Middle/Senior Deep Learning Engineer (Graph Neural Networks, Anti-Fraud) в ПАО Сбербанк Москва

Инженер-исследователь в команду антифрод-платформы Сбера. Проектирование и внедрение GNN-моделей для защиты от мошенничества на графе из сотен миллионов вершин.

Задачи:

• Проектировать и обучать GNN-модели на огромном клиентском графе (классификация узлов, предсказание связей, кластеризация и другие нетривиальные задачи).
• Работать с темпоральными графами, учитывая глубокую историю поведенческих паттернов и транзакций.
• Готовить модели к суровому продакшену: оптимизация инференса GNN, участие в нагрузочном тестировании и внедрение.
• Развивать вектор R&D: в перспективе — внедрение трансформерных архитектур, тестирование подходов из RecSys для задач антифрода, создание поведенческих моделей и других SOTA-решений в домене.

Требования:

• От 2 лет коммерческого (продакшен) опыта работы с Deep Learning.
• Уверенный Python и PyTorch.
• Глубокая экспертиза в GNN. Реальный опыт внедрения в продакшен хотя бы нескольких архитектур/подходов (PyTorch Geometric, PyTorch BigGraph, GAT, TGN).
• Опыт с Big Data (PySpark, Hadoop).
• Понимание NLP и Transformers.

Условия:

• Комфортный современный офис (ст.м.Кутузовская)
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров с возможностью подключения 3 пользователей
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Навыки:

• Python
• PyTorch
• GNN
• PyTorch Geometric
• PyTorch BigGraph
• GAT
• TGN
• PySpark
• Hadoop
• NLP
• Transformers
• Deep Learning