ГлавнаяВакансииIT и разработкаДата-сайентистAI ML Engineer - Transformers, Time Series, Multi-modality (Senior / Middle, AI RnD команда)

Финфрейм · Москва

AI ML Engineer - Transformers, Time Series, Multi-modality (Senior / Middle, AI RnD команда), Москва

Строить модели для совместной обработки финансовых данных разной природы. Уметь воспроизводить модели по публикациям / публичному коду. Разрабатывать методологии оценки, бенчмарки...

Опубликована сегодня

Коротко о вакансии

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.

Описание вакансии

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.

Ключевые навыки

PyTorchTime SeriesTransformersEncoders, decodersModality FusionPre-training, post-trainingOptimization

Как откликнуться

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.

Спросите нейросети о вакансии

Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель

Вопросы по этой вакансии

Сколько платят на позиции «AI ML Engineer - Transformers, Time Series, Multi-modality (Senior / Middle, AI RnD команда)»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 174 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 22.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

Финфрейм

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: 9

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Аналитик-инженер по машинному обучению

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...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Middle/Senior Data Scientist (ИЦО)

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...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября

AI ML Research Scientist - Anomaly Detection and Uncertainty Estimation (Senior, AI RnD команда)

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...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября

AI Engineer

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...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября

AI/ML Engineer (ML-платформа)

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...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября

Другие вакансии компании

Инженер виртуализации (VMware)

Зарплата не указана

Финфрейм · Москва

Поддержка и администрирование виртуальной инфраструктуры на базе VMware (+ Proxmox). Проектирование, развертывание и оптимизация виртуальных сред. Автоматизация развертывания и управления...

Можно удалённоБолее 6 летСистемный администраторОпубликована 21 сентября

AI ML Research Scientist - Anomaly Detection and Uncertainty Estimation (Senior, AI RnD команда)

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...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября

Руководитель отдела по безопасности платежей (Антифрод)

Зарплата не указана

Финфрейм · Москва

Развитие и поддержка процессов противодействия мошенничеству в процессинговом центре, включая операции по картам, трансграничные переводы и другие транзакционные потоки.

Нет опытаКомплаенс-менеджерОпубликована 21 сентября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.