Вакансии Middle, в России

Что делать: Доводить качество на русском до уровня ChatGPT и выше, придумывать и проверять идеи, которые дают практический выигрыш, помогать решать задачи внутренних клиентов банка — с прицелом на внешних пользователей.

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

Что делать: Проводить полноценные рисерчи, разрабатывать методологии оценки крупных цифровых продуктов, дизайнить и оценивать нестандартные эксперименты через A/B.

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.

Что делать: Разрабатывать и внедрять в production модели машинного обучения для рекомендательных систем, включая модели user-to-item и item-to-item, участвовать во всех этапах жизненного цикла ML-продукта, планировать A/B-тесты для оценки эффективности новых моделей.

О компании: Компания GRI разрабатывает инновационные технологичные решения для бизнеса. GRI разрабатывает и поддерживает продукты для ювелирной сети Sunlight, улучшая функциональность и удобство для клиентов.

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: 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: 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.

Что делать: Разрабатывать, обучать и внедрять DL-модели, исследовать и применять LLM для создания агентных пайплайнов, решающих сложные задачи для пользователей, проектировать и реализовывать полный ML-пайплайн: от данных до бизнес-метрик.

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 для поточного кредитования малого и среднего бизнеса, разрабатывать внутренние модели кредитного риска, анализировать слабоструктурированные данные в Hadoop.

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: Выстраивать систему метрик, исследовать причины изменения метрик и искать точки роста, оценивать эффект от продуктовых изменений.

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: Разрабатывать LLM-as-a-judge-систему для оценки одного из ключевых критериев качества ответов Алисы, создавать датасет для новой измеряемой метрики, организовывать его разметку и разрабатывать автоматизированную систему расчёта этой 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: Улучшать подходы по оптимизации релевантности и пользовательского опыта поиска по видео, участвовать в улучшении продукта, реализовывать эффективные пайплайны обработки больших 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.

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 и внедрять ML-модели для прогнозирования доступности товаров и оптимизации цен, строить real-time и batch ML-системы, а также выдвигать и проверять гипотезы по улучшению алгоритмов и создавать новые решения по запросу бизнеса.

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

Что делать: Исследовать способы разработки различных коррекций изображений для добавления в существующий стек технологий, разрабатывать инновационные индивидуальные решения машинного обучения для автоматической обработки изображений и видео, проектировать и проводить эксперименты.

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: быстрорастущая технологическая компания и мировой лидер в области цифровой обработки изображений. Детали рекрутер расскажет в личных сообщениях сразу после отклика.

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: 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: 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: 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.