Вакансии Senior Data Scientist, в России

Что делать: Оптимизировать объём данных для экономии ресурсов на обучение GigaChat, обрабатывать сырые данные из интернета, использовать существующие или обучать новые языковые модели, решать проблемы семантической дедубликации длинных текстов, оценивать огромные корпуса текста по различным критериям (более 10 в проработке) с помощью LLM, генерировать новые данные.

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

Что делать: Генерировать и проверять гипотезы, которые помогут улучшить работу моделей, разрабатывать методы оценки и контроля качества моделей, совершенствовать методы сбора обучающих данных, исследовать RL-подходы.

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: Заниматься загрузкой данных ряда важных сервисов банка в Hadoop для целей последующего анализа, согласовывать требования, принципы реализации и выбранное решение с заказчиками, технологами, экспертами, создавать ETL-потоки.

О компании: Neoflex создает ИТ-платформы для цифровой трансформации бизнеса, помогая заказчикам получать устойчивые конкурентные преимущества в цифровую эпоху. Среди заказчиков более половины российских банков, входящих в топ-100, а также компании из 21 страны Европы, Азии и Африки.

Что делать: Усиливать ML-направление, вместе с командой заниматься полным циклом разработки продукта.

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: Разрабатывать объекты хранилища данных в рамках уже существующего фреймворка ЕХД, проводить технические и бизнес-сверки передаваемых заказчику объектов, сопровождать и развивать разработанный функционал, формализовывать требования, формировать и согласовывать ТЗ.

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: Осуществлять полный цикл ML-разработки от идеи до внедрения, проводить эксперименты с анализом данных, паттернами поведения пользователей и различными схемами рекомендаций, обучать и внедрять нейросетевые SotA-модели.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России. Команда разрабатывает, внедряет и улучшает рекомендательные системы для различных сервисов Яндекса с сотнями миллионов DAU и тысячами RPS, которые обрабатывают терабайты данных в реальном времени.

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: Анализировать технические документы и общие требования к разработке, планировать задачи, разрабатывать и тестировать интеграционные процессы.

О компании: Промсвязьбанк — универсальный банк, основанный в 1995 году. Входит в ТОП-10 крупнейших банков России и в список системно-значимых кредитных организаций, утвержденный Центробанком. В ИТ-команде ПСБ более 3500 крутых профессионалов. Они разрабатывают, внедряют финтех-продукты и приложения для клиентов и сопровождают сложные ИТ-системы банка.

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: Разрабатывать few-shot multi-task модели для временных рядов на базе трансформера без дообучения на конкретных данных, решать задачи временных рядов (в основном предсказания) при помощи языковых LLM, создавать и обогащать датасет table2text.

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

Что делать: Улучшать существующие предиктивные модели, проверять гипотезы и участвовать в прототипировании идей.

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

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

Что делать: Персонализировать опыт клиентов на сайте, искать новые и оптимизировать существующие монетизационные механики (аукцион, динамическая оптимизация), разрабатывать модель поиска скрытого фрода в звонках застройщикам.

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: Разрабатывать модели оттока для клиентов и модели склейки пользователей между различными площадками, решать задачи для автоматизации ответов на обращения в клиентскую службу (чат-бот).

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: Разрабатывать эффективные механизмы рекомендаций и персонализации контента.

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 и улучшать ML-модели вокруг LLM: проводить первичную проверку ML-гипотез, писать воспроизводимый код для проведения эксперимента, проводить его и делиться с командой результатами.

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: Обучать и выкатывать в прод новые модели (ML/CV/NLP), исследовать новые подходы для улучшения ключевых метрик матчинга, писать и оптимизировать алгоритмы обработки данных на PySpark, ставить и декомпозировать задачи для себя и коллег.

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: Разрабатывать и улучшать модели для генерации и ранжирования подсказок, систему сбора, очистки и доставки данных, строить продуктовые гипотезы и проверять их в А/B-экспериментах, исследовать и внедрять новые модели и подходы в ML.

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: Выдвигать новые гипотезы и проводить эксперименты, чтобы с помощью ML-моделей выбирать лучшие предложения для пользователя, писать надёжный и эффективный продакшн-код на Java.

О компании: Плюс Фантех (50+ млн пользователей) — отдельный бизнес-юнит «Яндекса», являющийся одним из крупнейших в Европе развлекательных сервисов по подписке с клиентской базой более 30 миллионов человек. В бизнес-юнит входят медиасервисы «Яндекс.Музыка», «Яндекс.Афиша», «Яндекс.Плюс», «Кинопоиск» и «Букмейт». Команда кросс-сервисности Плюса отвечает за различные механики вовлечения в экосистему Яндекса. Цель команды – подобрать уникальные предложения и познакомить пользователей с ними через разные игровые механики, такие как Плюс Сити, Плюс Дейли и другие.

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, Тинькофф, Альфа Банк, Пятёрочка, KFC.