Вакансии Data Scientist

Что делать: Разрабатывать модель прогнозирования спроса и улучшать уже существующие алгоритмы, анализировать исторические данные.

О компании: Рекрутинговое агентство HR Prime — бренд в сфере подбора ИТ-персонала и проверенный провайдер по найму руководителей среднего и высшего звена для крупнейших компаний. Клиент: крупная e-comm компания. Детали рекрутер расскажет в личных сообщениях сразу после отклика.

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: Обучать модели машинного обучения (классический ML + PyTorch), разрабатывать и поддерживать PySpark-приложения для сбора и обработки данных, проводить исследования по научным статьям по DS антифрода.

О компании: getmatch — это рекрутинговое агентство, специализирующееся на поиске разработчиков, UI/UX дизайнеров, продуктовых менеджеров и других IT-специалистов для технологических компаний по всему миру. Клиент: финтех-компания, занимающаяся антифродом. Детали рекрутер расскажет в личных сообщениях сразу после отклика.

Что делать: Участвовать в проектировании, разработке и внедрении диалоговых и генеративных моделей для различных бизнес-приложений.

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

Что делать: Разрабатывать дизайн ML-системы из множества ML-моделей в рамках единого продукта, вести fullstack-разработку ML-моделей, доводить модели из стадии MVP до целевого решения, работать с аудиосигналом.

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

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: Обучать модели машинного обучения (классический ML + Pytorch), разрабатывать и поддерживать PySpark-приложения для сбора и обработки данных, писать тесты и документацию к моделям (ML System Design Doc).

О компании: getmatch — это рекрутинговое агентство, специализирующееся на поиске разработчиков, UI/UX дизайнеров, продуктовых менеджеров и других IT-специалистов для технологических компаний по всему миру. Клиент: финтех-компания. Детали рекрутер расскажет в личных сообщениях сразу после отклика.

Что делать: Лидировать процесс работы в области процессов планирования и прогнозирования продаж, фронт-маржи, закупки, остатков, а также прогноза движения денежных средств, управлять командой разработки, осуществлять анализ требований пользователей и трансформировать их в задачи для разработчиков.

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: 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: Развивать ML-модели ранжирования и рекомендаций на Маркете, сопровождать создание новых фич от постановки проблемы до внедрения в продакшен, разрабатывать системы оценки качества поискового ранжирования.

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 развивать модель прогноза органического трафика партнеров, калькулятор тарифов, автоматизировать работы моделей.

О компании: Купер (ex СберМаркет IT) — это сервис доставки из магазинов и ресторанов. За 10 лет сервис вырос из foodtech-стартапа в высокотехнологичную компанию.

Что делать: Регулярно искать и оценивать дополнительные внешние и внутренние источники данных для улучшения моделей, разрабатывать и внедрять модели кредитного скоринга, анализировать данные для построения моделей, оценивать их точность и надежность.

О компании: Команда Avo Tech строит цифровой банк в Узбекистане, предлагающий инновационные банковские продукты и услуги с удобными и простыми условиями, которые помогают клиентам улучшить свою жизнь.

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.

Условия: Работа в офисе (on-site).

Что делать: Сотрудничать с командой продукта для разработки продукта, а также совместно владеть бизнес-результатами, проводить анализ данных, исследования и обучение ML-моделей, переводить данные и модели в визуально доступные форматы для нетехнической аудитории.

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: Контролировать модельный риск регуляторных моделей Банка (ПВР), проводить мониторинги регуляторных моделей Банка, исследовать поведение моделей.

О компании: Альфа-Банк — крупнейший независимый частный банк в России, лучший работодатель России по версии hh.ru и Хабр. 30 лет подряд занимает ведущие позиции в сегментах банковского бизнеса. У них более 550 тысяч корпоративных клиентов и более 16 млн. физлиц.

Что делать: Разрабатывать и тестировать модели детекции/классификации/OCR/NER, подготавливать код для вывода модели в прод.

О компании: Домклик — сервис для поиска, продажи, покупки и аренды жилой и коммерческой недвижимости, а также оформления и сопровождения ипотеки Сбера. Платформа Домклик входит в топ-3 площадок недвижимости России, а по количеству объявлений о продаже квартир на вторичном рынке занимает первое место в России.

Что делать: Работать в направлении анализа и распознавания аудио: писать и обучать модели, анализировать и сравнивать полученные результаты, исправлять баги и улучшать технические характеристики сервиса, проводить ревью кода.

О компании: «Звонок» — современная IT-компания в сфере «умной» телефонии. Их основной продукт — сервис интерактивной телефонии, который позволяет автоматизировать работу с клиентами, партнёрами, соискателями и сотрудниками.

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.