Вакансии

Что делать: Проводить и координировать все фазы исследовательского проекта: определять ключевую цель исследования, работать с множеством источников информации, создавать план исследований, формулировать методологию и вид экспериментов.

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

Что делать: Анализировать клиентскую базу, строить ML-модели, оптимизировать процессы (антифрод-модели), создавать и развивать рекомендательные системы.

О компании: Сбербанк Страхование — дочерняя компания Сбербанка России, специализирующаяся на программах рискового, накопительного и инвестиционного страхования жизни. Лидер российского рынка страхования жизни с 2014 года и крупнейшая компания общего страхования России по итогам 2018 года.

Что делать: Разрабатывать инструменты для личного кабинета продавца, а также инструменты для планирования промо-активностей.

О компании: Samokat.tech — продуктово-технологическая компания на рынке e-commerce, которая разрабатывает сложное мультиагентное ПО, чтобы обеспечить доставку продуктов и товаров в любую точку города за 15 минут.

Что делать: Развивать направление кредитно-платёжных продуктов: участвовать во всех этапах жизненного цикла ML-продуктов, генерировать гипотезы, проводить A/B-тесты, разрабатывать модели машинного обучения на основе табличных данных.

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

О компании: Яндекс.Маркет (>100 тыс. партнёров, >3000 сотрудников, ~9.8 млн уникальных пользователей) — это сервис для поиска и выбора товаров, а также места их покупки. Входит в топ крупнейших маркетплейсов и является одним из самых востребованных сервисов Яндекса.

Что делать: Проводить исследования, разрабатывать инновационные DL-решения и генеративные модели для развлекательного контента, проводить пилоты и адаптацию существующих решений LLM/S2T-моделей применительно к сервисам компании, 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: Исследовать и реализовывать алгоритмы субпиксельного выравнивания кадров и построения качественных фотографий по набору кадров низкой освещенности, оформлять алгоритмы в виде плагинов к продукту и доводить до уровня коммерческих разработок.

О компании: Octonus — российская частная IT-компания, оборудование которой используется на производствах по всему миру. Компания основана в 1991 году выпускниками физического и механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова. Основное направление — технологии обработки ювелирных алмазов. Сейчас основное R&D подразделение Octonus базируется в Москве, сборка оборудования и поддержка клиентов — в Индии, управление, продвижение и маркетинг — в Финляндии.

Что делать: Работать в направлении анализа и распознавания аудио: писать и обучать модели, анализировать и сравнивать полученные результаты, исправлять баги и улучшать технические характеристики сервиса, проводить ревью кода.

О компании: «Звонок» — современная IT-компания в сфере «умной» телефонии. Их основной продукт — сервис интерактивной телефонии, который позволяет автоматизировать работу с клиентами, партнёрами, соискателями и сотрудниками.

Что делать: Руководить кроссфункциональной командой ML-инженеров, формировать стратегию развития технологий в зоне ответственности команды, достигать нового уровня качества и производительности сервисов обработки речи.

О компании: Тинькофф — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Тинькофф стали 36 млн.+ человек по всей России.

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, писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных.

О компании: Тинькофф — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Тинькофф стали 36 млн. человек по всей России.

Что делать: Согласовывать требования, принципы реализации и выбранные решения с заказчиками, технологами, экспертами, участвовать в оценке и распределении задач внутри команды, создавать ETL-потокы.

О компании: Neoflex создает ИТ-платформы для цифровой трансформации бизнеса, помогая заказчикам получать устойчивые конкурентные преимущества в цифровую эпоху. Среди заказчиков более половины российских банков, входящих в топ-100, а также компании из 21 страны Европы, Азии и Африки.

Что делать: Проектировать, протипировать и разрабатывать решения для загрузки, хранения, обработки и визуализации больших массивов данных, проводить аудит существующей архитектуры аппаратно-программных комплексов у заказчика и вырабатывать рекомендаций для улучшения показателей производительности.

О компании: Softline — один из лидеров ИТ-рынка с более чем 30-летним опытом, широким региональным присутствием в более чем 25 представительствах по всей России и доступом к квалифицированным кадрам, имеющий в штате свыше 8 200 сотрудников, в том числе около 4 500 инженеров и разработчиков. Является аккредитованной ИТ-компанией.

Что делать: Ревьюить и анализировать данные, осуществлять feature engineering, проводить обучение и оценку моделей, мониторить и поддерживать модели.

О компании: Exness — международная финтех компания, разрабатывающая собственные финансовые продукты и сервисы. Ключевой сервис — услуги для ритейл-трейдеров по проведению торговых операций на рынке CFD трейдинга. 300 000 активных трейдеров и ежемесячный объем торгов $2,5 трлн. Основные регионы присутствия — Азия, Ближний Восток, Европа, Южная Америка.

Что делать: Лидировать процесс работы в области процессов планирования и прогнозирования продаж, фронт-маржи, закупки, остатков, а также прогноза движения денежных средств, управлять командой разработки, осуществлять анализ требований пользователей и трансформировать их в задачи для разработчиков.

О компании: М.Видео — одна из крупнейших розничных сетей по объёмам продаж электроники и бытовой техники в России. В 2018 году второй год подряд компания была признана лучшим работодателем России по версии компании Aon Hewitt.

Что делать: Осуществлять многофакторный анализ причин падения и роста бизнес-показателей, искать инсайты в аналитических инструментах и извлекать полезные данные, осуществлять расчет, консолидацию и проверку KPI для коммерческого департамента.

О компании: Ozon.ru — мультикатегорийный маркетплейс с развитой логистической сетью. Входит в топ-3 лучших IT-брендов работодателей по версии Хабр и в топ-3 самых дорогих интернет-компаний России по версии Forbes. 20+ лет на российском рынке e-commerce, 196 млн.+ товаров в 20+ категориях, 39 млн.+ активных покупателей.

Что делать: Работать над гибридным инструментом создания чат-ботов с использованием машинного обучения и сценарной логики, разрабатывать и поддерживать различные лингвистические инструменты.

О компании: МТС ИИ — это часть экосистемы МТС, где создаются AI-решения будущего. Команда делает продукты для цифровой трансформации и автоматизации бизнеса, в том числе для телекома, промышленности, транспорта, ритейла и других отраслей. Одно из направлений работы — экспертная поддержка стартапов ранних стадий в области DeepTech и AI, а также инвестиции в перспективные проекты.

Что делать: Участвовать в проектировании, разработке и внедрении диалоговых и генеративных моделей для различных бизнес-приложений.

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

Что делать: Анализировать большие данные для поиска потенциальных точек роста и выдвижения гипотез, оптимизировать модели рекламного аукциона и модели ранжирования пользователей.

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 модели машинного обучения для задач технологической оптимизации нефтехимического производства, задач оптимизации бизнес-процессов в маркетинге, ценообразовании, логистике, экологии, разрабатывать и реализовывать методы поиска оптимальных режимов работы промышленного процесса.

О компании: СИБУР Диджитал — цифровой кластер, который решает креативные задачи по цифровизации нефтехимического производства и бизнеса.

Что делать: Заниматься обучением моделей для автоматического перевода текстов, экспериментировать с переводом малоресурсных языков, исследовать способы оценки качества машинного перевода.

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.