#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

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

⚙️ Требования:
• Знание статистики, теорвера;
• Глубокое знание #SQL;
• Опыт анализа реальных данных на #python;
• Опыт работы с Clickhouse;
• Опыт работы с BI;
• Умение четко, структурированно и убедительно представлять результаты анализа данных для различной аудитории.

⚡️ Что делать:
• Выступать экспертом в области данных на ранних стадиях интеграции продукта у клиентов;
• Взаимодействовать с клиентами, представлять углубленные результаты кампаний и А/В-тестов;
• Проводить Ad hoc анализ данных по запросу на проектах по персонализации с клиентами;
• Анализировать сырые данные и логи для поиска аномалий и дополнительных инсайтов;
• Работать в тесном сотрудничестве с командой консалтинга, продактами, разработчиками для сопровождения А/В-тестов от дизайна эксперимента до интерпретации результатов;
• Участвовать в формировании продуктового роудмэпа, дополнять существующие и формировать новые бизнес-требования;
• Разрабатывать удобные дашборды и автоматический мониторинг аномалий продуктовых метрик.

🚀Откликнуться

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

⚙️ Требования:
• Владение #sql, #python и основными библиотеками анализа данных;
• Знания в направлениях Transformers, Auto-encoders, #рексис;
• Отличная математическая подготовка;
• Умение объяснять сложные вещи простыми словами;
• Опыт работы с инструментами MLOps (Docker, MLFlow, Airflow и т.д.);
• Опыт работы с различными источниками данных;
• Опыт создания микросервисов, интеграционных взаимодействий;
• Управление жизненным циклом #ML моделей (автоматизация, оптимизация, переобучение/обновление).

⚡️ Что делать:
• Анализ клиентской базы, построение ML моделей: сегментации, склонности к покупке/оттоку, прогноз LTV клиентов;
• Оптимизация процессов: антифрод модели;
• Создание и развитие рекомендательных систем;
• Коммуникация с бизнес заказчиками и формирование подхода к решению задач инструментами ML моделей;
• Построение предиктивных моделей, внедрение моделей в prod;
• Мониторинг эффективности, дообучение, корректировка моделей.

➡️ Кому подойдет:
В связи с расширением команды на проект по анализу клиентской базы требуется опытный специалист по данным (DS).

🚀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:
Команда занимается прогнозированием спроса на десятки миллионов товаров для сторонних селлеров, которые размещают товары на Озон.

🚀Откликнуться

#Атом: MLOps Engineer
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы с DVC;
• Опыт создания MLflow | ClearML пайплайнов;
• Опыт работы с облаками;
• Опыт работы с Docker;
• Опыт создания CI/CD пайплайнов;
• Знание Unix-систем.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать #ML-пайплайны;
• Автоматизировать деплой и мониторинг моделей в симуляторах и на реальных машинах;
• Разрабатывать инфраструктуру по сбору и обработке данных;
• Разрабатывать инфраструктуру инференса сетей;
• Разрабатывать инфраструктуру хранения данных.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML-разработчик-исследователь для R&D рекомендательных систем
#Офис

⚙️ Требования:
• Имеете хорошую алгоритмическую подготовку;
• Уверенно владеете #python;
• Обладаете отличной матподготовкой, особенно в контексте #ML;
• Хорошо знаете базовую теорию #DL, на «ты» с трансформерами;
• Работали с нейросетевыми моделями и распределённым обучением.

⚡️ Что делать:
• Читать статьи и искать новые технологии;
• Заниматься полным циклом R&D: готовить данные, обучать модели, оценивать их качество и интерпретировать результаты работы, участвовать во внедрении технологии и создавать удобные инструменты для её встраивания по всей экосистеме;
• Участвовать в развитии наших фреймворков для работы с данными, обучения и применения моделей.

➡️ Кому подойдет:
Цель команды — искать, придумывать, реализовывать, внедрять новые технологии.

🚀Откликнуться