Вакансии

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.

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: 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: Администрировать и развивать системы оркестрации экспериментов и обучения моделей, развёртывать и поддерживать ML-сервисы в контейнеризованной среде, участвовать в разработке внутренних инструментов для упрощения MLOps-процессов.

О компании: Navio — компания-разработчик технологии и продуктов автономного вождения с применением искусственного интеллекта. Флагманский продукт компании — это универсальная технология автономного вождения, включающая Software и Hardware компоненты, R&D, уникальный процесс тестирования и экосистему сервисов для обработки данных и управления автономным флотом автомобилей. Основной фокус — автономные магистральные грузоперевозки.

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.

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.

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.