Вакансии

Что делать: Выполнять предварительную аналитику внедряемых моделей, имплементировать и обучать различные модели машинного обучения, внедрять разработанные решения в продакшен.

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: Разрабатывать математические модели оценки вероятности дефолта, разрабатывать и поддерживать аналитическую отчетность по моделям, развивать аналитические витрины для предиктивных моделей.

О компании: Промсвязьбанк — универсальный банк, основанный в 1995 году. Входит в ТОП-10 крупнейших банков России и в список системно-значимых кредитных организаций, утвержденный Центробанком. В ИТ-команде ПСБ более 3500 крутых профессионалов. Они разрабатывают, внедряют финтех-продукты и приложения для клиентов и сопровождают сложные ИТ-системы банка.

Что делать: Анализировать данные, обучать ML-модели и проводить эксперименты, выстраивать процессы работы с данными и ML-моделями, проектировать метрики качества и разбираться, как они влияют на процессы.

О компании: Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России. Сейчас Яндекс — это целая международная экосистема из онлайн и офлайн продуктов. В основе всех продуктов лежат сложные, уникальные, трудно воспроизводимые технологии. В каждом сервисе работают сотни талантливых и увлеченных людей: разработчики, менеджеры, дизайнеры и так далее.

Что делать: Создавать и сопровождать тестовые полигоны, настраивать и поддерживать пайплайны CI/CD, поддерживать релизный процесс, настраивать мониторинг сервисов и инфраструктуры.

О компании: Название скрыто под NDA. Крупная компания в России, предоставляющая цифровые медицинские сервисы. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.

Что делать: Формировать и развивать техническую стратегию команды, проектировать фичи, инфраструктуру и пайплайны данных, активно участвовать в написании кода.

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

Что делать: Строить прогноз, оценивать качество текущего решения, решать задачи бизнеса при прогнозировании спроса.

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: Решать ad-hoc-задачи, строить разные MVP, отвечать за все А/Б-тесты.

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: Строить модели машинного обучения, улучшать качество прогноза, заниматься аналитикой и проверкой гипотез, писать код, проводить Code Review.

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 MVP Единой платформы ботов для коробочного решения для ТС5, использовать RAG-пайплайны/агентов на корпоративной LLM, развивать ботов для автоматизации работы КЦ.

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: Создавать лучшие аналитические инструменты на рынке, разрабатывать передовые AI-продукты, внедрять AI-агентные модели в банковские процессы.

О компании: Название скрыто под NDA. Крупный банк. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.

Что делать: Автоматизировать анализ пользовательского опыта, строить дашборды для визуализации пользовательских данных, искать точки роста для повышения удовлетворенности клиентов.

О компании: Название скрыто под NDA. Крупная компания в России, предоставляющая цифровые медицинские сервисы. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.

Что делать: Создавать и развивать ML-алгоритмы и модели ранжирования в поиске и рекомендательных системах для всех онлайн-каналов компании.

О компании: Лемана Тех — ИТ-компания, которая строит технологическую платформу для бренда Лемана ПРО. Компания создает ИТ-инфраструктуру, которая улучшает клиентский опыт и делает его бесшовным. Лемана Тех — это 20 доменов, 140 продуктовых команд, 1200+ ИТ-специалистов.

Что делать: Создавать и развертывать надежные системы ML-обогащения атрибутов продуктов с использованием методов ML, сотрудничать с техническими и нетехническими бизнес-партнерами для разработки аналитических панелей, улучшать KPI путем проверки гипотез с использованием новых подходов.

О компании: Constructor.iо делает платформу product discovery (поиск, рекомендации и многое другое) as a service для e-commerce. Среди клиентов: Sephora, Petco, home24, Birkenstock.

Что делать: Анализировать и оптимизировать работу ML-моделей, разрабатывать систему, которая автоматически сверяет платёжные документы, а также создавать инструмент для автоматической корректировки типовых договоров на основе заданных параметров.

О компании: Яндекс Foodtech — сервис, который решает любые вопросы пользователей, связанные с едой: от заказа продуктов из супермаркетов до доставки блюд из ресторанов. Каждый месяц Яндекс Едой пользуется 15 млн пользователей в более чем 400 городах.

Что делать: Разрабатывать AI-ассистентов для сотрудников, автоматизировать процессы с помощью AI-агентов, персонализировать предложения для клиентов.

О компании: Название скрыто под NDA. Крупный банк. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.

Что делать: Анализировать большие массивы данных, разрабатывать модели, дашборды и отчеты, основанные на данных, для поддержки принятия решений.

О компании: Exness — международная fintech-компания, разрабатывающая собственные финансовые продукты и сервисы. Ключевой сервис — услуги для ритейл-трейдеров по проведению торговых операций на рынке CFD-трейдинга. 800 000 активных трейдеров и ежемесячный объем торгов $5 трлн. На мировом рынке Exness занимает лидирующие позиции и наиболее широко представлена в Азии, на Ближнем Востоке, Европе, странах СНГ.

Что делать: Решать ad-hoc задачи, управлять людьми, строить MVP, отвечать за A/B-тесты.

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: Выстраивать полный жизненный цикл ML-моделей, развивать прогнозаторы конверсии и рекламные аукционы, работать над удержанием пользователей и персонализацией.

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: Искать точки роста в существующих моделя, доводить сырые данные до реального применения в процессах и получения бизнес-результата через ML, внедрять построенные модели в онлайн-скоринг всех кредитных продуктов компании.

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

Что делать: Развивать процессы и методологию проведения экспериментов, прорабатывать и дашбордизировать систему метрик эффективности ML, искать точки роста и расчитывать потенциал для будущих ML-решений.

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.