Вакансии Data Scientist, в регионах РФ

Что делать: Проводить качественный ресерч, проверять ML-гипотезы и выстраивать полный цикл решения: от понимания бизнес-проблемы до мониторинга работы модели в проде.

О компании: Positive Technologies — публичная IT-компания, разработчик решений в сфере информационной безопасности. Positive Technologies — первая и единственная компания из сферы кибербезопасности на Московской бирже.

Что делать: Лидировать команду из 3-4 дата-сайентистов, разрабатывать и выводить в прод модели машинного обучения совместно с командой разработки, проводить А/В-тесты.

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: 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: Лидировать небольшую команду, которая внедряет и развивает ML в различных процессах обслуживания клиентов Точки, разрабатывать и внедрять ML-модели.​

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: Помогать аналитикам в решении вопросов с источниками данных и моделью данных DWH, разрабатывать витрины в помощь аналитикам, выступать заказчиком для разработки витрин в смежных командах.

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

Что делать: Разрабатывать витрины в помощь аналитикам, оптимизировать существующие запросы, помогать в решении вопросов с источниками данных и моделью данных DWH.

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

Что делать: Проектировать структуру хранения данных, выявлять неэффективность в существующих процессах и оптимизировать их, вести разработку ETL-процессов поставки данных.

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 существующие алгоритмы оптимизации и/или разрабатывать новый подход, создавать методику для настройки целей оптимизатора, разрабатывать дизайн A/B-тестов для проверки гипотез, изучить особенности оффлайн-ритейла.

О компании: Магнит — это одна из крупнейших розничных сетей России, которая трансформируется в большую цифровую компанию. Магнит входит в список крупнейших публичных компаний мира рейтинга Global 2000 Forbes и возглавляет рейтинг крупнейших частных работодателей России по версии Forbes. Magnit Tech — команда из 3500 IT-специалистов, которая создает экосистему комплементарных сервисов: Magnit Pay, Magnit Mobile, DMP платформа, Программа лояльности.

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: Создавать и внедрять архитектурный дизайн Mission Critical ML-платформы, менторить команду из 2-4 человек, проводить Code Review, Unit-тесты, CI/CD, ставить решения на прод, разрабатывать и развивать системы прогнозирования спроса на разных уровнях.

О компании: Магнит — это одна из крупнейших розничных сетей России, которая трансформируется в большую цифровую компанию. Магнит входит в список крупнейших публичных компаний мира рейтинга Global 2000 Forbes и возглавляет рейтинг крупнейших частных работодателей России по версии Forbes. Magnit Tech — команда из 3500 IT-специалистов, которая создает экосистему комплементарных сервисов: Magnit Pay, Magnit Mobile, DMP платформа, Программа лояльности.

Требования: Хорошее понимание MLOps/DevOps-процессов.

Что делать: Составлять дорожную карту продуктов на стыке рынка/пользовательского опыта/специфики банка, курировать команду для попадания в заявленные сроки, общаться с заказчиками.

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: Руководить командой, развивать существующий сервис для трекинга экспериментов, cоздавать новые сервисы для упрощения работы ML-инженеров.

О компании: Команда Yandex Infrastructure создаёт и предоставляет внутреннюю инфраструктуру Яндекса — фундамент из продуктов и технологий, на базе которого тысячи инженеров разрабатывают, деплоят и эксплуатируют основные сервисы Яндекса: Поиск, Такси, Маркет, Алису, Кинопоиск и многие другие.

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: Заниматься полным циклом разработки факторов для моделей ранжирования со стороны ML, разрабатывать новые факторы ранжирования в поиске и каталоге, искать ML-решения для бизнес-задач.

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