Data Analyst (Crypto & Anti-fraud)
Вакансия предполагает анализ больших данных и криптовалютных операций для выявления мошенничества. Нужно разрабатывать антифрод-правила, строить аналитические витрины и участвовать в создании ML-моделей. Требуется опыт в аналитике данных и понимание криптовалютной сферы.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 13 похожих вакансий за 90 дней.
Что предстоит делать
Анализировать большие массивы данных, исследовать криптовалютные операции и выявлять признаки мошенничества. Оценивать и разрабатывать антифрод-правила, строить аналитические витрины и мониторинги, участвовать в разработке моделей совместно с ML-командами, анализировать клиентские пути и автоматизировать процессы.
Стек и инструменты
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в Сбербанк
28 активных вакансий в компании
Data Scientist / Machine Learning Engineer
~1 056 000 ₸ оценка
Вакансия предполагает разработку AI-агентов и микросервисов для AI-продуктов, а также исследование и внедрение ИИ-решений. Основные задачи — создание и дообучение ML-моделей, проектирование алгоритмов их взаимодействия и оптимизация производительности. Требуется глубокое знание машинного обучения и опыт работы с ИИ.
Middle DevOps Engineer
~593 528 ₸ оценка
Специалист будет автоматизировать развертывание стендов, устанавливать и внедрять релизы, поддерживать тестовые и промышленные среды, а также анализировать и решать инциденты и ИТ-риски. Требуется опыт работы с OpenShift/Kubernetes, Kafka, helm, Git и PostgreSQL.
Middle Data Scientist
~1 905 725 ₸ оценка
Вакансия для ML-инженера: нужно строить и внедрять модели машинного обучения для разных типов данных, писать production-код на Python и улучшать процессы моделирования. Требуется опыт работы с данными и ML, предлагается участие в развитии командного фреймворка.
iOS Developer (Middle/Senior)
~1 320 000 – 1 848 000 ₸ оценка
Вакансия iOS-разработчика на Swift: создание и развитие мобильного приложения для инвестирования в криптоактивы. В задачи входит проектирование архитектуры, управление техническим долгом и внедрение лучших практик. Требуется опыт разработки под iOS.
Похожие вакансии
6 вакансий
Data Scientist / Machine Learning Engineer
~1 056 000 ₸ оценка
Вакансия предполагает разработку AI-агентов и микросервисов для AI-продуктов, а также исследование и внедрение ИИ-решений. Основные задачи — создание и дообучение ML-моделей, проектирование алгоритмов их взаимодействия и оптимизация производительности. Требуется глубокое знание машинного обучения и опыт работы с ИИ.
NLP/LLM Researcher
~1 056 000 ₸ оценка
Вакансия связана с разработкой сервисов на основе мультимодальных LLM для робототехники. В задачи входит обучение и дообучение AI-моделей, внедрение научных идей и тестирование мультиагентных систем. Требуется опыт в области машинного обучения и работы с большими языковыми моделями.
Исследователь/Инженер по AI-моделям
~1 056 000 ₸ оценка
Вакансия для исследователя/инженера в области AI: разработка и внедрение новых архитектур нейросетей, проведение экспериментов и анализ их результатов. Требуется опыт в машинном обучении и программировании, предлагается работа в команде с инженерами и участие в open-source проектах.
Исследователь в области ИИ
~1 056 000 ₸ оценка
Вакансия для исследователя в области ИИ: разработка новых архитектур нейросетей, их прототипирование и оценка. Требуется опыт в ML и исследованиях, а также умение внедрять результаты в продакшн. Работа в динамичной исследовательской среде.
Младший специалист по данным (AI/ML для кибербезопасности)
~1 056 000 ₸ оценка
Ищут младшего специалиста по данным для работы над AI-моделями для кибербезопасности. Требуется знание Python и базовый опыт в анализе данных. Предлагают 6-месячный контракт, подходит для студентов и выпускников технических специальностей.
Исследователь машинного обучения (оптимизация обучения больших моделей)
~1 905 725 ₸ оценка
Исследовательская позиция в области машинного обучения: заниматься оптимизацией обучения больших AI-моделей, проводить эксперименты и внедрять улучшения. Требуется опыт в ML и исследованиях, предлагается возможность публикаций и влияния на стратегии обучения.