Вакансии Data Scientist, в Санкт-Петербурге

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.

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: 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, 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: 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.

Что делать: Оптимизировать распределение инвестиций в промо, персонализировать промо и встраивать его в высоконагруженную инфраструктуру рантайма, развивать ML-модели ценообразования, сопровождать полный жизненный цикл новых фич.

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: Ставить ML-задачи и определять подходящий стек ML-моделей, собирать и предобрабатывать датасеты для обучения моделей, разрабатывать ML-модели c нуля, проводить эксперименты для повышения качества и сравнивать разные подходы, участвовать в подготовке и проведении A/B-тестов.

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

Что делать: Дообучать YandexGPT под самые разные задачи, искать и собирать данные для обучения LLM, в том числе с привлечением асессоров, решать широкий спектр задач, связанных с аналитикой и моделированием пользователей на платформе, проводить много экспериментов, разрабатывать метрики для оценки их успешности и предлагать дальнейшие шаги по улучшению системы.

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: 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: 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: Разрабатывать модели для сегментации аэрофотоснимков, создавать модели для обработки панорамных снимков, разрабатывать модели для обработки панорам и фильтрации 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: Улучшать качество поиска, повышать эффективность сбора разметок и общее качество данных для обучения, применяя YandexGPT.

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.

Условия: Зарплата указана без учёта бонусов.

Что делать: Управлять портфелем стратегий, поддерживать параметры настройки торговых алгоритмов для оптимизации доходности портфеля, тестировать новые функции и ставить задачи команде инженеров, анализировать рыночные данные для выявления закономерностей.

О компании: Àlber Blanc — международная компания, специализирующаяся на высокочастотном алгоритмическом трейдинге, с более чем 13-летним опытом работы в этой области. Команда из более чем 100 человек работает в трёх офисах, расположенных в Швейцарии, Нидерландах и Лимасоле, Кипр.

Что делать: Управлять командой Data Science-специалистов, изучать и прототипировать новые алгоритмы по научным статьям в области рекламных технологий, развивать и поддерживать текущие рекламные механизмы.

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: Выдвигать и проверять гипотезы, проводить эксперименты, связанные с качеством сервисов, разрабатывать процессы по ТЗ, взаимодействовать с внутренними заказчиками на всех этапах реализации.

О компании: Яндекс Вертикали — это Путешествия, Авто.ру, Недвижимость и Аренда. Они помогают людям найти что-то действительно важное: дом или машину, а также организовать отпуск или командировку. В команде Вертикалей более 1000 человек, работающих из разных стран, но объединённых общей целью: сделать жизнь пользователей проще и удобнее.

Что делать: Исследовать и реализовывать алгоритмы и практики машинного обучения в рекомендательных сценариях Okko, анализировать исходные данные и результаты экспериментов с моделями.

О компании: Онлайн-кинотеатр Okko — один из крупнейших российских VoD-сервисов, лидер по платной модели монетизации. Ежемесячная аудитория — 12,3 млн. человек, совокупная аудитория более 33 млн. пользователей.

Что делать: Проводить дизайн экспериментов, формулировать гипотезы для улучшения NLP/PLP-моделей и алгоритмов, планировать исследовательские эксперименты с выводами, проводить эксперименты, писать код, подготавливать датасеты и бенчмарки, проводить замер и анализ результатов, обучать модели на кластере.

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

Что делать: Улучшать качество моделей в различных сценариях, ускорять работу моделей, генерировать гипотезы и ставить на их основе эксперименты.

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