Вакансии Middle, в России

Что делать: Реализовывать контентные и коллаборативные виды рекомендаций, генерировать идеи по улучшению алгоритмов, разрабатывать ML-алгоритмы.

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: Развивать текущие модели для подбора аналогов, добавлять персональные фичи, экспериментировать с таргетом, учитывать юнит-экономику в рекомендациях.

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: Писать внутренний инструмент, подразумевающий полный цикл построения семейства связанных моделей, строить метааналитику платформы и данных, извлекать дополнительную информацию из всего семейства моделей, проверять нетривиальные гипотезы с помощью A/B-тестирования.

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: Администрировать и развивать системы оркестрации экспериментов и обучения моделей, развёртывать и поддерживать ML-сервисы в контейнеризованной среде, участвовать в разработке внутренних инструментов для упрощения MLOps-процессов.

О компании: Navio — компания-разработчик технологии и продуктов автономного вождения с применением искусственного интеллекта. Флагманский продукт компании — это универсальная технология автономного вождения, включающая Software и Hardware компоненты, R&D, уникальный процесс тестирования и экосистему сервисов для обработки данных и управления автономным флотом автомобилей. Основной фокус — автономные магистральные грузоперевозки.

Что делать: Дообучать NLP и LLM, обучать ML-модели, проводить эксперименты.

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.

Вознаграждение: 8 000 руб. за урок. Можно совмещать с основной работой (от 10 часов в неделю).

Что делать: Создавать материалы для новых курсов совместно с другими авторами, писать тексты уроков, улучшать существующий контент на основе обратной связи от студентов, экспертов сопровождения и редакторов.

О компании: Yandex Practicum (part-time) — сервис онлайн-образования, где реально освоить востребованную цифровую профессию и найти стабильную работу. А технологии и команда экспертов помогают довести дело до конца.

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: Улучшать ценообразование при помощи моделей машинного обучения, работать над улучшением качества ранжирования подборок авиабилетов, проводить А/В-тесты.

О компании: Туту — сервис путешествий, где есть расписание рейсов, билеты на поезда, самолёты, автобусы, электрички и аэроэкспрессы. А ещё много отелей, туров и экскурсий. В 2003 году компания запустила первое в России обновляемое расписание электричек и с тех пор улучшает опыт миллионов путешественников с помощью технологий.

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.

Что делать: Искать точки роста в существующих моделях, доводить сырые данные до реального применения в процессах, внедрять построенные модели в онлайн-скоринг кредитных продуктов.

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 и оптимизировать ML-модели для рекомендаций, участвовать в переносе рекомендательных сервисов на ЕКП (единую контентную платформу), строить пайплайны обработки больших объёмов 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: Разрабатывать инструменты для валидации и замера качества моделей, создавать метрики оценки производительности и точности LLM, автоматизировать процессы тестирования и бенчмаркинга.

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

Что делать: Разрабатывать офлайн-рекомендательные сценарии с использованием ML и DL, создавать новые фичи приложения и внедрять разработанные решения в продакшн.

О компании: Аудиосервис Звук — это 70 млн.+ треков, HiFi-качество музыки, тысячи подкастов, персонализированные плейлисты и Волны, генеративная музыка, онлайн-радио. С помощью умных алгоритмов они создают плейлисты для бизнеса, а уникальная платформа Студио позволяет расширить горизонт возможностей для артистов, менеджеров и других участников музыкального бизнеса.

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: Развивать систему оценки AI-ассистентов, организовывать разметку качества и искать инсайты в пользовательских диалогах.

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 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: Внедрять AI-агентов в различные процессы банка, развивать и проектировать backend-сервисы self-service GenOps-платформы, организовывать процесс мониторинга качества агентов.

О компании: Selecty — российская IT-компания, оказывающая услуги по заказной разработке программного обеспечения. Работает на рынке более 10 лет, с 2013 года успешно решая задачи любой сложности в рамках цифровой трансформации для крупного бизнеса. Среди заказчиков Selecty более 300 компаний из списка РБК Топ-500.

Что делать: Проектировать и развивать MLOps-составляющую платформы ИИ, создавать решения для автоматизации всех этапов жизненного цикла моделей ИИ, адаптировать Open Source-решения и разрабатывать собственные библиотеки для применения моделей.

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 и поддерживать высокоэффективные системы на Python для искусственного интеллекта, участвовать в проектировании и реализации решений, создавать интуитивно понятные пользовательские интерфейсы.

О компании: Группа компаний ДОМ.PФ реализует национальные проекты в области жилищного строительства и является флагманом цифровизации строительной отрасли.

Что делать: Прогнозировать ценность и поведение клиентов с помощью ML-моделей, разрабатывать модели оттока и uplift-модели для удержания и персонализации коммуникаций.

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