Вакансии Senior Data Scientist, в Санкт-Петербурге

Что делать: Cобирать и анализировать данные из разных источников, формировать требования к данным для дообучения, решать задачи классификации, генерировать идеи, строить и челленджить подходы.

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: Разрабатывать удобные инструменты в области "Data Analytics", улучшать текущие инструменты аналитики и инфраструктуру вокруг этих инструментов, внедрять отказоустойчивую интеграцию с источниками данных и сторонними системами.

О компании: MY.GAMES (HQ в Нидерландах) — международная компания, занимающаяся разработкой и издательством игр для ПК, консолей и мобильных платформ, а также инвестированием в игровые студии и проекты. Партнерская сеть насчитывает 40+ студий. В портфолио компании 150+ игр. Среди проектов: War Robots, Hustle Castle, Rush Royale, Left to Survive и многие другие.

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: 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: Ресерчить и проверять гипотезы команды с применением LLM в прикладных бизнес-задачах, разрабатывать и улучшать текущие RAG-пайплайны, разрабатывать real-time ML-based-сервисы.

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 своё 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: Повышать качество систем ранжирования на основе машинного обучения, работать над созданием современных алгоритмов ранжирования, которые улучшают пользовательский опыт и влияют на важнейшие бизнес-показатели, такие, как конверсия, вовлеченность пользователей и рост выручки.

О компании: Constructor.iо делает платформу product discovery (поиск, рекомендации и многое другое) as a service для e-commerce. Среди клиентов: Sephora, Petco, home24, Birkenstock.

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 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: Участвовать в развитии NLP-направления компании, развивать RAG-сервис с помощью LlamaIndex и кастомных модификаций, проводить исследования для развития продуктов компании LLM-стрима и участвовать во внедрении результатов в продукты вместе с командами разработки.

О компании: Just AI создает продукты, с помощью которых компании по всему миру создают интеллектуальных чат-ботов для общения со своими клиентами. NLU-платформа Just AI используется в проектах компаний Яндекс, Papa Johns, McDonalds, ЮниКредит Банк, МТС, HeadHunter и других.

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: 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.

Условия: Зарплата 3000–5000 $/мес. gross.

Что делать: Придумывать и настраивать AI-решения в R’n’D-команде.

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: 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.

Условия: 100% офисный формат работы. Компания помогает с оформлением документов для трудоустройства и релокацией.

Что делать: Разрабатывать, внедрять и поддерживать инновационные алгоритмические стратегии на внутридневных горизонтах, разрабатывать диагностические инструменты для мониторинга эффективности стратегии.

О компании: CMT — компания, специализирующаяся на трейдинге и управлении активами, с головным офисом в Чикаго, США. За более чем 20 лет работы компания собрала команду экспертов в трейдинге, технологиях и инвестициях. CMT работает на пяти континентах и известна по всему миру.

Что делать: Работать с синтезом и распознаванием речи, большими языковыми моделями (YandexGPT), моделями генерации изображений, анализировать пользовательский опыт и строить метрики оценки качества ML-сервисов, строить процессы по разметке данных для обучения моделей ML.

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: 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: 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: Разрабатывать и поддерживать инфраструктуру для машинного обучения, автоматизировать процессы развертывания и мониторинга моделей, взаимодействовать с командами разработчиков для оптимизации ML-процессов.

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: 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.