Вакансии

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, Тинькофф, Альфа Банк, Пятёрочка, KFC.

Что делать: Собирать требования у бизнес-заказчиков и аналитиков, а также создавать визуализации, развивать BI как продукт, поддерживать и влиять на производительность дашбордов.

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: Перерабатывать текущую модель, которая предсказывает доступность всех товаров во всех магазинах, и на её базе делать новую систему out-of-stock, разрабатывать модель долгосрочного прогноза для управления цепочками поставок, разрабатывать механику управления спросом через модель out-of-stock.

О компании: SberMarket — онлайн-сервис, который помогает делать покупки, не выходя из дома. Ежемесячно сайтом и приложением пользуются более миллиона человек в 150 городах. Оборот компании в 2020 году составил 19,8 млрд рублей. Партнёры: METRO C&C, Лента, Ашан, Магнит, Командор и другие.

Что делать: Участвовать в проекте по развитию корпоративного хранилища данных Greenplum/Arenadata DB, разрабатывать витрины данных, функциональность загрузки данных и функциональность расчёта различных показателей.

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: Участвовать в проекте по развитию корпоративного хранилища данных Greenplum/Arenadata DB, разрабатывать витрины данных, создавать ETL-потоки.

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: Вести исследования и разработку в области AI-ассистентов, управлять командой, курировать R&D-направление и проектное управление, технически планировать, анализировать и прорабатывать перспективные направления исследований.

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

Что делать: Руководить командой, разрабатывать real-time ML-based сервисы, перекладывать бизнес-задачи на язык математики и валидировать результаты через A/B тесты, разрабатывать ML-модели, исследовать данные.

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: Зарплата 3000 — 4000 euros gross в месяц.

Что делать: Разрабатывать и внедрять алгоритмы deep learning для решения различных задач компьютерного зрения, применять классические методы компьютерного зрения для решения конкретных проблем в области ухода за кожей, участвовать в исследованиях и разработках, направленных на использование компьютерного зрения в области ухода за кожей.

О компании: Команда Clever Recruiting подбирает персонал для российских и западных технологических компаний. Клиент: компания, помогающая брендам по уходу за кожей проводить анализ кожи и создавать интерактивные рекомендации по продуктам на eCommerce-платформах. Все детали рекрутер раскроет после отклика.

Что делать: Выстраивать персонализированный сервис для пользователей с помощью рекомендаций на сайте и последующих коммуникаций по целевым услугам.

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: Поддерживать и развивать проекты (чат-бот, голосовой бот, речевая аналитика), проводить эксперименты с классическим ML/DL, разрабатывать SOTA NLP решения, участвовать в проработке архитектур моделей и ML System Design.

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: Разрабатывать компоненты платформы данных с нуля, участвовать в принятии и реализации архитектурных решений в полностью greenfield-проекте, аналогов которому пока нет в России.

О компании: Positive Technologies — публичная IT-компания, разработчик решений в сфере информационной безопасности. Positive Technologies — первая и единственная компания из сферы кибербезопасности на Московской бирже.

Что делать: Внедрять решения в продукты, включая проектирование частей ML-компонент, использующих ML-модели, писать код для частей, использующих ML-компоненты продукта.

О компании: Positive Technologies — публичная IT-компания, разработчик решений в сфере информационной безопасности. Positive Technologies — первая и единственная компания из сферы кибербезопасности на Московской бирже.

Что делать: Разрабатывать, внедрять, развивать и поддерживать NLP решения, разрабатывать модели машинного обучения, участвовать в проработке архитектур моделей и ML System Design.

О компании: Райффайзенбанк — один из 11 системно значимых банков России и часть международной банковской Группы Райффайзен (15 стран, 1,8 млн.+ клиентов, лучший иностранный банк десятилетия по версии SPEAR’‎s).

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: Придумывать и реализовать метрики качества поисковых алгоритмов, делать крутые исследования и искать точки роста продукта, в том числе с помощью ML-моделей, работать с огромными массивами данных, проводить А/Б тесты.

О компании: Avito.ru — 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: 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: Улучшать качество моделей в различных сценариях, ускорять работу моделей, генерировать гипотезы и ставить на их основе эксперименты.

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

Что делать: Развивать ML-модели ранжирования и рекомендаций на Маркете, сопровождать новые фичи на полном цикле, классифицировать проблемы ранжирования на основе данных и предлагать идеи по их решению.

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: Анализировать сценарии обхода правил компании, разрабатывать решения по противодействию обходов, строить метрики для оценки эффективности системы, изучать действия нечестных конкурентов и недобросовестных продавцов.

О компании: Avito.ru — 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: Заниматься полным циклом разработки ML-моделей в области рекламы, включая feature-engineering, построение моделей, вывод в продакшен.

О компании: Eqwile с 2010 года помогает клиентам повышать узнаваемость брендов, увеличивать посещаемость сайтов и стимулировать продажи. Их клиенты — это Тинькофф, Билайн, Rutube, СберМаркет и многие другие. Проекты охватывают более 90 млн пользователей в месяц. Входит в ТОП-3 "Лучшая рекламная сеть".