Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Тинькофф, 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, которые привнесут экспертизу и свой вклад в развитие Центра технологий искусственного интеллекта. Наши технологии 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. Прогнозируем будущее клиентов, чтобы помогать им контролировать финансы. Почему Тинькофф? Делаем жизнь миллионов людей лучше ассистент Олег, социальная сеть Пульс, персонализированная lifestyle экосистема, предиктивные интерфейсы для finance management Даем возможность как закинуть наработки в прод на миллионы пользователей, так и делать исследования в своей области Развиваем и делимся опытом по всем областям ML: CV, NLP, RecSys, Speech и Time Series. Проводим внутреннием семинары, обсуждаем последние новости AI Есть выстроенные процессы и инфраструктура Тинькофф, но с отсутствием бюрократии больших организаций Фокус внутри компании на разработке в области искусственного интеллекта Есть лаборатория на Физтехе, с которой можно и нужно делать коллаборации Мало легаси и большой impact каждого разработчика Обязанности Изучение научных статей, генерирование гипотез, постановка экспериментов на их основе и донесение результатов до команды Улучшение качества моделей в различных сценариях Ускорение работы моделей с применением современных методов оптимизации и архитектур Написание воспроизводимого кода, оформление экспериментов в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом Требования Опыт разработки моделей машинного обучения с использованием современных DL фреймворков (Tensorflow, Pytorch, Keras, etc) и применения их в продакшене Глубокое понимание принципов работы современных алгоритмов машинного обучения Высокий уровень знания Python Умение декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты Хорошая теоретическая подготовка в областях математики, алгоритмов и структур данных, прикладной статистики Умение самостоятельно изучать научные статьи на английском языке и желание ставить эксперименты на их основе Практические знания Linux, Git, Bash, Docker Мы предлагаем Колмогоров (10 x 8 x V100) под эксперименты Оплату участия в топ AI конференциях 2-3 раза в год Работу в офисе. График работы гибридный Платформу обучения и развития Тинькофф Апгрейд. Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержка 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 Компенсацию такси и 50% затрат на спорт от стоимости абонемента Компенсацию обедов. А если захотите перекусить, есть кухня с чаем, кофе и фруктами Достойную зарплату обсудим ее на собеседовании Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании