Вакансии Senior Data Scientist

Что делать: Разрабатывать стратегии оптимального ценообразования, мониторить рыночные условия и анализировать цены конкурентов, внедрять ML-алгоритмы для автоматизации и улучшения процессов.

О компании: Островок — travel tech-компания, создающая платформы онлайн-бронирования отелей, авиабилетов и других услуг как для индивидуальных путешественников, так и для корпоративных клиентов и тревел-агентств. Их бренды: Островок, B2B․Ostrovok․ru, Ostrovok․ru Командировки. Они развивают проекты как в России, так и за рубежом.

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

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

Что делать: Помогать аналитикам в решении вопросов с источниками данных и моделью данных DWH, разрабатывать витрины в помощь аналитикам, выступать заказчиком для разработки витрин в смежных командах.

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

Что делать: Разрабатывать PoC и MVP ИИ-агентов на основе LLM с использованием фреймворков для работы с LLM, помогать на стадии внедрения ИИ-агентов, адаптировать и обучать языковые модели.

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

Что делать: Анализировать возможности для улучшения процессов с применением методов и инструментов для анализа данных, реализовывать проекты по внедрению ИИ в процессы заказчиков, разрабатывать модели для решения задач с методами машинного обучения, финансовой математики, эконометрическими, статистическими методами.

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

Что делать: Лидировать команду разработки, проводить исследования и проверку гипотез команды с использованием LLM в прикладных бизнес-задачах, разрабатывать и улучшать текущие RAG-пайплайны, исследовать передовые подходы и разрабатывать прототипы для продуктовых задач, замерять качество RAG-пайплайнов.

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

Что делать: Улучшать модели машинного обучения, которые обеспечивают персонализированное качество рекламы в режиме реального времени, разрабатывать инструменты для эффективного распределения бюджета и автоматизации участия в рекламных аукционах, создавать методы оптимального распределения рекламного контента и персонализировать его объем для каждой аудитории.

О компании: Lamoda — крупнейшая в России и СНГ онлайн-платформа по продаже fashion & lifestyle товаров, 10 млн. пользователей в месяц, 8000 сотрудников, 340 инженеров, 100 внутренних систем.

Что делать: Искать точки роста в существующих моделях за счет новых внутренних и внешних данных, доводить сырые данные до реального применения в процессах и получения бизнес-результата через ML, внедрять построенные модели в онлайн-скоринг всех кредитных продуктов компании.

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

Что делать: Разрабатывать и оптимизировать алгоритмы рекламного аукциона, проводить исследования и находить инсайты в данных для непрерывного улучшения продукта, а также улучшать текущие и разрабатывать новые фичи.

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.

Что делать: Улучшать Еду с помощью алгоритмов и больших данных: руководить ML-проектами, находить точки роста, улучшать бизнес-показатели, выдвигать гипотезы и проверять их при помощи экспериментов, взаимодействовать со смежными командами аналитиков и разработчиков.

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.

Условия: Оклад (5 000 — 8 000 $/мес net) + % от прибыли стратегий.

Что делать: Разрабатывать торговые стратегии, придумывать фичи, внимательно смотреть в данные, обучать модели, запускать в прод успешные стратегии, анализировать их перформанс в реальной торговле.

О компании: Wunder Fund занимается высокочастотным алгоритмическим трейдингом (HFT) с 2014 года. Торгует на биржах по всему миру, как классических, так и криптовалютных. Сейчас дневной оборот ~$8 млрд.

Что делать: Развиваться и как инженер, и как исследователь. Research: расследовать потери и расхождения в биржевых данных, они часто случаются по новым нетривиальным причинам. Dev: разрабатывать инфраструктуру для Market Data, которая написана на Python 3 и С++ 20.

О компании: Wunder Fund занимается высокочастотным алгоритмическим трейдингом (HFT) с 2014 года. Торгует на биржах по всему миру, как классических, так и криптовалютных. Сейчас дневной оборот ~$8 млрд.

Требования: Опыт работы в сфере информационной безопасности, DevSecOps, разработке или Data Science от 5 лет.

Что делать: Проектировать и реализовывать безопасную инфраструктуру для разработки и развертывания моделей машинного обучения, внедрять политики безопасности, разрабатывать автоматизированные решения для мониторинга и реагирования на угрозы в ML-системах.

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

Что делать: Исследовать и реализовывать алгоритмы субпиксельного выравнивания кадров и построения качественных фотографий по набору кадров низкой освещенности, оформлять алгоритмы в виде плагинов к продукту и доводить до уровня коммерческих разработок.

О компании: Octonus — российская частная IT-компания, оборудование которой используется на производствах по всему миру. Компания основана в 1991 году выпускниками физического и механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова. Основное направление — технологии обработки ювелирных алмазов. Сейчас основное R&D подразделение Octonus базируется в Москве, сборка оборудования и поддержка клиентов — в Индии, управление, продвижение и маркетинг — в Финляндии.

Что делать: Разрабатывать бэкенд сбора и обработки метрик, разрабатывать кластер для удалённой разработки, создавать новые сервисы для упрощения работы ML-инженеров в Яндексе.

О компании: Команда Yandex Infrastructure создаёт и предоставляет внутреннюю инфраструктуру Яндекса — фундамент из продуктов и технологий, на базе которого тысячи инженеров разрабатывают, деплоят и эксплуатируют основные сервисы Яндекса: Поиск, Такси, Маркет, Алису, Кинопоиск и многие другие.

Что делать: Определять оптимальную плотность POI на карте, ранжировать POI, улучшать метрики качества подложки.

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: Автоматизировать определение фрода, автоматизировать оценку инкрементальности performance-каналов, разрабатывать дашборды.

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: Исследовать, улучшать и оценивать алгоритмы распределения заказов водителям и алгоритмы ранжирования заказов, максимизировать эффективность рынка в контексте механики бесплатных аукционов, генерировать и тестировать гипотезы для поиска точек роста текущих алгоритмов.

О компании: inDrive — международная технологическая платформа транспортных и бытовых услуг. Они входят в топ-2 мобильных сервисов для заказа поездок в мире: более 150 миллионов установок, более 2 миллиардов поездок, 700+ городов в 40+ странах мира.

Что делать: Исследовать и решать широкий спектр проблем, чтобы улучшать возможности компании по прогнозированию, исследовать и оптимизировать существующую обработку данных и экспериментов.

О компании: Persona.ly — глобальная компания, предлагающая продукты на основе машинного обучения в области маркетинговых исследований и мобильной рекламы, с офисами и представительствами в России, Индии, Корее, Китае и штаб-квартирой в Израиле.

Что делать: Проектировать и разрабатывать предиктивные модели и алгоритмы машинного обучения для анализа сложных наборов данных, используя Python и связанные библиотеки.

О компании: Pari — российская букмекерская компания. Штаб-квартира находится в Москве. Одна из крупнейших компаний на рынке беттинга в России.