#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

#Naumen: Python-разработчик / ML-инженер в Naumen Erudite
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Спб

⚙️ Требования:
• Опыт коммерческой разработки на #python от 3 лет;
• #NLP/NLU;
• Базовая математика, матстат;
• Знание библиотек для работы с данными Scikit-learn, Pandas, Numpy;
• Опыт решения аналогичных задач в области естественного языка;
• Технический английский.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать прототипы для решения NLP задач;
• Генерировать гипотезы для улучшения текущих алгоритмов;
• Структурировать работу с данными, автоматизировать эксперименты с моделями, аналитически исследовать данные;
• Решать задач NLU с помощью #ML-методов на реальных данных;
• Дорабатывать и улучшать качество работы имеющихся ML-моделей;
• Интегрировать ML-алгоритмы с продуктовой частью системы;
• Адаптировать алгоритмы для работы в условиях production;
• Реализовывать новый функционал back-end сервисов.

➡️ Кому подойдет:
Naumen ищеn Python-разработчика / ML-инженера в продукт Naumen Erudite, диалоговая AI платформа.

🚀Откликнуться

#BIATechnologies: Data Scientist (Deep Learning for Demand Forecast)
#Офис / #Гибрид
#Спб

⚙️ Требования:
• Знание архитектур глубоких нейронных сетей;
• Знание методов и принципов #ML;
• Опыт применения глубоких нейронных сетей для работы с #TimeSeries или табличными данными;
• Опыт прогнозирования спроса методами машинного обучения;
• Опыт внедрения или поддержки разработанных моделей в продуктовой среде;
• Понимание специфики временных рядов и прогнозирования спроса.

⚡️ Что делать:
• Применение глубокого обучения для прогнозирования спроса на услуги компании;
• Эластичность спроса по цене и ценам конкурентов, влияние промо-акций, эффекты гало и каннибализации;
• Работа с большим количеством временных рядов и разреженным спросом.

➡️ Кому подойдет:
В связи с расширением Департамента математической оптимизации и моделирования команда в поисках специалиста на позицию Data Scientist (Senior), способного применять методы глубокого обучения для прогнозирования временных рядов.

🚀Откликнуться

#JustAI: Senior ML Research Engineer (NLP)
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Спб

⚙️ Требования:
• Высшее техническое образование;
• Опыт от 3-х лет в области #NLP;
• Отличное понимание современных архитектур нейронных сетей, Seq2Seq, трансформеры, BERT, RoBERTa, GPT, T5 и т.п.;
• Опыт в fine-tuning-е моделей для векторизации текста, адаптация модели под нужный язык/домен;
• Опыт в fine-tuning-е #LLM с помощью peft (LoRA, QLoRa, P-tuning итд);
• Опыт в программирование на #python от 3-х лет;
• Опыт работы с Docker;
• Опыт доведения моделей до продакшна;
• Глубокое понимание PyTorch: сможете при необходимости быстро провести эксперименты, править архитектуру и разобраться в коде коллег.

⚡️ Что делать:
• Участвовать в развитии NLP направления компании: следить за новостями современного NLP, сопоставлять с потребностями бизнеса, генерировать идеи и отвечать за их выполнение;
• Развивать #RAG сервис с помощью LlamaIndex и кастомных модификаций;
• Проводить исследования для развития наших продуктов LLM стрима и участвовать во внедрении результатов в продукты вместе с командами разработки;
• Менторить младших сотрудников.

➡️ Кому подойдет:
Just AI в поисках увлеченных профессионалов, которые не только круто кодят, но и понимают все возможности и ограничений современного AI.

🚀Откликнуться

#Сбер: Middle Data Scientist (команда Клиентского опыта)
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Не менее 1.5 лет работы в качестве Data Scientist;
• Отличное понимание #ML;
• Продвинутые знания #sql, опыт работы с Pyspark, Greenplum;
• Отличное знание #python;
• Понимание и опыт АB-тестирования;
• Высшее техническое образование.

⚡️ Что делать:
• Построение ML моделей (включая SOTA) на основе различных данных: #NLP, GEO, графовые данные, петайбайты последовательностей событий;
• Совместно с командой MLE вывод моделей в ПРОМ контур, поддержание модели в актуальном состоянии;
• Участие в исследовании новых данных, формировании сильных переменных, а также участие в развитии Feature Store команды. Формирование эмбеддингов на основе различных данных для улучшения текущих моделей;
• Выдвигать data-driven гипотезы/предложения для запуска новых механик, а также поиск инсайтов в данных.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist, Маркетплейс, Контент и товары
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Знание #python и опыт разработки на нем;
• Знаете алгоритмы и структуры данных уровня LeetCode Medium;
• Отлично знаете классический #ML и #DL;
• Работали с #NLP, #CV и интересуетесь NLP;
• Имеете опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта;
• Работали с большей частью нашего стека.

⚡️ Что делать:
• Разработка и обучение моделей машинного обучения для задач компьютерного зрения и NLP;
• Анализ и обработка данных;
• Работа с PyTorch;
• Участие в R&D проектах;
• Тестирование и оптимизация моделей;
• Поддержка существующих моделей.

➡️ Кому подойдет:
Команде нужен кандидат, который уже имеет опыт работы с PyTorch и готов развиваться в этой области.

🚀Откликнуться

#ВТБ: Data Scientist Управления модельных рисков и валидации
#Офис #Спб

⚙️ Требования:
• Высшее техническое образование;
• Опыт работы в сфере анализа данных;
• Знание статистики и методов матмоделирования;
• Владение специализированными средствами обработки и анализа данных #python, #sql;
• Понимание основ экономики и финансов.

⚡️ Что делать:
• Сбор данных, необходимых для валидации моделей;
• Анализ качества данных;
• Проведение количественного и качественного анализа моделей;
• Подготовка отчетов по результатам проведенных работ;
• Подготовка заключений и рекомендаций по результатам валидации в адрес других подразделений;
• Согласование заключений и рекомендаций с другими подразделениями;
• Развитие методологии валидации, консультирование других сотрудников;
• Повышение степени автоматизации и эффективности работы в рамках своих задач.

🚀Откликнуться

#VK: Machine Learning Engineer в VK Знакомства
#Офис / #Гибрид
#Спб

⚙️ Требования:
• Хорошая математическая и алгоритмическая подготовка;
• Знание методов #ML и умение их использовать;
• Опыт работы с #рексис или интересуетесь ими;
• Уверенное владение #python, #java или #scala, а также любым диалектом #sql.

⚡️ Что делать:
• Математически формулировать бизнес-задачи;
• Работать с огромными объёмами данных;
• Создавать гипотезы по улучшению сервиса, проверять их работоспособность в офлайне и внедрять в продакшен;
• Проводить A/B-тесты и анализировать результаты экспериментов.

➡️ Кому подойдет:
Команда в поисках ML-специалиста, которому интересно работать с продвинутыми методами матричной факторизации для извлечения информации из истории просмотров и поиска, применять современные модели #NLP и #CV, методы reinforcement learning, SNA-техники для анализа социального графа, разработки Big Data и аналитику поверх стека Apache Spark.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Аналитик операционной эффективности в Лавку
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Работали в сфере анализа данных;
• Активно используете в работе #python и #sql;
• Применяли в работе BI-инструменты;
• Видите за числами физический смысл и способны находить причины явлений;
• Умеете аргументированно и доступно отстаивать собственную точку зрения и слышать чужие;
• Умеете презентовать результаты своей работы коллегам и заказчикам.

⚡️ Что делать:
• Участие в развитии операционных процессов;
• Развитие системы операционной отчётности и метрик;
• Исследовательские задачи и A/B-эксперименты.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет аналитика, который усилит направление операционной аналитики. Ваша зона ответственности будет непосредственно связана с аналитикой и развитием операционных процессов Лавки.

🚀Откликнуться

#Самокат: Senior Data Analyst (DS проекты)
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Опыт работы с базами данных и Hadoop в DS проектах не менее 3 лет;
• Хорошие знания #sql, Spark, #python, Hadoop, Python DA;
• Навык подготовка данных со спецификой обработки для DS проектов;
• Опыт проведения АБ-тестов;
• Опыт работы с Gitlab, Jira, Confluence;
• Желание участвовать в полном цикле проекта.

⚡️ Что делать:
• Генерация гипотез по применению данных в рамках DS проекта;
• Оценка качества данных вместе с DS;
• Базовая аналитика данных вместе с DS;
• Построение BaseLine моделей;
• Создание витрин для нужд DS;
• Совместное написание/оптимизация запросов;
• Настраивание мониторинга/логирования;
• Помощь в планировании и проведении пилотов DS.

➡️ Кому подойдет:
Сейчас команда в поиске Senior Data Analyst в группу DS внепродуктовых проектов и усиления ключевых инициатив​​​​​​​.

🚀Откликнуться

#ЗолотоеЯблоко: Продуктовый аналитик
#Офис #Екб

⚙️ Требования:
• Опыт работы в аналогичной должности от 2 лет;
• Иметь опыт расчетов и запуск А/Б тестов;
• Хорошее знание #sql и #python;
• Знать BI-инструмент для построение дашбордов.

⚡️ Что делать:
• Анализ данных о поведении пользователей;
• Создание, поддержка и обновление дашбордов с продуктовыми метриками;
• Сопровождение запусков новых фич с аналитической стороны, участие в выборе метрик для них, сбор данных.

➡️ Кому подойдет:
В отделе аналитики команда сотрудников занимается веб-аналитикой, анализом действий пользователей, чтобы улучшать работу интернет-магазина​​​​​​​.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML-разработчик в Поиск
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Хотите заниматься аналитикой и #ML;
• Умеете делать выводы на основе данных;
• Знаете и применяли методы анализа данных и ML;
• Решали прикладные задачи с помощью #DL;
• Писали на #python и #cpp.

⚡️ Что делать:
• Улучшить некоторую компоненту Поиска;
• Сделать хорошее ранжирование на новостных запросах в новой стране.

➡️ Кому подойдет:
Команда фокусируется на задачах, где нужно подобрать конкретное решение для специфического среза запросов или «вылечить» компоненту поиска, которая не соответствует продуктовой логике.
Сейчас перед командой стоит задача сделать качественный международный поиск и запуститься в новой стране

🚀Откликнуться

#Теле2: Аналитик по оценке эффективности каналов продаж
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Высшее образование.
• Уверенное знание #sql, #python;
• Аналитические навыки;
• Уверенное пользование Excel, работа с базами данных;
• Опыт работы с большим объемом информации;
• Опыт подготовки аналитических отчётов.

⚡️ Что делать:
• Развивать и поддерживать витрину данных по маржинальности и unit экономике продаж;
• Формировать дашборды по торговым условиям дилеров, для ежемесячных процессов по оценке эффективности розницы;
• Проводить анализ маржинальности торговых точек и экономики дилеров для выплаты по мотивационным программам дилерам;
• Отрабатывать Ad-hoc запросы, касающиеся изменений в аналитике маржинальности;
• Коммуницировать с направлением data аналитики, бизнесом и отчетностью для автоматизации необходимых данных.

➡️ Кому подойдет:
В команду службы бюджетирования и аналитики продаж и сервиса нужен аналитик, который будет отвечать за автоматизации отчетности.

🚀Откликнуться