#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

#JustAI: Python developer (ML-сервисы)
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Спб

⚙️ Требования:
• Опыт профессиональной разработки на #python от 3-х лет в контексте разработки #ML-сервисов;
• Опыт работы с фреймворком PyTorch;
• Опыт работы с одной из библиотек: ONNX, TensorRT, ONNX Runtime;
• Понимание принципов построения и развертывания высоконагруженных сервисов с #DL-моделями.

⚡️ Что делать:
• Улучшение текущей архитектуры решения в контексте автоматического обучения DL-моделей на данных пользователей, а также версионирования и инференса кастомных моделей в высоконагруженной системе;
• Поддержка передачи кода и моделей в прод;
• Настройка CI, участие в code review компонент, создаваемых DS-командой;
• Проведение работ по оптимизации инференса DL-моделей;
• Работа с системами версионирования данных, улучшение воспроизводимости экспериментов и обратной совместимости версий кода и DL-моделей.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет опытного Python-разработчика имеющего опыт работы с ML и MLOps. Вам придётся много работать с современными ML-моделями реализующими задачи NLU, ASR, TTS, интегрировать #LLM модели.

🚀Откликнуться

#Сбер: Data Scientist в команду ММБ
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы с #python и знание основных библиотек для анализа данных;
• Понимание основных методов статистики и алгоритмов #ML;
• Знание #sql для работы с базами данных;
• Желание и интерес к обучению новым методам и технологиям в области Data Science.

⚡️ Что делать:
• Участие в разработке и реализации алгоритмов и моделей машинного обучения для анализа данных;
• Сбор, очистка, подготовка и визуализация данных;
• Анализ полученных данных, выявление закономерностей и корреляций;
• Разработка и реализация статистических моделей и алгоритмов прогнозирования и оптимизации процессов;
• Поддержка команды в других задачах, связанных с анализом данных.

➡️ Кому подойдет:
Сбер ищет Data Scientist специалиста в команду Малого и Микро-бизнеса, который будет помогать внедрять ИИ-решения во многие бизнес-процессы направления.

🚀Откликнуться

#Wildberries: Senior ML Engineer
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Более 5 лет опыта в разработке программного обеспечения, крупномасштабных данных и конвейерах #ML;
• Опыт программирования на #go или #python;
• Опыт работы в качестве наставника, техруководителя или руководителя инженерной команды;
• Более 5 лет профессионального опыта разработки ПО по крайней мере на одном языке программирования;
• Более 5 лет опыта ведущего проектирования или архитектуры новых и существующих систем;
• Более 5 лет полного жизненного цикла разработки;
• Степень магистра в области компьютерных наук или эквивалент;
• Знание #DL, #NLP, поиска и современных методов машинного обучения;
• Опыт проведения A/B-тестов в производственных условиях;
• Опыт разработки аналитики, отчетов, инсайтов и рекомендаций по производственным данным.

⚡️ Что делать:
• Возглавлять все наши усилия в понимании запросов, семантического согласования, ранжирования по релевантности, идентификации языка, машинного перевода;
• Разрабатывать решения для поиска с высокой точностью, высокой скоростью отзыва и низкой задержкой. Данные решения будут работать на всех языках, которые поддерживает Wildberries, и будут использоваться во всех локалях Wildberries по всему миру;
• Разрабатывать масштабируемые научные и инженерные решения, которые успешно работают на производстве;
• Работать с лидерами над разработкой стратегического видения и долгосрочных планов по улучшению поиска по всему миру.

🚀Откликнуться

#BIATechnologies: Data Scientist (Computer Vision)
#Офис / #Гибрид
#Спб

⚙️ Требования:
• Законченное высшее техническое образование;
• 2-3 реализованных продуктовых решения с использованием #CV;
• Умение решать задачи классификации, детектирования и сегментации как классическими методами CV, так и с использованием нейронных сете;
• Понимание областей применения различных архитектур нейронных сетей.

⚡️ Что делать:
• Разработка и улучшение алгоритмов компьютерного зрения;
• Полный цикл внедрения модели от разработки прототипа до промышленного внедрения;
• Обнаружение нарушений в технологических процессах;
• Классификация объектов по изображениям, поиск дубликатов;
• Изучение актуальных статей на тему CV, анализ на применимость применимость к решению задач компании.

➡️ Кому подойдет:
В связи с расширением портфеля задач команда в поиске Computer Vision Engineer в Департамент разработки и внедрения систем искусственного интеллекта.

🚀Откликнуться

#Профи: Продуктовый аналитик
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Опыт продуктовой аналитики от трёх лет;
• Глубокое понимание статистики и фреймворков проведения экспериментов: потенциальные подводные камни, актуальные экспериментальные методологии и т.д.;
• Уверенное владение #sql, #python;
• Умение объяснять сложные вещи простыми словами. Сможешь презентовать результаты работы команде или всей компании. Здорово, если есть желание делиться опытом на конференциях или внутренних митапах.

⚡️ Что делать:
• Улучшать нашу точность в понимании потребностей специалистов и отображении подходящих заказов в ленте;
• Помогать улучшать целевые метрики команды;
• Валидировать убеждения и помогать с гипотезами для роста в матчинге и поиске.

🚀Откликнуться

#ТБанк: ML-исследователь в Центр технологий искусственного интеллекта
#Офис / #Гибрид / #Удаленно

⚙️ Требования:
• У вас есть опыт в RnD: обучали модели в промышленном масштабе, имеете крепкий опыт в PyTorch и распределенном обучении;
• Разбираетесь в принципах работы современных алгоритмов #ML;
• Знаете теорию в сфере математики, прикладной статистики, алгоритмов и структур данных;
• Готовы учиться писать научные статьи.

⚡️ Что делать:
• Постоянно находиться в поиске новых идей для статей;
• Генерировать идеи, проверять их экспериментально и доносить результат до команды;
• Участвовать во всем жизненном цикле статьи: от написания текста на основе успешных экспериментов вместе с командой, до выступлений на конференциях и митапах с рассказом о результате;
• Оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны;
• Улучшать общую инфраструктуру исследований.

🚀Откликнуться

#Wildberries: Lead ML Engineer в команду WMS Электросталь
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Опыт разработки полного цикла #ML решений;
• Глубокое понимание одного или нескольких “неклаcсических” методов ML;
• Уверенные знания алгоритмов и структур данных, прикладной статистики и мат. анализа;
• Опыт в data science от 3-х лет;
• Уверенное знание #python и библиотек;
• #sql, Spark, Git, Docker, K8s, AirFLow, Linux, Prometheus, Grafana;
• Будет плюсом: опыт с Hadoop/PySpark и опыт разработки на #go.

⚡️ Что делать:
• Развитие и управление DS-командой, взаимодействие с командой продукта;
• Разработка архитектуры ML пайплайна на основе бизнес-требований;
• Обучение ML моделей;
• Улучшение качества текущих моделей и бизнес-метрик решений;
• Анализ результатов, метрик и формулировка гипотез по улучшению моделей;
• Выкатка моделей в Production и проведение A/B тестов.

➡️ Кому подойдет:
В команде разработчики делают складские процессы эффективнее, автоматизируют и поднимают качество принятия решений.

🚀Откликнуться

#Сбер: Data Scientist
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы с #LLM;
• Понимание принципов и основ обучения языковых моделей;
• Понимание основ работы индексации и поисковых решений;
• Понимание алгоритмов улучшения качества поисковой выдачи;
• Навыки программирования на #python.

⚡️ Что делать:
• Генерировать новые гипотезы и идеи по улучшению работы AI-ассистента;
• Тестировать гипотезы и проводить эксперименты;
• Использовать и обучать модели, например, модель классификации поисковых запросов;
• Заниматься промт-инжинирингом.

➡️ Кому подойдет:
Команда Sberspace ищет талантливого Data Scientist для работы над проектом по созданию поискового AI-ассистента, который поможет разработчикам, владельцам продуктов и другим специалистам в области разработки программного обеспечения в Сбере.

🚀Откликнуться

#2GIS: Data Scientist в команду RecSys
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Опыт полного цикла решения #ML-задач: от аналитики до вывода моделей в production (от 3-х лет);
• Отличные знания #python, #sql, классического ML-стека и соответствующих ему библиотек;
• Владение одним из #DL фреймворков (torch/tensorflow/keras);
• Глубокое понимание #рексис: подходы, типичные проблемы, метрики, А\Б тестирование;
• Опыт написания Unit-тестов, разработки архитектуры и Code Review;
• Опыт работы с инструментами разработки и CI/CD — Git, Jenkins, GitLab, Jira.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать новые и усовершенствовать существующие рекомендательные модели;
• Участвовать во всех этапах жизненного цикла ML-продуктов – от бизнес-анализа до имплементации и поддержки готовых решений;
• Обрабатывать и анализировать большие данные;
• Проводить А/В-эксперименты и их статистическую оценку.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Data scientist в команду информационной безопасности
#Офис / #Гибрид
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Обучали #ML-модели и внедряли их в продакшен;
• Умеете формулировать задачи в терминах ML, понимаете, как измерить результат, знакомы с разными алгоритмами и можете выбрать подходящий;
• Заботитесь о высоком качестве конечного продукта;
• Готовы погружаться в новые технологии;
• Самостоятельны, хотите браться за новые задачи, для которых нет готового решения.

⚡️ Что делать:
• Создавать решения на базе методов машинного обучения и анализа данных; • Генерировать и проверять гипотезы, разрабатывать методы оценки и контроля качества решений;
• Совершенствовать методы сбора и обработки обучающих данных;
• Внедрять аналитические решения в продукты и процессы ИБ, участвовать в проработке архитектуры применения моделей и взаимодействовать с командой разработки;
• Исследовать актуальные вызовы информационной безопасности на предмет применения ML и анализа данных, оценивать возможный эффект.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет опытного аналитика-разработчика. Кандидата ждут различные задачи в области информационной безопасности: выявление аномалий в поведении пользователей и хостов, детектирование атак в реальном времени, автоматическое реагирование на инциденты и решение заявок на доступы, генерация подсказок для аналитиков ИБ.

🚀Откликнуться

#Beeline: Data Engineer (Smart CAPEX)
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в роли Data Engineer от 1-2 лет;
• Отличное владение #scala или #python;
• Знание #sql на уровне написания сложных запросов;
• Понимание архитектуры Apache Spark, опыт по анализу и оптимизации обработки данных на Spark;
• Опыт работы с Hadoop от 1 года;
• Готовность общаться с бизнесом и отвечать end-to-end за задачу.

⚡️ Что делать:
• Проектировать и разрабатывать загрузчики данных;
• Разрабатывать новые витрины данных и модифицировать уже имеющиеся;
• Создавать надежные, понятные, хорошо описанные и ценные для принятия бизнес-решений источники данных;
• Самостоятельно собирать и анализировать данные;
• Участвовать во внедрении моделей принятия бизнес-решений.

🚀Откликнуться

#Сбер: Data Analyst
#Офис #Екб

⚙️ Требования:
• Уверенное знание #sql, #python;
• Опыт в области бизнес-анализа и/или построения отчетности.

⚡️ Что делать:
• Разработка кампаний продаж на стеке Python и Greenplum;
• Написание и оптимизация SQL запросов;
• Продуктовая аналитика, проведение A/B тестов;
• Подведение итогов запущенных кампаний продаж, анализ эффективности;
• Поиск и проверка инсайтов по продажам.

➡️ Кому подойдет:
Команда Сбера в поиске Data Analyst'a по направлению лидогенерации банковских продуктов, небанковских сервисов и продуктов Экосистемы.

🚀Откликнуться

#VK: Data Engineer в команду поисковой базы
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Отличное знание Java Core (Java 8 SE);
• Знание алгоритмов и структур данных;
• Опыт работы с #python;
• Умение работать в терминале, bash, git;
• Азы теорвера;
• Опыт работы с Hadoop, Spark, NoSQL-бд (HBase или Cassandra).

⚡️ Что делать:
• Разработка систем анализа и ранжирования больших данных на основе результатов обкачки, логов и прочих фичей;
• Поддержка текущих подобных компонент.

➡️ Кому подойдет:
Команда, используя алгоритмы искусственного интеллекта, участвует в решениях самых разных продуктовых задач в разных уголках компании - от рекомендательных систем видео ВКонтакте до ранжирования поисковой выдачи в магазине приложений.

🚀Откликнуться

#BIATechnologies: Data Scientist
#Офис / #Гибрид
#Спб

⚙️ Требования:
• Знание #NLP стека от tf-idf до #LLM/Transformers;
• Уверенное владение #python и основными #ML-фреймворками;
• Опыт работы с #рексис;
• Опыт работы с высоконагруженными системами с машинным обучением.

⚡️ Что делать:
• Разработка и внедрение алгоритмов классического машинного обучения и #DL для повышения эффективности бизнеса;
• Применение SOTA-решений в генеративном дизайне и LLM;
• Разработка текстовых чат-ботов;
• Внедрение моделей в промышленную среду.

➡️ Кому подойдет:
Команда работает над проектом для крупнейшего логистического партнера - разработка микро-сервисного продукта на базе искусственного интеллекта для анализа информационного поля с целью выявления бизнес возможностей посредством разработки и внедрения ML и NLP моделей.

🚀Откликнуться

#ЗолотоеЯблоко: Аналитик данных
#Офис #Екб

⚙️ Требования:
• Релевантный опыт от 2-х лет;
• Знание #sql;
• Опыт расчетов и запуск А/Б тестов.

⚡️ 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.

🚀Откликнуться

#LSR: Дата-Инженер
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Профильное высшее образование;
• Уверенные знания #python;
• Опыт работы с брокерами сообщений Kafka/RabbitMQ;
• Отличное знание #sql;
• Понимание принципов REST API и умение работать по протоколу HTTP(S).

⚡️ Что делать:
• Работа с многочисленными источниками данных;
• Способность работать с нейронными сетями;
• Построение real-time event striming потоков Kafka to Clickhouse;
• Ведением документации;
• Проектированием и разработкой DWH; • Построение различных по сложности ETL и data ingestion пайплайнов;
• Настройка инструментария для аналитики Python, SQL Clickhouse, Airflow, REST API, Kafka, знание принципов архитектурного построения DWH.

🚀Откликнуться

#Rubius: Data Scientist
#Офис / #Гибрид / #Удаленно

⚙️ Требования:
• Опыт работы на позиции Data Scientist или #ML Engineer от 2 лет;
• Анализ данных и умение реализовывать пайплайны подготовки данных;
• Умение формулировать ML-задачи исходя из потребностей бизнеса, обучать и оценивать ML-модели, встраивать модели в инференс-пайплайны, обеспечивать мониторинг и поддержку моделей;
• Опыт работы с данными #TimeSeries для решения задач машинного обучения;
• Знание #python. Знание принципов ООП;
• Опыт работы с Pyspark, Pandas и #sql;
• Опыт работы с библиотеками и фреймворками для машинного обучения;
• Опыт работы с облачными платформами.

⚡️ Что делать:
• Выявлять потребности бизнеса, анализировать бизнес-процессы и формулировать требования к ML-системе;
• Собирать данные из разных источников, оценивать их качество и полноту;
• Формулировать и проверять ML-гипотезы;
• Строить пайплайны обработки данных, обучать и оценивать ML-модели, встраивать модели в пайплайны инференса и мониторинга;
• Презентовать и защищать полученные результаты.

🚀Откликнуться

#Maddevs: ML Engineer Middle/Senior
#Удаленно

⚙️ Требования:
• От 2 лет опыта работы;
• Сильная математическая подготовка;
• Знание базовых алгоритмов и метрик #ML;
• Опыт внедрения моделей ML в прод;
• Опыт разработки и настройки моделей машинного обучения;
• Опыт работы #NLP;
• Опыт проведения демонстраций для клиентов доступным языком;
• Опыт работы с большими данными и системами для их обработки;
• Опыт работы с #LLM;
• Уровень английского языка B2.

⚡️ Что делать:
• Создание и внедрение алгоритмов машинного обучения в производство;
• Участие в общении с клиентами для выявления бизнес-задач и возможностей их решения с использованием инструментов машинного обучения;
• Разработка алгоритмов для систем рекомендаций/ранжирования.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML/DL-разработчик-исследователь в группу качества претрейна YandexGPT
#Офис / #Гибрид

⚙️ Требования:
• Имеете сильные технические навыки;
• Интересуетесь и занимались прикладным ресёрчем;
• Занимались #NLP.

⚡️ Что делать:
• Собирать данные и улучшать процесс обучения претрейна YandexGPT, участвовать в смежных задачах по улучшению бенчмарков, метрик, аналитики, алаймента;
• Предстоит проводить эксперименты, разрабатывать новые подходы, читать новейшие статьи и имплементировать их, выступать на внутренних семинарах с докладами на тему LLM;
• Весь арсенал машинного обучения и большие данные.

➡️ Кому подойдет:
Команда senior-исследователей прикладного R&D с большим опытом в областях ML и NLP в поисках коллеги для решения интересных задачи.

🚀Откликнуться