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

Навыки

• Big Data
• EdTech
• Финтех и платежи
• Hadoop
• Внедрение систем
• Нагрузочное тестирование
• NLP

О компании и продукте

• Вакансия Middle/Senior Deep Learning Engineer (Graph Neural Networks & Anti-Fraud) в г Москва | Сбер
• Middle/Senior Deep Learning Engineer (Graph Neural Networks & Anti-Fraud)
• 22 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• 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.

Задачи

• 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
• Навыки R&D: умение формулировать гипотезы, дизайнить эксперименты, считать метрики и оценивать результаты

Будет плюсом

• Опыт работы с динамическими графами (Dynamic Graph Neural Networks)
• Публикации, пет-проекты и выступления на конференциях — мы очень ценим фундаментальную базу и горящие глаза

Условия

• 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?

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.