7 марта 2024 г.
Что делать: Работать с синтезом и распознаванием речи, анализировать пользовательский опыт, строить процессы по разметке данных для обучения моделей ML, обучать модели под продуктовые задачи.
О компании: Yandex Cloud — публичная облачная платформа, которая предоставляет корпорациям, среднему бизнесу и частным разработчикам масштабируемую инфраструктуру, сервисы хранения данных, инструменты машинного обучения и средства разработки. С 2018 года платформа выросла вдвое не только по суммарному доходу, но и по клиентской базе: ежедневно сервисы используют более 10 тысяч компаний.
6 марта 2024 г.
Что делать: Строить МL-модели для задач сокращения оттока клиентов и рекомендательных сервисов для продаж, ставить готовые модели на регламент, собирать данные для обучения моделей.
О компании: Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений и услуг для населения, бизнеса и государства. Их миссия — дать людям качественные и удобные цифровые сервисы для комфортной жизни и эффективного бизнеса.
6 марта 2024 г.
Что делать: Развивать ML-модели ранжирования и рекомендаций на Маркете, сопровождать новые фичи на полном цикле, классифицировать проблемы ранжирования на основе данных и предлагать идеи по их решению.
О компании: Яндекс.Маркет (>25 тыс. партнёров, >800 сотрудников) — это сервис для поиска и выбора товаров и места их покупки. Сервис персонализирован на всех этапах, каждый пользователь может увидеть свой собственный «Маркет, который меня понимает». Цель компании — предвосхищать интересы людей еще до того, как они сами эти интересы осознают.
6 марта 2024 г.
Что делать: Разрабатывать компоненты платформы данных с нуля, участвовать в принятии и реализации архитектурных решений в полностью greenfield-проекте, аналогов которому пока нет в России.
О компании: Positive Technologies — публичная IT-компания, разработчик решений в сфере информационной безопасности. Positive Technologies — первая и единственная компания из сферы кибербезопасности на Московской бирже.
5 марта 2024 г.
Что делать: Внедрять решения в продукты, включая проектирование частей ML-компонент, использующих ML-модели, писать код для частей, использующих ML-компоненты продукта.
О компании: Positive Technologies — публичная IT-компания, разработчик решений в сфере информационной безопасности. Positive Technologies — первая и единственная компания из сферы кибербезопасности на Московской бирже.
5 марта 2024 г.
Что делать: Развивать сервисы на базе языковых моделей, такие как формирование саммари текстов, генерация презентаций, поиск похожих документов.
О компании: Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений и услуг для населения, бизнеса и государства. Их миссия — дать людям качественные и удобные цифровые сервисы для комфортной жизни и эффективного бизнеса.
5 марта 2024 г.
Что делать: Доводить качество general помощника до уровня ChatGPT на русском, а также улучшать ассистентов на номере 900, помогать внутренним и внешним клиентам решать бизнес-задачи с помощью технологий компании.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.
5 марта 2024 г.
Что делать: Оптимизировать все процессы, связанные с Kafka, развивать средства автоматизации и сопровождать инфраструктуру Kafka, организовывать сопровождение продуктового кластера, оптимизировать и совершенствовать существующую инфраструктуру разработки под требования бизнеса.
О компании: Самолет — одна из крупнейших федеральных корпораций в сфере PropTech и девелопмента. Компания создает современные городские кварталы, а также обслуживает их и развивает экосистему клиентских сервисов. 2 место в топ-10 застройщиков РФ, 3 млн. квадратных метров введено в эксплуатацию, 20 кварталов построено, 36 проектов в портфеле, представительства в 100+ городах России.
4 марта 2024 г.
Что делать: Управлять командой конвейера данных, осуществлять предварительный анализ бизнес-требований, проектировать и утверждать архитектурные решения, подготавливать функциональные и технические требования.
О компании: М.Видео — одна из крупнейших розничных сетей по объёмам продаж электроники и бытовой техники в России. В 2018 году второй год подряд компания была признана лучшим работодателем России по версии компании Aon Hewitt.
4 марта 2024 г.
Что делать: Участвовать в создании универсального ИИ, который способен управлять разнообразными физическими воплощениями, а также принимать участие в разработке антропоморфного робота общего назначения.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.
4 марта 2024 г.
Что делать: Разрабатывать, внедрять и оптимизировать современные LLM-приложения для службы поддержки клиентов, интегрировать ML-модели в экосистему чат-ботов, отвечать за мониторинг и сопровождение моделей.
О компании: Exness — международная финтех компания, разрабатывающая собственные финансовые продукты и сервисы. Ключевой сервис — услуги для ритейл-трейдеров по проведению торговых операций на рынке CFD трейдинга. 300 000 активных трейдеров и ежемесячный объем торгов $2,5 трлн.
3 марта 2024 г.
Что делать: Адаптировать инструменты загрузки данных под Трино, руководить командой разработчиков, определять цели команды, метрики, способы их достижения, проектировать, разрабатывать и запускать системы и инструменты.
О компании: Avito.ru — самый популярный сайт объявлений в России, входит в топ-5 площадок рунета, топ-3 мировых классифайдов, топ-3 самых дорогих компаний рунета. Каждый месяц на Авито бывает более 33 миллионов человек — это около четверти населения России.
1 марта 2024 г.
Что делать: Создавать ПО обработки естественного языка для автоматизации стоматологического рабочего процесса: участвовать в принятии продуктовых решений, внедрять передовые подходы, разрабатывать модели для обработки аудио и речи.
О компании: Denti.AI — канадская компания с российскими корнями, которая делает платформу для улучшения качества диагностики и автоматизации процессов стоматологических клиник с помощью применения технологий AI для анализа снимков и голоса.
1 марта 2024 г.
Что делать: Реализовывать и обучать алгоритмы (SoTA Reinforcement Learning or/and Imitation Learning), проектировать архитектуру системы, писать документацию.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.
1 марта 2024 г.
Что делать: Разрабатывать, внедрять, развивать и поддерживать NLP-решения, разрабатывать модели машинного обучения, участвовать в проработке архитектур моделей и ML System Design.
О компании: Райффайзенбанк — один из 11 системно значимых банков России и часть международной банковской Группы Райффайзен (15 стран, 1,8 млн.+ клиентов, лучший иностранный банк десятилетия по версии SPEAR’s).
29 февраля 2024 г.
Что делать: Разрабатывать Imitation Learning и Reinforcement Learning алгоритмы для end-2-end управления манипулятором, а также модуль восприятия окружения робота.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.
29 февраля 2024 г.
Что делать: Генерировать и проверять гипотезы, которые помогут улучшить работу моделей, разрабатывать методы оценки и контроля качества моделей, совершенствовать методы сбора обучающих данных, исследовать RL-подходы.
О компании: Yandex Cloud — публичная облачная платформа, которая предоставляет корпорациям, среднему бизнесу и частным разработчикам масштабируемую инфраструктуру, сервисы хранения данных, инструменты машинного обучения и средства разработки. С 2018 года платформа выросла вдвое не только по суммарному доходу, но и по клиентской базе: ежедневно сервисы используют более 10 тысяч компаний.
28 февраля 2024 г.
Что делать: Превращать продуктовые задачи в чёткие задачи машинного обучения, пробовать новые способы обучения LLM и сбора данных, придумывать и имплементировать метрики для оценки качества полного ML-пайплайна.
О компании: Yandex Cloud — публичная облачная платформа, которая предоставляет корпорациям, среднему бизнесу и частным разработчикам масштабируемую инфраструктуру, сервисы хранения данных, инструменты машинного обучения и средства разработки. С 2018 года платформа выросла вдвое не только по суммарному доходу, но и по клиентской базе: ежедневно сервисы используют более 10 тысяч компаний.