Вакансии Senior Data Scientist, в Москве

Что делать: Развивать интеллектуального помощника по поиску недвижимости: обучать собственные LLM-модели на базе opensource, исследовать готовые решения от OpenAI/Yandex и других, писать микросервисы с моделями, разрабатывать и внедрять в продакшн модели машинного обучения для улучшения пользовательского опыта.

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 модуль восприятия окружения робота, разрабатывать Imitation Learning и Reinforcement Learning алгоритмы для end2end управления манипулятором, разрабатывать Foundation Models.

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

Что делать: Анализировать воронки клиентских путей в продукте, проводить исследования, проверять гипотезы команды с использованием LLM в задачах речевой аналитики, проводить и анализировать продуктовые пилоты совместно с NLP DS.

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

Что делать: Проектировать и разрабатывать объекты аналитического хранилища данных (АХД) на базе СУБД Greenplum, ClickHouse, проводить функциональное и нагрузочное тестирование своих разработок, осуществлять прикладное администрирование АХД.

О компании: М.Видео — одна из крупнейших розничных сетей по объёмам продаж электроники и бытовой техники в России. В 2018 году второй год подряд компания была признана лучшим работодателем России по версии компании Aon Hewitt.

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: Определять единую MLOps-архитектуру для деплоя AI-моделей продукта с учетом взаимосвязи между их входами и выходами: собирать и специфицировать функциональные и нефункциональные требования к промышленным решениям с использованием AI-моделей, поддерживать инфраструктурный пайплайн AI-решений.

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

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.

One Day Offer для аналитиков-разработчиков в команду GigaChat Успей подать заявку до 24 мая!

Кого ищем: Аналитиков-разработчиков с опытом в улучшении и аналитике ML-моделей от 3-х лет.

Почему стоит попробовать: ▪️ Все этапы подбора проходят за 1 день. ▪️ Проект, который находится на острие инноваций. ▪️ Возможность стать частью проекта, который находится на острие инноваций.

Локация: Комфортный формат работы: офис или гибрид.

Что делать: Исследовать и реализовывать перспективные подходы обучения, синтеза и фильтрации данных, конструировать метрики и бенчмарки LLM, разрабатывать пайплайны.

Что делать: Проводить исследования и внедрять результаты в продакшен, запускать и анализировать множество A/B-тестов, улучшать текущую инфраструктуру работы с данными и моделями.

О компании: Avito — самый популярный сайт объявлений в России, входит в топ-5 площадок рунета, топ-3 мировых классифайдов, топ-3 самых дорогих компаний рунета. Каждый месяц на Авито бывает более 33 миллионов человек — это около четверти населения России.

Что делать: Повышать отказоустойчивость системы выполнения, снижать время готовности актуальных данных, развивать систему оркестрации задач, оптимизировать высоконагруженные дата-пайплайны, осуществлять переход от системы с единой OLAP СУБД к масштабируемому решению.

О компании: Avito.ru — самый популярный сайт объявлений в России, входит в топ-5 площадок рунета, топ-3 мировых классифайдов, топ-3 самых дорогих компаний рунета. Каждый месяц на Авито бывает более 33 миллионов человек — это около четверти населения России.

Что делать: Отделять критичные расчёты и выносить их на отдельные мощности, разрабатывать сервис экспорта из DWH в продуктовые сервисы, сокращать время реагирования на проблемы.

О компании: Avito.ru — самый популярный сайт объявлений в России, входит в топ-5 площадок рунета, топ-3 мировых классифайдов, топ-3 самых дорогих компаний рунета. Каждый месяц на Авито бывает более 33 миллионов человек — это около четверти населения России.

Что делать: Улучшать текущие модели оценки залогов — недвижимое и движимое имущество, создавать модели оценки залогов, развивать проект распознавания документов, поддерживать высокую культуру MLOps-процессов в команде.

О компании: Райффайзен Банк — один из 11 системно значимых банков России и часть международной банковской Группы Райффайзен (15 стран, 1,8 млн.+ клиентов, лучший иностранный банк десятилетия по версии SPEAR’‎s).

Что делать: Оптимизировать и масштабировать сервис, решать задачи компьютерного зрения.

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 занимается поддержкой и развитием рекомендательной платформы Ichwill.

Что делать: Проектировать и реализовывать решения для промышленного применения ML-алгоритмов, выстраивать MLOps и CI/CD-процессы, адаптировать модели под инфраструктуру, развивать инструментарий ML-платформы.

О компании: Иннотех занимается разработкой ПО для банковской отрасли.

Что делать: Отвечать за ML-направление внутри компании, развивать задачи по персонализации, анализу и оценке контента, влиять на ключевые метрики продукта, используя технологии машинного обучения.

О компании: Sports (инвестиции $3 млн.) — спортивное digital-издательство. Делает медиа, сервисы и сообщества для любителей спорта во всем мире. Ежемесячно продуктами на 7 языках пользуется более 25 миллионов пользователей в России, США, Великобритании и других странах. Сейчас развивают два новых направления: Cyber.sports.ru и «Здоровье».

Что делать: Оптимизировать объём данных для экономии ресурсов на обучение GigaChat, обрабатывать сырые данные из интернета, использовать существующие или обучать новые языковые модели, решать проблемы семантической дедубликации длинных текстов, оценивать огромные корпуса текста по различным критериям (более 10 в проработке) с помощью LLM, генерировать новые данные.

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

Что делать: Генерировать и проверять гипотезы, которые помогут улучшить работу моделей, разрабатывать методы оценки и контроля качества моделей, совершенствовать методы сбора обучающих данных, исследовать RL-подходы.

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: Заниматься загрузкой данных ряда важных сервисов банка в Hadoop для целей последующего анализа, согласовывать требования, принципы реализации и выбранное решение с заказчиками, технологами, экспертами, 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: Усиливать ML-направление, вместе с командой заниматься полным циклом разработки продукта.

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: Осуществлять полный цикл ML-разработки от идеи до внедрения, проводить эксперименты с анализом данных, паттернами поведения пользователей и различными схемами рекомендаций, обучать и внедрять нейросетевые SotA-модели.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России. Команда разрабатывает, внедряет и улучшает рекомендательные системы для различных сервисов Яндекса с сотнями миллионов DAU и тысячами RPS, которые обрабатывают терабайты данных в реальном времени.