Вакансии Data Scientist, в России

Условия: Зарплата 100 000 – 300 000 $/год.

Что делать: Собирать массивы данных для выявления закономерностей, использовать статистический анализ, машинное обучение и навыки работы с данными для проведения исследований, сотрудничать с исследователями, трейдерами и инженерами-программистами для оптимизации и эффективного внедрения новых идей.

О компании: Название скрыто под NDA. Компания занимается высокочастотным трейдингом. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.

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: Развивать ML-модели ранжирования и рекомендаций на Маркете, сопровождать новые фичи на полном цикле: от постановки проблемы до внедрения в продакшн, разрабатывать системы оценки качества поискового ранжирования.

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: Участвовать в проработке решений на основе машинного обучения, искать точки роста в продукте, предлагать и отстаивать идеи по его улучшению с помощью ML-ранжирования, писать продакшн-код на C++.

О компании: Яндекс Foodtech — сервис, который решает любые вопросы пользователей, связанные с едой: от заказа продуктов из супермаркетов до доставки блюд из ресторанов. Каждый месяц Яндекс Едой пользуется 15 млн пользователей в более чем 400 городах.

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: 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.

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: 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: 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 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.

Требования: Математическое/экономическое образование (ВШЭ/топовые математические вузы), опыт работы в передовых компаниях с точки зрения внедрения AI (Сбербанк, Яндекс, Телекомы), успешный опыт внедрения крупных проектов с AI-составляющей.

Что делать: Возглавлять проектное управление в направлении ген-ИИ, административно руководить 2–3 РО и кросс-функционально командами, обеспечивать стратегическое видение развития ген-ИИ и формулировать Roadmap на 2025 год.

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 архитектуру решений под ИИ-проекты для разных стадий: пилоты, MVP, полноценный проект, прорабатывать архитектуру внутренних проектов в рамках бизнес-инициатив.

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.

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: Строить архитектуру системы управления ликвидностью, разрабатывать и внедрять в продакшн модели машинного обучения для новой системы управления ликвидностью, расширять экспертизы коллег DS, менторить.

О компании: Циан — крупнейший в России сервис для поиска недвижимости. Компания входит в топ-10 лучших сайтов по недвижимости в мире, ежемесячная аудитория сервиса — свыше 18 млн. человек.

Что делать: Улучшать модели скоринга для B2C-продуктов Яндекса, строить инфраструктуру обучения и применения моделей на банковских данных, разрабатывать модели для маркетинга и рекомендательных систем, придумывать и внедрять фичи.

О компании: Яндекс Финтех — молодой, но амбициозный продукт Яндекса. Команда создает удобные платежные сервисы и инструменты для управления личными финансами многомиллионной аудитории Яндекса.

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: Разрабатывать, обучать и оптимизировать мультимодальные большие языковые модели, готовить и обрабатывать данные для различных сценариев использования моделей, проводить эксперименты.

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

Что делать: Самостоятельно разрабатывать и внедрять модели машинного обучения, формировать и проверять гипотезы, создавать новые признаки под конкретные кейсы.

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: Выстраивать персонализированный сервис для пользователей с помощью рекомендаций на сайте и последующих коммуникаций по целевым услугам.

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: Обучать модели машинного обучения для улучшения UX-продуктов Яндекс 360, улучшать модели на основе обратной связи, совершенствовать ML-инфраструктуру.

О компании: Яндекс 360 — цифровое пространство для решения ежедневных задач: от хранения файлов до деловой переписки. Включает в себя такие сервисы, как Почта, Диск, Телемост, Документы, Календарь, Заметки, Мессенджер и другие.