Вакансии в Москве

Что делать: Выдвигать гипотезы и проводить A/B-эксперименты, разрабатывать новые и развивать существующие предиктивные ML-модели, писать продакшен-код на Java.

О компании: Плюс Фантех Яндекса (50+ млн пользователей) — это Кинопоиск, Музыка, Афиша, Букмейт и Плюс. Команда искренне любит то, чем занимается, поэтому старается сделать сервисы максимально удобными и полезными.

Что делать: Исследовать, изобретать и проверять гипотезы в области машинного обучения, превращать эксперименты в работающие решения и доводить R&D до PoC.

О компании: MAGNIT TECH — технологичный драйвер одного из крупнейших ритейлеров страны. Команда создаёт будущее: от решений в области автономной логистики с полностью автоматизированными распределительными центрами до исследований потенциала квантовых вычислений.

Что делать: Разрабатывать методы выявления латентных паттернов личностных качеств из неструктурированных данных, создавать end-to-end AI-сервисы: от proof-of-concept до промышленной эксплуатации, проектировать промпты и цепочки вызовов LLM для извлечения психометрических характеристик.

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

Что делать: Разрабатывать и внедрять ML-модели, решать задачи NLP, разрабатывать прототипы на основе LLM, адаптировать и обучать языковые модели.

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

Что делать: Разрабатывать и внедрять ML-модели и AI-агентов, решать задачи NLP, создавать мультиагентные пайплайны на основе фреймворков для работы с LLM.

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

Что делать: Участвовать в автоматизации источников данных для ML-моделей совместно с ML Engineer / Data Engineer, проводить end2end-разработку ML-моделей и доводить их до целевого решения.

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

Что делать: Обучать ML-модели ранжирования, исследовать возможные методы решения поставленной задачи, писать эффективный код на Java.

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 и улучшать ML-модели ранжирования в аукционе, проводить А/Б-эксперименты с моделями в высоконагруженной системе, оптимизировать производительность существующих алгоритмов.

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: Координировать команду DE/DS для реализации end-to-end AI-сервисов и вывода их в промышленную эксплуатацию, дообучать LLM для развития навыка business judgement, повышать качество автопротоколирования встреч и разрабатывать AI-сервисы персонализированных рекомендаций для повышения эффективности руководителей.

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

Что делать: Разрабатывать ML-модели для точного определения «горячих» покупателей, избавлять пользователей от спама, применять LLM и NLP в речевой аналитике.

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 модели для определения тематики обращения пользователей, поддерживать и улучшать существующие модели и эвристики для различных классификаций обращений, анализировать эффективность решений как на исторических данных, так и в продакшене.

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: Проектировать и настраивать пайплайн извлечения сущностей и связей из данных, координировать работу команды DE/DS, разрабатывать стратегии построения и обновления knowledge graph для RAG-системы.

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

Что делать: Разрабатывать промпты для генерации, классификации и извлечения информации, проводить эксперименты с LLM, создавать пайплайны обработки документов.

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

Что делать: Сопровождать GPU-кластер, проектировать и развивать AI-инфраструктуру, обеспечивать соответствие требованиям надежности, безопасности и архитектуры при разработке AI-сервисов.

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

Что делать: Разрабатывать и внедрять ML-модели и AI-агентов, решать задачи NLP, создавать мультиагентные пайплайны на основе фреймворков для работы с LLM.

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

Что делать: Разрабатывать и развивать LLM-проекты в юридическом домене, проектировать и обучать агентов-экспертов, решающих задачи правового домена, исследовать и настраивать multi-agent orchestration.

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

Что делать: Разрабатывать и совершенствовать ИИ-агентов для решения юридических задач, формализовывать юридические процессы для их автоматизации, создавать и оптимизировать промпты для LLM-моделей.

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

Что делать: Работать с текстовыми данными в юридическом домене, подготавливать интерфейсы разметчика и верификатора на платформе краудсорсинга разметки данных TagMe, использовать API LLM при генерации синтетических данных.

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

Что делать: Разрабатывать решения на основе GigaChain, внедрять новые возможности GigaChat, участвовать в создании и развитии LLM GigaChat, проводить исследования и создавать прототипы и MVP AI-решений на базе LLM.

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

Что делать: Улучшать ML-модели ценообразования и внедрять новые фичи, исследовать различные подходы к моделированию эластичности спроса, встраивать свои наработки в инфраструктуру онлайн-инференса.

О компании: Яндекс Маркет — технологичный маркетплейс, где можно купить то, что хочется легко и с приятными плюшками. Входит в топ крупнейших маркетплейсов и является одним из важнейших направлений развития Яндекса на ближайшие несколько лет. У них мощная команда, амбициозные цели, много категорий и проектов.