#Озон: Руководитель группы Data Science (DL), Рекомендации и персонализация
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в роли Data Scientist / #ML Engineer от 4х лет;
• Опыт руководства командой DS/MLE от 3х человек;
• Опыт решения сложных прикладных задач с помощью #DL;
• Понимание трендов развития и последних достижений в различных доменах Deep Learning;
• Уверенное владение #python.

⚡️ Что делать:
• Руководить командой специалистов DS/DL, нанимать инженеров в команду (команда до 8 человек);
• Разрабатывать эффективные системы обучения и выводить в продакшн большие #рексис;
• Совместно с руководителями смежных команд разрабатывать и реализовывать архитектуру всей системы рекомендаций;
• Создавать и развивать метрики качества обучения.

🚀Откликнуться

#X5: Data engineer (Python Hadoop Spark)
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы с #python от 2 лет;
• Опыт с Hadoop, Hive, Spark;
• Знание #sql;
• Знание классических алгоритмов и структур данных;
• Опыт работы с docker;
• Умение пользоваться git'ом и работать в команде.

⚡️ Что делать:
• Писать пайплайны по работе с данными с использованием Airflow, Spark;
• Оптимизировать расчеты фичей для модели для выдерживания SLA при масштабировании продукта под большее количество магазинов;
• Настраивать мониторинги и алертинги качества данных и фичей с использованием Zabbix, Grafana;
• Писать unit тесты (pytest), тесты для различных участков #ML пайплайна, участвовать в код ревью.

🚀Откликнуться

#Мегафон: Data Scientist
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Уверенные знания алгоритмов #ML, принципов их работы, ключевых особенностей и ограничений;
• Отличное владение инструментами анализа данных, библиотеками машинного обучения;
• Наличие успешно завершенных проектов с использованием технологий анализа данных и машинного обучения;
• Знания в области AB-тестирования и статистики.

⚡️ Что делать:
• Участие во всех этапах жизненного цикла ML-продуктов – от бизнес-анализа до имплементации и поддержки готовых решений;
• Генерация гипотез, дизайн и проведение A/B тестов;
• Разработка моделей машинного обучения на основе табличных данных (классификация, регрессия, uplift);
• Написание production-ready кода для автоматизации офферинга;
• Оценка эффектов на бизнес-KPI как для существующих, так и для потенциальных решений.

🚀Откликнуться

#МТС: Senior Data Scientist [NUUM]
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Знания #python и #sql, а также опыт интеграции с Go сервисами;
• Опыт работы с #рексис для контента или поисковыми системами для маркетплейсов/классифайдов;
• Понимание чем look-a-like отличается от response и uplift;
• Опыт работы с A/B-тестами и анализа результатов экспериментов;
• Опыт работы с разными методами матричной факторизации для извлечения информации из истории просмотров, взаимодействие с видео и поиска;
• Умение строить текстовый эмбеддинги для разных типов контента, в том числе с использованием вспомогательной ручной и #ML-разметки.

⚡️ Что делать:
• Формулировать с продуктовой командой гипотезы улучшения рекомендаций;
• Совершенствовать с операционной командой и командой #CV существующую разметку;
• Перекладывать бизнес-задачи на язык математики и валидировать результаты через A/B тесты.

🚀Откликнуться

#Самокат: Data Scientist CV (Generative Design)
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Опыт работы в #DL направлении от 3 лет;
• Хорошие знания классических #ML моделей и DL;
• Решение image2image задач #CV, генерации изображений и видео с помощью GANs, Diffusion models.

⚡️ Что делать:
• Генерация контента (генерация фонов товаров и теней);
• Виртуальная примерка одежды / косметики / интерьеров / предметов мебели.
• И все это с помощью последних наработок в области генеративного CV.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет специалиста в компьютерном зрении, который будет использовать, проводить исследования и индустриально применять диффузионные модели и другие виды генеративных подходов для решения задач бизнеса.

🚀Откликнуться

#Точка: TeamLead Data Scientist
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Опыт лидирования команды дата-сайентистов, умеешь нанимать и растить людей;
• Умеешь договариваться с другими командами и переводит бизнес-требования в #ML-задачи;
• Опыт работы с #NLP: transformers, #LLM, NLU;
• Есть представление о методах и применении классического ML;
• Знаешь #python и ООП, есть опыт выведения моделей в прод.

⚡️ Что делать:
• Лидировать команду из 3–4 дата-сайентистов;
• Взаимодействовать с другими командами для улучшения процессов обслуживания клиентов;
• Разрабатывать и выводить в прод модели машинного обучения (преимущественно NLP) совместно с командой разработки, проводить А/В-тесты.

➡️ Кому подойдет:
Предстоит лидировать небольшую команду, которая внедряет и развивает ML в различных процессах обслуживания клиентов Точки. Идеальный кандидат самостоятельно может разрабатывать и внедрять ML-модели. Больше всего команда работает с NLP задачами, поэтому команда ожидает экспертизы в этой области. Но в команде бывают и задачи классического ML.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Руководитель NLP-команды в Алису
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Большой опыт в #NLP;
• Руководили #ML-командой;
• Разбираетесь в современных подходах к обучению #LLM и следите за новыми статьями.

⚡️ Что делать:
• Предстоит проводить SFT- и RL-эксперименты с обучением YandexGPT для улучшения Алисы, реализовывать #RAG для долгосрочной памяти, создавать LLM, способные выполнять цепочки function calling и поддерживать контекстный диалог;
• Руководить командой из четырёх ML-разработчиков и непосредственно отвечать за несколько продуктовых направлений, определять задачи, проводить code review и активно взаимодействовать со смежными командами;
• Нужно будет дистиллировать модели и оптимизировать архитектуры для работы на большом потоке реальных запросов пользователей.

➡️ Кому подойдет:
Команда занимается внедрением #LLM, которые улучшают текущие сценарии, выполняют сложные цепочки действий, поддерживают контекст и используют долгосрочную память

🚀Откликнуться

#Иннотех: Data Scientist
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Хорошие знания и опыт практического применения теорвера и матстата;
• Знание основных алгоритмов и методов #ML и анализа данных;
• Опыт разработки моделей на языках #python или R;
• Знание основного инструментария стэка Python: Jupyter, Pandas, Scikit-learn, Statsmodels или аналогов в R;
• Опыт работы с базами данных, владение #sql;
• Хорошие знания английского языка.

⚡️ Что делать:
• Разработка поведенческих моделей досрочного погашения срочных продуктов Банка и моделей динамики продуктов Банка;
• Разработка прогностических моделей эластичности спроса на банковские продукты;
• Разработка финансовых моделей для ценообразования продуктов Банка с учетом риска и анализа финансовой рентабельности продуктовых предложений Банка;
• Прикладной анализ данных и разработка моделей по другим направлениям для повышения эффективности бизнес-процессов, снижения затрат Банка и снижения рисков.

🚀Откликнуться

#ТБанк: ML-инженер рекламной платформы
#Гибрид / #Офис / #Удаленно

⚙️ Требования:
• Высшее техническое образование или вы студент последних курсов;
• Опыт работы в индустриальных #ML-проектах от 2 лет — включая этап доставки предсказаний и моделей до прода;
• Опыт в построении #рексис;
• Уверенно владеете ML и #DL;
• Умеете программировать на #python, знаете стандартные библиотеки и фреймворки — PyTorch, Tensorflow 2.0, Jax;
• Хорошо знаете #sql;
• Умеете работать с Git и Docker;
• Умеете работать в unix-подобных системах и с удаленными серверами;
• Будет плюсом опыт создания и поддержания CI/CD-пайплайнов, создания и настройки систем мониторинга качества модели, опыт работы с клиентами баз данных, Kafka, Airflow, опыт работы в AdTech-проектах или проектах по автоматизации маркетинга.

⚡️ Что делать:
• Ставить ML-задачи и определять подходящий стек ML-моделей, собирать и предобрабатывать датасеты для обучения моделей;
• Разрабатывать ML-модели c нуля, проводить эксперименты по повышению качества и сравнивать разные подходы;
• Участвовать в подготовке и проведении A/B-тестов;
• Внедрять модели в прод через обновляемые по расписанию витрины и их поддержку или написание API-микросервисов на K8s;
• Настраивать мониторинг качества модели и бизнес-метрик, проводить диагностику и поддерживать стабильность ML-pipelines;
• Читать статьи и разбирать новые подходы к персонализации рекламы.

🚀Откликнуться

#BestDoctor: Data Engineer
#Офис / #Гибрид / #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт написания и отладки ETL-процессов с использованием #python;
• Опыт работы с data стеком (pandas, numpy, sqlalchemy);
• Опыт написания #sql-скриптов;
• Знание основ Docker;
• Умение пользоваться git.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать, проводить ревью и тестировать ETL-скрипты;
• Обеспечивать стабильную работу #ML-моделей в production, писать API ML-моделей;
• Участвовать в процессе описания документации и автоматизации ML-пайплайнов.

🚀Откликнуться

#Wildberries: Data Scientist в команду логистики
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Структурное и системное мышление;
• Умение вести коммуникацию с бизнесом;
• Подтвержденный бизнес результат внедрения разработанных #ML алгоритмов;
• Умение применять на практике алгоритмы классического ML;
• Хорошее знание алгоритмов и структур данных;
• Уверенное владение классическим ML-стеком: Pandas, SKLearn, Numpy, Prophet, statsmodels, XGBoost/LightGBM/Catboost
• Опыт работы с базами данных #sql.

⚡️ Что делать:
• Прогнозировать нагрузку на логистику;
• Оценивать время в пути для товаров;
• Моделировать цены на перевозки.

➡️ Кому подойдет:
Команда логистики ищет Senior Data Scientist. Команда управляет процессом с момента сборки товара на складе до его получения клиентом. Предстоит заниматься оптимизацией работы логистики, для того чтобы товары всегда приезжали вовремя и даже быстрее.

🚀Откликнуться

#Авиасейлс: Product Analyst
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Опыт в продуктовой аналитике от 3 лет;
• Желание развивать и улучшать один из лучших продуктов на рынке тревел;
• Понимание основных продуктовых метрик, умение подбирать метрики для решения продуктовых задач;
• Продвинутое владение #sql;
• Понимание теорвера и матстата для дальнейшего применения в A/B тестировании;
• Умение обрабатывать данные и писать код на #python;
• Умение наглядно и просто визуализировать сложные данные;
• Интерес к решению задач с применением #ML.

⚡️ Что делать:
• Помогать команде формулировать и проверять гипотезы на всех этапах воронки;
• Разрабатывать удобные дашборды и мониторинги продуктовых метрик;
• Подбирать метрики и оценивать эффективность новых фичей продукта;
• Искать узкие места и точки роста продукта, анализировать, где плохо работает и почему;
• Оценивать и моделировать экономику продаж билетов и доп.услуг.

🚀Откликнуться

#Точка: MLOps-инженер\Python-разработчик
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Опыт разработки сервисов на #python от 3 лет;
• Есть опыт работы в качестве MLOps от 1 года;
• Есть опыт работы с разными элементами #ML-инфраструктуры: FeatureStore, ModelRegistry и др;
• Опыт работы с БД;
• Понимаешь специфику работы DS;
• Есть опыт развёртывания или поддержки К8s в проде.

⚡️ Что делать:
• Кастомизировать JupyterHub для работы в нескольких кластерах;
• Реализовать раздельное хранение секретов в коммунальных Airflow и JupyterHub;
• Разработать кастомный SSH прокси-сервера для работы с JupyterHub.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет MLOps-инженера, который будет развивать и поддерживать инфраструктуру для ML.

🚀Откликнуться

#Сбер: Computer Vision Engineer
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Знаком с принципами работы основных архитектур нейронных сетей для решения типовых задач: классификация, сегментация, детекция и оценка поз;
• Навык построения пайплайнов обучения и валидации моделей;
• Знаешь фреймворк для #DL PyTorch;
• Понимаешь принципы работы с MLOps-процессами и культурой проведения экспериментов;
• Давно пишешь на #python;
• Уверенный пользователь Linux.

⚡️ Что делать:
• Применять современные архитектуры
и решения в реальных задачах;
• Обучения моделей;
• Заниматься оптимизацией и развертыванием на различном оборудовании (включая недорогие одноплатные вычислители), написанием ПО для их эффективного исполнения и созданием высоконагруженных сервисов и умных устройств.

🚀Откликнуться

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

⚙️ Требования:
• Опыт работы в DS от 2х лет;
• Полный цикл обучения #ML моделей от подготовки данных до внедрения моделей в продакшн;
• Опыт решения задач #NLP;
• Знания математики, алгоритмов, структур данных, классического ML;
• Отличные знания #python и основных библиотек DS, навыки написания легко читаемого и поддерживаемого кода;
• Хорошее знание #sql и опыт работы с БД;
• Развитые soft skills;
• Английский язык для чтения научной литературы;
• Высшее техническое образование.

⚡️ Что делать:
• Развивать text2sql-бота (ответы на вопросы по данным с генерацией SQL);
• Разрабатывать и внедрять в продакшн моделей машинного обучения, в том числе генеративных технологий;
• Применять в бизнес-процессах SOTA #LLM;
• Работать в кросс-функциональной команде и взаимодействовать с другими участниками жизненного цикла моделей.

➡️ Кому подойдет:
Сейчас в команде 2 DS и она растет, люби ходить в офис в Москве. Команда в поиске опытного ML-инженера/дата-сайентиста, которому предстоит заниматься развитием чат-бота для принятия топ-руководством стратегических решений, влияющих на весь Самокат и Мегамаркет.

🚀Откликнуться

#Иннотех: Data Scientist
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт разработки большого проекта на Объектно-Ориентированном языке, предпочтительно на #python;
• Теорвер, случайные процессы, стохастический анализ, дифференциальные уравнения, численные методы;
• Знание основных алгоритмов и методов #ML и анализа данных;
• Знание основного инструментария стэка #python;
• Опыт работы с БД, владение языком запросов #sql;
• Опыт работы с git или другой системой контроля версий;
• Знание английского языка и коммуникационные навыки.

⚡️ Что делать:
• Реализации моделей генерации сценариев процентных кривых, обменного курса, финансовых индексов;
• Анализа исторических данных для построения теоретических моделей распределения финансовых индексов, котировок акций и обменного курса, калибровки таких моделей;
• Разработки корреляционной модели для построения зависимостей между отдельными индексами, котировками;
• Коммуникации с другими ролями как внутри команды, так и различными подразделениями, работающими в рамках одного проекта, в том числе с заказчиками.

🚀Откликнуться

#IVI: Дата-аналитик
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт разработки процессов трансформации данных с помощью dbt и airflow;
• Знакомство c superset или желание разбираться в незнакомых инструментах визуализации данных;
• Опыт работы в системе контроля версий типа git;
• Опыт дизайна, проведения и анализа результатов АБ-тестов;
• Знание статистических методов, используемых для анализа результатов АБ-тестов;
• Опыт принятия продуктовых решений на основании данных;
• Опыт презентаций результатов работы аналитика;
• Знакомство с основными аналитическими библиотеками #python;
• Опыт написания технической документации.

⚡️ Что делать:
• Заниматься сбором и формализацией требований;
• Собирать данные и проверять качество данных;
• Настраивать процессы трансформации данных;
• Заниматься визуализацией данных;
• Заниматься написанием документации.

🚀Откликнуться

#Мегафон: Team Lead Data analytics
#Офис #Мск

⚙️ Требования:
• Умение быстро искать ответы на основе данных на заданные и незаданные вопросы со стороны бизнеса;
• Отличное владение #sql, #python;
• Экспертиза в дизайне и проведении A/B тестов;
• Опыт работы с BI-инструментами;
• Умение планировать, управлять командой, презентовать результаты бизнесу, не бояться брать на себя ответственность и проактивно выдвигать инициативы;
• Опыт в работе с Data Science командами;
• 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:
• Настроить 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;
• Усилить 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;
• Выстроить 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

#Lamoda: Аналитик
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы на должности аналитика данных от 1 года;
• Высшее образование;
• Уверенные знания excel и google-таблицы;
• Владение #sql на хорошем уровне;
• Опыт работы с DWH;
• Опыт использования #python для анализа данных (библиотеки для анализа данных, визуализации данных, #ML);
• Хорошие аналитические способности, умение делать выводы и представлять их в понятном виде;
• Опыт визуализации данных в Power BI, или других BI системах.

⚡️ Что делать:
• Создание регулярных и разовых отчетов для департамента доставки;
• Проведение аналитики и исследований инициатив и процессов департамента;
• Написание запросов SQL для дальнейшей работы с выгрузками;
• Взаимодействие со смежными командами и заказчиками;
• Анализ эффективности мотивации сотрудников доставки и поддержка процесса расчета бонусов;
• Создание документации с описанием показателей, дашбордов, и процессов департамента доставки;
• Подготовка презентаций и аналитических записок.

🚀Откликнуться

#Сбер: NLP Engineer
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Отлично владеешь #python, #cpp и знаешь стандартные библиотеки;
• Знаком со стандартными моделями трансформеров и сможешь рассказать про их отличие и методы их обучения;
• Опыт работы с библиотекой для #DL PyTorch;
• Разбираешься в основных метриках оценки моделей для различных задач #NLP.

⚡️ Что делать:
• Занимается исследованием существующих и разработкой новых продуктов и решений в области блокчейна и технологий распределённого реестра.

🚀Откликнуться

#VK: ML Engineer в команду Ленты
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Спб

⚙️ Требования:
• Опыт работы на должностях, связанных с Big Data и #ML-инженерией, от трёх лет;
• Знаете #java/#scala и #python;
• Опыт работы с продуктами стека Big Data (Hadoop, Spark);
• Опыт работы с инструментами потоковой обработки данных;
• Алгоритмы классического #ML и основы матстата;
• Понимание принципов работы и подходы к построению #рексис.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать новые и совершенствовать существующие рекомендательные модели в ленте неподписного контента, адаптировать рекомендации к интересам пользователя в реальном времени, увеличивать разнообразие рекомендаций;
• Реализовывать батчевые и стриминговые пайплайны для сбора признаков, обработки данных и инференса моделей в продакшене;
• Обрабатывать и анализировать большие данные, выдвигать гипотезы;
• Проводить А/В-эксперименты, выполнять их статистическую оценку.

➡️ Кому подойдет:
ML-команда ищет эксперта, который будет участвовать в разработке сервисов ленты рекомендаций.

🚀Откликнуться