Вакансии

Что делать: Разрабатывать пользовательские сценарии на всех видах транспорта, реализовывать утилиты упаковки данных для алгоритмов маршрутизации, развивать микросервисную архитектуру.

О компании: 2ГИС — IT-компания, которая помогает людям жить в городе. Они делают карту со справочником и навигатор. Их сервис работает в более чем 1200 городах России, Казахстана, ОАЭ и ещё семи стран. Каждый месяц их продукты используют более 50 млн. пользователей.

Что делать: Руководить кроссфункциональной командой ML-инженеров, формировать стратегию развития технологий в зоне ответственности команды, достигать нового уровня качества и производительности сервисов обработки речи.

О компании: Тинькофф — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Тинькофф стали 36 млн.+ человек по всей России.

Что делать: Осуществлять многофакторный анализ причин падения и роста бизнес-показателей, искать инсайты в аналитических инструментах и извлекать полезные данные, осуществлять расчет, консолидацию и проверку KPI для коммерческого департамента.

О компании: Ozon.ru — мультикатегорийный маркетплейс с развитой логистической сетью. Входит в топ-3 лучших IT-брендов работодателей по версии Хабр и в топ-3 самых дорогих интернет-компаний России по версии Forbes. 20+ лет на российском рынке e-commerce, 196 млн.+ товаров в 20+ категориях, 39 млн.+ активных покупателей.

Что делать: Готовить релизы дистрибутива ОС на базе ядра Linux и репозиториев: анализировать требования, проектировать новые функциональности, соблюдать релизный график, организовывать работу команды, заниматься менторством.

О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Что делать: Разрабатывать и улучшать ML-модели вокруг LLM: проводить первичную проверку ML-гипотез, писать воспроизводимый код для проведения эксперимента, проводить его и делиться с командой результатами.

О компании: Точка — это IT-компания со своим финтехом. Создают онлайн-банк и 60 других сервисов для бизнеса. Их развивают 3 500 сотрудников в России и заграницей, а сервисами пользуются 600 000 предпринимателей.

Что делать: Прорабатывать экосистему инструментов, которая облегчит и ускорит работу инженеров, позволит им сфокусироваться на важных задачах, проводить исследования пользователей-экспертов — ML-инженеров, создавать прототипы и проводить User-тесты.

О компании: Тинькофф — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Тинькофф стали 36 млн. человек по всей России.

Что делать: Обучать и выкатывать в прод новые модели (ML/CV/NLP), исследовать новые подходы для улучшения ключевых метрик матчинга, писать и оптимизировать алгоритмы обработки данных на PySpark, ставить и декомпозировать задачи для себя и коллег.

О компании: Ozon — одна из крупнейших российских e-commerce компаний. Ежедневно обрабатываются несколько миллионов заказов, которые доставляются в 6500 населённых пунктов по всей России.

Что делать: Разрабатывать и улучшать модели для генерации и ранжирования подсказок, систему сбора, очистки и доставки данных, строить продуктовые гипотезы и проверять их в А/B-экспериментах, исследовать и внедрять новые модели и подходы в ML.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России. Компания развивает самую популярную в стране поисковую систему и создаёт сервисы, которые делают жизнь людей более комфортной и яркой. Сервисы Яндекс помогают в повседневных делах в офлайне и онлайне.

Что делать: Выдвигать новые гипотезы и проводить эксперименты, чтобы с помощью ML-моделей выбирать лучшие предложения для пользователя, писать надёжный и эффективный продакшн-код на Java.

О компании: Плюс Фантех (50+ млн пользователей) — отдельный бизнес-юнит «Яндекса», являющийся одним из крупнейших в Европе развлекательных сервисов по подписке с клиентской базой более 30 миллионов человек. В бизнес-юнит входят медиасервисы «Яндекс.Музыка», «Яндекс.Афиша», «Яндекс.Плюс», «Кинопоиск» и «Букмейт». Команда кросс-сервисности Плюса отвечает за различные механики вовлечения в экосистему Яндекса. Цель команды – подобрать уникальные предложения и познакомить пользователей с ними через разные игровые механики, такие как Плюс Сити, Плюс Дейли и другие.

Что делать: Развивать функциональность сервиса Yandex Object Storage, разрабатывать системы управления тестами оборудования, настройки и обновления ПО серверов, интегрировать сервисы управления балансировкой и DNS с внешними облачными провайдерами.

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.

Что делать: Разрабатывать инфраструктуру для создания и применения алгоритмов машинного обучения в поиске, придумывать гипотезы по улучшению технологий и проводить различные А/Б-эксперименты, создавать алгоритмы машинного обучения для оптимального расположения элементов в поисковой выдаче.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России. Компания развивает самую популярную в стране поисковую систему и создаёт сервисы, которые делают жизнь людей более комфортной и яркой. Сервисы Яндекс помогают в повседневных делах в офлайне и онлайне.

Что делать: Моделировать и обрабатывать данные для извлечения бизнес-ценности из данных, строить воспроизводимые и переиспользуемые решения для работы с данными и моделями, обучать ML-модели.

О компании: Rubbles — российская IT-компания, специализирующаяся на разработке решений для оптимизации ключевых бизнес-процессов крупного бизнеса на основе обработки больших массивов данных. Среди клиентов: Сбербанк, Тинькофф, Альфа Банк, Пятёрочка, KFC.

Что делать: Собирать требования у бизнес-заказчиков и аналитиков, а также создавать визуализации, развивать BI как продукт, поддерживать и влиять на производительность дашбордов.

О компании: Яндекс.Маркет (>100 тыс. партнёров, >3000 сотрудников, ~9.8 млн уникальных пользователей) — это сервис для поиска и выбора товаров, а также места их покупки. Входит в топ крупнейших маркетплейсов и является одним из самых востребованных сервисов Яндекса.

Что делать: Перерабатывать текущую модель, которая предсказывает доступность всех товаров во всех магазинах, и на её базе делать новую систему out-of-stock, разрабатывать модель долгосрочного прогноза для управления цепочками поставок, разрабатывать механику управления спросом через модель out-of-stock.

О компании: SberMarket — онлайн-сервис, который помогает делать покупки, не выходя из дома. Ежемесячно сайтом и приложением пользуются более миллиона человек в 150 городах. Оборот компании в 2020 году составил 19,8 млрд рублей. Партнёры: METRO C&C, Лента, Ашан, Магнит, Командор и другие.

Что делать: Участвовать в проекте по развитию корпоративного хранилища данных Greenplum/Arenadata DB, разрабатывать витрины данных, функциональность загрузки данных и функциональность расчёта различных показателей.

О компании: Neoflex создает ИТ-платформы для цифровой трансформации бизнеса, помогая заказчикам получать устойчивые конкурентные преимущества в цифровую эпоху. Среди заказчиков более половины российских банков, входящих в топ-100, а также компании из 21 страны Европы, Азии и Африки.

Что делать: Участвовать в проекте по развитию корпоративного хранилища данных Greenplum/Arenadata DB, разрабатывать витрины данных, создавать ETL-потоки.

О компании: Neoflex создает ИТ-платформы для цифровой трансформации бизнеса, помогая заказчикам получать устойчивые конкурентные преимущества в цифровую эпоху. Среди заказчиков более половины российских банков, входящих в топ-100, а также компании из 21 страны Европы, Азии и Африки.

Что делать: Разрабатывать и поддерживать медиа-серверы, инструменты для обработки и передачи аудио и видео, решать задачи по обеспечению бесперебойной и качественной работы платформы, поддерживать highload.

О компании: МТС Digital — сердце цифровой экосистемы МТС. Облачные сервисы, суперкомпьютер, системы видеоаналитики, IoT, собственная лаборатория AI и 20+ петабайт данных, финтех, стриминг, гейминг, мобильные приложения. Каждый день они работают над тем, чтобы вывести мобильную и веб-разработку на новый уровень благодаря сплоченным продуктовым командам и Agile-методологиям.

Что делать: Растить продуктовые метрики Performance-продуктов компании: проводить различные типы UX-исследований полного цикла, проверять продуктовые гипотезы, предлагать идеи развития продукта на основе проведенных исследований.

О компании: Flocktory — маркетинговая Saas-платформа, которая позволяет привлекать новых клиентов, увеличивать конверсию, работать с лояльностью покупателей и другими целями. В число более чем 800 клиентов Flocktory входят крупнейшие интернет-магазины рунета, банки, ведущие онлайн-издания, транспортные компании и т.д.

Что делать: Вести исследования и разработку в области AI-ассистентов, управлять командой, курировать R&D-направление и проектное управление, технически планировать, анализировать и прорабатывать перспективные направления исследований.

О компании: Тинькофф — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Тинькофф стали 36 млн. человек по всей России.

Что делать: Проектировать интерфейсы диджитал-витрин продукта Yota и отвечать за качество пользовательского взаимодействия с ними.

О компании: Мегафон (>70 млн. абонентов) — российская телекоммуникационная компания, предоставляющая услуги сотовой связи, а также местной телефонной связи, широкополосного доступа в Интернет, кабельного телевидения и ряд сопутствующих услуг. Награда за «Самую быструю сеть мобильной связи в России» (Ookla, 2020 год). Первыми запустили высокоскоростной интернет в России и уже тестируют сеть 5G.