Вакансии Middle Data Scientist

Что делать: Прогнозировать промо и спрос, ранжировать товарные предложения, приоритизировать заведение нового ассортимента.

О компании: Samokat.tech — продуктово-технологическая компания на рынке e-commerce, которая разрабатывает сложное мультиагентное ПО, чтобы обеспечить доставку продуктов и товаров в любую точку города за 15 минут.

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: Разрабатывать дизайн ML-системы из множества ML-моделей в рамках единого продукта, вести fullstack-разработку ML-моделей, доводить модели из стадии MVP до целевого решения, работать с аудиосигналом.

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

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 (>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: Обучать модели машинного обучения (классический ML + Pytorch), разрабатывать и поддерживать PySpark-приложения для сбора и обработки данных, писать тесты и документацию к моделям (ML System Design Doc).

О компании: getmatch — это рекрутинговое агентство, специализирующееся на поиске разработчиков, UI/UX дизайнеров, продуктовых менеджеров и других IT-специалистов для технологических компаний по всему миру. Клиент: финтех-компания. Детали рекрутер расскажет в личных сообщениях сразу после отклика.

Что делать: Выстраивать полный жизненный цикл ML-моделей, развивать прогнозаторы конверсии и рекламные аукционы, работать над удержанием пользователей и персонализацией.

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: Развивать ML-модели ранжирования и рекомендаций на Маркете, сопровождать создание новых фич от постановки проблемы до внедрения в продакшен, разрабатывать системы оценки качества поискового ранжирования.

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: Разрабатывать и развивать модель прогноза органического трафика партнеров, калькулятор тарифов, автоматизировать работы моделей.

О компании: Купер (ex СберМаркет IT) — это сервис доставки из магазинов и ресторанов. За 10 лет сервис вырос из foodtech-стартапа в высокотехнологичную компанию.

Что делать: Разрабатывать и тестировать модели детекции/классификации/OCR/NER, подготавливать код для вывода модели в прод.

О компании: Домклик — сервис для поиска, продажи, покупки и аренды жилой и коммерческой недвижимости, а также оформления и сопровождения ипотеки Сбера. Платформа Домклик входит в топ-3 площадок недвижимости России, а по количеству объявлений о продаже квартир на вторичном рынке занимает первое место в России.

Что делать: Работать в направлении анализа и распознавания аудио: писать и обучать модели, анализировать и сравнивать полученные результаты, исправлять баги и улучшать технические характеристики сервиса, проводить ревью кода.

О компании: «Звонок» — современная IT-компания в сфере «умной» телефонии. Их основной продукт — сервис интерактивной телефонии, который позволяет автоматизировать работу с клиентами, партнёрами, соискателями и сотрудниками.

Что делать: Разрабатывать сервисы на основе LLM, улучшать базовую технологию LLM — дописывать инструменты/интеграции, заниматься промпт-инжинирингом, анализировать качество генеративных моделей и искать способы его улучшения.

О компании: Название скрыто под NDA. Крупный российский банк. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.

Что делать: Проектировать и реализовывать решения для промышленного применения ML-алгоритмов, адаптировать модели под инфраструктуру, оптимизировать модели для улучшения производительности.

О компании: Иннотех занимается разработкой ПО для банковской отрасли.

Что делать: Участвовать в разработке, модификации и внедрении DWH с использованием инструментов и технологий на базе Hadoop и Spark, оптимизировать Spark вычисления и SQL запросы под Hadoop.

О компании: C 2006 года специалисты компании USETECH оказывают полный спектр услуг в области заказной разработки программного обеспечения, независимого тестирования, ИТ-консалтинга, автоматизации и интеграции бизнес-процессов, дизайна и юзабилити.

Что делать: Развивать TEXT2SQL-бота, разрабатывать и внедрять в продакшн модели машинного обучения, применять в бизнес-процессах SOTA LLM.

О компании: Samokat.tech — продуктово-технологическая компания на рынке e-commerce, которая разрабатывает сложное мультиагентное ПО, чтобы обеспечить доставку продуктов и товаров в любую точку города за 15 минут.

Что делать: Автоматизировать клиентскую поддержку маркетплейсов и анализировать обратную связь, разрабатывать чат-бот для подбора товаров, работать над модерацией контента.

О компании: Samokat.tech — продуктово-технологическая компания на рынке e-commerce, которая разрабатывает сложное мультиагентное ПО, чтобы обеспечить доставку продуктов и товаров в любую точку города за 15 минут.

Что делать: Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить эксперименты на их основе и доносить результаты до команды, улучшать качество моделей в различных сценариях.

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

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, Т-Банк, Альфа Банк, Пятёрочка, KFC.

Что делать: Разрабатывать и оптимизировать промты для существующих механик контента, искать и применять удачные промты, разрабатывать few-shot формулировки для новых механик.

О компании: Skyeng — EdTech-компания, которая выросла из онлайн-школы английского языка в экосистему обучения для всей семьи меньше чем за 10 лет. Сегодня Skyeng стабильно входит в топ-3 образовательных гигантов Рунета. Этому помогает миссия компании: они делают развитие привлекательным, создают лучший образовательный опыт и вдохновляют достигать большего — не только учеников, но также сотрудников и партнёров.

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: Анализировать финансовые данные, влияющие на торговые стратегии, помогать трейдерам с количественными исследованиями.

О компании: SG Cap Trading (HQ в Чигако, США) занимается финансовыми торговыми решениями. Компания предоставляет услуги по управлению рисками, трейдингу и финансам.