Стек: Python, SQL, Git, Numpy, Pandas, Matplotlib/Plotly.

Что делать: Участвовать в полном цикле создания моделей машинного обучения от появления идеи до внедрения в продакшен в ключевых банковских сценариях: писать SQL-скрипты для подготовки обучающих выборок и ML-пайплайны на Python, переносить полезные функции и классы во внутреннюю библиотеку в Git.

О компании: Home Credit Bank — российский коммерческий банк, один из лидеров российского рынка потребительского кредитования. Лучший работодатель в банковской индустрии и 5-й в рейтинге лучших работодателей России 2012 года по версии «Ведомости», первый среди банков по рентабельности по версии Thebanker.

Стек: Snowflake, MSSQL, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, API, Kafka, Python, Prefect, PowerBI.

Что делать: Выстраивать и развивать процессы обработки данных в компании, реализовывать процесс совершенствования Data Quality, оптимизировать процессы загрузки и преобразования данных.

О компании: Сравни.ру — финансовый супермаркет, который создает удобные сервисы и рекомендации для того, чтобы помочь людям принимать правильные решения в жизни: 5 млн. уникальных пользователей в месяц, 8,000 предложений от банков и страховых компании, 140,000 отзывов о банках и страховых компаниях.

Стек: Python, Spark (Databricks platform for managed Spark, PySpark для пайплайнов данных), DeltaLake, Azure Data Explorer, Azure EventHubs (Kafka API), Kafka Connect (Debezium), GitHub Actions, MLFlow, Apache Superset.

Что делать: Создавать единую платформу данных как единого источника данных для ML, data analytics, reporting и dashboarding, разрабатывать и автоматизировать построение пайплайнов данных (batch и streaming).

О компании: «Додо Пицца» — это международная сеть пиццерий родом из России. Всем бизнесом управляет Dodo IS — симбиоз ERP, HRM и CRM-систем, а также основа для клиентских сайтов и мобильного приложения.

Стек: Python, SQL, PostgreSQL, Apache Nifi, Apache Airflow, Kafka, Hadoop, Hive, Greenplum, Git, JIRA, Confluence.

Что делать: Развивать архитектуру DWH, проектировать и разрабатывать потоки данных на ETL/ELT инструментах, анализировать производительность и масштабирование существующих систем.

О компании: X5 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: Hadoop (Hive/Impala/Oozie), Apache Spark, Java, Kafka.

Что делать: Проектировать и разрабатывать аналитические витрины данных для целей отчетности и моделирования на стеке Hadoop + Spark + Java, осуществлять мониторинг и оптимизацию процессов сборки витрин.

О компании: Сбербанк (96,9 млн. активных частных клиентов в РФ) — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Стек: C, С++.

Что делать: Исследовать и реализовывать алгоритмы субпиксельного выравнивания кадров и построения качественных фотографий по набору кадров низкой освещенности, оформлять алгоритмы в виде плагинов к продукту и доводить до уровня коммерческих разработок.

О компании: Octonus — российская частная IT-компания, оборудование которой используется на производствах по всему миру. Компания основана в 1991 году выпускниками физического и механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова. Основное направление — технологии обработки ювелирных алмазов. Сейчас основное R&D подразделение Octonus базируется в Москве, сборка оборудования и поддержка клиентов — в Индии, управление, продвижение и маркетинг — в Финляндии.

Стек: Bash, Git, SSH, Python, Docker, PostgreSQL, ETL.

Что делать: Создавать и поддерживать сервисы для автоматизации пайплайнов разметки, обучения, тестирования и мониторинга моделей. Разрабатывать инфраструктуру для хранения и обработки данных.

О компании: Ntechlab — разработчик продуктов для интеллектуальной видеоаналитики на базе собственных алгоритмов. Решение NtechLab работает с сотнями тысяч камер по всему миру и осуществляет поиск по базам размером более миллиарда лиц за миллисекунды.

Стек: Python, PyTorch, CatBoost, Luigi, PostgreSQL, Docker/Kubernetes, GitLab Ci, FastAPI, Confluence.

Что делать: Оценивать потенциал маржи на момент принятия на склад и срок экспозиции, разрабатывать динамическую систему переоценки, оптимизировать маркетинговые процессы: стратегии постинга и услуг продвижения на классифайдах.

О компании: Яндекс.Вертикали — это три крупных проекта: Auto.ru, Недвижимость и CM.Expert. CM.Expert — первая в России data mining-платформа для интеллектуального анализа и автоматизированного управления продажами и складом автомобилей с пробегом.

Стек: PyTorch, TF, CUDA, C++.

Что делать: Руководить командой из 7 разработчиков, управлять процессами внутри команды, разрабатывать продукты в сфере компьютерного зрения, катить нейронки на мобильные устройства.

О компании: Prequel — один из лучших мобильных фото- и видеоредакторов на рынке. Средняя оценка в AppStore — 4.8. Дневная аудитория составляет более 1 млн. человек. В месяц создается более 50,000,000 приквелов. Компания располагается в трех офисах: Нью-Йорк, Калининград и Москва.

Стек: Python, SQL, NoSQL, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib, Numpy, Scipy, Sklearn, TensorFlow, PyTorch.

Что делать: Разрабатывать ML архитектуру, строить прогнозные модели и различные модели машинного обучения с интеграцией их в общую систему.

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.