#Яндекс: NLP-разработчик
#Офис
#Москва #Спб #Екб

⚙️ Требования:
• Работали с #LLM;
• Разрабатывали на #python;
• Хорошо знаете принципы #ML и #NLP;
• Работали с PyTorch или другими #DL-фреймворками;
• Готовы общаться с заказчиками и вести проекты;
• Хотите искать идеи и формулировать задачи.

⚡️ Что делать:
• Предстоит автоматизировать с помощью BERT/YaGPT процессы по выявлению некорректных или критичных ответов в службах поддержки, а также предлагать новые подходы и идеи, искать точки роста, чтобы наращивать качество ответов;
• Работа по обучению и внедрению LLM для автоматизации выдачи персонализированных ответов в поддержках E-com & Ridetech;
• Внедрением инструментов на основе LLM, чтобы улучшать и ускорять работу операторов различных служб поддержки.

➡️ Кому подойдет:
Команда автоматизирует работу служб поддержки и колл-центров. В основе платформы лежат большие данные и алгоритмы работы с ними.

🚀Откликнуться

#VK: Data Scientist
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Высшее, техническое образование;
• Опыт решения задач с применением алгоритмов #ML в production и их поддержка;
• Умение разработки моделей для работы в production, их мониторинг, поиск багов, улучшения;
• Опыт работы в команде с 3+ data-science специалистами;
• Знание основ математики, теорвера, матстата;
• Уверенное владение #python;
• Опыт работы с Linux и Bash.

⚡️ Что делать:
• R&D и анализ данных, построение и реализация алгоритмов машинного обучения;
• Представление результатов R&D в понятном для команды виде;
• Анализ поступающего графика на наличие аномалий и построение предиктивных моделей для работы антифрод-алгоритмов;
• Имплементация моделей для работы в production, разработка мониторингов и оповещений по работе моделей.

➡️ Кому подойдет:
Отдел предиктивной аналитики внутри трекера решает широкий спектр задач — от развития собственной маркетинговой антифрод-системы (Fraud Scanner) до создания системы персонализированных офферов (Personalize).

🚀Откликнуться

#ИТМО: Разработчик open-source решений в области AI/ML на Python
#Офис #Спб

⚙️ Требования:
• Высшее образование;
• Опыта коммерческой или близкой к ней разработки от 1 года;
• Знание #python и связанного прикладного инструментария (IDE, git и т. д.);
• Уверенное владение принципами SOLID, ООП, паттернами проектирования и архитектурными паттернами;
• Понимание базовых концепций методов #ML, желание улучшать свои знания в этой области;
• Понимание принципов рефакторинга, обеспечения качества кода, модульного и интеграционного тестирования;
• Знание основных алгоритмов и структур данных;
• Английский язык от B2.

⚡️ Что делать:
• Разработка AutoML-фреймворка, объединяющего методы оптимизации и #LLM;
• Разработка фреймворка для работы с LLM;
• Разработка открытых инструментах для решения предметных задач с помощью LLM;
• Разработка библиотеки для эволюционной оптимизации графовых структур.

➡️ Кому подойдет:
Вакансия ориентирована на Upper-Junior разработчиков, готовых как разрабатывать код, так и участвовать во взаимном код-ревью, обсуждениях архитектурных концепций и подобных активностях.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Аналитик-разработчик в команду дистрибуции поиска Яндекса
#Офис / #Гибрид
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• #python,#sql;
• Умение работать с данными и умение извлекать из них практический результат;
• Самостоятельность и готовность браться за новые задачи, для которых нет готового решения;
• Обучение продакшен-модели #ML.

⚡️ Что делать:
• Исследовать ценность, приносимую пользователями;
• Улучшать предсказания целевых метрик;
• Обрабатывать огромные объёмы данных, оптимизировать код для их обработки;
• Отвечать за основной инструмент маркетинга, по данным которого определяются многомиллионные маркетинговые бюджеты.

➡️ Кому подойдет:
Команда повышает эффективность дистрибуции поисковых приложений Яндекса — считает LTV пользователей, что влияет на закупку рекламы и другие дистрибуционные усилия. А ещё команде нужно уметь предсказывать значения целевых метрик при помощи ML.

🚀Откликнуться

#Lamoda: Data Scientist (Advertising Platform)
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт в области анализа данных и #ML (от 2 лет);
• Опыт работы с #sql, Hadoop, Hive, Spark;
• #python, Linux, методы работы с Big Data;
• Опыт работы как минимум с 2 ML библиотеками: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch, Spark ML;
• Знания теорвера и матстата;
• Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа;
• Знание алгоритмов и структур данных;
• Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п;
• Английский язык на уровне технического чтения.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать модели, которые оценивают качество рекламных товаров и рекламных объявлений;
• Развивать рекламу в сторону персонализации количества и расположения рекламных слотов;
• Разработка автобиддера – механизма автоматического управления рекламными компаниями, позволяющего рекламодателям не торговать на площадке самим, а только устанавливать бюджет и пожелания по рекламной кампании.

🚀Откликнуться

#Озон: Ведущий Data Scientist, Группа логистики, Ozon Fresh
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Знание #python и стандартных DS библиотек (numpy, pandas, sklearn, etc.);
• Знание хотя бы одного диалекта #sql (предпочтительней PostgreSQL);
• Знание Hadoop + Spark, написание расчётов в PySpark;
• Опыт решения дискретных оптимизационных задач: NP-полные/NP-трудные задачи. Опыт пользования хотя бы одной питоновской либы оптимизации;
• Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки.

⚡️ Что делать:
• Анализировать данные: распределение заказов, геотреки курьеров, и др;
• Анализировать опоздания и "плохо построенные" маршруты;
• Заниматься мат. моделированием;
• Писать код и выводить его в продакшн;
• Общаться с заказчиком, формализовывать требования;
• Креативить, предлагать новые идеи.

🚀Откликнуться

#VK: DWH Engineer
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы DWH-инженером;
• Опыт работы с экосистемой Hadoop, в частности с Airflow, Spark и HDFS;
умеете составлять сложные #sql-запросы;
• Программируете на #python и разбираетесь в парадигме MapReduce;
• Умеете работать с Git и разрабатывать код в команде из нескольких человек;
• Знание основы работы с операционными системами на базе Unix/Linux;
• Способны вести несколько проектов одновременно и самостоятельно расставлять приоритеты.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать и поддерживать процессы по обработке и поставке данных для команд аналитики и #ML;
• Выявлять и собирать требования к существующим и новым данным с последующим формированием конкретного заказа в команду разработки;
• Сопровождать выполнение заказов по поставке данных на всех этапах, уточняя требования и проверяя результат.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет сильных DWH-инженеров, которые помогут построить удобное и качественное хранилище данных на большом кластере размером сотни петабайт для анализа поведения пользователей и обучения моделей.

🚀Откликнуться

#BestDoctor: Middle ML Engineer
#Офис / #Гибрид / #Москва
#Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы на позиции #ML-инженера (или разработчика ML) от 1 года;
• Опыт самостоятельного ведения проектов (от подготовки данных до реализации модели);
• Опыт работы с #python;
• Умение работы с data-стеком (pandas, numpy, scikit-learn);
• Опыт написания #SQL-скриптов;
• Знание основ Docker, умение пользоваться git.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать, проводить ревью скриптов подготовки данных и обучения моделей машинного обучения;
• Разрабатывать API для создаваемых моделей;
• Запускать мониторинг моделей, находящихся в промышленной эксплуатации;
• Проводить EDA в рамках исследуемых гипотез;
• Прогнозировать убытки;
• Расчитывать котировки новых клиентов;
• Прогнозировать поведение лидов в воронке продаж;
• Развивать сервис (службу заботы): чат-бот и автоматизация звонков.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML-разработчик генеративных моделей в международное направление Алисы (LLM)
#Офис / #Гибрид
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Отлично знаете математику и классические алгоритмы и структуры данных;
• Понимание принципов #ML;
• Понимание и опыт #DL, опыт работы с PyTorch (или др.), #python;
• Английский на уровне понимания научных статей.

⚡️ Что делать:
• Обучать #LLM понимать и вести диалог на других языках. Для улучшения качества ответов нужно будет экспериментировать с #RL и обогащением моделей с помощью внешних источников данных;
• Экспериментировать с разными подходами к сбору обучающих данных и к оценке качества моделей;
• Экспериментировать с новыми нейросетевыми архитектурами и пробовать уменьшать модели без потери качества ответов.

🚀Откликнуться

#Skyeng: Senior Product Analyst
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• опыт работы продуктовым аналитиком от 3 лет;
• Знание #sql;
• Опыт работы с BI (Tableau/Power BI/DataLens);
• Знание матстата;
• Опыт работы с продуктовыми метриками;
• Имеет бизнес-мышление;
• Следит за метриками, сигнализирует об отклонениях и проблемах до того, как они стали массовыми.

⚡️ Что делать:
• Поиск точек роста для метрик наших продуктов;
• Глубокие исследования поведения пользователей;
• Развитие событийной аналитики внутри продукта, построение воронки событий и поиск узких мест;
• Моделировать продуктовые изменения (запуск новых продуктов/изменение старых) в рамках PL и UE продукта;
• Анализ воронки cross-sell/up-sell внутри продукта и внутри Экосистемы;
• Разработка дизайна экспериментов (A/B, ухудшающие и т.д.) для проверки разнообразных гипотез.

🚀Откликнуться

#АльфаБанк: Data Scientist
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Высшее математическое, программистское или техническое образование;
• Опыт полного цикла решения #ML задачи;
• Уверенное владение #python, #sql;
• Знание классических алгоритмов ML.

⚡️ Что делать:
• Поиск фродовых операций в дистанционном банковском обслуживании/эмиссии;
• Выявление дропов;
• Оптимизация хранения наличности в АТМ;
• Оптимизация коммуникаций в реферальных программах;
• Генерировать и проверять гипотезы;
• Формировать новые признаки под конкретные кейсы при необходимости;
• Защищать свои модели перед PO;
• Выстраивать процессы, обеспечивать их метриками и мониторингами.

🚀Откликнуться

#Мегафон: Тимлид DA
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Отличное владение #sql, #python, PySpark. Умение работать с Airflow будет плюсом;
• Экспертиза в дизайне и проведении A/B тестов;
• Опыт создания дашбордов и аналитических отчетов;
• Умение планировать, управлять командой, презентовать результаты бизнесу, не бояться брать на себя ответственность и проактивно выдвигать инициативы;
• Опыт в работе с Data Science командами: разработка целевых событий и признаков, настройка мониторинга моделей и замера эффектов;
• Развитое логическое мышление, хорошая математическая база, понимание теорвера и матстата;
• Опыт работы в области аналитики от 3-х лет. Опыт управления командой от 1го года.

⚡️ Что делать:
• Настраивать отчетность по разным бизнес-кейсам для оценки вклада существующих моделей, логик и поиска точек роста и развития новых продуктов;
• Разрабатывать инструменты для снижения ТТМ по аналитическим запросам;
• Усиливать культуру A/B-тестирования, залидировать разработку внутренней платформы и внедрить методы по повышению чувствительности A/B-тестов;
• Выдвигать и проверять гипотезы по развитию продуктов и моделей;
• Выстраивать работу команды дата-аналитиков, наладить эффективное взаимодействие команды с бизнесом;
• Планировать задачи, продумывать архитектуру решений, проводить код-ревью для команды, обучать и экспертно поддерживать начинающих специалистов.

🚀Откликнуться

#GarageEight: Аналитик данных/Data Analyst
#Офис / #Гибрид
#Спб

⚙️ Требования:
• Коммерческий опыт аналитиком от 3 лет обязателен;
• Знание #sql;
• Опыт использования инструментов визуализации;
• Знание маркетинговых и продуктовых показателей (в т.ч LTV, ROI, CPA, CPM);
• Опыт проведения A/B-тестирований;
• Анализ трендов, корреляций и регрессионный анализ;
• Знание подходов к сегментации клиентов (ABC, RFM и пр.);
• Понимание каналов привлечения и удержания клиентов;
• Английский на уровне чтения документации.

⚡️ Что делать:
• Сегментация клиентов, исследование жизненного цикла;
• Изучение тенденций и зависимостей;
• Построение и визуализация отчетов;
• Проведение продуктовых и маркетинговых экспериментов;
• Прогнозирование бизнес-метрик;
• Презентация результатов исследований;
• Построение моделей атрибуции.

🚀Откликнуться

#Finom: Head of Machine Learning and Data Science
#Офис / #Гибрид / #Удаленно

⚙️ Требования:
• Опыт разработки и внедрения моделей #ML;
• Опыт работы #python (PyTorch, TensorFlow);
• Знание и опыт работы с Databricks и Spark;
• Опыт анализа данных;
• Умение работать с большими данными и системами управления базами данных (#sql, NoSQL);
• Навыки работы с облачными платформами (AWS, Google Cloud);
• Умение руководить командой, наличие лидерских качеств;
• Высшее техническое образование.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать и внедрять модели ML;
• Разрабатывать и внедрять инициативы, направленные на увеличение доходов посредством анализа и обработки данных;
• Сотрудничать с другими отделами компании;
• Оптимизировать существующие процессы;
• Внедрять новые технологии для улучшения показателей компании.

🚀Откликнуться

#Шереметьево: Аналитик больших данных
#Офис

⚙️ Требования:
• Высшее техническое / экономическое образование;
• Опыт работы от 1 лет (в области построения предиктивных моделей/
обработки bigdata);
• Знание ключевых библиотек анализа и обработки данных, принципов работы основных алгоритмов классификации, кластеризации и регрессии в различных программных средах;
• Уверенное владение MS Excel (в т.ч. VBA, сводные таблицы, массивы и т.п.);
• Знание #sql, понимание принципов построения реляционных БД;
• Аналитический склад ума;
• Умение работать в условиях жёстких сроков, ответственность;
• Грамотная устная и письменная речь.

⚡️ Что делать:
• Построение системы хранения и обработки данных для аналитических механизмов;
• Определение оптимальной программной среды разработки (alteryx, python, r, cuda и пр.);
• Разработка внутренних библиотек для использования в модели расчета ресурсов;
• Разработка специальных программных решений, направленные на ускорение и оптимизацию работы алгоритмов расчета;
• Разработка, оценка и актуализация модели #ML;
• Выявление закономерностей и структуры данных для использования в модели расчета ресурсов;
• Разработка метрики оценки для формирования рекомендательных моделей на основе больших данных;
• Разработка рекомендательных моделей на основе больших данных;
• Разработка и актуализация сопроводительной документации к модели машинного обучения.

🚀Откликнуться

#Иннотех: Data engineer
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• #sql;
• Понимание основных концепций DWH;
• Знание Git;
• Понимание основных банковских процессов (достаточно одного): кредитование, процессинг, депозиты или других;
• Опыт работы с реляционными и noSQL базами данных;
• Опыт работы с различными СУБД в роли разработчика / аналитика витрин данных.

⚡️ Что делать:
• Проектирование и разработка витрин данных (Hive-SQL, Spark) с погружением в бизнес-процессы и аналитику данных;
• Уточнение требований заказчика, системный анализ, изучение бизнес-процессов систем источников;
• Доработка существующих витрин;
• Автоматизация процессов обновления данных (AirFlow);
• Тестирование нового функционала и витрин в DataLake;
• Выстраивание процессов Data Governance на инфраструктуре Hadoop совместно с CDO Банка;
• Контроль качества данных в хранилище (Hadoop) – постановка задач, анализ;
• Предоставление экспертной поддержки внутренним потребителям (data analysts,data scientists).

🚀Откликнуться

#IVI: Разработчик ETL / Data Engineer
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• #sql на уровне анализа производительности запросов;
• Уверенно владеете #python;
• Опыт в разработке хранилищ данных в роли разработчика на протяжении всего жизненного цикла проекта от 3 лет;
• Имеете опыт работы с реляционными СУБД;
• Есть опыт программирования БД (SQL или PL-SQL или T-SQL), опыт написания сложных запросов и хранимых процедур (Vertica, Oracle, ClickHouse, Postgre);
• Опыт внедрения и приемки системы;
• У вас есть опыт разработки документации: технический (функциональный) дизайн, или техническое задание, или техническая спецификация.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать и поддерживать ETL процедуры в Informatica PowerCenter, airflow;
• Оптимизировать базу и процедуры загрузки;
• Проектировать, реализовывать и внедрять распределённые системы обработки и хранения данных;
• Работать с реляционными/NoSQL базами данных;
• Разрабатывать и поддерживать процедуры автоматизации аналитической инфраструктуры;
• Участвовать в развитии архитектуры хранилища.

🚀Откликнуться

#Сбер: Data Analyst
#Офис #Мск

⚙️ Требования:
• Опыт работы от 1,5 лет;
• Знание #sql, #python;
• Навыки работы с BI системами (MS Power BI, Qlik Sense, Tableau);
• Навыки работы с витринами данных.

⚡️ Что делать:
• Анализ и подготовка данных;
• Выявление, формирование и согласование требований к результатам работ;
• Планирование и организация работ с использованием технологий больших данных;
• Управление защитой и обеспечением конфиденциальности BigData.

🚀Откликнуться

#Wildberries: ML Инженер
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Уверенное знание #python, опыт разработки на нем;
• Уверенное владение основными #ML-библиотеками (numpy, pandas, sklearn и т.п.);
• Понимание классических методов и алгоритмов машинного обучения, #CV, #NLP, опыт их применения на практике;
• Опыт работы с NLP/CV;
• Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта.

⚡️ Что делать:
• Улучшать системы автоматического матчинга товаров, включающие в себя как модели DL (NLP/CV), так и классический ML;
• Планировать эксперименты, обучение моделей, оценивать их качество и интегрировать в пайплайны;
• Оценивать результаты обучения моделей и отслеживать их производительность;
• Писать алгоритмы пред- и постобработки изображений/текстов.

🚀Откликнуться

#Автомакон: Lead Data Engineer
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Опыт лидирования команд разработки;
• Опыт программирования на #python (не менее 3-х лет);
• #sql и опыт работы с базами данных;
• Опыт работы с Apache Airflow;
• Опыт оптимизации SQL запросов;
• Опыт работы с GreenPlum/СlickHouse;
• Понимание концепций построения хранилищ данных (DWH);
• Опыт работы со Spark.

⚡️ Что делать:
• Лидирование команды разработки ДатаИнженеров;
• Проведение ревью;
• Проектирование процессов ETL/ELT, выбор инструментов под конкретные задачи;
• Извлечение, преобразование, загрузка данных и их обработка, ETL/ELT (Python/Airflow);
• Создание и развитие процессов управления данными и их качеством;
• Оптимизация процессов поставки данных (Kafka/Spark/dbt);
• Работа с DWH.

🚀Откликнуться

#Самокат: Data Scientist/Machine Learning Engineer (NLP)
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Опыт работы с #ML моделями от 3 лет (классическими и #NLP, с NLP не менее 2 лет);
• Опыт разработки на #python в ML от 3 лет;
• Опыт продуктивизации классических/NLP моделей;
• Структурное мышление, системный подход.

⚡️ Что делать:
• Классификация текста/диалога, перефразирование, генерация текста, кластеризация текста/картинок;
• Выделение трендов в отзывах, анализ их динамики, классификация/кластеризация отзывов (Самокат, Мегамаркет, App Store, Google Play, соцсети, СМИ, телефония);
• Разработка чатбота консультанта для подбора товаров на МегаМаркет;
• Модерация контента (отзывы, вопросы, ответы, комментврии), определение оптимальной бонусной цены за оставленный отзыв, генерация ответов на пользовательские вопросы по товарам, разработка суммаризированного отзыва;
• Генерация контента на карочке товара для повышения внешниго трафика из Google, Яндекс.

➡️ Кому подойдет:
Сейчас несколько команд в поиске опытного ML-инженера/дата-сайентиста, которому предстоит заниматься задачами NLP.

🚀Откликнуться