Вакансии

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: 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.

Что делать: Работать с большими объемами данных, выбирать и предобрабатывать признаки, проверять гипотезы с целью выявления мошеннических схем, развивать аналитическую культуру в отделе, автоматизировать процесс поиска и предотвращения мошенничества.

О компании: Название скрыто под NDA. Одна из ведущих компаний в сфере онлайн-ставок и азартных игр. Предлагает широкий спектр услуг для ставок на различные спортивные события и доступ ко множеству игр казино на инновационной платформе. Компания постоянно расширяет свое международное присутствие, предлагая свои услуги в различных странах и поддерживая высокие стандарты обслуживания и клиентской поддержки. Все подробности рекрутер раскроет лично сразу после отклика.

Условия: Работа в офисе (on-site).

Что делать: Сотрудничать с командой продукта для разработки продукта, а также совместно владеть бизнес-результатами, проводить анализ данных, исследования и обучение ML-моделей, переводить данные и модели в визуально доступные форматы для нетехнической аудитории.

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: Решать широкий спектр задач по автоматизации построения моделей машинного обучения: от получения и преобразования данных до мониторинга эффективности моделей и построения визуализаций.

О компании: Sportmaster Lab — ИТ-компания в составе группы компаний Спортмастер. Они развивают флагманские продукты — продающие сайты и мобильные приложения, разрабатывают внутренние продукты для сотрудников — платформы, сервисы, back-office системы и другое. Спортмастер входит в ТОП 4 ведущих розничных спортивных компаний Европы (SGI Europe 2019). Компания работает с заказчиками из 12 стран, 200+ продуктов в 18 функциональных областях.

Что делать: Улучшать качество подбора рекламных баннеров для юзеров с использованием алгоритмов машинного обучения.

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 эффективные механизмы рекомендаций и персонализации контента.

О компании: Домклик — сервис для поиска, продажи, покупки и аренды жилой и коммерческой недвижимости, а также оформления и сопровождения ипотеки Сбера. Платформа Домклик входит в топ-3 площадок недвижимости России, а по количеству объявлений о продаже квартир на вторичном рынке занимает первое место в России.

Что делать: Развивать интеллектуального помощника по поиску недвижимости: обучать собственные LLM-модели на базе opensource, исследовать готовые решения от OpenAI/Yandex и других, писать микросервисы с моделями, разрабатывать и внедрять в продакшн модели машинного обучения для улучшения пользовательского опыта.

О компании: Циан — крупнейший в России сервис для поиска недвижимости. Компания входит в топ-10 лучших сайтов по недвижимости в мире, ежемесячная аудитория сервиса — свыше 18 млн. человек.

Что делать: Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить эксперименты на их основе и доносить результаты до команды, улучшать качество моделей в различных сценариях.

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

Что делать: Разрабатывать модуль восприятия окружения робота, разрабатывать Imitation Learning и Reinforcement Learning алгоритмы для end2end управления манипулятором, разрабатывать Foundation Models.

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

Что делать: Поддерживать и совершенствовать реализованные рекомендательные решения, прототипировать новые рекомендательные подходы и механизмы, разрабатывать ETL-пайплайны для обновления моделей.

О компании: Иви — один из лидеров рынка онлайн-кинотеатров в России и странах СНГ. 40 млн.+ уникальных пользователей в месяц, 15 тыс. тайтлов, 1 млрд. часов общая длительность смотрения за год.

Что делать: Анализировать возможности для улучшения процессов, реализовывать проекты по внедрению искусственного интеллекта в процессы заказчиков, развивать LLM для задач QA и Information Extraction.

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

Что делать: Разрабатывать и улучшать ML-модели вокруг LLM: проводить первичную проверку ML-гипотез, писать воспроизводимый код для проведения эксперимента, проводить его и делиться с командой результатами.

О компании: Точка — это IT-компания со своим финтехом. Создают онлайн-банк и 60 других сервисов для бизнеса. Их развивают 3 500 сотрудников в России и заграницей, а сервисами пользуются 600 000 предпринимателей.

Что делать: Моделировать и обрабатывать данные для извлечения бизнес-ценности из данных, строить воспроизводимые и переиспользуемые решения для работы с данными и моделями, обучать ML-модели.

О компании: Rubbles — российская IT-компания, специализирующаяся на разработке решений для оптимизации ключевых бизнес-процессов крупного бизнеса на основе обработки больших массивов данных. Среди клиентов: Сбербанк, Т-Банк, Альфа Банк, Пятёрочка, KFC.