Стажер Deep Learning (RecSys для Anti-Fraud) в Сбер

Москва, 81 000 ₽/мес

Команда антифрода Сбера ищет стажёра Deep Learning. Предстоит адаптировать рекомендательные модели для выявления мошеннических транзакций в real-time под высокой нагрузкой.

Что делать:
• Адаптировать модели SASRec, HSTU, двухбашенные архитектуры и другие подходы для задач антифрода;
• Работать с последовательностями транзакций и профилями клиентов;
• Строить модели, предсказывающие вероятность мошенничества по последней транзакции;
• Экспериментировать с архитектурами и улучшать качество моделей;
• Работать с большими объёмами данных и ML-инфраструктурой.

Что уметь:
• Уверенно писать на Python;
• Владеть PyTorch и иметь опыт разработки моделей с нуля;
• Знать рекомендательные архитектуры (Transformer, SASRec, Bert4Rec, YouTubeDNN, HSTU, ARGUS и др.);
• Уметь работать с табличными признаками в Deep Learning;
• Понимать Negative Sampling и функции потерь для ранжирования и классификации;
• Интересоваться рекомендательными системами и антифродом.

Будет плюсом:
• Пройденные курсы по RecSys и Deep Learning;
• Практика с трансформерными архитектурами;
• Интерес к Big Data и антифрод-системам;
• GitHub с учебными или pet-проектами.

Что предлагают:
• Оплачиваемую стажировку на 3–6 месяцев;
• Доход 81 000 ₽ в месяц;
• Занятость от 20 часов в неделю;
• Работу над реальными антифрод-моделями Сбера;
• Возможность получить опыт в высоконагруженном ML-продукте;
• Офис в СберСити и работу с сильной командой специалистов.

Кому писать: @shalamaeva