Middle/Senior Deep Learning Engineer (Graph Neural Networks & Anti-Fraud)

Представьте граф из 300 миллионов вершин. Миллиарды связей. Каждая транзакция, каждый клик, каждая сессия. Ваша задача — сделать так, чтобы ни один мошенник не прошел сквозь эту сеть. Мы создаем антифрод-платформу, которая задает глобальные стандарты индустрии. Мы не просто реагируем на угрозы — мы их предсказываем. Наши решения регулярно забирают высшие награды: * FinForce Awards 2026 — «Лучшее решение на базе ИИ в сфере антифрода» * TECH & AI Awards 2026 — «Решение года» * НСПК 2025 — «Защита физических лиц» Но нам мало быть лучшими сегодня. Мы ищем инженера-исследователя, который станет техническим лидером в направлении Deep Learning. Вы будете не просто тюнить гиперпараметры, а проектировать архитектуры следующего поколения, которые защитят миллионы клиентов Сбера.* 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. Вы не просто обучали нейронки «на коленке», а успешно доводили модели до релиза. * Уверенный Python и PyTorch. Вы пишете чистый прод-код и понимаете, что происходит «под капотом» фреймворка. * 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). Вы не боитесь распределенных сред и умеете готовить данные для обучения на кластере. * Понимание NLP и Transformers. Умеете применять механизмы внимания и работу с последовательностями не только к текстам, но и к табличным/графовым данным. **Будет плюсом:** * Опыт работы с динамическими графами (Dynamic Graph Neural Networks). * Навыки R&D: умение формулировать гипотезы, дизайнить эксперименты, считать метрики и оценивать результаты. * Публикации, пет-проекты и выступления на конференциях — мы очень ценим фундаментальную базу и горящие глаза.* 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. **Готовы бросить вызов графам размером в сотни миллионов узлов?** Откликайтесь, и мы обсудим, как ваши идеи могут стать следующей главой в истории лучшей антифрод-системы мира.