Развитие ML-компонента Антифрода: Разработка, поддержка и внедрение моделей машинного обучения (преимущественно в формате ONNX) для выявления фрод-схем, аномалий и предиктивного анализа.
Интеграция сервисов и моделей: Создание и проектирование интеграционных сервисов (REST API, JSON) для связи Антифрод-системы, ML-сервисов и автоматизированных банковских систем (АБС).
Разработка ядра системы: Создание с нуля и доработка существующих правил, кастомных интерфейсов, аналитических дашбордов и отчетов на основе SPL/SQL запросов.
Взаимодействие с вендорами и регуляторами: Техническое общение с поставщиками ПО; подготовка данных и взаимодействие с госорганами по вопросам ИБ банковских систем.
Тестирование и Безопасность: Проведение функционального тестирования доработок и ML-моделей с обязательным соблюдением стандартов безопасной разработки (Secure SDLC).
Требования:
Условия:
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.