Вакансии Senior Data Scientist

Что делать: Изучать актуальные академические статьи в области NLP (в том числе LLM), участвовать в исследованиях и написании статей в журналы Q1/конференции A/A, технически планировать, анализировать и прорабатывать перспективные направления наукоемких исследований.

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

Что делать: Разрабатывать программные продукты с применением технологий машинного обучения, проводить полный цикл обучения ML-моделей от подготовки до развертывания в промышленной эксплуатации, изучать научную литературу по тематике машинного обучения и проверять гипотезы.

О компании: Viasat Tech — это инновационный центр, который воплощает многолетний опыт компании Viasat, созданный специально для реализации высокотехнологичных решений в области цифрового смотрения. Viasat Tech создает цифровые B2B- и B2C-сервисы: API для бизнеса для предоставления контента ведущим онлайн-кинотеатрам, B2C-стриминговый сервис Viju, а также ряд других уникальных технологий в сфере потребления видеоконтента.

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: Разрабатывать компоненты мультимодального медицинского ассистента, разрабатывать и исследовать прогностические медицинские модели на данных ЭМК.

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

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: 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.

Что делать: Создавать масштабируемые системы с низкой задержкой, писать чистый код, проводить ревью и тестирование кода, создавать инструменты для мониторинга системы ценообразования в режиме реального времени и устранять проблемы по мере их возникновения.

О компании: Exness — международная fintech-компания, разрабатывающая собственные финансовые продукты и сервисы. Ключевой сервис — услуги для ритейл-трейдеров по проведению торговых операций на рынке CFD-трейдинга. 800 000 активных трейдеров и ежемесячный объем торгов $5 трлн. На мировом рынке Exness занимает лидирующие позиции и наиболее широко представлена в Азии, на Ближнем Востоке, Европе, странах СНГ.

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: Разрабатывать процессы оценки качества и метрик голосового ассистента, создавать датасеты для приёмки качества и обучения ML-моделей.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших ИТ-компаний в России. Компания развивает самую популярную в стране поисковую систему и создаёт сервисы, которые помогают людям в повседневных делах. С их помощью можно искать информацию в интернете, слушать музыку, выбирать товары и места, заказывать еду, перемещаться по городу и делать многое другое. Яндекс предлагает также продукты для бизнеса.

Что делать: Обучать и внедрять ML-модели в поиск, заниматься аналитикой и обрабатывать большие массивы данных.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших ИТ-компаний в России. Компания развивает самую популярную в стране поисковую систему и создаёт сервисы, которые помогают людям в повседневных делах. С их помощью можно искать информацию в интернете, слушать музыку, выбирать товары и места, заказывать еду, перемещаться по городу и делать многое другое. Яндекс предлагает также продукты для бизнеса.

Что делать: Проектировать, разрабатывать, обслуживать системы для сбора, хранения и извлечения исторических рыночных данных от многочисленных финансовых бирж, брокеров и поставщиков, обеспечивая целостность, точность данных, включая внедрение процессов проверки, очистки.

О компании: Название скрыто под NDA. Проверенная Fintech-компания с глобальной географией, передовым стеком и успешным опытом в трейдинге длиной в декаду, разрабатывает собственную платформу для торговли с помощью тысяч инструментов на десятках рынков. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.

Что делать: Работать со структурированными и неструктурированными данными, заниматься построением и поддержкой аналитических и предиктивных моделей, общаться с заказчиком, прорабатывать требования, переводить требования на язык ML, проводить RND для выбора лучших алгоритмов.

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

Что делать: Проводить аналитику бизнес-процессов, формировать и приоритизировать модельный бэклог, разрабатывать новые и улучшать существующие модели, исследовать данные.

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

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.

Требования: Опыт работы Tech Lead от года.

Что делать: Изучать актуальные академические статьи в области NLP (в том числе LLM) и внедрять передовые наработки для решения задач бизнеса, участвовать в исследованиях и написании статей в журналы Q1/конференции A/A, технически планировать, анализировать и прорабатывать перспективные направления наукоемких исследований.

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