Любой город
Senior

ML-инженер в Поиск — Payments

Развиваем умный платежный поиск. Ищем ML-разработчика, который будет разрабатывать и поддерживать алгоритмы для успешных оплат клиентов

    ML-инженер в Поиск — Payments

    Описание

    Поиск в мобильном приложении Т‑Банка — один из топ-сценариев по трафику. Через поиск пользователи переводят деньги, оплачивают услуги и находят нужные сценарии в банке. 

    Платежный поиск — слой, который превращает любое платежное намерение в правильный платеж для конкретного пользователя и быстрый путь до успешной оплаты.

    Вам предстоит сделать так, чтобы пользователь мог прийти в любую точку входа поиска с любыми данными, например реквизитами, номером телефона, карты или ИНН, — и бесшовно провести оплату или перевод, а правильный получатель, провайдер или шаблон высветился в топе.

    Почему это интересный вызов:

    — Прямое влияние на бизнес-эффект.
    — Сложный домен. Нужно одновременно быть точными и быстрыми.
    — Много ML-задач с транзакциями: ранжирование, кандидатогенерация, персонализация, агенты.

    Узнать больше о профессии: ML-разработчики в Т‑Банке.
    Подготовиться к интервью: как проходит интервью по машинному обучению.

    Обязанности

    • Генерировать кандидатов платежных сценариев и строить retrieval-слой для контактов, организаций, провайдеров, шаблонов и рекуррентных операций: от простых правил до ANN и векторного поиска по сущностям и историям

    • Обучать и улучшать ранкеры: саджесты, карточки, провайдеры. Поднимать наверх нужный пользователю сценарий, снижать мусор и дубли

    • Анализировать и интерпретировать запросы: извлекать интенты и слоты, обрабатывать опечатки, транслит и сущности — телефон, ИНН, QR, реквизиты

    • Disambiguation: решать, когда запросить уточнение, когда показать несколько вариантов и когда сразу открыть нужный платеж, калибруя confidence

    • Развивать платежные агенты и поддерживать многошаговые сценарии: например, оплата как в прошлом месяце или оплата всех регулярных платежей

    • Оценивать качество офлайн-метрик: MRR, NDCG, Recall, garbage rate, coverage

    • Оценивать качество онлайн-эффектов: успешные платежи, time-to-pay, effort, ошибки и отказы

    • Проводить мониторинг деградаций

    Требования

    • У вас есть опыт работы в роли ML-разработчика от 3 лет

    • Уверенно работаете с retrieval и ranking

    • Понимаете офлайн-метрики качества: MRR, NDCG, Recall

    • Умеете строить ML-решения в продакшене: пайплайны, мониторинг, деградации, A/B-тесты

    • Умеете находить компромиссы между качеством, latency, стоимостью и риском

    • Будет плюсом опыт работы в финтехе, платежах или антифроде, опыт работы с LLM-агентами

    Мы предлагаем

    • Работу в офисе или гибридный формат — по договоренности с руководителем

    • Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании

    • ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Еще — страховка от несчастных случаев и болезней

    • Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью

    • Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи

    • Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни

    • Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т‑Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами

    • 3 дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию

    • Специальные тарифы на продукты Т‑Банка и широкую программу скидок от партнеров

    • Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

    Откликнуться на вакансию

    Выберите резюме/портфолио или перетащите их сюда

    Файл в формате pdf, docx или doc до 10 МБ

    Заполняя форму, вы принимаете , и политику обработки персональных данных

    Похожие вакансии
    ML

    ML Ops-инженер

    Ищем инженера, который будет автоматизировать жизненный цикл ML-моделей: от разработки и тестирования до развертывания, мониторинга и поддержки в продакшене

    AI
    ML

    ML-инженер в Data Platform

    Развиваем корпоративное хранилище данных. Ищем сильного ML-инженера, который готов стать драйвером ML-практик, улучшать платформу и процессы

    ML

    ML-инженер в области Generative CV

    Разрабатываем решения для создания визуального контента. Ищем ML-инженера в TFusion — одну из команд AI-центра Т‑Банка