Вакансии Data Scientist, с релокацией

Что делать: Строить модели ML для больших наборов данных, анализировать существующие и новые наборы данных для создания высокопрогнозируемых функций, заниматься разработкой, обслуживанием и мониторингом различных ML моделей.

О компании: Alber Blanc — группа инновационных компаний в области финансов, цифровых активов, телекоммуникаций и автономных летательных аппаратов. Среди проектов: Microavia (системы автопилотируемых дронов), Radio (ultra-low latency система для передачи данных на значительные расстояния) и CyberDrone (удивительные световые шоу дронов). Ежемесячно компания совершает порядка 10 млн. сделок с оборотом до 150 млрд. долларов на биржах от Чикаго до Гонконга. Офисы компании расположены в Швейцарии, Италии и на Кипре.

Что делать: Адаптировать и обучать ML модели для новых клиентских доменов, проектировать и улучшать ML системы для распознавания речи, машинного перевода и распознавания текста.

О компании: Nebius — современная IT-компания, помогающая создавать собственные локальные облачные платформы крупным B2B-бизнесам. Nebius предоставляет не только технологии, но и готовую к запуску бизнес-модель, включая инструменты для поддержки, продаж и маркетинга.

Что делать: Разрабатывать математические модели и переводить алгоритмы в код, вместе с командой оптимизировать производительность моделей, тестировать и внедрять торговые модели.

О компании: Alber Blanc — группа инновационных компаний в области финансов, цифровых активов, телекоммуникаций и автономных летательных аппаратов. Среди проектов: Microavia (системы автопилотируемых дронов), Radio (ultra-low latency система для передачи данных на значительные расстояния) и CyberDrone (удивительные световые шоу дронов). Ежемесячно компания совершает порядка 10 млн. сделок с оборотом до 150 млрд. долларов на биржах от Чикаго до Гонконга. Офисы компании расположены в Швейцарии, Италии и на Кипре.

Что делать: Вместе с командой разрабатывать инфраструктуру и инструменты, которые позволят создавать ML приложения в производственных масштабах, а также оптимизировать производительность модели в рабочей среде.

О компании: Alber Blanc — группа инновационных компаний в области финансов, цифровых активов, телекоммуникаций и автономных летательных аппаратов. Среди проектов: Microavia (системы автопилотируемых дронов), Radio (ultra-low latency система для передачи данных на значительные расстояния) и CyberDrone (удивительные световые шоу дронов). Ежемесячно компания совершает порядка 10 млн. сделок с оборотом до 150 млрд. долларов на биржах от Чикаго до Гонконга. Офисы компании расположены в Швейцарии, Италии и на Кипре.

Что делать: Разрабатывать современные ML модели, участвовать во всех этапах проектов по ранжированию: от анализа исходных данных до перевода сложных технических тем в окончательный алгоритм ранжирования.

О компании: Яндекс — крупнейшая российская IT компания. Компания развивает самую популярную в стране поисковую систему и создаёт сервисы, которые делают жизнь людей более комфортной и яркой.

Что делать: Строить процессы сбора и разметки данных, в том числе на иностранных языках, анализировать функциональность процессов и поведение пользователей, оценивать результаты анализа.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России. Компания развивает самую популярную в стране поисковую систему и создаёт сервисы, которые делают жизнь людей более комфортной и яркой. Сервисы Яндекс помогают в повседневных делах в офлайне и онлайне.

Что делать: Поддерживать хранилище данных, участвовать в развитии среды платформы данных: осуществлять мониторинг соблюдения политик безопасности данных, разрабатывать архитектуру платформы данных, рекомендовать способы повышения надежности, эффективности и качества данных.

О компании: Exness — международная финтех компания, разрабатывающая собственные финансовые продукты и сервисы. Ключевой сервис — услуги для ритейл-трейдеров по проведению торговых операций на рынке CFD трейдинга. 300 000 активных трейдеров и ежемесячный объем торгов $2,5 трлн. Основные регионы присутствия — Азия, Ближний Восток, Европа, Южная Америка.

Что делать: Разрабатывать сервисы платформы для принятия решений на основе данных, участвовать в разработке архитектуры платформы данных, создавать политику безопасности данных и рекомендации по повышению надежности, эффективности и качества данных.

О компании: Exness — международная финтех компания, разрабатывающая собственные финансовые продукты и сервисы. Ключевой сервис — услуги для ритейл-трейдеров по проведению торговых операций на рынке CFD трейдинга. 300 000 активных трейдеров и ежемесячный объем торгов $2,5 трлн. Основные регионы присутствия — Азия, Ближний Восток, Европа, Южная Америка.

Что делать: Работать над амбициозными проектами и задачами, связанными с развитием нашего хранилища данных, обеспечивать мониторинг и оповещение об услугах, осуществлять защиту данных в соответствии с политиками безопасности компании.

О компании: Exness — международная финтех компания, разрабатывающая собственные финансовые продукты и сервисы. Ключевой сервис — услуги для ритейл-трейдеров по проведению торговых операций на рынке CFD трейдинга. 300 000 активных трейдеров и ежемесячный объем торгов $2,5 трлн. Основные регионы присутствия — Азия, Ближний Восток, Европа, Южная Америка.

Что делать: Работать с большими данными, искать проблемы поиска и формализовывать их в виде метрик, обучать нейронные и СatBoost-модели.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России. Компания развивает самую популярную в стране поисковую систему и создаёт сервисы, которые делают жизнь людей более комфортной и яркой. Сервисы Яндекс помогают в повседневных делах в офлайне и онлайне.

Что делать: Строить и улучшать систему автоматических проверок на фрод: анализировать проблемы рекламных сервисов, придумывать новые методы борьбы с мошенничеством, обучать модели, чтобы автоматизировать потоковую и офлайн-разметку трафика.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России. Рекламные сервисы Яндекса — один из ключевых источников доходов компании, поэтому нам очень важно защитить сервисы, рекламодателей и партнёров от мошеннического трафика, а Яндекс — от юридических и репутационных рисков.

Что делать: Отвечать за полный цикл ML-проекта, начиная с формализации проблемы и заканчивая внедрением ML-модели в продакшен.

О компании: Яндекс Такси — сервис, осуществляющий онлайн-заказ такси и каршеринга. С 2017 года развивают направление беспилотных автомобилей. В 2020 году был запущен Яндекс Go, объединивший онлайн-заказ такси, сервисы каршеринга, заказ еды, экспресс-доставку продуктов, отслеживание движения общественного транспорта и грузоперевозок.

Что делать: Анализировать поведение пользователей, искать точки роста, развивать онлайн-метрики, проводить A/B-эксперименты и проверять гипотезы, визуализировать данные.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России. Яндекс Переводчик помогает стирать языковые барьеры и делает информацию доступнее. Миллионы людей ежедневно переводят на сотню языков через сайт, в мобильных приложениях и в различных интеграциях Яндекс Переводчика.

Что делать: Развивать и улучшать качество сервиса для синтеза и распознавания речи: продумывать API для пользователей сервисов, автоматизировать развёртывание ML-моделей, создавать инфраструктуру для развёртывания и лицензирования ML-сервисов.

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: Развивать и поддерживать DWH и маркетинговую аналитику в компании, оптимизировать инфраструктуру, организовывать процессы систематического сбора данных из разных источников по разным протоколам.

О компании: Playkot создает и запускает мобильные и социальные игры, в которые играют более 70 миллионов человек. Среди ключевых игр: SuperCity, Spring Valley: Farm Adventures, Age of Magic. SuperCity — самый зарабатывающий социальный ситибилдер в мире, а Age of Magic — в топ-50 гроссинга в Китае.

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

О компании: Яндекс.Маркет (>25 тыс. партнёров, >800 сотрудников) — это сервис для поиска и выбора товаров и места их покупки. Сервис персонализирован на всех этапах, каждый пользователь может увидеть свой собственный «Маркет, который меня понимает». Цель компании — предвосхищать интересы людей еще до того, как они сами эти интересы осознают.

Что делать: Разрабатывать решения для обработки данных, обеспечивать плавный переход от существующей архитектуры к целевой, настраивать мониторинг, определять SLA и анализировать показатели для доставки и обработки данных.

О компании: Exness — международная финтех компания, разрабатывающая собственные финансовые продукты и сервисы. Ключевой сервис — услуги для ритейл-трейдеров по проведению торговых операций на рынке CFD трейдинга. 300 000 активных трейдеров и ежемесячный объем торгов $2,5 трлн. Основные регионы присутствия — Азия, Ближний Восток, Европа, Южная Америка.

Что делать: Заниматься построением пайплайнов обучения моделей, улучшать существующие модели, придумывать и реализовывать метрики, которые помогут лучше оценивать модель и продукт.

О компании: Яндекс — крупнейшая российская IT компания. Яндекс Картами каждый день пользуются миллионы людей. Чтобы им было удобнее выбирать организации неподалёку — на картах есть так называемые points-of-interest (POI). Команда отвечает за отбор, ранжирование и отображение POI на карте.

Что делать: Заниматься специальными геоответами — тематическими блоками в выдаче большого Поиска Яндекса: предоставлять пользователю релевантную информацию, которая поможет ему легко найти ответ.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России. Геопоиск помогает миллионам людей не только найти конкретную организацию и получить дополнительную информацию о ней, но и выбрать лучшую среди найденных по заданным критериям.

Что делать: Проводить теоретические исследования, дорабатывать продукты компании и осуществлять интеграцию с машинным обучением, изучать возможности внедрения ML в продукты.

О компании: Nil foundation был создан для облегчения и улучшения проектов в области криптографии и баз данных с его командами и технологиями. Фонд поддерживает проекты (собственные и сторонние), предоставляя команды, экспертизу, технологии или финансирование.