Вакансии Middle

Что делать: Доводить качество до ChatGPT на русском и дальше обгонять его, помогать решать бизнес-задачи с помощью технологии сначала для внутренних клиентов компании, а потом и внешним, придумывать и внедрять новые применения для LLM.

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

Что делать: Проектировать модели машинного обучения, улучшать и масштабировать предиктивные пайплайны, а также применять стохастическую оптимизацию для разработки стратегий торговли.

О компании: Название скрыто под NDA. Ведущая international commodity trading-компания. Детали рекрутер расскажет в личных сообщениях сразу после отклика.

Что делать: Искать и анализировать данные, поддерживать и проводить тестирование новых алгоритмов в соответствии с потребностями бизнеса, поддерживать документацию в актуальном состоянии.

О компании: Название скрыто под NDA. Проверенная Fintech-компания с глобальной географией, передовым стеком и успешным опытом в трейдинге длиной в декаду, разрабатывает собственную платформу для торговли с помощью тысяч инструментов на десятках рынков. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.

Что делать: Проектировать MLOps/LLMOps-часть платформы ИИ, а также архитектуры и решения для разработки на базе Kubernetes, KServe, vLLM, проектировать интеграционные взаимодействия со сторонними системами.

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.

Что делать: Погружаться в бизнес-контекст, данные и инфраструктуру, анализировать текущее решение, пробовать различные ML-подходы.

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: Проектировать и развивать MLOps-платформу, развивать решения для автоматизации всех этапов жизненного цикла моделей машинного обучения, адаптировать Open Source-решения.

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.

Что делать: Разрабатывать общую систему офлайн-метрик Алисы, делать пайплайн оценки, определять критерии качества и данные, для отдельных задач агентов обеспечить дополнительные продуктовые метрики.

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: Анализировать операции и деятельность клиентов, искать аномальное поведение и транзакции, сегментировать клиентов по уровням риска и минимизировать возможные угрозы.

О компании: Точка Банк — это финтех-компания. Создают банк и экосистему сервисов для бизнеса. Привыкли бросать вызов себе и рынку, строить с нуля, изобретать и менять привычное.

Что делать: Разрабатывать LLM-as-a-judge-систему для оценки качества ответов Алисы, создавать датасет для новой измеряемой метрики, работать с базами данных, извлекая полезную информацию из хаоса.

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: Участвовать в улучшении продукта на всех этапах от формирования целей до технической реализации и проведения А/В-тестов, улучшать релевантность item2item рекомендаций за счёт использования LLM и глубокого обучения, повышать ключевые онлайн-метрики.

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: Разрабатывать модели кредитного риска с использованием методов машинного обучения, анализировать слабоструктурированные данные в Hadoop, создавать новые признаки и применять их в моделях.

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: Портировать пайплайны под C++ (R&D Рython -> production C++) и интегрировать новые решения в GigaChat, участвовать в полном цикле разработки продукта, разрабатывать и оптимизировать классические и нейросетевые CV-пайплайны.

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

Что делать: Быть полноценным оунером своих ML-проектов, погружаться в операционные процессы пиццерии, cамостоятельно отбирать необходимые данные для решения задачи из Data Platform в Databricks.

О компании: Dodo Brands — компания, которая развивает такие бренды, как Додо Пицца, кофейни Дринкит, IT-подразделение Dodo Engineering. Они родом из России, но их амбиции глобальны. Сегодня у компании более 1310 точек в 25 странах мира, включая европейские, азиатские страны и Нигерию.

Что делать: Оптимизировать производительность моделей машинного обучения, работать с фреймворками для ускорения вычислений, писать производительный низкоуровневый код на C++.

О компании: Т-Банк — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Т‑Банка стали 50 млн человек по всей России.

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.

Что делать: Развивать процессы разметки данных, активно взаимодействовать с продуктовыми командами, создавать модели классификации текстов.

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: Разрабатывать и внедрять решения GenAI от бизнес-анализа до A/B-тестирования в производстве, создавать новые приложения GenAI и улучшать существующего чат-бота, сотрудничать с заинтересованными сторонами на всех уровнях — от высшего руководства до специалистов по поддержке.

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: Обучать и улучшать модели для генерации и редактирования изображений, читать статьи, предлагать идеи, запускать эксперименты и делиться результатами с командой, собирать аккуратные и воспроизводимые пайплайны.

О компании: Т-Банк — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Т‑Банка стали 50 млн человек по всей России.

Что делать: Разрабатывать, тестировать и улучшать алгоритмы и модели NLP, внедрять передовые методы в области NLP и интегрировать их в существующие системы, адаптировать предобученные LLM к конкретным приложениям или доменам.

О компании: МегаФон (>70 млн. абонентов) — российская телекоммуникационная компания, предоставляющая услуги сотовой связи, а также местной телефонной связи, широкополосного доступа в Интернет, кабельного телевидения и ряд сопутствующих услуг. Награда за «Самую быструю сеть мобильной связи в России» (Ookla, 2020 год). Первыми запустили высокоскоростной интернет в России и уже тестируют сеть 5G.

Что делать: Улучшать базовое качество рекомендаций и ранжирования, анализировать поведение пользователей и потребление контента, разбираться в незнакомых и новых технологиях.

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.