ML-Engineer
Зарплата не указана
Оператор информационной системы · Москва
Анализ бизнес-задач и участие в выборе методов моделирования нейронных сетей для их решения. Решение NLP-задач (Preprocessing, Classification, Clustering...
Финфрейм · Москва
Строить модели для совместной обработки финансовых данных разной природы. Уметь воспроизводить модели по публикациям / публичному коду. Разрабатывать методологии оценки, бенчмарки...
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: pytorch, time series, transformers, encoders, decoders, modality fusion. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 9.
В конце 2025 года запущено новое направление - ФинТех AI RnD. Оно 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, покупки 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 инженеров нашего AI/ML-направления с задачами по исследованию данных и участии в запросах по их улучшению, проведением экспериментов, дообучением моделей, внедрением их в продукты и работой с обратной связью от заказчиков.
От вас потребуется:
Строить модели для совместной обработки финансовых данных разной природы
Уметь воспроизводить модели по публикациям / публичному коду
Разрабатывать методологии оценки, бенчмарки, фреймворки для финансовых задач
Оптимизировать скорость, качество, эффективность обучения на CPU/GPU
Участвовать в конечной процедуре развертывания прототипа в реальный продукт, и последующей поддержке
Анализировать данные, в особенности в части временных рядов
Обучать и до-обучать оптимальные трансформерные и рекуррентные архитектуры на временных рядах
Понимать разницу между условиями применения RNN и Transformers
Использовать 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
Что ждём от вас:
Фундаментальные знания, образование и опыт:
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
Понимание архитектурных особенностей моделей - бустингов, трансформеров, рекуррентных, авторегрессионных архитектур для последовательных, табличных, текстовых и мультимодальных финансовых данных
Знание подходов энкодера, декодера, и их совместного использования
Умение делать пред-/пост-обучение, а также обучение в контексте
Опыт работы с большими и неоднородными данными, в т.ч. проведение изначального исследования данных
Умение подготовить и развернуть модель в тестовом окружении
Опыт работы с feature stores
Знание contrastive и representation подходов
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): моделирование рисков, детекция фрода, оценка кредитоспособности, предсказание трат, 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)
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
Особенно заинтересованы в кандидатах, которые:
Считают, что перевод исследования в рабочий продукт - крайне важная часть работы, и легко могут переводить идеи \ прототипы \ статьи в production
Критически мыслят по поводу дизайна экспериментов и статистической стабильности и обоснованности
Комфортно чувствуют в условиях шумных, разнородных данных реального финансового мира
Умеют балансировать между любопытностью и инженерным прагматизмом
Раскрываются в окружениях, где исследователи, инженеры, и бизнес быстро итерируются
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 или офис в самом центре Москвы (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! 🚀
Вакансия опубликована 21 сентября, проверена 22.09.2026. Открыть оригинал.
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 174 000 ₽.
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.
Да, на 22.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Мы — Finframe, стабильная и динамично развивающаяся IT-компания, которая разрабатывает и внедряет передовые решения в сфере финансовых технологий. Наша цель – сделать онлайн-платежи безопасными и удобными для крупнейших бизнесов в России и СНГ! Вместе мы не просто создаем и сопровождаем программное обеспечение, мы строим будущее финансового рынка, предлагая инновационные сервисы для банков, фина…
Открытых вакансий: 9Соседи по направлению с близкими требованиями.
Зарплата не указана
Оператор информационной системы · Москва
Анализ бизнес-задач и участие в выборе методов моделирования нейронных сетей для их решения. Решение NLP-задач (Preprocessing, Classification, Clustering...
Зарплата не указана
Компания БКС · Москва
Проектировать и создавать исследовательскую ML/AI платформу для генерации сигналов по акциям, фьючерсам, валютам, процентным ставкам, кредитным инструментам, сырьевым товарам...
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей. Опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка...
Зарплата не указана
Финфрейм · Москва
Исследовать новые проблемы машинного обучения. Разрабатывать ML-модели и влиять на их внедрение. Анализировать данные, в особенности в части временных...
Зарплата не указана
Банк ПСБ · Москва
Разработка AI‑агентов и ассистентов (чат‑боты, автоматизация процессов, аналитика). Декомпозиция бизнес‑требований в сценарии работы агентов (use cases, user...
Зарплата не указана
Банк ПСБ · Москва
Разрабатывать и внедрять флагманские решения на основе машинного обучения, генеративного AI и больших языковых моделей. Исследовать новые подходы и технологии...
Зарплата не указана
Финфрейм · Москва
Поддержка и администрирование виртуальной инфраструктуры на базе VMware (+ Proxmox). Проектирование, развертывание и оптимизация виртуальных сред. Автоматизация развертывания и управления...
Зарплата не указана
Финфрейм · Москва
Исследовать новые проблемы машинного обучения. Разрабатывать ML-модели и влиять на их внедрение. Анализировать данные, в особенности в части временных...
Зарплата не указана
Финфрейм · Москва
Развитие и поддержка процессов противодействия мошенничеству в процессинговом центре, включая операции по картам, трансграничные переводы и другие транзакционные потоки.
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.