Agents.
- Понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения, методов подготовки признаков, оценки качества и оптимизации моделей.
- Опыт работы с данными, включая их подготовку, анализ и построение эффективных пайплайнов обработки.
- Знание основ статистики и теории вероятностей, опыт проведения экспериментов и оценки результатов моделей.
- Навыки работы с SQL для извлечения и анализа данных.
- Знакомство с инструментами MLOps и управления ML-экспериментами, например MLflow.
- Английский язык на уровне B2+ или выше.

📩Для связи:
Telegram: ••••••••

hh.ru
5

Senior Machine Learning Engineer

5 lab(файв лаб)
Зарплата не указанаКазахстанАлматыУдалёнка

About the Customer

It is a global energy technology company helping customers generate, transmit and transform energy reliably and sustainably. From power generation and grid technologies to renewable energy, our products, services and digital solutions help drive the energy transition. Join us to build software with real-world impact on the future of energy.

Your role

You will develop advanced AI/ML solutions for industrial systems, initially focusing on anomaly detection and predictive maintenance. You will combine operational data, maintenance records, engineering knowledge and sensor signals to create reusable capabilities for diagnostics, forecasting and other industrial AI use cases.

As a Senior Machine Learning Engineer, you will turn complex problems into production-ready solutions by building reliable data pipelines, validating results with domain experts and deploying maintainable services that deliver measurable impact.

How you will make an impact

  • Lead end-to-end AI solution delivery, from feasibility and data discovery to validation, deployment, and monitoring.

  • Integrate operational, maintenance, engineering, asset, and sensor data through reliable data pipelines and quality controls.

  • Design and evaluate modern AI/ML approaches, including supervised and unsupervised learning, time-series models, deep learning, Generative AI, and RAG.

  • Build production-ready AI services with scalable APIs, cloud-native workflows, MLOps, and observability.

  • Collaborate with domain experts, data owners, IT, cybersecurity, and software teams to deliver measurable outcomes and reusable AI components.

  • Mentor engineers and data scientists, conduct reviews, share knowledge, and contribute to patents and publications where relevant.

What you bring

Must have

  • Master's degree or PhD in Computer Science, Data Science, Mathematics, Engineering, Physics, or a related quantitative field.

  • 7+ years of experience building and deploying ML/AI systems in industrial, infrastructure, energy, or enterprise environments.

  • Strong Python and software-engineering skills, including ML and deep-learning frameworks, APIs, testing, containers, and CI/CD.

  • Experience with time-series data, anomaly detection or prediction, large imperfect datasets, and robust validation for rare or imbalanced events.

  • Hands-on experience deploying ML and Generative AI solutions, including MLOps, cloud or enterprise integration, RAG or agentic patterns, monitoring, and responsible AI practices.

  • Sound technical judgment and communication skills, with the ability to select appropriate methods, collaborate with domain experts, and explain model behavior and trade-offs.

Nice to Have (Beneficial)

  • Industrial operations, complex machinery, operational reliability, predictive maintenance, or comparable asset-intensive domains.

  • Advanced time-series and rare-event methods, transfer learning, uncertainty estimation, or cross-site model generalization.

  • Knowledge graphs, semantic or vector search, document intelligence, and linking unstructured evidence with structured operational data.

  • Cloud AI platforms, model registries, container orchestration, streaming architectures, or delivery of reusable AI platforms.

Working conditions:

  • Working time Mo-Fr (8 working hours)

  • Employment according labor law of Republic of Kazakhstan

  • Compensation of medical insurance after trial period

  • Remote work with international team

  • Growth possibilities

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.