Вакансии Data Scientist, удалённо

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, обрабатывать и исследовать данные, искать гипотезы, создавать бэклог и приоритизировать задачи, создавать рекомендательные модели, повышающие продуктовые метрики.

О компании: FunCorp занимается разработкой развлекательных сервисов с миллионами пользователей по всему миру. Создание продукта для международного рынка задаёт высокую планку. Поэтому они ценят людей с идеями и тех, кто не боится брать ответственность. Дают проявить себя: мысли масштабно, предлагай гипотезы, иди на здоровый риск. У них быстрый цикл разработки с частыми релизами и оперативной обратной связью, а все продуктовые решения принимаются на основе метрик и результатов экспериментов.

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.

Что делать: Улучшать клиентский опыт и повышать автоматизацию в обслуживании, помогать команде в построении стратегии развития ML-компонентов, строить аналитический self-сервис для решения некрупных задач.

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: Строить RAG-пайплайны для обслуживания сотрудников и клиентов Альфы, дообучать LLM на банковском домене данных, развивать Retriever, улучшать поиск. На позиции Tимлида предстоит управлять командой в 5+ человек, проактивно приносить реальную пользу бизнесу с помощью NLP (особенно LLM), вести тесную коммуникацию 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: Разрабатывать и внедрять ML-модели сегментации пользователей в DMP-платформу для таргетирования рекламных кампаний, разрабатывать алгоритмы персонализированного продвижения рекламы в поиске и рекомендациях, участвовать в генерации идей по улучшению рекламных процессов с использованием машинного обучения.

О компании: Купер (ex СберМаркет) — это сервис доставки из магазинов и ресторанов. За 10 лет сервис вырос из food-tech стартапа в высокотехнологичную компанию.

Условия: Зарплата 60,000 – 85,000 €/год gross.

Что делать: Анализировать данные клиентов и сезонные тренды, разрабатывать рекомендательные модели, проводить эксперименты и A/B-тесты, а также создавать понятные дашборды для поддержки командных решений и улучшения результатов.

О компании: Bïrch — международная SaaS-компания, ориентированная на рынок США. Они создают один из самых продвинутых инструментов для автоматизации рекламы. Ежегодно они помогают управлять и оптимизировать более $200 млн. рекламных бюджетов.

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: Проводить сбор и анализ требований на разработку витрин данных отчетности, автоматизировать процессы по работе с данными хранилищ Oracle/Teradata, проектировать модели данных.

О компании: C 2006 года специалисты компании USETECH оказывают полный спектр услуг в области заказной разработки программного обеспечения, независимого тестирования, ИТ-консалтинга, автоматизации и интеграции бизнес-процессов, дизайна и юзабилити.

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: Участвовать в разработке offline- и real time-сервисов на основе ML-решений: заниматься feature engineering, проводить обучение моделей и оценку их производительности, отвечать за мониторинг и обслуживание моделей.

О компании: Название скрыто под NDA. Одна из ведущих компаний в сфере онлайн-ставок и азартных игр. Предлагает широкий спектр услуг для ставок на различные спортивные события и доступ ко множеству игр казино на инновационной платформе. Компания постоянно расширяет свое международное присутствие, предлагая свои услуги в различных странах и поддерживая высокие стандарты обслуживания и клиентской поддержки. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.

Что делать: Заниматься аналитикой и подготовкой данных, всей ML и математической частью продуктов.

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: Проводить исследования и внедрять результаты в продакшн, 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: Разрабатывать рекомендательную систему для десятков миллионов пользователей и миллиона товаров, осуществлять полный цикл работы с ML, изучать сырые данные, готовить фичи, датасеты для рекомендательной системы.

О компании: Kokoc Group — группа компаний, объединяющая агентства и сервисы интернет-маркетинга. Является одним из лидеров российского digital-сегмента. 5000+ проектов для российских и международных компаний, 40+ продуктов: от разработки и оптимизации сайтов до сложных омниканальных историй и комплексных проектов.

Требования: Опыт управления командой от 1 года.

Что делать: Разрабатывать архитектуру RAG-платформы совместно с Solution Architect, совместно с PO формировать видение продукта, нарезать и оценивать задачи (вместе с командой), отвечать за сроки и качество решений.

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: Проводить полный цикл разработки скоринговых ML-моделей, выдвигать гипотезы/идеи, проверять их, разрабатывать модели.

О компании: Акселератор Возможностей (1000+ инновационных проектов, 800+ млн рублей инвестиций) — организатор технологических и инвестиционных мероприятий, оператор инновационной деятельности ИНТЦ МГУ «Воробьевы горы». Клиент: Российский ИТ-интегратор, ключевой подрядчик в цифровой трансформации российского бизнеса для ведущих банков, крупнейших металлургических, горнодобывающих, нефтехимических компаний, ритейл-компаний, телеком-операторов.

Что делать: Собирать данные, обучать, тестировать и отлаживать CV-модели, классифицировать изображения, кластеризовать изображения, встраивать CV-модели в сервисы.

О компании: ecom․tech (4000 человек в команде, 468 микросервисов, 18К операций в секунду) — продуктово-технологическая команда, делающая ИТ для ритейла реального времени. На их решениях работают Самокат, Мегамаркет, логистические системы. Компания выросла из команды Samokat․tech.

Требования: Опыт руководства командами не менее 10 человек.

Что делать: Руководить кросс-функциональными командами, разрабатывать стратегии развития компонентов OSA и роста доходности продукта, ставить задачи для команд и согласовывать их с бизнес-заказчиками, обеспечивать выполнение в установленные сроки.

О компании: Название скрыто под NDA. Крупная розничная сеть в России. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.

Что делать: Разрабатывать и тестировать модели детекции/классификации/OCR/NER, подготавливать код для вывода модели в прод.

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: Создавать модели для балансировки спроса, помогать выводить их на прод, участвовать в дизайне A/B-тестов, предлагать пути развития моделей балансировки спроса.

О компании: еcоm.tеch (4000 человек в команде, 468 микросервисов, 18К операций в секунду) — продуктово-технологическая команда, делающая ИТ для ритейла реального времени. На их решениях работают Самокат, Мегамаркет, логистические системы. Компания выросла из команды Sаmоkаt.tеch.