AI ML research техлид поиска аномалий

Финфрейм; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

ДМС и страхование

Удаленная работа по миру

Официальное трудоустройство

Job summary

Финфрейм ищет ML Research TechLead в направлении поиска аномалий для создания центров экспертизы в AI/ML в России и за рубежом. В обязанности входит руководство командами по фрод-моделям, оценке рисков, а также экспертиза по данным и методологиям ML для финансовых задач.

Требуется магистратура/специалитет в области CS/ML/математики, глубокие знания ML/DL, Python, PyTorch/TensorFlow, опыт работы с большими данными и удаленной работой.

Qualifications

• Высшее образование в области Computer Science, AI, Math или близкой области

Responsibilities

• Разрабатывать и вести детекцию фрода и оценку рисков, а также аномалии
• Планировать и включать в работу различные типы фрода
• Объединять финансовые данные и сигналы для ML моделей
• Оптимизировать обучение на CPU/GPU и разворачивать прототипы в прод
• Вести ML lifecycle, включая мониторинг и MLOps
• Работать с командами разработки, продукта и бизнеса
• Делиться экспертизой и формировать культуру экспериментов ML

Skills

Python

ML/DL theory

A/B тестирование

Работа в команде

Контроль качества

Education

Магистратура / специалитет в CS / ML / Math

Tools

PyTorch

TensorFlow

Spark

Docker

Kubernetes

ClickHouse / Greenplum

MLFlow

Job description

Описание

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.

Задачи

• 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

• 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
• Применение бустингов, автоэнкодеров, изоляционного леса, контрастного подхода, одноклассовых классификаторов
• Понимание дрифта распределений
• Опыт проведения A/B тестирования
• Опыт работы с большими и неоднородными данными
• Опыт работы с feature stores
• Опыт командной работы
• Опыт удаленной работы
• Python как основной язык разработки
• Опыт работы с ML-фреймворками ( PyTorch / JAX / TensorFlow )
• Опыт распределенного обучения и тестирования (multi-GPU)
• ClickHouse / GreenPlum СУБД
• Опыт использования формата Spark Parquet
• Работа с TensorRT (оптимизация) / Triton (serving)
• Владение контейнеризацией Docker, а также опыт работы с оркестрацией Kubernetes
• Опыт в MLFlow
• Высокие технические стандарты. технического руководства командой 5–10 инженеров
• проведение архитектурных и код ревью
• определения технической стратегии
• Будет плюсом: Желательно - научные публикации в любой из топовых конференций ( CVPR, ICLR, ICML, NeurIPS, ICCV, AAAI, IJCAI, ICAIF и т.п.)
• Опыт или знания финтех области (желательно): фрод платежей, AML (Anti-Money Laundering), trust/safety системы, адаптивные системы (RL, активное обучение и human-in-the-loop, explainable AI
• Имеют опыт работы с мошенничеством с платежами, картами, промоакциями, бонусными программами, с использованием поддельных или украденных личных данных, а также со стороны самого клиента
• Работали с фальшивыми учетными записями, синтетическими личностями, дропперами
• Считают, что перевод исследования в рабочий продукт - крайне важная часть работы, и легко могут переводить идеи \ прототипы \ статьи в production
• Комфортно чувствуют в условиях шумных, разнородных данных реального финансового мира
• Раскрываются в окружениях, где исследователи, инженеры, и бизнес быстро итерируются

Условия

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