Citi — глобальная банковская и финансовая компания, обслуживающая частных клиентов, корпорации, правительства и учреждения. Её услуги охватывают розничный банкинг, кредитные карты, управление благосостоянием, корпоративный и инвестиционный банкинг; деятельность компании ведётся более чем в 100 странах. Как крупная международная финансовая организация, Citi объединяет команды, работающие в сферах банковского дела, финансовых услуг и финтеха.
Старший ведущий инженер по Python, ИИ и машинному обучению
Руководите проектированием и внедрением масштабируемых генеративных ИИ-решений и систем прогнозного машинного обучения для предотвращения мошенничества в розничном банкинге Citi в США. Развивайте практики MLOps и наставляйте инженерные команды.
Описание
- Руководите разработкой и запуском передовых продуктов на основе ИИ и машинного обучения.
- Проектируйте готовые к эксплуатации решения генеративного ИИ: от генерации с дополнением поиском и автономных агентов до семантического поиска и мультимодальных процессов.
- Настраивайте Google Gemini, Anthropic Claude и языковые модели с открытым исходным кодом, добиваясь высокой скорости, низкой стоимости и качества.
- Разрабатывайте подходы к проектированию промптов, конвейеры дообучения моделей, эталонные тесты для оценки и средства контроля безопасности.
- Определяйте архитектуру прогнозного машинного обучения для обнаружения аномалий, графовых нейронных сетей и классификации с учителем и без учителя.
- Создавайте надежные и быстрые сервисы и API на Python с горизонтальным масштабированием.
- Интегрируйте векторные базы данных, распределенные кэши и системы потоковой обработки событий.
- Выстраивайте процессы MLOps и LLMOps для CI/CD, автоматического переобучения, наблюдаемости и выявления дрейфа моделей.
- Создавайте возможности ИИ для выявления кражи личных данных, захвата учетных записей, синтетических личностей, мошенничества при оплате без предъявления карты и подозрительных транзакций.
- Применяйте генеративный ИИ для ускорения первичной обработки случаев мошенничества и составления сводок расследований на основе неструктурированных данных.
- Обеспечивайте соблюдение нормативных требований США к банковской деятельности.
- Наставляйте специалистов по данным и разработчиков ПО в инженерном центре в Ченнаи.
- Формируйте техническую дорожную карту, оценивайте фреймворки ИИ, проводите проверки концепции и представляйте архитектурные предложения руководителям инженерных подразделений по всему миру.
- Повышайте эффективность выявления мошенничества, сокращайте долю ложных срабатываний и время инференса, улучшайте качество кода, покрытие тестами и эффективность работы специалистов по расследованиям.
Требования
- Иметь степень бакалавра или магистра в области информатики, науки о данных, искусственного интеллекта, прикладной математики или смежной количественной дисциплины.
- Иметь 10–12 лет опыта профессиональной разработки ПО, в том числе разработки промышленных систем ИИ и машинного обучения.
- В совершенстве владеть Python 3.x, включая многопроцессность или asyncio, шаблоны проектирования, профилирование, упаковку и практики чистого кода.
- Иметь значительный практический опыт работы с PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost и LightGBM.
- Иметь опыт создания готовых к эксплуатации приложений генеративного ИИ с использованием таких инструментов, как LangChain, LlamaIndex, CrewAI или AutoGen.
- Знать на практике модели эмбеддингов, плотный поиск, повторное ранжирование и методы векторной индексации.
- Иметь практический опыт работы с AWS, GCP или Azure, а также Docker, Kubernetes и PySpark или Ray.
- Иметь опыт внедрения полного цикла машинного обучения — от проверки данных до мониторинга инференса в реальном времени.
- Иметь опыт интеграции API Google Gemini и Anthropic Claude, включая вызов инструментов или функций, кэширование контекста и оптимизацию промптов.
- Опыт работы с системами правил выявления мошенничества, платформами обнаружения аномалий или прогнозными моделями оценки риска будет преимуществом.
- Знание мониторинга транзакций, поведенческой биометрии и данных консорциумов по борьбе с мошенничеством будет преимуществом.
- В совершенстве владеть Python, SQL и Bash.
- Иметь опыт работы с векторными базами данных, серверными API, потоковой обработкой данных, MLOps, DevOps, объяснимым ИИ и маскированием персональных данных.
- Быть готовым обеспечивать соблюдение нормативных требований банковской отрасли США, включая FCRA, GLBA, SR 11-7, требования к справедливому кредитованию и стандарты объяснимого ИИ.
Преимущества
- Гибридный формат работы.
- Работодатель обеспечивает равные возможности.
- Для людей с инвалидностью доступны разумные условия адаптации.