Вакансии

Что делать: Участвовать в проектировании, разработке и внедрении диалоговых и генеративных моделей для различных бизнес-приложений.

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

Что делать: Управлять командой из четырёх аналитиков, заниматься факторным анализом отклонений от целевых показателей, исследовать опыт пользователей и партнёров и предлагать, как улучшить эффективность инвестирования, вести много кросс-функциональных проектов.

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: Выполнять работы разработчика ETL на проектах внедрения и развития КХД, в том числе на платформах PostgreSQL/Greenplum/ADB, анализировать и устранять дефекты в работе ETL-процедур.

О компании: X-ON с 2005 года помогает реализовывать IT–проекты для компаний: от авторских бизнес-идей и наставничества до комплексного анализа, сопровождения и развития проекта. Среди клиентов: Сбербанк, Дикси, РАНХиГС, Allianz и другие.

Что делать: Анализировать бизнес-процессы, составить ТЗ, работать с базами данных и КХД, взаимодействовать с заказчиками.

О компании: X-ON с 2005 года помогает реализовывать IT–проекты для компаний: от авторских бизнес-идей и наставничества до комплексного анализа, сопровождения и развития проекта. Среди клиентов: Сбербанк, Дикси, РАНХиГС, Allianz и другие.

Что делать: Решать широкий спектр задач по автоматизации построения моделей машинного обучения: от получения и преобразования данных до мониторинга эффективности моделей и построения визуализаций.

О компании: Sportmaster Lab — ИТ-компания в составе группы компаний Спортмастер. Они развивают флагманские продукты — продающие сайты и мобильные приложения, разрабатывают внутренние продукты для сотрудников — платформы, сервисы, back-office системы и другое. Спортмастер входит в ТОП 4 ведущих розничных спортивных компаний Европы (SGI Europe 2019). Компания работает с заказчиками из 12 стран, 200+ продуктов в 18 функциональных областях.

Что делать: Согласовывать критерии сегментации, планы и KPI сегментов, управлять разработкой алгоритмов выделения сегментов в клиентской базе, а также разработкой оперативных дашбордов.

О компании: Sportmaster Lab — ИТ-компания в составе группы компаний Спортмастер. Они развивают флагманские продукты — продающие сайты и мобильные приложения, разрабатывают внутренние продукты для сотрудников — платформы, сервисы, back-office системы и другое. Спортмастер входит в ТОП 4 ведущих розничных спортивных компаний Европы (SGI Europe 2019). Компания работает с заказчиками из 12 стран, 200+ продуктов в 18 функциональных областях.

Что делать: Разрабатывать few-shot multi-task модели для временных рядов на базе трансформера без дообучения на конкретных данных, решать задачи временных рядов (в основном предсказания) при помощи языковых LLM, создавать и обогащать датасет table2text.

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

Что делать: Разрабатывать витрины в помощь аналитикам, оптимизировать существующие запросы, помогать в решении вопросов с источниками данных и моделью данных DWH.

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

Что делать: Оценивать ML-проект с точки зрения трудозатрат и потенциальной выгоды, собирать команду дата-специалистов и управлять ей, внедрять и поддерживать лучшие дата-практики.

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: Персонализировать опыт клиентов на сайте, искать новые и оптимизировать существующие монетизационные механики (аукцион, динамическая оптимизация), разрабатывать модель поиска скрытого фрода в звонках застройщикам.

О компании: Циан — крупнейший в России сервис для поиска недвижимости. Компания входит в топ-10 лучших сайтов по недвижимости в мире, ежемесячная аудитория сервиса — свыше 18 млн. человек.

Что делать: Разрабатывать модели оттока для клиентов и модели склейки пользователей между различными площадками, решать задачи для автоматизации ответов на обращения в клиентскую службу (чат-бот).

О компании: Циан — крупнейший в России сервис для поиска недвижимости. Компания входит в топ-10 лучших сайтов по недвижимости в мире, ежемесячная аудитория сервиса — свыше 18 млн. человек.

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: 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: 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: 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.