Вакансии Middle Data Scientist

Что делать: Выдвигать и проверять гипотезы, проводить эксперименты, связанные с качеством сервисов, разрабатывать процессы по ТЗ, взаимодействовать с внутренними заказчиками на всех этапах реализации.

О компании: Яндекс Вертикали — это Путешествия, Авто.ру, Недвижимость и Аренда. Они помогают людям найти что-то действительно важное: дом или машину, а также организовать отпуск или командировку. В команде Вертикалей более 1000 человек, работающих из разных стран, но объединённых общей целью: сделать жизнь пользователей проще и удобнее.

Что делать: Валидировать модели оценки некредитного риска подразделений Казначейство и Комплаенс, подготавливать рекомендации по улучшению моделей и процессов управления рисками с учетом особенностей конкретного бизнеса, оценивать методологии и готовить рекомендации по проведению и усовершенствованию стресс-тестов.

О компании: Альфа-Банк — крупнейший независимый частный банк в России, лучший работодатель России по версии hh․ru и Хабр. 30 лет подряд занимает ведущие позиции в сегментах банковского бизнеса. У них более 550 тысяч корпоративных клиентов и более 16 млн. физлиц.

Что делать: Следить за новыми методами, моделями и инструментами в ML, разворачивать и адаптировать новые подходы и модели для задач команд Точки, собирать прототипы сервисов.

О компании: Точка — финтех-компания, создающая онлайн-банк и другие сервисы для предпринимателей и предприятий. Ими пользуются более 600 000 клиентов, а создают больше 4 000 сотрудников в России и за границей.

Что делать: Создать и развивать ML-проекты, разрабатывать ML-системы и доводить их до production, осуществлять мониторинг, поддержку и развитие ML-систем.

О компании: TradingView — это аналитическая платформа и социальная сеть, которую используют миллионы инвесторов и трейдеров из более чем 100 стран. Они предоставляют доступ к данным со 100+ торговых площадок по всему миру. Их технологии используют более 60 000 компаний по всему миру, среди них — Investing.com, Seeking Alpha, Лента, Т-Банк, Чикагская и Бразильская биржи.

Что делать: Проводить исследования и проверять гипотезы команды с использованием LLM, разрабатывать и улучшать текущие RAG-пайплайны, исследовать направления по обработке мультимодальных данных с помощью LLM.

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

Что делать: Улучшать качество моделей в различных сценариях, ускорять работу моделей, генерировать гипотезы и ставить на их основе эксперименты.

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

Что делать: Выдвигать и проверять гипотезы, решать различного типа ML-задачи: изучать литературу, анализировать данные, обучать и валидировать модели, поддерживать и развивать разработанные и внедряемые решения.

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

Что делать: Разрабатывать DWH, ELT/ETL и интеграционные потоки данных, оптимизировать производительность, проводить тестирование, оформлять проектную документацию.

О компании: Гринатом —‍ ИТ-компания в структуре Росатома. Компания разрабатывает ИТ-решения для современных бизнес-процессов в атомной отрасли и за ее пределами. Развивает цифровую экосистему Росатома, создает свое ПО и обеспечивает атомную отрасль современными ИТ-решениями, услугами и сервисами.

Что делать: Проводить исследования и проверять гипотезы команды с использованием LLM в прикладных бизнес-задачах, разрабатывать и улучшать текущие RAG-пайплайны, исследовать передовые подходы и разработки прототипов для продуктовых задач, исследовать направления по обработке мультимодальных данных с помощью LLM.

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

Что делать: Планировать бэклог и синхронизировать с продуктовыми командами разработки, исследовать релевантные данные, участвовать в поиске и привлечении ресурсов для разметки и верификации данных.

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

Что делать: Моделировать процессы на складе и производстве до и после роботизации, анализировать метрики запусков, проводить анализ рынка складской недвижимости, товаропотоков и финансовых показателей клиентов, выявлять новые потребности и тренды.

О компании: Яндекс Маркет — технологичный маркетплейс, где можно купить то, что хочется легко и с приятными плюшками. Входит в топ крупнейших маркетплейсов и является одним из важнейших направлений развития Яндекса на ближайшие несколько лет. У них мощная команда, амбициозные цели, много категорий и проектов.

Что делать: Развивать ценообразование и оценку стоимости в Авто.ру, Яндекс Аренде, Путешествиях и Недвижимости, улучшать качество моделей оценки стоимости.

О компании: Яндекс Вертикали — это Путешествия, Авто.ру, Недвижимость и Аренда. Они помогают людям найти что-то действительно важное: дом или машину, а также организовать отпуск или командировку. В команде Вертикалей более 1000 человек, работающих из разных стран, но объединённых общей целью: сделать жизнь пользователей проще и удобнее.

Что делать: Участвовать в автоматизации источников данных для ML-моделей совместно с ML Engineer/Data Engineer, разрабатывать ML-модели, доводить модели из стадии MVP до целевого решения, NLP-задачи: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression и др.

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

Что делать: Исследовать и анализировать научные статьи и передовые методы в области DL и адаптировать их под задачи команды, искать, анализировать новые источники данных для улучшения качества рекомендательной системы и улучшение персонализированных коммуникаций, разрабатывать и валидировать ML-модели.

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

Что делать: Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды, улучшать качество моделей в различных сценариях, ускорять работу моделей, писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных.

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

Что делать: Консультировать / участвовать в автоматизации источников данных для ML-моделей совместно с ML Engineer/Data Engineer, разрабатывать ML-модели, доводить модели из стадии MVP до целевого решения, решать NLP-задачи.

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

Что делать: Разрабатывать программные продукты с применением технологий машинного обучения, проводить полный цикл обучения ML-моделей от подготовки до развертывания в промышленной эксплуатации, изучать научную литературу по тематике машинного обучения и проверять гипотезы.

О компании: Viasat Tech — это инновационный центр, который воплощает многолетний опыт компании Viasat, созданный специально для реализации высокотехнологичных решений в области цифрового смотрения. Viasat Tech создает цифровые B2B- и B2C-сервисы: API для бизнеса для предоставления контента ведущим онлайн-кинотеатрам, B2C-стриминговый сервис Viju, а также ряд других уникальных технологий в сфере потребления видеоконтента.

Что делать: Собирать различные выборки и обучать на них модели машинного обучения, взаимодействовать с системами краудсорсинга по разметке данных для обучения, исследовать данные Маркета и делать выводы на их основе.

О компании: Яндекс Маркет — технологичный маркетплейс, где можно купить то, что хочется легко и с приятными плюшками. Входит в топ крупнейших маркетплейсов и является одним из важнейших направлений развития Яндекса на ближайшие несколько лет. У них мощная команда, амбициозные цели, много категорий и проектов.

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

О компании: Aston — это международная аутсорсинговая IT-компания. Работает на российском рынке с 2007 года. Они занимаются созданием ПО для крупных компаний в разных доменах, развивают экосистему цифровых продуктов у заказчиков и помогают тиражировать IT-решения.

Что делать: Участвовать в проработке решений на основе машинного обучения, искать точки роста в продукте, предлагать и отстаивать идеи по его улучшению с помощью ML-ранжирования, писать продакшн-код на C++.

О компании: Яндекс Foodtech — сервис, который решает любые вопросы пользователей, связанные с едой: от заказа продуктов из супермаркетов до доставки блюд из ресторанов. Каждый месяц Яндекс Едой пользуется 15 млн пользователей в более чем 400 городах.