Вакансии Middle, в России

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 uplift-модели и автоматизировать формирование персональных предложений для клиентов компании, развивать оптимизатор по выбору наилучших предложений для клиента, обеспечивать полный цикл создания ML-based решений для персонализации CRM.

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

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: 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: 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: Добывать данные, поддерживать актуальность информации о компаниях, автоматически классифицировать товары на основе их описаний и характеристик.

О компании: 2ГИС — продуктовая IT-компания, которая помогают людям жить в городе, а бизнесу — находить клиентов. Они делают карту со справочником и навигатор. Их сервис работает в городах России, Казахстана, ОАЭ и ещё семи стран. Каждый месяц их продукты используют миллионы пользователей.

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.

Что делать: Собирать запросы и пожелания по промптам от команды ML-инженеров и аналитиков, проверять и отслеживать качество работы промпт-инженеров, систематизировать процесс хранения, версионирования и использования промптов.

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

Что делать: Развертывать и управлять инфраструктурой для LLM, настраивать и оптимизировать пайплайны обработки данных, проводить мониторинг производительности моделей и масштабировать их.

О компании: Aston — это международная аутсорсинговая IT-компания. Работает на российском рынке с 2007 года. Они занимаются созданием ПО для крупных компаний в разных доменах, развивают экосистему цифровых продуктов у заказчиков и помогают тиражировать IT-решения.

Что делать: Работать над полным циклом ML-моделей, разрабатывать модели динамического ценообразования, строить модели для расчета стоимости доставки и точного времени доставки заказа.

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: 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.

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: Строить централизованную платформу ML-моделей, проверять нетривиальные гипотезы с помощью A/B-тестирования, систематизировать и расширять метрики, дизайнить и интерпретировать множественные эксперименты.

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 согласовании архитектуры AI-агентов, разрабатывать AI-агенты для различных бизнес-задач, проводить эксперименты с разными подходами к использованию LLM.

О компании: Название скрыто под NDA. Компания занимается разработкой решений по комплексной автоматизации процессов в финансовом и ритейл-секторах. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.