Вакансии

Что делать: Проектировать и создавать агентные потоковые процессы для сложных задач, управлять полным циклом данных для AI-воркфлоу и разрабатывать метрики для оценки релевантности и качества результатов.

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: Разрабатывать и внедрять ИИ-агенты для поискового ассистента, проектировать и реализовывать системы на основе RAG, адаптировать LLM под внутренние и внешние задачи.

О компании: Ozon — одна из крупнейших российских e-commerce компаний. Ежедневно обрабатываются несколько миллионов заказов, которые доставляются в 6500 населённых пунктов по всей России.

Опыт управления командой ML-разработчиков от 1 года.

Что делать: Управлять командой ML-разработчиков до 5 человек, самостоятельно разрабатывать новые системы для развития новых AI-сценариев внутри приложений, улучшать существующие сервисы поиска и рекомендаций контента.

О компании: MTS Web Services (MWS) — готовые облачные сервисы и уникальные кастомные продукты для решения бизнес-задач наших клиентов. Компания предоставляет сетевые сервисы, сервисы по хранению, вычислению и информационной безопасности, PaaS-решения, корпоративные сервисы, приложения для разработчиков. Также компания строит новую публичную платформу собственной разработки, которая станет доступна в 2025 году.

Опыт руководства командой от 1 года.

Что делать: Внедрять решения на основе LLM, улучшать модели подбора комплектов товаров, применять ML в контенте и фотостудии.

О компании: Lamoda — крупнейшая в России и СНГ онлайн-платформа по продаже fashion & lifestyle товаров, 10 млн. пользователей в месяц, 8000 сотрудников, 340 инженеров, 100 внутренних систем.

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: Развивать ML-платформу и инструменты для Data Scientists, обеспечивать стабильную работу моделей в рантайме, настраивать мониторинг.

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

Что делать: Собирать большие объёмы данных для создания и наполнения feature store клиентских фичей, разрабатывать ML-модели клиентского поведения, проводить A/B-тесты.

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: Внедрять и развивать MLOps-практики на всех этапах жизненного цикла ML-моделей, разрабатывать архитектуру ML-сервисов, создавать инструменты и модули, упрощающие работу.

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

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: Разрабатывать интеллектуальные алгоритмы ранжирования ЖК по байерской релевантности с учётом разных бизнес-правил, создавать систему оптимального распределения заявок между менеджерами, проектировать алгоритмы приоритизации лидов.

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: Развивать направление рыночной аналитики, улучшать основные алгоритмы поиска и развивать AI-ассистентов, включая их улучшение и создание новых.

О компании: Joom — международный мобильный маркетплейс, самый быстрорастущий e-Commerce сервис Европы. У приложения более 400 миллионов установок по всему миру.

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: Внедрять и исследовать новейшие подходы к эффективному обучению LLM, создавать механизмы, которые автоматически дают высокую утилизацию для различных NLP-задач без необходимости сложного тюнинга.

О компании: Команда Yandex Infrastructure создаёт и предоставляет внутреннюю инфраструктуру Яндекса — фундамент из продуктов и технологий, на базе которого тысячи инженеров разрабатывают, деплоят и эксплуатируют основные сервисы Яндекса: Поиск, Такси, Маркет, Алису, Кинопоиск и многие другие.

Опыт руководства.

Что делать: Строить RAG- и агентские системы для внутренних и внешних ассистентов, оптимизировать процессы в маркетинге и операционных задачах, использовать LLM для улучшения качества широкого класса скоринговых моделей.

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

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: 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 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.