#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

#Beeline: Data Analyst
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Хорошее знание #sql и умение копаться в источниках, опыт работы с инструментами экосистемы Hadoop (hive, spark) или готовность их быстро освоить;
• Высшее образование в области экономики, маркетинга, математики;
• Понимание принципов построения таблиц в хранилищах данных, опыт формирования таблиц данных на Oracle, Hive;
• Опыт в создании отчетности в BI системах;
• Аналитический склад ума, внимание к деталям, умение работать с большими объемами данных.

⚡️ Что делать:
• Проводить детальное исследование динамики KPI B2B с целью формирования гипотез, направленных на повышение эффективности;
• Исследовать текущие объекты хранилища и формировать требования к доработке целевых объектов аналитического слоя хранилища данных;
• Внедрять новые метрики и решения в части разработки методологии, формирования ключевых выводов и моделирования;
• Внедрять инструменты детальной отчетности (Qlik);
• Проектировать, разрабатывать и внедрять методологии, необходимые для расчета и прогнозирования на базе математических моделей с использованием #ML;
• Готовить отчетные материалы для руководства;
• Формировать матпрогнозы для оценки будущих инициатив, прогнозировать влияние на основные метрики;
• Взаимодействовать с владельцами продуктов и сегментов для выявления зон роста по аналитическим инструментам.

🚀Откликнуться

#МТС: Data Engineer [RecSys Platform] Big Data
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Коммерческий опыт работы Data Engineer от 2 лет;
• Хорошее знание #python и #sql;
• Коммерческий опыт со Spark (работа с большими объемами данных);
• Опыт работы с любым оркестратором (желательно Airflow);
• Опыт работы с экосистемой Hadoop;
• Опыт работы с реляционными Базами Данных (например Postgres, Oracle, MySQL);
• Понимание #ML, опыт работы в команде с DS;
• Желателен опыт работы с MPP-базами данных (Teradata/Greenplum).

⚡️ Что делать:
• Строить витрины данных;
• Оптимизировать пайплайны формирования витрин данных;
• Развивать процессы мониторинга и проверки качества данных (DQ);
• Строить интеграции с внешними источниками данных.

🚀Откликнуться

#ИТМО: Middle AI Researcher
#Офис / #Гибрид /#Удаленно
#Спб

⚙️ Требования:
• Опыт работы в области Data Science 1.5 года и выше;
• Высшее техническое образование;
• Пишете понятный и воспроизводимый код на #python;
• Хорошая матподготовка, структуры данных и алгоритмы;
• Понимание алгоритмов #ML;
• Глубокие практические знания фреймворка PyTorch;
• Базовые алгоритмы и модели для обработки текстов (BERT, GPT и т.п.) и опыт работы с популярными библиотеками (nltk / gensim / spacy / deeppavlov / hugging face);
• Желание развиваться в области генеративного ИИ.

⚡️ Что делать:
• Проведение экспериментальных исследований в области разработки цифровых ассистентов, включая промпт-инжиниринг и дообучение моделей #LLM;
• Улучшение текущих наработок по одному из существующих треков – #RAG, аспектная суммаризация и аналитика, text2sql, предобработка и векторизация документов и др.;
• Участие в автоматизации оценки качества работы моделей LLM;
• Предложение новых гипотез для проверки, активное взаимодействие с командой.

➡️ Кому подойдет:
В команду лаборатории "ИИ в промышленности" нужен специалист по генеративному AI с фокусом на работу с LLM.

🚀Откликнуться

#МТС: Стажер Аналитик
МТС FIX (Big Data)
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Уверенное знание #sql;
• Знание теории Баз Данных;
• Знание #python;
• Знание технического английского;
• Общее представление об ООП.

⚡️ Что делать:
• Проектировать и разрабатывать решения интеграции данных, витрин и кубов финансовой и управленческой отчетности;
• Разрабатывать процедуры загрузки и трансформации данных с использованием инструментария и стека технологий DWH и BigData;
• Прорабатывать технологии и создавать собственные инструменты по интеграции данных;
• Анализировать существующие процессы и объекты, а так же разрабатывать новые базы данных;
• Готовить аналитику по производительности. Выносить предложения для оптимизации и настраивать производительность разрабатываемых приложений;
• Переводить разработанные приложения в промышленную эксплуатацию;
• Вести базы знаний по эксплуатируемым приложениям и разрабатываемому функционалу.

🚀Откликнуться

#Точка: Data Scientist (Небанковские сервисы)
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Знаешь #python, умеешь обрабатывать данные с помощью pandas, NumPy и Plotly;
• Есть опыт работы с #sql;
• Есть опыт работы с методами #ML и основными инструментами data-science: Scikit-learn, XGBoost, CatBoost;
• Разбираешься в матстате, теорвере и знаешь, как проводить A/B тестирования.

⚡️ Что делать:
• Строить систему генерации сайтов, модели рекомендации продуктов, генерации рекламных объявлений и скоринга конверсионности сайтов;
• Заниматься детекцией дефектов на документах.

🚀Откликнуться

#BestDoctor: Data Quality Specialist
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в области анализа данных — от 2-х лет;
• Отлично владеешь #sql: сложные запросы, cte, оконные функции;
• Опыт обработки данных в #python: Pandas, Spark, Great Expectations.

⚡️ Что делать:
• Напрямую взаимодействовать с Head’ом направления Data Quality;
• Тесно взаимодействовать с архитектором (построение модели данных, сбор и накопление);
• Исследовать проблемы с данными (корректность, полнота);
• Решать задачи по метчингу и обогащению данных;
• Взаимодействовать с бизнесом и выявлять критичные данные;
• Создавать алгоритмы которые ищут проблемы до инцидента;
• Внедрять #ML алгоритмы для поиска данных.

🚀Откликнуться

#Озон: Senior data scientist, Маркетплейс, Доставка
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в #ML и DS проектах от 3 лет;
• Опыт решения задач прогнозирования #TimeSeries;
• Умение писать на #python;
• Умение работать с данными на PySpark, #sql или Pandas;
• Знание и понимание классических ML алгоритмов.

⚡️ Что делать:
• Проводить эксперименты с целью улучшения качества прогноза;
• Оптимизировать пайплайны подготовки фичей;
• Анализировать данные по продажам разных групп товаров для генерации идей улучшения прогноза;
• Писать код для релиза новых моделей.

➡️ Кому подойдет:
Сейчас перед командой стоят задачи улучшения качества прогноза в целом за счет добавления новых признаков или экспериментов с новыми подходами и увеличения покрытия прогнозируемых товаров.

🚀Откликнуться

#Wildberries: Team Lead Product Analytics
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• От 3х лет опыта в анализе данных и уверенное знание матстат и теорвера;
• Опыт управления командой аналитики;
• Опыт в A/B тестировании, интерпретации результатов и улучшении подходов к оценке А/В тестов;
• Знание #sql и знание #python для анализа данных;
• Опыт работы с реляционными базами данных.

⚡️ Что делать:
• Улучшать существующие процессы и инструменты для эффективной работы команды;
• Развивать и мотивировать подчиненных;
• Продвигать data-driven культуру при принятии продуктовых решений;
• Строить системы метрик в продукте;
• Принимать участие в оценке потенциального влияния продуктовых гипотез, помогать находить самые приоритетные из них;
• Помогать команде в генерации гипотез и развивать культуру A/B;
• Быть активным участником в выстраивании общих процессов, связанных с аналитикой: найм, развитие и тд.;
• Развитие документации;
• Презентация результатов топ-менеджменту.

🚀Откликнуться

#Geoscan: ML/Data engineer
#Офис #Спб

⚙️ Требования:
• Опыт (от 3 лет) коммерческой разработки ПО с функциями обработки данных;
• Знание линалгебры и евклидовой геометрии;
• Знание алгоритмов обработки и анализа данных и умение применить их;
• Опыт работы с #ML-библиотеками: TensorFlow, Caffe, Keras, PyTorch;
• Успешно разрабатывали веб-сервисы на #python (flask, fastapi, aiohttp);
• Программируете на каком-либо еще языке (#cpp, #java, #golang, #rust);
• Опыт адаптации алгоритмов под GPU (CUDA, OpenCL);
• Желание работать в команде (включая менторство в качестве ментора) и ориентированы на достижение высоких командных результатов.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать алгоритмы обработки данных дистанционного зондирования Земли;
• Продуктизировать алгоритмы в виде облачных сервисов, плагинов к геоинформационным системам и независимых приложений;
• Настраивать пайплайны обучения моделей и обработки данных.

➡️ Кому подойдет:
За последний год у компании появилось много новых проектов, требующих вторичной обработки изображений, снятых беспилотниками, поэтому сейчас Geoscan активно ищет специалиста по обработке данных и машинному обучению в отдел разработки наземного ПО.

🚀Откликнуться

#Иннополис: Middle/Senior разработчик систем обработки естественного языка (NLP, ML/Data Scientist)
#Офис #Казань

⚙️ Требования:
• Уверенное знание алгоритмов #NLP, #ML и их математических основ;
• Уверенное знание языка и библиотек #python;
• Уверенное знание PyTorch/Tensorflow/Keras;
• Для Senior опыт управления командой;
• Опыт разработки моделей #DL.

⚡️ Что делать:
• Разработка моделей машинного обучения для решения задач по обработке естественного языка;
• Оптимизация разработанных моделей;
• Выбор оптимального тех. решения для решения задачи – понимание соотношения ресурсы/качество и в каких случаях чем можно пожертвовать;
• Разработка конвейеров обучения моделей машинного обучения;
• Деплой в различных средах – облако/закрытый контур;
• Помощь в документирование проделанной работы и в написании ТЗ.

🚀Откликнуться