
сегодня
Что делать: Разрабатывать полезные сервисы на базе ИИ, работать с "большими" современными моделями и применять их для решения прикладных задач, решать интересные задачи из разных областей современного машинного обучения.
О компании: Ozon — одна из крупнейших российских e-commerce компаний. Ежедневно обрабатываются несколько миллионов заказов, которые доставляются в 6500 населённых пунктов по всей России.

сегодня
Что делать: Улучшать LLM- и RAG-пайплайны, дообучать и настраивать модели, разрабатывать юридические LLM-агенты.
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.

22 января 2026 г.
Что делать: Создавать и настраивать алгоритмы ранжирования с учётом различных аспектов, разрабатывать, внедрять и улучшать ML-модели, используемые внутри алгоритмов, управлять ликвидностью.
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.

22 января 2026 г.
Что делать: Анализировать пользовательский опыт и строить метрики и процессы оценки качества ML-сервисов и продуктов, строить процессы разметки данных для обучения ML-моделей, помогать проверять продуктовые гипотезы.
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.

22 января 2026 г.
Что делать: Исследовать новые проблемы машинного обучения, разрабатывать ML-модели и влиять на их внедрение, анализировать данные, в особенности в части временных рядов.
О компании: Finframe занимается разработкой, доработкой и сопровождением собственного и заказного программного обеспечения для банков и процессинговых компаний. Основные продукты включают процессинговые решения, программное обеспечение и сервисы для автоматизации расчетов, обработки данных и информационно-технологического взаимодействия участников финансового рынка. Компания разрабатывает ПО под заказ, модернизирует существующие системы и обеспечивает стабильную работу IT-продуктов 24/7.

22 января 2026 г.
Что делать: Исследовать новые проблемы машинного обучения, разрабатывать ML-модели и влиять на их внедрение, анализировать данные, в особенности в части временных рядов.
О компании: Finframe занимается разработкой, доработкой и сопровождением собственного и заказного программного обеспечения для банков и процессинговых компаний. Основные продукты включают процессинговые решения, программное обеспечение и сервисы для автоматизации расчетов, обработки данных и информационно-технологического взаимодействия участников финансового рынка. Компания разрабатывает ПО под заказ, модернизирует существующие системы и обеспечивает стабильную работу IT-продуктов 24/7.

22 января 2026 г.
Что делать: Внедрять модели машинного обучения, сопровождать полный цикл сборки модели, обрабатывать и анализировать данные.
О компании: C 2006 года специалисты компании USETECH оказывают полный спектр услуг в области заказной разработки программного обеспечения, независимого тестирования, ИТ-консалтинга, автоматизации и интеграции бизнес-процессов, дизайна и юзабилити.

22 января 2026 г.
Что делать: Обучать Vision-, 3D/CAD- и Omni-модальные модели на тысячах A100/H100: претрейн, SFT, RL, создавать live-ассистента на edge-устройствах, работать с документами.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

21 января 2026 г.
Опыт коммерческой работы в сфере NLP/LLM/ML от 3 лет, опыт лидерства от 1 года.
Что делать: Руководить командой ML, вести ключевые проекты по NLP/LLM, определять архитектуру и подходы.
О компании: РСХБ-Интех — аккредитованная IT-компания, разрабатывающая новые банковские продукты Россельхозбанка и улучшающая текущие. Сервисы компании помогают миллионам клиентов удалённо пользоваться банковскими услугами, оформлять карты, брать кредиты и инвестировать. Они дают возможность агропредпринимателям продавать и покупать сельскохозяйственные товары онлайн, а малому и крупному бизнесу — вести финансовые дела в надёжном и удобном онлайн-пространстве.

21 января 2026 г.
Что делать: Разрабатывать признаки для моделей прогнозирования, искать неочевидные подходы к решению задачи прогнозирования и внедрять ML-модели в рабочие процессы.
О компании: X5 Digital — часть крупнейшего ритейлера и лидера в e-grocery, X5 Group. Именно они делают так, чтобы каждый житель нашей страны мог легко заказать и вовремя получить любимые продукты из «Пятёрочки», «Перекрёстка», «Чижика» или Vprok․ru.

21 января 2026 г.
Что делать: Разрабатывать инструменты в Open Source и in-house-фреймворках для построения рекомендательных систем, генерировать гипотезы по улучшению рекомендаций.
О компании: MTS Web Services (MWS) — готовые облачные сервисы и уникальные кастомные продукты для решения бизнес-задач наших клиентов. Компания предоставляет сетевые сервисы, сервисы по хранению, вычислению и информационной безопасности, PaaS-решения, корпоративные сервисы, приложения для разработчиков. Также компания строит новую публичную платформу собственной разработки, которая станет доступна в 2025 году.

21 января 2026 г.
Что делать: Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды, улучшать качество моделей в различных сценариях, ускорять работу моделей, применяя современные методы оптимизации и построения архитектуры.
О компании: Т-Банк — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Т‑Банка стали 50 млн человек по всей России.

21 января 2026 г.
Что делать: Разрабатывать KPI метрики для продуктов поиска, проводить A/B-тесты, заниматься продуктовым ресерчем с целью поиска точек роста внутри всего пользовательского пути.
О компании: Ozon — одна из крупнейших российских e-commerce компаний. Ежедневно обрабатываются несколько миллионов заказов, которые доставляются в 6500 населённых пунктов по всей России.

21 января 2026 г.
Что делать: Развивать алгоритмы управления ставками и рекламные механизмы, предлагать гипотезы по развитию рекламных алгоритмов, проводить исследования по поиску методов улучшения качества алгоритмов.
О компании: Ozon — одна из крупнейших российских e-commerce компаний. Ежедневно обрабатываются несколько миллионов заказов, которые доставляются в 6500 населённых пунктов по всей России.

21 января 2026 г.
Что делать: Разрабатывать и оптимизировать ML-модели для рекомендаций, участвовать в переносе рекомендательных сервисов на ЕКП (единую контентную платформу), строить пайплайны обработки больших объёмов данных.
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.

20 января 2026 г.
Что делать: Оптимизировать нагрузки обучения ML для повышения скорости, стабильности и эффективности аппаратного обеспечения, aнализировать и устранять проблемы производительности на уровне GPU, памяти и дата-пайплайнов, применять низкоуровневые оптимизации типа CUDA, Triton или аналогичные для улучшения производительности обучения.
О компании: Clever Recruiting — рекрутинговое агентство, с 2017 года специализирующееся на найме ИТ-специалистов в Европе, США, СНГ и АТР. Клиент: компания, разрабатывающая высокопроизводительные торговые технологии в Амстердаме. Детали рекрутер расскажет в личных сообщениях сразу после отклика.

20 января 2026 г.
Что делать: Администрировать и развивать системы оркестрации экспериментов и обучения моделей, развёртывать и поддерживать ML-сервисы в контейнеризованной среде, участвовать в разработке внутренних инструментов для упрощения MLOps-процессов.
О компании: Navio — компания-разработчик технологии и продуктов автономного вождения с применением искусственного интеллекта. Флагманский продукт компании — это универсальная технология автономного вождения, включающая Software и Hardware компоненты, R&D, уникальный процесс тестирования и экосистему сервисов для обработки данных и управления автономным флотом автомобилей. Основной фокус — автономные магистральные грузоперевозки.

20 января 2026 г.
Что делать: Разрабатывать модели для прогнозирования LTV клиентов, моделировать вероятность оттока клиентов, строить uplift-модели для оптимизации коммуникаций, разрабатывать модели персональных рекомендаций и моделировать доход и финансовое поведение клиентов.
О компании: Яндекс Финтех — молодой, но амбициозный продукт Яндекса. Команда создает удобные платежные сервисы и инструменты для управления личными финансами многомиллионной аудитории Яндекса.

20 января 2026 г.
Что делать: Разрабатывать и внедрять устойчивые ML-системы для поиска, настраивать LLM-модели для улучшения работы системы и повышать бизнес-показатели с помощью новых методов и моделей, проверяя гипотезы.
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.

20 января 2026 г.
Что делать: Разрабатывать MVP Единой платформы ботов для коробочного решения для ТС5.
О компании: X5 Tech — IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Команда из более 4500 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 372 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты.