Разработка пайплайнов по преобразованию сырых потоков (аудио, видео, сканы, текстовая переписка) в структурированные бизнес-объекты. Вы будете работать с задачами...
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 10.
Описание вакансии
Мы — компания "Платежное решение" — ведущий игрок на рынке трансграничных платежей и динамично развивающийся fintech проект. Мы сотрудничаем с крупнейшими банками страны, совершаем платежи в любую точку мира и используем современные финансовые инструменты. Сейчас мы в поиске ML Инженера.
Обязанности:
Разработка пайплайнов по преобразованию сырых потоков (аудио, видео, сканы, текстовая переписка) в структурированные бизнес-объекты. Вы будете работать с задачами транскрибации, семантического поиска, распознавания сущностей и классификации контента;
Разработка алгоритмов, которые не просто распознают информацию, но и принимают решения на основе бизнес-правил (валидация данных, логические проверки, маршрутизация задач). Внедрение механизмов "уверенности модели", позволяющих передавать сложные пограничные случаи на проверку человеку;
Выстраивание системы Human-in-the-loop, где каждое действие оператора (исправление, уточнение) автоматически превращается в размеченные данные для дообучения моделей, снижая нагрузку на команду с каждым месяцем;
Проектирование высоконагруженных микросервисов, асинхронная обработка больших объемов данных, обеспечение отказоустойчивости и минимальной задержки (инференс на GPU/CPU).
Требования:
Опыт коммерческой разработки ML-решений;
Глубокое знание Python, PyTorch / TensorFlow;
Опыт работы с документами (DocTR, EasyOCR, PaddleOCR, трансформеры для таблиц);
Понимание архитектур Whisper, Wav2Vec 2.0 или аналогичных. Опыт с библиотеками для диаризации (pyannote.audio, ASR дистрибутивы);
Опыт работы с RAG;
Опыт работы с OpenAI API, локальными моделями (Llama 3, Qwen), навыки Few-shot и Chain-of-Thought промптинга;
Умение упаковывать модели в Docker, писать асинхронные микросервисы (FastAPI), работать с очередями (RabbitMQ/Redis).
Условия:
Высокий уровень оплаты труда;
Возможность работать в FinTech проекте;
Официальное трудоустройство с первого дня согласно ТК РФ;
ДМС после испытательного срока;
После испытательного срока 2 дня работы удаленно;
Амбициозный, энергичный коллектив;
Большое количество корпоративных мероприятий, возможность обучения за счет компании;
Корпоративная мобильная связь;
Удобный график работы: 5/2, с 09:00 до 18:00;
Работа в деловом центре столицы - Москва Сити, Башня Федерация.
Вакансия опубликована 8 октября, проверена 25.10.2026. Открыть оригинал.
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 «ML Инженер»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 183 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 25.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Мы — компания "Платёжное решение" — ведущий игрок на рынке трансграничных платежей и динамично развивающийся fintech стартап. В 2022 году, когда российские экспортёры и импортёры столкнулись с беспрецедентными ограничениями, мы вышли на рынок и стали одними из первых, кто предложил надёжные решения для совершения трансграничных платежей.
Наша миссия – помогать российскому бизнесу преодолевать сло…
Разработку бенчмарков и измерение на них качества модели — на собственных данных, а не по публичным лидербордам. Развитие собственной библиотеки валидации...
Наша команда отвечает за автоматическую модерацию контента, обеспечивая его соответствие законодательству РФ и правилам маркетплейса. Много работаем с изображениями и...
Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 5 октября
70% времени занимает аналитика, 30% - разработка. Взаимодействовать с бизнес-заказчиком, анализировать, уточнять и согласовывать требования. Разрабатывать модели данных витрин.
Менторство и развитие исследователей данных, мл-инженеров и разработчиков команды. Разбор инцидентов, ответственность за бизнес-эффект продукта, расчет финансового эффекта...
Разработкой AI агентов на основе современных генеративных сеток (GigaChat и OpenSource). Разработкой системы офлайн- и онлайн-метрик для оценки качества...
Исследовать причины обращений клиентов: анализировать текстовые данные (NLP), выявлять триггеры и закономерности. Строить и анализировать клиентские пути по различным продуктам...
Выстраивание и обеспечение базовой защиты информационных систем и инфраструктуры компании. Настройка и администрирование технических средств защиты информации: файрволов, антивирусов, систем...
Анализ планируемых сделок на предмет соблюдения AML процедур. Проведение процедур KYC. Участие в процессе открытия зарубежных компаний. Курирование процесса открытия...
Проверка российских и иностранных контрагентов. Структуризация сделок и проработка комплаенс рисков транзакций. Работа с комплаенс запросам российских банков.