Вакансии

Что делать: Работать над внутренним продуктом — аналитикой поисковых запросов: проводить код ревью, создавать и поддерживать пайплайны ETL, улучшать инфраструктуру для экспериментов, хранения результатов, переобучения моделей и контроля качества.

О компании: Semrush — международная IT-компания, создают маркетинговую платформу. Среди клиентов: Booking.com, Twitter, Amazon, Hilton, Tripadvisor, Rentokil Initial и другие (более 5 миллионов пользователей).

Что делать: Создавать внутренние сервисы с помощью машинного обучения, которые другие команды используют для внедрения новых продуктов: поддерживать пайплайны ETL, улучшать инфраструктуру для экспериментов и хранения результатов, работа с API поставщиков данных.

О компании: Semrush — международная IT-компания, создают маркетинговую платформу. Среди клиентов: Booking.com, Twitter, Amazon, Hilton, Tripadvisor, Rentokil Initial и другие (более 5 миллионов пользователей).

Что делать: Оптимизировать подходы к построению потоков данных на уровне компании: осуществлять интеграцию и сбор данных из разных внутренних и внешних источников в единое хранилище, создавать системы мониторинга и писать API.

О компании: Semrush — международная IT-компания, создают маркетинговую платформу. Среди клиентов: Booking.com, Twitter, Amazon, Hilton, Tripadvisor, Rentokil Initial и другие (более 5 миллионов пользователей).

Что делать: Решать задачи по созданию стандартных отчетов для внутренних заказчиков и по анализу эффективности текущих инструментов: собирать и анализировать требования заказчиков, вести product backlog, генерировать гипотезы для новых исследований.

О компании: Semrush — международная IT-компания, создают маркетинговую платформу. Среди клиентов: Booking.com, Twitter, Amazon, Hilton, Tripadvisor, Rentokil Initial и другие (более 5 миллионов пользователей).

Что делать: Улучшать качество моделей в различных сценариях, генерировать гипотезы и ставить эксперименты на их основе, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом.

О компании: Тинькофф — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Тинькофф стали 18 млн. человек по всей России.

Что делать: Развивать продукты для улучшения транспортной логистики, обеспечивающие бизнес-процессы: организовывать процесс загрузки данных в аналитические системы из различных источников, разрабатывать процедуры формирования детального слоя данных и слоя витрин DataLake.

О компании: Leroy Merlin — французская компания, один из крупнейших европейских DIY-ритейлеров. Сеть Leroy Merlin включает в себя более 460 магазинов в 13 странах мира.

Что делать: Обрабатывать большие массивы данных, анализировать бизнес-требования для создания аналитических дашбордов логистики, ставить ТЗ на разработку / доработку витрин данных продукта и контролировать качество исполнения.

О компании: Leroy Merlin — французская компания, один из крупнейших европейских DIY-ритейлеров. Сеть Leroy Merlin включает в себя более 460 магазинов в 13 странах мира.

Что делать: Создавать сервис для эффективного инференса моделей машинного обучения, разрабатывать инструменты для лёгкого обучения современных нейросетевых моделей на мощностях суперкомпьютеров Яндекса, участвовать в развитии облачной платформы MLOps.

О компании: Яндекс — крупнейшая российская IT компания. Команда разрабатывает инструменты, необходимые специалистам по Data Science для обучения нейросетевых моделей на десятках терабайтов данных и сотнях GPU, а также для контролируемой эксплуатации этих моделей в облаке и в контуре клиента.

Что делать: Реорганизовывать и выстраивать организационные процессы, разрабатывать стратегию по подбору и сохранению талантов, формировать и внедрять HR-стратегию.

О компании: Easy Home — fee-девелоперская компания, которая занимается комплексным освоением больших земельных участков и управляет строительством коттеджных поселков. Основной профиль — коттеджное строительство, английские классические дома и усадьбы. Флагманский проект — КП Британика.

Что делать: Создавать качественный продукт для многомиллионной пользовательской аудитории: проводить эксперименты, тюнинговать архитектуру сеток, осуществлять кластеризацию и категоризацию.

О компании: WILDBERRIES — это крупнейший российский интернет-магазин, работающий с 2004 года. 7 стран присутствия и более 6,3 тыс. собственных пунктов выдачи заказов. 27 млн. клиентов и более 750 тыс. ежедневных заказов.

Что делать: Заниматься постановкой задач на разработку системы и алгоритмов совместно с бизнес-пользователями, анализировать данные, разрабатывать прогнозные модели.

О компании: Первая грузовая компания (ПГК) — крупнейший частный оператор грузовых железнодорожных перевозок России. Оператор предоставляет полный комплекс услуг по транспортировке грузов. Клиенты — крупнейшие российские промышленные и добывающие компании, представители среднего и малого бизнеса. Среди них: Группа НЛМК, «Лукойл», ЕВРАЗ, «Северсталь».

Что делать: Анализировать данные, писать production-код под высокие нагрузки, работать над гипотезами, моделями и экспериментами.

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

Что делать: Поддерживать существующие инструменты на базе Hadoop и решения на Kafka, участвовать в проектировании архитектуры разрабатываемых решений и в выборе используемых технологий, внедрять полноценный Dev / Stage контур для сервисов.

О компании: Ozon — одна из крупнейших российских e-commerce компаний. Ежедневно обрабатывается более 200,000 заказов, которые доставляются в 6500 населённых пунктов по всей России.

Что делать: Участвовать в совершенствовании аналитических механизмов B2B продуктов: осуществлять полный цикл построения моделей — от обсуждения цели и сбора данных до внедрения в продуктивную среду и дальнейшего мониторинга.

О компании: Объединённое Кредитное Бюро — одно из крупнейших бюро кредитных историй России. В числе клиентов более 600 банков, МФО, страховых компаний и операторов сотовой связи. Акционеры: Сбербанк России, Experian, Интерфакс.

Что делать: Имплементировать и поддерживать в продакшене высоконагруженные NLP-модели, продумывать и ставить A/B-тесты, выдвигать и проверять гипотезы по улучшению качества диалога.

О компании: Replika (инвестиции $11 млн., первые из СНГ, кто попал в Y Combinator, HQ в Сан-Франциско и в Москве) — самый популярный в мире чат-бот на английском, помогающий миллионам людей улучшить своё настроение и самочувствие. Более 10 миллионов пользователей из США, Бразилии, Индии, Великобритании, Канады, Германии общаются с Репликой как с другом, делятся событиями из жизни и ведут эмпатичные разговоры.

Что делать: Управлять командой для развития чат-ботов и голосовых роботов для обслуживания клиентов в Тинькофф, отвечать за продуктовые метрики, развивать платформу, инструменты и процессы NLP-комьюнити внутри Тинькофф.

О компании: Тинькофф — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Тинькофф стали 18 млн. человек по всей России.

Что делать: Разрабатывать решения для распознавания объектов в кадре, внедрять ML пайплайн в продукты, заниматься полным циклом обучения моделей нейронных сетей: анализировать датасеты и архитектуру, обучать модели.

О компании: Horizon Team — венчурный фонд, под крылом которого развивается группа современных международных стартапов. Проекты представлены по всему миру (США, Европа, Англия, Арабские страны и т.п.) и охватывают самые перспективные направления бизнеса — Fintech, Retail, Robotization, Data Science и другие.

Что делать: Разрабатывать пайплайны загрузки данных, оптимизировать процессы хранения и обработки данных с использованием современных технологий, реализовывать распределенные алгоритмы на больших данных.

О компании: Объединенное Кредитное Бюро — крупнейшее Бюро кредитных историй в России. Уникальный ресурс — самая большая база данных, в которой более 560 миллионов кредитных историй, и большое внимание не только количеству данных, но и качеству их обработки.

Что делать: Участвовать в стратегических и тактических инициативах руководящей команды, реализовывать PoC (MVP) с использованием новых инструментов и технологий, осуществлять миграцию текущей облачной инфраструктуры на собственную инфраструктуру.

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: Работать над пайплайнами MLOps, тюнинговать архитектуру сеток, проводить эксперименты, кластеризацию и категоризацию.

О компании: WILDBERRIES — это крупнейший российский интернет-магазин, работающий с 2004 года. 7 стран присутствия и более 6,3 тыс. собственных пунктов выдачи заказов. 27 млн. клиентов и более 750 тыс. ежедневных заказов.