Стек: Python, MapReduce, Hadoop, SQL, CSV, Excel, Linux.

Что делать: Создавать интеллектуальные алгоритмы для подбора интересных пользователю товаров в процессе работы с Маркетом и даже за его пределами.

О компании: Яндекс.Маркет — сервис для поиска и выбора товаров и места их покупки. Это сложная система с большим количеством данных. Аналитика этих данных может помочь найти проблемные места в системе, важные новые точки приложения усилий.

Стек: SQL, Hadoop, Greenplum, Kanban, Python.

Что делать: Строить аналитическую платформу, объединяющую данные из десятков источников и обеспечивающую достоверную информацию сотням потребителей: проектировать модель и потоки данных, ставить задачи сопряженным подразделениям.

О компании: X5 Retail Group — лидер российского ритейла, управляет торговыми сетями — «Пятерочка», «Перекресток», «Карусель». Более 300 тысяч сотрудников, 2+ тыс. ИТ-специалистов, более 300 проектов. Постоянные покупатели и пользователи сервисов — треть населения РФ.

Стек: SQL, Google Analytics, Amplitude, Python, Pandas, Numpy.

Что делать: Проводить количественные исследования, искать инсайты и генерировать гипотезы по улучшению продукта и достижению целей.

О компании: Wisebits — это международный IT холдинг, который специализируется на продуктах в области Web и Mobile. Основные направления: видео хостинг порталы, рекламная сеть, мобильная разработка.

Стек: Python, XGBoost, CatBoost, LightGBM, PyTorch, Airflow, Hadoop Stack (PySpark, Yarn, Hive, HDFS), ClickHouse.

Что делать: Отвечать за ресерч и проверку гипотез в ранжировании оффлайн/онлайн: разработка таргетов, ранжирование сетками, персонализация выдачи для пользователей.

О компании: Ozon — одна из крупнейших российских e-commerce компаний. Ежедневно обрабатывается более 200,000 заказов, которые доставляются в 6500 населённых пунктов по всей России.

Стек: C++, Python, Linux.

Что делать: Отвечать за полный цикл инженерных задач на проекте OpenVINO Toolkit (многоплатформенное решение для компьютерного зрения).

О компании: Intel — крупнейший в мире производитель полупроводниковых чипов со штаб-квартирой в Санта-Кларе (Калифорния). Российское подразделение является крупнейшим за  пределами США центром по  разработке программного обеспечения.

Стек: Python, NLP.

Что делать: Создавать платформы для мониторинга инфополя и управления репутацией группы Сбер, включающей несколько ИТ систем: анализ публичного инфополя, система по инцедент-менеджменту внутри, система аналитических дешбордов и визуализаций для аналитиков и руководства подразделений.

О компании: «Сбербанк-Технологии» — технологический двигатель Сбербанка. Отдел создаёт технологии, позволяющие Сбербанку достигать всё более высоких результатов, и занимается изучением новых технологий на рынке и их пилотированием.

Стек: SQL, Spark, Java, Scala.

Что делать: Отвечать за качество и подготовку данных, строить real-time ML модели.

О компании: Flo, самое скачиваемое health-приложение в Европе и США в 2019, более 120М пользователей. В основе продукта алгоритмы искусственного интеллекта и фокус на безопасности данных.

Стек: Python, SQL, Tableau.

Что делать: Развивать мировые хиты мобильного геймдева: разрабатывать системы автоматизированной закупки трафика, исследовать работу алгоритмов каналов закупки.

О компании: Playrix — крупнейшая игровая компания в СНГ, входит в ТОП-5 самых успешных мобильных издателей мира. Проекты — Township, Fishdom, Gardenscapes, Homescapes и Wildscapes. Ежедневно в них играют более 30 миллионов людей.

Стек: SQL, Python, AWS, GCP, Azure, PostgreSQL, Kafka.

Что делать: Проектировать и поддерживать структуры обеспечения безопасности данных, разрабатывать каталог данных и платформы тестирования для заданий ETL, отчетов BI, панелей мониторинга.

О компании: Palta (ранее известная как Haxus) — это кофаундинговая компания, основанная ментором и инвестором стартапов Flo, Prisma, Aimatter, MSQRD, MAPS.ME. Palta ориентирована на создание потребительских приложений и услуг в сегментах здоровья и фитнеса, образа жизни и красоты по всему миру.

Стек: Python.

Что делать: Вместе с командой создавать и развивать продукты компании с использованием больших данных и Data Science, внедрять системы рекомендации видеоконтента.

О компании: «Газпром-Медиа» — крупнейшая медиакомпания в России и Восточной Европе, объединяет активы во всех сегментах медиарынка: телевидении, радио, прессе, кинопроизводстве и дистрибуции, интернет-платформах и продаже рекламы.