#Яндекс: ML-разработчик в объектный поиск
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Хорошо знаете алгоритмы, #cpp или #python;
• Знаете классические #ML и #NLP;
• Умеете анализировать данные.

⚡️ Что делать:
• Обучать ML-модели и внедрять их в рантайм поиска, начиная со сбора и анализа данных и заканчивая A/B-экспериментом и релизом в прод. Дополнительным челленджем здесь будут жёсткие ограничения на время работы;
• Разрабатывать модели, участвующие в формировании локализованного контента карточек.

➡️ Кому подойдет:
Если пользователь Яндекса наберёт поисковый запрос «фильм где дракон ест металл и растёт» или просто «галгамет» — он увидит в поисковой выдаче карточку об этом фильме. Карточки бывают у людей, городов, животных, фильмов, книг, событий, техники и т. д. Команда отвечает за международный поиск по карточкам, и команда ищет ML-разработчика.

🚀Откликнуться

#ТБанк: Стажер ML-инженер
#Гибрид / #Офис / #Удаленно

⚙️ Требования:
• Знаете #python;
• Работали с библиотеками;
• Имеете практический опыт в #ML и #DL.

⚡️ Что делать:
• Обучать искусственный интеллект;
• Анализировать данные;
• Выявлять в данных закономерности и предсказывать результаты.

🚀Откликнуться

#Naumen: Продуктовый аналитик в группу AI решений на продукты Omnichannel и SMIA
#Офис / #Гибрид / #Удаленно

⚙️ Требования:
• Понимание и опыт в области #ML;
• Опыт коммуникации с клиентом, выявления проблем;
• Опыт работы в проектах разработки программных продуктов для рынка B2B в роли аналитика или смежной роли от 2 лет;
• Сбор и формализация требований;
опыт написания постановок на разработку.

⚡️ Что делать:
• Писать постановки задач на развитие продукта и контролировать их исполнение;
• Участвовать в проектах внедрения продукта, выявлять требования, дорабатывать решения под требования заказчиков;
• Разрабатывать новые продуктовые гипотезы, участвовать в формировании roadmap продукта, выполнять постановку системных требований;
• Анализировать проблемы, возникающие у пользователей, и искать способы их решения;
• Проводить анализ рынка и конкурирующих продуктов;
• Участвовать в технических демонстрациях и пресейлах.

➡️ Кому подойдет:
Naumen ищет Продуктового аналитика. Вместе с командой нужно будет создавать сервисы и системы, которые будут решать проблемы заказчиков, делая жизнь пользователей лучше.

🚀Откликнуться

#МТС: Middle Data Scientist [Скоринг] Big Data
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Уверенные навыки #python;
• Опыт работы с Apache Spark;
• Хорошее знание теорвера и матстата;
• Хорошие коммуникативные навыки;
• Хорошие аналитические способности.

⚡️ Что делать:
• Большой поток внешних проектов на построение #ML-моделей;
• Реализовывать новые фичи для ML моделей на основе данных телекома;
• Делать аналитику по продуктам финтеха (Python, PySpark);
• Обсуждать и согласовывать результаты с заказчиками;
• Проводить мониторинг разработанных моделей.

🚀Откликнуться

#Wildberries: ML Engineer в команду BNPL
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в DS/#ML от 3 лет;
• Опыт разработки моделей и вывода их в продакшн;
• Опыт построения feature store и ETL процессов;
• Будет плюсом опыт построения моделей в кредитных продуктах.

⚡️ Что делать:
• Собирать данные, обучать модели;
• С нуля выстраивать MLOps совместно с командой DWH;
• Построить первый feature store Финтеха;
• Построить пайплайн обучения моделей и запустить его.

➡️ Кому подойдет:
Вы будете строить feature store продукта, обучать первые модели оценки кредитоспособности человека, вместе с аналитикой выкатывать их в production и постоянно внедрять новые решения.

🚀Откликнуться

#X5: Руководитель команды Data Science
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Опыт разработки на #python;
• Знаешь классические алгоритмы и структуры данных;
• Знаешь теоретические и практические продвинутые методы #ML;
• Обладаешь знаниями #sql и знаком с hadoop-стэком;
• Опыт работы с A/B тестами, генерацией и проверкой гипотез;
• Опытом работы с (docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgresql, airflow);
• Опыт руководства командой.

⚡️ Что делать:
• Работать с командой (распределение задач, трекинг, развитие команды);
• Работать над технологическим развитием продукта;
• Взаимодействовать с product owner и стейкхолдерами;
• Заниматься аналитикой и проверкой гипотез;
• Развивать инструменты для проведения A/B тестов;
• Писать код, проводить code-review;
• Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML-разработчик в Такси
#Офис

⚙️ Требования:
• Знаете методы анализа данных и #ML, применяли и оценивали их на практике;
• Знаете матстат и теорвер;
• Владеете #cpp, имеете опыт промышленной разработки на C++ или #python;
• Владеете классическим стеком ML-разработки: Python (sklearn, XGBoost или CatBoost, pandas, seaborn, Matplotlib и т. д.), #sql;
• Умеете выдвигать, приоритизировать и тестировать на данных гипотезы.

⚡️ Что делать:
• Отвечать за полный цикл ML-проекта;
• Улучшать пайплайны внедрения ML-моделей;
• Искать оптимальный способ решения бизнес-задачи и прямо влиять на сервис.

➡️ Кому подойдет:
Команда улучшает Яндекс Такси при помощи больших данных и ML-алгоритмов. Разработчики помогают новым ridetech-продуктам (тарифы «Вместе», «Межгород», сервис Самокаты) развиваться быстрее и оптимизируем core-функциональность огромной системы Такси.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist, Ранжирование
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в Data Science от 3х лет;
• Уверенные теоретические знания #ML;
• Сильный #python;
• Уверенное знание hadoop - стека, опыт работы с большими данными.

⚡️ Что делать:
• Заниматься полным циклом DS/ML задач для улучшения качества алгоритма ранжирования товаров в поисковой выдаче;
• Работать с данными от их исследования до автоматизации пайплайнов для регулярных расчетов датасетов и фичей на pyspark;
• Искать подходящие ML решения для бизнес-задач, планировать и проводить оффлайн и онлайн (А/Б) эксперименты.

🚀Откликнуться

#VK: ML engineer
#Офис / #Гибрид
#Спб

⚙️ Требования:
• #ML и математическая статистика;
• Знание #java/#scala и #python (pandas/numpy/scikit-learn/xgboost);
• Опыт работы с продуктами bigdata-стека (Hadoop, Spark);
• Понимание принципов работы и подходов к построению #рексис.

⚡️ Что делать:
• Разработка новых и усовершенствование существующих рекомендательных моделей для рекомендации друзей в социальной сети;
• Реализация стриминговых сервисов для сбора признаков и применения моделей в продакшене;
• Обработка и анализ больших данных;
проведение А/В экспериментов и их статистическая оценка.

➡️ Кому подойдет:
Команда занимается созданием моделей для рекомендации друзей в Одноклассниках.

🚀Откликнуться

#GarageEight: Data engineer
#Офис / #Гибрид

⚙️ Требования:
• Опыт работы с данными от 3-х лет;
• Отличное знание #sql;
• Уверенное знание #python;
• Опыт разработки DWH систем;
• Опыт разработки ETL-процессов и работы с ETL-инструментами;
• Знание алгоритмов и структур данных;
• Знание реляционных СУБД, таких как MySQL, PostgreSQL.

⚡️ Что делать:
• Создание, поддержка и оптимизация новых инструментов для использования аналитиками и другими стейкхолдерами нашей компании;
• Создание, поддержка и оптимизация ETL-процессов;
• Консолидация и тестирование данных;
• Оптимизация неэффективных запросов.

🚀Откликнуться

#Сбер: Data Engineer в команду СберБизнеса
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы Data Engeneer от 1 года;
• Отличное знание #scala/#python;
• Опыт разработки ETL-процессов, построения хранилищ и витрин данных;
• Знание #sql на экспертном уровне;
• Опыт работы с инструментами Atlassian Confluence, Jira, GIT, Bitbucket, Jenkins, Nexus.

⚡️ Что делать:
• Создавать и поддерживать ETL-процессы загрузки данных для применения в моделях и аналитике;
• Разрабатывать витрины с предагрегатами и витрины с аналитическими признаками на основании потребностей продуктовых команд;
• Проектировать витрины для мониторинга моделей #ML;
• Создавать инструменты для автоматизации рутинных задач, связанных с обработкой данных;
• Развивать модель данных;
• Рефакторить текущие процессы, предлагать лучшие практики работы с данными.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет опытного Data Engeneer в команду СберБизнеса с фокусом на задачи по созданию и поддержке решений обработки больших данных, интеграции сервисов банка в бизнес-процессы.

🚀Откликнуться

#LSR: Data analyst / аналитик данных
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в качестве дата-аналитика не менее 1 года;
• Опыт работы с БД;
• Знание статистических методов и анализа данных;
• #sql, #python, Excel;
• Основы статистики;
• Умеешь формулировать гипотезы и проверять их.

⚡️ Что делать:
• Работа с базой данных clickhouse, MongoDB;
• Работа в системе crm;
• Составление запросов на выгрузку из базы данных, проверка и структурирование данных;
• Проектирование новых таблиц, БД и создание аналитической базы данных;
• Проверка корректности передачи данных в базу;
• Формирование гипотез и их проверка;
• Поиск новых источников данных;
• Работа с BI и визуализация данных.

🚀Откликнуться

#МТС: Lead Data Scientist [Мой МТС] Big Data
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Уверенные теоретические знания #ML;
• Понимание алгоритмов рекомендаций;
• Сильный #python;
• Уверенное знание hadoop - стека, опыт работы с большими данными;
• Опыт выкатки моделей в прод с оффлайн или рантайм инференсом;
• Опыт написания микросервисов.

⚡️ Что делать:
• Анализировать требования заказчиков: понимать и анализировать потребности конечных пользователей продукта, конвертировать их в технические и бизнес-требования;
• Проактивно прорабатывать и реализовывать решения на основе аналитики и ML для улучшения бизнес метрик;
• Декомпозировать задачи, которые нужно сделать, чтобы вместе с командой разработчиков превратить планы в работающие на проде сервисы;
• Отвечать за техническое качество предлагаемых решений и сроки их реализации.

🚀Откликнуться

#Иннотех: ML инженер (NLP)
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы с #python;
• Опыт написания скриптов на языках bash/groovy;
• Опыт работы с #LLM, #NLP.

⚡️ Что делать:
• Внедрение и инференс моделей;
• Автоматизация процессов по развертыванию инфраструктуры;
• Поддержка и развитие LLM-платформы.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Тимлид в команду Аналитики GPT Алисы
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Готовы не только быть лидом, но и самостоятельно работать руками;
• Знаете теорвер и матстат;
• Глубоко владеете #sql, #python;
• Работали в #ML-проектах: с #NLP, crowdsource-разметками и ML;
• Умеете писать аналитический production-код и создавать сложные метрики на основе разметок;
• Можете транслировать видение продукта или проекта в иерархию метрик;
• Способны управлять командой аналитиков, поддержки разметок, редакторов, асессоров для контроля качества данных;
• Работали как с Data Science, так и с продуктовой аналитикой;
• Создавали и тестировали метрики, визуализировали данные;
• Обладаете навыками анализа, строили эффективные процессы обработки данных.

⚡️ Что делать:
• Создавать метрики качества и датасеты для обучения ML-моделей;
• Проводить А/В-эксперименты и офлайн-замеры качества;
• Управлять бригадой аналитиков и участвовать в найме.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist, Факторы ранжирования
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в Data Science от 3-х лет;
• Уверенные теоретические знания #ML;
• Сильный #python;
• Уверенное знание hadoop-стека, опыт работы с большими данными.

⚡️ Что делать:
• Заниматься полным циклом разработки факторов для моделей ранжирования со стороны ML: исследование исходных данных, автоматизации пайплайнов для регулярных расчетов факторов и агрегатов на pyspark, проведение приемки разработанных факторов;
• Разрабатывать новые сложные факторы ранжирования в поиске и каталоге: текстовые на основе foundation-моделей, персонализация, факторы из рекомендаций и др.;
• Искать подходящие ML решения для бизнес-задач, планировать и проводить оффлайн и онлайн (А/Б) эксперименты.

🚀Откликнуться

#Wildberries: Team Lead ML/DS в команду BNPL
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Опыт управления командой от 3 лет;
• Опыт разработки моделей и вывода их в продакшн;
• Опыт построения feature store и ETL процессов;
• Будет плюсом опыт построения моделей в кредитных продуктах.

⚡️ Что делать:
• Собрать команду #ML и построить направление;
• Собирать данные, обучать модели;
• С нуля выстроить MLOps совместно с командой DWH;
• Построить первый feature store Финтеха;
• Построить пайплайн обучения моделей и запустить его.

➡️ Кому подойдет:
Вы будете строить feature store продукта, обучать первые модели оценки кредитоспособности человека, вместе с аналитикой выкатывать их в production и постоянно внедрять новые решения.

🚀Откликнуться

#ПСБ: Data Scientist
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Хороший уровень владения #sql и #python;
• Опыт в автоматизации процессов и формировании БТ;
• Знание нормативных документов (МСФО 9);
• Знание основных риск-метрик (PD/LGD/EAD/CoR);
• Опыт работы с внешними источниками данных;
• Владение инструментами математической статистики.

⚡️ Что делать:
• Проведение аналитических исследований как во внутренних Базах Данных, так и в Базах Данных внешних источников;
• Анализ данных инструментами математической статистики;
• Подготовка и визуализация результатов исследований;
• Формирование предложений по изменению Систем Принятия Решений для кредитных продуктов линейки СМБ с автоматическим принятием решения.

🚀Откликнуться

#Самокат: Middle+ Data Scientist
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Опыт работы в DS от 3 лет;
• Уверенное владение #sql и #python;
• Опыт с Hadoop / PySpark и polars;
• Знания и опыт работы с алгоритмами классического #ML, алгоритмами оптимизации.

⚡️ Что делать:
• Прогнозирование спроса;
• Модели эластичности;
• Прогнозирование промо: оценка экономической эффективности завершенных акций, прогнозирование эффекта для будущих акций, определение ассортимента, выбор промо-механик и настройка порогов для них);
• Ранжирование товарных предложений;
• Приоритизация заведения нового ассортимента.

➡️ Кому подойдет:
Для эффективной работы сервисов Самокат активно использует модели машинного обучения, число которых измеряется десятками (ценообразование, прогноз спроса, рекомендации). Каждая из моделей вносит существенный вклад в развитие бизнеса, разрабатывает их команда, каждый участник которой влияет на продукт напрямую.

🚀Откликнуться

#VK: Machine Learning Engineer
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Уверенное владение основами #ML;
• Знание основ #DL;
• Владение #python и базовыми Machine Learning и Deep Learning библиотеками;
• Понимание принципов работы со звуком;
• Знание базовых алгоритмов и структур данных;
• Умение писать промышленный код;
наличие базовых навыков работы с unix-подобными операционными системами.

⚡️ Что делать:
• Обучать нейронные сети и алгоритмы векторного поиска;
• Разрабатывать эвристические алгоритмы, улучшающие качество распознавания;
• Поддерживать и развивать системы мониторинга и тестирования качества распознавания;
• Оптимизировать производительность существующих алгоритмов;
• Изучать научную литературу по теме и предлагать различные варианты улучшения системы.

➡️ Кому подойдет:
Основной предстоящей задачей является развитие и внедрение системы распознавания аудиоконтента.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML-разработчик в службу исследований и разработки нейронных моделей Поиска
#Офис

⚙️ Требования:
• Разбираетесь в #DL и получили практический опыт в этой области в крупной компании или лаборатории;
• Понимание классического #ML, статистики и математики;
• Владеете базовым инструментарием DL-разработчика;
• Не боитесь проводить трудоёмкие исследования, умеете находить точки роста в нетривиальных ML-системах;
• Регулярно знакомитесь с актуальными исследованиями в DL-литературе.

⚡️ Что делать:
• Исследовать существующие архитектуры или разрабатывать и патентовать свои;
• Работать над инфраструктурой обучений и применений моделей в рантайме Поиска;
• Исследовать устойчивые связи между различными стадиями Поиска и архитектурами моделей;
• Изобретать новые таргеты, датасеты и всё, что связано с исследованием и внедрением универсальных и эффективных нейронных моделей.

➡️ Кому подойдет:
Решение поисковой задачи требует от разработчика большого набора навыков и определённой доли искусства в обращении с данными. В стремлении сделать Поиск лучше команда занимается широким спектром задач.

🚀Откликнуться