Вакансии в Москве

Что делать: Улучшать модели скоринга для B2C-продуктов Яндекса в Узбекистане, строить инфраструктуру обучения и применения моделей, придумывать и внедрять фичи, внедрять модели в прод и поддерживать их стабильность.

О компании: Яндекс Финтех — молодой, но амбициозный продукт Яндекса. Команда создает удобные платежные сервисы и инструменты для управления личными финансами многомиллионной аудитории Яндекса.

Что делать: Разрабатывать автоматизацию клиентской поддержки, автоматизировать аналитику обратной связи, выбирать и дообучать NLP-модели.

О компании: ecom․tech (4000 человек в команде, 468 микросервисов, 18К операций в секунду) — продуктово-технологическая команда, делающая ИТ для ритейла реального времени. На их решениях работают Самокат, Мегамаркет, логистические системы. Компания выросла из команды Samokat․tech.

Что делать: Разрабатывать и улучшать модели рекомендаций, участвовать во всех этапах жизненного цикла ML-продуктов, работать с большими объёмами данных.

О компании: ecom․tech (4000 человек в команде, 468 микросервисов, 18К операций в секунду) — продуктово-технологическая команда, делающая ИТ для ритейла реального времени. На их решениях работают Самокат, Мегамаркет, логистические системы. Компания выросла из команды Samokat․tech.

Что делать: Разрабатывать алгоритмы рекомендаций для различных сценариев, разрабатывать и внедрять новые признаки для контентных моделей, ставить гипотезы для A/B-тестов.

О компании: Магнит — это одна из крупнейших розничных сетей России, которая трансформируется в большую цифровую компанию. Магнит входит в список крупнейших публичных компаний мира рейтинга Global 2000 Forbes и возглавляет рейтинг крупнейших частных работодателей России по версии Forbes. Magnit Tech — команда из 3500 IT-специалистов, которая создает экосистему комплементарных сервисов: Magnit Pay, Magnit Mobile, DMP платформа, Программа лояльности.

Необходим опыт оценки моделей и выстраивания процессов.

Что делать: Строить фреймворк оценки LLM-моделей и LLM-пайплайнов, разрабатывать стандарты оценки, сравнивать и анализировать модели от вендоров и open-source.

О компании: hh․ru — экосистема для поиска работы, подбора персонала и развития карьеры в России и СНГ. Мы создаем передовые HR-инструменты, помогающие людям находить работу, которая приносит удовольствие и соответствует их целям, а бизнесу — расти и достигать большего.

Что делать: Разрабатывать ML-модели и сервисы на их основе, применять как классические модели, так и новые подходы — LLM, RL, цифровые двойники.

О компании: БЮРО 1440 — российская аэрокосмическая компания, разработчик и оператор отечественной спутниковой группировки для высокоскоростной передачи данных с глобальным покрытием.

Что делать: Быстро погружаться в бизнес-контекст и ограничения задачи, выбирать и обосновывать методы решения, проверять гипотезы на приближённых данных.

О компании: Магнит — это одна из крупнейших розничных сетей России, которая трансформируется в большую цифровую компанию. Магнит входит в список крупнейших публичных компаний мира рейтинга Global 2000 Forbes и возглавляет рейтинг крупнейших частных работодателей России по версии Forbes. Magnit Tech — команда из 3500 IT-специалистов, которая создает экосистему комплементарных сервисов: Magnit Pay, Magnit Mobile, DMP платформа, Программа лояльности.

Что делать: Руководить разработкой рейтинговых ПВР-моделей, разрабатывать отдельные блоки модели, а также пакет ВНД по процессу моделирования ПВР — методики разработки и мониторинга.

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

Опыт руководства.

Что делать: Строить RAG- и агентские системы для внутренних и внешних ассистентов, оптимизировать процессы в маркетинге и операционных задачах, использовать LLM для улучшения качества широкого класса скоринговых моделей.

О компании: Яндекс Финтех — молодой, но амбициозный продукт Яндекса. Команда создает удобные платежные сервисы и инструменты для управления личными финансами многомиллионной аудитории Яндекса.

Что делать: Поддерживать рекомендательные решения, искать гипотезы по улучшению пайплайнов обучения моделей, решать задачи, появляющиеся при развитии продукта.

О компании: Иви — один из лидеров рынка онлайн-кинотеатров в России и странах СНГ. 40 млн.+ уникальных пользователей в месяц, 15 тыс. тайтлов, 1 млрд. часов общая длительность смотрения за год.

Что делать: Развивать ML-платформу, выстраивать MLOps и CI/CD, обеспечивать надёжность ML-сервисов, разрабатывать сервисы и библиотеки на Python, работать с open-source решениями, помогать команде Data Science в вопросах Python.

О компании: hh․ru — экосистема для поиска работы, подбора персонала и развития карьеры в России и СНГ. Мы создаем передовые HR-инструменты, помогающие людям находить работу, которая приносит удовольствие и соответствует их целям, а бизнесу — расти и достигать большего.

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: 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 AI-помощников, совершенствовать алгоритмы модерации и антифрода, интегрировать ML-решения.

О компании: Яндекс Вертикали — это Путешествия, Авто.ру, Недвижимость и Аренда. Они помогают людям найти что-то действительно важное: дом или машину, а также организовать отпуск или командировку. В команде Вертикалей более 1000 человек, работающих из разных стран, но объединённых общей целью: сделать жизнь пользователей проще и удобнее.

Что делать: Анализировать потребности пользователей, искать точки роста, разрабатывать метрики, проверять гипотезы с помощью A/B-тестов.

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: 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 модели машинного обучения, составлять рекомендации для разработки новых продуктов, развивать инструменты, методики и математические модели.

О компании: T2 — оператор мобильной связи, оказывающий услуги в 69 регионах страны. T2 занимает третье место на рынке мобильной связи по количеству абонентов. По итогам 2023 года абонентская база оператора составила 48,1 млн клиентов, а на сети Т2 работают более 20 виртуальных операторов.

Что делать: Лидировать команду Fullstack/ML-инженеров, проводить Code Review и архитектурные сессии, определять архитектуру решения, выбирать стек Open Source-моделей и способ их версионирования.

О компании: MWS AI — 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: 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.