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, предоставляя им доступ к качественным продуктам: от финансового ассистента Олега до рекомендательной ленты в приложении «Пульс».
• Делимся опытом во всех областях ML: CV, NLP, RecSys, Speech и Time Series. Проводим внутренние семинары и обсуждаем последние новости AI.
• Даем возможность как закидывать наработки в прод на миллионы пользователей, так и проводить исследования в своей области.
• Развиваем в МФТИ лабораторию, с которой можно и нужно делать коллаборации.
• Выстраиваем процессы и используем инфраструктуру Тинькофф, при этом минимизируем бюрократию.
• Фокусируемся на принципе AI-first.
• Не копим легаси.
• Оплачиваем участие в топовых AI-конференциях 2—3 раза в год.

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

• 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

• Гибридный формат работы (офис находится в Бресте, Беларусь) по ТК РБ

• 31 календарный день отпуска и до 5 sick days в году

• Медицинское страхование (со стоматологией и медикаментами) и страховку от несчастных случаев (+ льготное страхование для ваших близких)

• Золотую карту AllSports или частичную компенсацию затрат на спорт от стоимости абонемента

• Профессиональное развитие в университете Тинькофф Апгрейд, возможность участвовать в митапах, тренингах и МК от Тинькофф, частичную компенсацию внешних обучающих программ / сертификаций

• Компенсацию такси или питания до 12 рублей в день

• Мощную технику на выбор (Windows / MacBook)

• Программу лояльности для сотрудников Тинькофф в Беларуси от партнеров (benefits.by)

• Достойную зарплату (с привязкой к USD) и годовой бонус

• Ежегодный пересмотр зарплаты