Вакансии Data Scientist, в Санкт-Петербурге

Что делать: Прогнозировать промо и спрос, ранжировать товарные предложения, приоритизировать заведение нового ассортимента.

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: Обучать новые модели для ранжирования, изобретать новые кандидатогенераторы для рекомендаций, улучшать оценку стоимости авто и недвижимости, изучать ценообразование, заниматься антифродом и модерацией контента.

О компании: Яндекс Вертикали — это сервисы для людей: Авто.ру, Аренда, Недвижимость, Путешествия, Авто.ру Бизнес. Они создают высокотехнологичные продукты и реализуют успешные бизнес-проекты.

Что делать: Собирать различные выборки и обучать на них модели машинного обучения, взаимодействовать с системами краудсорсинга по разметке данных для обучения, исследовать данные Маркета и делать выводы на их основе.

О компании: Яндекс.Маркет (>100 тыс. партнёров, >3000 сотрудников, ~9.8 млн уникальных пользователей) — это сервис для поиска и выбора товаров, а также места их покупки. Входит в топ крупнейших маркетплейсов и является одним из самых востребованных сервисов Яндекса.

Что делать: Выстраивать полный жизненный цикл ML-моделей, развивать прогнозаторы конверсии и рекламные аукционы, работать над удержанием пользователей и персонализацией.

О компании: Яндекс.Маркет (>100 тыс. партнёров, >3000 сотрудников, ~9.8 млн уникальных пользователей) — это сервис для поиска и выбора товаров, а также места их покупки. Входит в топ крупнейших маркетплейсов и является одним из самых востребованных сервисов Яндекса.

Что делать: Разрабатывать и выводить в прод модели машинного обучения, проводить А/В-тесты и взаимодействовать с другими командами для улучшения процесса обслуживания клиентов Точки.

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: Проектировать структуру хранения данных, выявлять неэффективность в существующих процессах и оптимизировать их, вести разработку ETL-процессов поставки данных.

О компании: Яндекс.Маркет (>25 тыс. партнёров, >800 сотрудников) — это сервис для поиска и выбора товаров и места их покупки. Сервис персонализирован на всех этапах, каждый пользователь может увидеть свой собственный «Маркет, который меня понимает». Цель компании — предвосхищать интересы людей еще до того, как они сами эти интересы осознают.

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.

Что делать: Придумывать оптимизационные и ML-алгоритмы, которые позволят наилучшим образом распределять финансы, чтобы снижать цены для пользователей, строить надёжную инфраструктуру и инструменты для работы алгоритмов.

О компании: Яндекс.Маркет (>100 тыс. партнёров, >3000 сотрудников, ~9.8 млн уникальных пользователей) — это сервис для поиска и выбора товаров, а также места их покупки. Входит в топ крупнейших маркетплейсов и является одним из самых востребованных сервисов Яндекса.

Что делать: Выявлять угрозы интернет-пользователям и сервисам Яндекса, разрабатывать механизмы обнаружения глобальных интернет-угроз, анализировать проблемы сервисов и общих моделей, придумывать методы борьбы с мошенничеством.

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: Проектировать и разрабатывать объекты аналитического хранилища данных (АХД) на базе СУБД Greenplum, ClickHouse, проводить функциональное и нагрузочное тестирование своих разработок, осуществлять прикладное администрирование АХД.

О компании: М.Видео — одна из крупнейших розничных сетей по объёмам продаж электроники и бытовой техники в России. В 2018 году второй год подряд компания была признана лучшим работодателем России по версии компании Aon Hewitt.

Что делать: Лидировать команду из 3-4 дата-сайентистов, разрабатывать и выводить в прод модели машинного обучения совместно с командой разработки, проводить А/В-тесты.

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: Писать код и проводить ревью кода ML-команды, осуществлять полный цикл модели от сбора данных до вывода их в прод, проектировать архитектуру.

О компании: VK (200+ технологичных проектов) делает современные и быстрые интернет-сервисы, доступные каждому. Каждый день миллионы россиян общаются ВКонтакте и в Одноклассниках, слушают VK Музыку и смотрят VK Клипы, скачивают приложения в RuStore, создают и читают контент в Дзене, играют в игры на VK Play, продают вещи на Юле и становятся умнее со SkillBox и GeekBrains. Штаб-квартира расположена в Москве, также есть представительства в 14 городах по всему миру.

Что делать: Собирать и анализировать данные из разных источников, формировать требования к данным для дообучения, решать задачи по классификации (категоризация рекламы, запросов и т. д.) и генерации (написание выводов и рекомендаций на основе аналитики), управлять командой.

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 Яндекса помогают в повседневных делах в офлайне и онлайне.

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: 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: Улучшать и создавать модели оценки кредитного риска различных продуктов для корпоративных клиентов, улучшать модель оценки платежеспособности текущих клиентов, проводить проверку новых идей проектов.

О компании: Название скрыто под NDA. Крупный российский банк. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.

Что делать: Работать над гибридным инструментом создания чат-ботов с использованием машинного обучения и сценарной логики, разрабатывать и поддерживать различные лингвистические инструменты.

О компании: МТС ИИ — это часть экосистемы МТС, где создаются AI-решения будущего. Команда делает продукты для цифровой трансформации и автоматизации бизнеса, в том числе для телекома, промышленности, транспорта, ритейла и других отраслей. Одно из направлений работы — экспертная поддержка стартапов ранних стадий в области DeepTech и AI, а также инвестиции в перспективные проекты.

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.