4 декабря 2025 г.
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.
Подключить бота
4 декабря 2025 г.
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.
4 декабря 2025 г.
Что делать: Разрабатывать методы выявления латентных паттернов личностных качеств из неструктурированных данных, создавать end-to-end AI-сервисы: от proof-of-concept до промышленной эксплуатации, проектировать промпты и цепочки вызовов LLM для извлечения психометрических характеристик.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.
4 декабря 2025 г.
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.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Развёртывать и управлять моделями машинного обучения в производственной среде, настраивать и управлять инструментами и платформами для машинного обучения, интегрировать модели ML с существующими системами и инфраструктурой.
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.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Разрабатывать модели для задачи модерации контента в виде изображений, а также для модерации и фильтрации претензий, оптимизировать модели.
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.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Координировать команду DE/DS для реализации end-to-end AI-сервисов и вывода их в промышленную эксплуатацию, дообучать LLM для развития навыка business judgement, повышать качество автопротоколирования встреч и разрабатывать AI-сервисы персонализированных рекомендаций для повышения эффективности руководителей.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.
2 декабря 2025 г.
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.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Сопровождать GPU-кластер, проектировать и развивать AI-инфраструктуру, обеспечивать соответствие требованиям надежности, безопасности и архитектуры при разработке AI-сервисов.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Участвовать в автоматизации источников данных для ML-моделей совместно с ML Engineer / Data Engineer, проводить end2end-разработку ML-моделей и доводить их до целевого решения.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Проектировать и настраивать пайплайн извлечения сущностей и связей из данных, координировать работу команды DE/DS, разрабатывать стратегии построения и обновления knowledge graph для RAG-системы.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Разрабатывать решения на основе GigaChain, внедрять новые возможности GigaChat, участвовать в создании и развитии LLM GigaChat, проводить исследования и создавать прототипы и MVP AI-решений на базе LLM.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Разрабатывать промпты для генерации, классификации и извлечения информации, проводить эксперименты с LLM, создавать пайплайны обработки документов.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Разрабатывать и совершенствовать ИИ-агентов для решения юридических задач, формализовывать юридические процессы для их автоматизации, создавать и оптимизировать промпты для LLM-моделей.
О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.
2 декабря 2025 г.
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.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Развивать алгоритмы управления ставками и рекламные механизмы, предлагать гипотезы по развитию рекламных алгоритмов, проводить исследования по поиску методов улучшения качества алгоритмов.
О компании: Ozon — одна из крупнейших российских e-commerce компаний. Ежедневно обрабатываются несколько миллионов заказов, которые доставляются в 6500 населённых пунктов по всей России.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Разрабатывать KPI метрики для продуктов поиска, проводить A/B-тесты, заниматься продуктовым ресерчем с целью поиска точек роста внутри всего пользовательского пути.
О компании: Ozon — одна из крупнейших российских e-commerce компаний. Ежедневно обрабатываются несколько миллионов заказов, которые доставляются в 6500 населённых пунктов по всей России.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Разрабатывать и внедрять ML-модели для матчинга товаров, участвовать в проектах по динамическому ценообразованию и прогнозированию спроса, работать с отзывами покупателей и продавцов (NLP и СV).
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.
2 декабря 2025 г.
Что делать: Разрабатывать системы стрим-персонализации в реальном времени, строить uplift-модели, создавать и развивать модель контактной политики.
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.
1 декабря 2025 г.
Что делать: Разрабатывать модели сегментации пользователей и персонализации скидочных предложений, строить и внедрять Uplift-модели, оценивать эффект коммуникаций и акций, применять методы Reinforcement Learning для оптимизации предложений.
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.
