Вакансии Data Scientist, в Москве

Что делать: Проводить и координировать все фазы исследовательского проекта, создавать промышленные образцы применения новых моделей или технологий, проводить эксперименты.

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

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: Экспериментировать с самыми последними LLM (SFT, RL), разрабатывать сложные технологические пайплайны на стыке самого современного NLP и классического ML, участвовать в брейнштормах и обсуждении новых продуктовых решений.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших ИТ-компаний в России. Компания развивает самую популярную в стране поисковую систему и создаёт сервисы, которые помогают людям в повседневных делах. С их помощью можно искать информацию в интернете, слушать музыку, выбирать товары и места, заказывать еду, перемещаться по городу и делать многое другое. Яндекс предлагает также продукты для бизнеса.

Что делать: Заниматься полным циклом DS/ML-задач для улучшения качества алгоритма ранжирования товаров в поисковой выдаче, работать с данными от их исследования до автоматизации пайплайнов.

О компании: Ozon — одна из крупнейших российских e-commerce компаний. Ежедневно обрабатываются несколько миллионов заказов, которые доставляются в 6500 населённых пунктов по всей России.

Требования: Опыт работы в продуктовой аналитике данных или Data Science от 2 лет.

Что делать: Разрабатывать KPI-метрики для продуктов поиска и повышать прозрачность продукта внутри компании в целом —‍ собирать ETL-процессы по обработке данных, дизайнить метрики и строить дашборды, проводить А/Б-тесты.

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 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.

Требования: Не менее 5 лет опыта в области управления, аналитики и инженерии данных, из которых не менее 3 лет на руководящих позициях. Опыт успешного управления командами от 10 человек.

Что делать: Управлять командой, состоящей из Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, эффективно выстраивать взаимодействие с бизнес-командами для достижения целей, разрабатывать и реализовывать стратегию работы с данными в соответствии с бизнес-целями подразделения.

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

Что делать: Контролировать работу трёх специалистов Data Science по текущему бэклогу команды, предоставлять экспертную поддержку в разработке ML-моделей, готовить данные и разрабатывать фичи для моделей.

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

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: 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: Изучать актуальные академические статьи в области NLP (в том числе LLM), участвовать в исследованиях и написании статей в журналы Q1/конференции A/A, технически планировать, анализировать и прорабатывать перспективные направления наукоемких исследований.

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

Что делать: Повышать уровень монетизации действующих моделей, разрабатывать и внедрять стратегию покрытия бизнес-процессов моделями, брать лидерство в части реализации крупных и сложных внедрений (10-15% от бэклога).

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: 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: Формировать и приоритизировать бэклог команды, проводить оценку применимости гипотез с использованием LLM и их эффектов, тестировать гипотезы и разрабатывать продукты.

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

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.