Finframe - стабильная и быстрорастущая финтех-компания, обеспечивающая надежную и безопасную обработку платежей для крупнейших бизнесов в России и СНГ. Мы не просто обрабатываем транзакции, а создаем системы, которые помогают бизнесам расти и развиваться в условиях динамично меняющегося рынка.
Сейчас запускаем новое направление, которое полностью основано на передовых направлениях в области машинного обучения и искусственного интеллекта в разрезе как исследований (Research), так и инженерных разработок (Development) в условиях наличия огромного объема внутренних данных финтех-направления (финансовые транзакции, кредитные обращения, рекомендации и т.п.).
Наша цель - создать исследовательский центр экспертизы в AI/ML для выведения финтех-направления на передовые позиции в России и за рубежом.
Ваша роль и задачи:
Вы станете одним из первых исследователей AI/ML-направления и получите возможность проводить эксперименты, строить прототипы и внедрять их в продукты.
От вас потребуется:
Исследовать новые проблемы машинного обучения
Разрабатывать ML-модели и влиять на их внедрение
Анализировать данные, в особенности в части временных рядов
Строить генераторы данных, которые одновременно реалистичны и закрывают недостатки в области недостающих атрибутов существующих данных
Применять генеративные модели (VAE, Diffusion, авторегрессионные RNN/LLM) для создания синтетики
Уметь оценивать качество сгенерированных данных
Использовать лучшие принципы пайплайнов данных и ML-жизненного цикла (MLOps, мониторинг моделей)
Взаимодействовать как с командой AI разработки, так и с продуктовой и бизнес-командой для поиска лучших решений
Участвовать в конечной процедуре развертывания прототипа в реальный продукт
Делиться экспертизой с коллегами, помогать формировать культуру ML-исследований внутри команды.
Что ждём от вас:
Фундаментальные знания, образование и опыт:
Законченный специалитет/магистратура или к.т.н / к.ф.-м.н. (предпочтительно) 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
Теоретические и практические знания в области сравнения распределений данных
Понимание аспекта реализма сгенерированных данных
Опыт работы с большими и неоднородными данными
Научные публикации в любой из топовых конференций ( CVPR, ICLR, ICML, NeurIPS, ICCV, AAAI, IJCAI, ICAIF и т.п.)
Опыт командной работы
Опыт удаленной работы
Технологические навыки:
Python как основной язык разработки.
Опыт работы с ML-фреймворками ( PyTorch / JAX / TensorFlow ).
Опыт распределенного обучения и тестирования (multi-GPU)
Владение контейнеризацией Docker
Высокие технические стандарты
Что мы предлагаем:
Интересные задачи и масштаб: уникальная возможность поработать в RnD отделе, результаты исследований которого могут преобразить финтех-индустрию
Рост и развитие: привилегия использовать часть рабочего времени для самостоятельного исследовательского проекта
Техническая свобода: участие в выборе инструментов и формировании решений
Гибкий формат работы: Удаленная работа по миру. Также есть офис в самом центре Москвы, в офисе по ул. Мясницкая, 16
Возможность поработать в атмосфере небольшой уютной компании, где все решается быстро, в дружеской обстановке и без бюрократии
Официальное трудоустройство в соответствии с ТК РФ в аккредитованную IT-компанию
ДМС и страхование от несчастных случаев с первой рабочей недели, оплату больничных за первые 10 дней до 100% от оклада
Современная техника для работы (Macbook, мониторы, и все что вам нужно для комфортной работы
Ежегодные корпоративы с компенсацией дороги и проживания
Если хотите участвовать в становлении исследовательского центра RnD для нужд финтех-индустрии, быть готовым внедрять решения в реальные B2B-решения и влиять на их качество, будем рады познакомиться! 🚀
