Вакансии Middle Data Scientist, удалённо

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: 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: 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: 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 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: 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: 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.

Что делать: Разрабатывать и поддерживать PySpark-приложения для сбора и обработки данных, писать тесты и документацию к моделям (ML System Design Doc), обучать модели машинного обучения для детекции фрода в поведении клиентов (классический ML).

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

Что делать: Улучшать один или несколько компонентов Поиска: Ranking, Suggester, Spelling, Matching, Intent, выдвигать гипотезы и проверять их на данных, обучать модели и заниматься автоматизацией их обновления.

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 инструменты для личного кабинета продавца, а также инструменты для планирования промо-активностей.

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: Решать широкий спектр задач по автоматизации построения моделей машинного обучения: от получения и преобразования данных до мониторинга эффективности моделей и построения визуализаций.

О компании: Sportmaster Lab — ИТ-компания в составе группы компаний Спортмастер. Они развивают флагманские продукты — продающие сайты и мобильные приложения, разрабатывают внутренние продукты для сотрудников — платформы, сервисы, back-office системы и другое. Спортмастер входит в ТОП 4 ведущих розничных спортивных компаний Европы (SGI Europe 2019). Компания работает с заказчиками из 12 стран, 200+ продуктов в 18 функциональных областях.

Что делать: Улучшать и создавать модели оценки кредитного риска различных продуктов для корпоративных клиентов, улучшать модель оценки платежеспособности текущих клиентов, проводить проверку новых идей проектов.

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

Что делать: Строить модели, которые позволяют оценивать рыночную стоимость разных типов объектов недвижимости (квартиры на вторичном рынке, новостройки, загородная недвижимость и т.п.), в разных сегментах и срезах.

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 над гибридным инструментом создания чат-ботов с использованием машинного обучения и сценарной логики, разрабатывать и поддерживать различные лингвистические инструменты.

О компании: МТС ИИ — это часть экосистемы МТС, где создаются AI-решения будущего. Команда делает продукты для цифровой трансформации и автоматизации бизнеса, в том числе для телекома, промышленности, транспорта, ритейла и других отраслей. Одно из направлений работы — экспертная поддержка стартапов ранних стадий в области DeepTech и AI, а также инвестиции в перспективные проекты.

Что делать: Разрабатывать программный продукт «ИИ-калькулятор» для анализа рынка кандидатов.

О компании: Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений и услуг для населения, бизнеса и государства. Их миссия — дать людям качественные и удобные цифровые сервисы для комфортной жизни и эффективного бизнеса.