Мы ищем специалиста Deep Learning в disrupt направление. Нам нужны специалисты в области NLP и работы с аудио (ASR, TTS).
Вам предстоит участвовать в развитии системы форд-мониторинга Сбербанка, которая обеспечивает защиту клиентов банка во всех каналах обслуживания от мобильных приложений и покупок в интернет до визитов клиентов в офисы.
Нам уже есть чем гордиться, но мы развиваемся и не стоим на месте
17th Annual 2021 Cyber Security Global Excellence Awards winners.
Fraud Prevention GOLD WINNER – SberBank Anti-Fraud System (https://globeeawards.com)
Fraud Prevention Editor’s Choice – SberBank (https://cyberdefenseawards.com)
Мы принимаем активное участие в развитии этой системы и сосредоточены на разработке и внедрении AI-моделей по выявлению мошенничества. У нас ты сможешь поработать с действительно большими объемами данных, широким перечнем передовых технологий и сделать значимый вклад в борьбу с мошенничеством в стране.
Обязанности
· Исследование новых архитектур и подходов, апробирование на реальных данных
· Работа с собственной LLM GigaChat. Имплементация LLM для решения прикладных задач
· Обработка аудио-потока: Speech-to-Text и Text-to-Speech
· Построение высоконагруженных решений, основанных на DL-моделях
а также
· Мониторинг и регулярный контроль качества работающих в пром. моделей;
· Анализ доступных источников данных и информации в них, оценка качества для решения задач;
· Обсуждение задач и методов их решения совместно с фрод-аналитиками и бизнес-заказчиками, формулирование гипотез и их проверка;
· Построение воспроизводимых и переиспользуемых решений для работы с данными и моделями
Требования
· Хорошие знания Python 3
· Знание PyTorch, опыт полного цикла разработки DL моделей.
· Знание подходов обработки последовательностей: RNN, Transformer.
· Опыт использования библиотека анализа данных и построения ML моделей на Python (pandas/dask, xgboost/lightgbm/catboost, sklearn, …), понимание особенностей и границ применимости;
· Знание мат. статистики и теории вероятностей
· Знание Git
· Знание английского языка (чтение документации и статей)
· Знание Spark/PySpark, Hive
· Знание библиотек torch-audio, pyaanote, librosa, nemo.
· Опыт обработки последовательностей, знание продвинутых подходов.
· Знакомы подходы tts, stt, diarisation.
· Опыт взаимодействия с LLM, SFT.
· Знание подходов распараллеливания вычислений.
Условия
- Молодая и активная команда, состоящая преимущественно из DS и DE.
- Наличие мощного кластера и сред разработки, включая GPU
- Возможность поработать с действительно большими объемами данных и сделать значимый вклад в борьбу с мошенничеством в стране
