- Страна
- Россия
- Зарплата
- 81 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Стажёр Deep Learning (RecSys для Anti‑Fraud)
Оценка ИИОтличная возможность для старта карьеры в крупнейшем банке страны с конкурентной для стажера зарплатой. Работа с передовым стеком (DL, RecSys) и реальными высоконагруженными системами дает огромный буст к резюме.
Сложность вакансии
Оценка ИИДля стажировки требования достаточно серьезные: нужно не просто знать Python, но и разбираться в специфических архитектурах рекомендательных систем (SASRec, HSTU) и методах их адаптации под антифрод. Однако статус стажера предполагает обучение, что снижает общий порог входа.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в 81 000 рублей для стажера на неполный рабочий день (от 20 часов) значительно выше среднерыночных показателей для стажировок в РФ, которые обычно варьируются от 40 до 60 тысяч. Это делает предложение крайне привлекательным в финансовом плане.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйся к команде Сбера и начни карьеру в Deep Learning, защищая миллионы пользователей от мошенничества!
Описание вакансии
Сбер, стажёр Deep Learning (RecSys для Anti‑Fraud), 81к руб/мес
*👨💻* Мы делаем модели против мошенничества, которые работают в real-time под high load, давай с нами!
*🎯 Задача:* адаптировать SASRec/HSTU/двухбашенные под антифрод. Вход: цепочка транзакций + профиль клиента, предикт на последнюю транзакцию.
*🛠 Нужно:*
• уверенный Python, PyTorch (делал модели с нуля);
• знаешь архитектуры: Transformer, YouTubeDNN, SASRec, Bert4Rec, HSTU, ARGUS - хотя бы пару;
• умеешь работать с табличными признаками для DL;
• понимание стратегий Negativesampling и loss-функций для задач ранжирования/классификации.
*➕ Плюсы:* курс RecSys с DL, экспериментировал с разными трансформерами, интерес к антифроду и BigData.
*💼 Условия:* оплачиваемая стажировка 3–6 мес, зп 81 тыс, занятость от 20 ч/нед, офис СберСити.
*📩 Отклик:* Откликнуться
В сообщении: о себе, опыт в PyTorch/RecSys, GitHub (если есть).
Ловим мошенников вместе *🧑💻*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- Deep Learning
- Big Data
- Transformer
- RecSys
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых знаний архитектур, указанных в вакансии.
В чем ключевое различие между архитектурами SASRec и Bert4Rec применительно к последовательным данным?
Важно понимать, как кандидат работает с данными для DL-моделей.
Как бы вы подошли к нормализации и эмбеддингу разнородных табличных признаков (категориальных и числовых) для подачи в трансформер?
Вакансия напрямую связана с классификацией/ранжированием.
Какие стратегии Negative Sampling вы бы предложили использовать для обучения модели антифрода на цепочках транзакций?
Проверка понимания специфики задачи.
В чем, по вашему мнению, основная сложность адаптации классических RecSys-моделей для задач Anti-Fraud в реальном времени?
Оценка практических навыков работы с PyTorch.
Опишите процесс отладки градиентов в кастомной loss-функции на PyTorch.
Похожие вакансии
Стажер data science (ИИ в агростраховании)
Стажёр — Data Science в команду Antifraud Авито
Стажер/Data Scientist (NLP/LLM)
Стажер / Джуниор Аннотатор (разметчик) данных для обучения ИИ
Стажёр ML Engineer
Стажер (Risk modelling&research)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!