Вакансии

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: Улучшать алгоритмы поиска фрода и спама, искать решения реальных бизнес-задач, улучшать средства поиска фрода, чтобы они соответствовали постоянно изменяющейся внешней среде.

О компании: Avito — самый популярный сайт объявлений в России, входит в топ-5 площадок рунета, топ-3 мировых классифайдов, топ-3 самых дорогих компаний рунета. Каждый месяц на Авито бывает более 33 миллионов человек — это около четверти населения России.

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: Поддерживать инфраструктуру для ML-задач, создавать API для инференса моделей и интеграции рекомендаций в продукт, взаимодействовать с ML-инженерами.

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: Развивать текущую инфраструктуру CPU- / GPU-кластеров, повышать отказоустойчивость и стабильность Finance AI Platform, строить процесс сбора логов и мониторинга ML- / LLM-приложений.

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

Опыт лидерства — от 1 года.

Что делать: Руководить командой DS, организовывать процессы и контролировать качество решений, вести ключевые проекты по NLP/LLM, включая ассистентов и чат-ботов, а также определять архитектуру и подходы к обучению и доработке моделей.

О компании: МегаФон (>70 млн. абонентов) — российская телекоммуникационная компания, предоставляющая услуги сотовой связи, а также местной телефонной связи, широкополосного доступа в Интернет, кабельного телевидения и ряд сопутствующих услуг. Награда за «Самую быструю сеть мобильной связи в России» (Ookla, 2020 год). Первыми запустили высокоскоростной интернет в России и уже тестируют сеть 5G.

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.

Что делать: Разрабатывать ML-модели для точного определения «горячих» покупателей, избавлять пользователей от спама, применять LLM и NLP в речевой аналитике.

О компании: Avito — самый популярный сайт объявлений в России, входит в топ-5 площадок рунета, топ-3 мировых классифайдов, топ-3 самых дорогих компаний рунета. Каждый месяц на Авито бывает более 33 миллионов человек — это около четверти населения России.

Что делать: Разрабатывать и внедрять модели для определения тематики обращения пользователей, поддерживать и улучшать существующие модели и эвристики для различных классификаций обращений, анализировать эффективность решений как на исторических данных, так и в продакшене.

О компании: Avito — самый популярный сайт объявлений в России, входит в топ-5 площадок рунета, топ-3 мировых классифайдов, топ-3 самых дорогих компаний рунета. Каждый месяц на Авито бывает более 33 миллионов человек — это около четверти населения России.

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.

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: Выстраивать процессы работы с вертикалью, формировать бэклог и нанимать Data Scientists и разработчиков в команду.

О компании: Avito — самый популярный сайт объявлений в России, входит в топ-5 площадок рунета, топ-3 мировых классифайдов, топ-3 самых дорогих компаний рунета. Каждый месяц на Авито бывает более 33 миллионов человек — это около четверти населения России.

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: Доводить качество на русском до уровня ChatGPT и выше, придумывать и проверять идеи, которые дают практический выигрыш, помогать решать задачи внутренних клиентов.

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: Разрабатывать и внедрять устойчивые ML-системы для поиска, настраивать LLM-модели для улучшения работы системы и повышать бизнес-показатели с помощью новых методов и моделей, проверяя гипотезы.

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: 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.