#Exness: ML-Engineer
#Офис #Релокация

⚙️ Требования:
• Степень магистра в области компьютерных наук или опыт работы в области разработки ПО;
• Опыт работы с Airflow;
• Опыт в #ML от 3-ех лет;
• #sql, знание матстата и теорвера;
• Знание классического #ML.

⚡️ Что делать:
• Подготовка данных: анализ, очистка, нормализация и т.д.;
• Обучение моделей, DAG Airflow;
• Оценка качества моделей, проведение экспериментов.

➡️ Кому подойдет:
Команда машинного обучения отвечает за весь жизненный цикл проекта машинного обучения: от создания до внедрения в производство. Идеальный кандидат будет тесно сотрудничать с исследователями трейдинга и будет внедрять их идеи в модель.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist NLP/LLM, Маркетплейс, Инструменты поддержки и CRM
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы от 2-ух лет;
• Опыт работы с #GAN, fine-tuning LLM моделей;
• Анализ данных, парсинг, обработка, API;
• Умение писать продакшн-код;
• Желание выдвигать гипотезы по улучшению процессов, общаться с бизнесом.

⚡️ Что делать:
• Доработка моделей суммаризации, перефразирования, генерации названий и проблематик обращений;
• Построение ретриверов и RAG на данных компании;
• Проработка оценки генерации моделей и разметки данных с применением LLM;
• Проработка архитектуры и написание сервисной части на Python + Triton Inference Server;
• Исследование рынка #NLP-технологий;
• Кластеризация и классификация текста, в рамках применения в пред/пост-обработке генеративных нейросетей.

🚀Откликнуться

#МТС: Junior Data Engineer [MTS FIX] Big Data
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Псков

⚙️ Требования:
• Опыт работы с высоконагруженными СУБД и опыт оптимизации #sql-запросов;
• Опыт работы с автоматизированными системами расчетов;
• Опыт самостоятельной реализации проектов в области разработки ПО;
• Знание Airflow и технического английского.

⚡️ Что делать:
• Выполнять Ad-hoc запросы;
• Составлять UML-диаграммы существующих процессов;
• Проводить анализ существующих процедур/функций, составлять описание;
• Заниматься мониторингом регламентных процессов, в том числе их производительности;
• Готовить аналитику производительности по порученным процессам для дальнейшей ее оптимизации;
• Участвовать в разработке новых объектов и интеграции данных и разрабатывать ETL-процессы.

🚀Откликнуться

#Авито: Data Scientist в команду автоматической модерации
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• #python, опыт работы с разными модальностями данных и понимание, какие методы #ML/#DL применимы в задачах;
• #sql, английский на уровне чтения документации;
•Высшее образование в области вычислительной математики, статистики и т.д.

⚡️ Что делать:
• Улучшать алгоритмы поиска нарушений в сервисе;
• Улучшать имеющиеся средства поиска фрода, чтобы они соответствовали постоянно изменяющейся внешней среде;
• Экспериментировать со state-of-the-art методами машинного обучения;
• Разрабатывать и внедрять новые модели для решения продуктовых задач.

➡️ Кому подойдет:
В работе команда ставит амбициозные цели и не останавливается на достигнутом. Поэтому для команды так важно, чтобы каждый участник большой команды Авито разделял культуру компании. Погрузиться в неё помогает Манифест, в котором собраны основные ориентиры — миссия, ценности, принципы работы.

🚀Откликнуться

#Самокат: Senior Data Scientist (Classical ML)
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Опыт работы в #CV от 3х лет;
• Опыт работы с #ML алгоритмами: регрессией, бустингом;
• Опыт работы с #python, #sql, Spark;
• Опыт проектной работы над бизнес DS проектами;
• Знания Gitlab, Jira, Confluence.

⚡️ Что делать:
• Полный цикл Data Science (от идеи до составление плана доработок модели по результатам пилота и его реализации).

➡️ Кому подойдет:
ИТ-продукты компании автоматизируют разные этапы цепочки создания ценности для клиента доставки: закупки, логистику, работу дарксторов, сборку и доставку заказа до двери, управление промокампаниями и остальные этапы большого процесса. Самокат использует интеллектуальные системы прогнозирования, а разные этапы выполнения заказа автоматизирует роботическими системами.

🚀Откликнуться

#АльфаБанк: Специалист сопровождения моделей машинного обучения/ ML engineer
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Ключевой стек: Python, Arflow, MLflow, Hodoop, Kafka;
• Опыт работы с моделями #ML;
• Опыт внедрения моделей машинного обучения как сервисы;
• Высшее техническое образование;
• Опыт работы в стеке от 1 года.

⚡️ Что делать:
• Внедрять модели машинного обучения;
• Сопровождать полный цикл сборки модели;
• Обрабатывать и анализировать данные;
• Поддерживать коммуникацию с разработчиками моделей.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Аналитик-разработчик в команду дистрибуции поиска
#Офис / #Гибрид
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Любите работать с данными и умеете извлекать из них практический результат;
• #python, #sql;
• Самостоятельны и готовы браться за новые задачи, для которых нет готового решения;
• Обучали продакшен-модели #ML.

⚡️ Что делать:
• Исследовать ценность, приносимую пользователями;
• Улучшать предсказания целевых метрик;
• Обрабатывать огромные объёмы данных, оптимизировать код для их обработки;
• Отвечать за основной инструмент маркетинга, по данным которого определяются многомиллионные маркетинговые бюджеты.

➡️ Кому подойдет:
Команда повышает эффективность дистрибуции поисковых приложений Яндекса — считает LTV пользователей, что влияет на закупку рекламы и другие дистрибуционные усилия. А ещё разработчикам нужно уметь предсказывать значения целевых метрик при помощи ML.

🚀Откликнуться

#Авиасейлс: Product Analyst
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Опыт управления командой аналитиков;
• Матстат, глубокое знание #sql, опыт построения моделей на данных в #python;
• Умение визуализировать данные, понимание специфики работы с большими данными;
• Хорошее понимание #ML.

⚡️ Что делать:
• Выстроить и развивать аналитические процессы и культуру принятия решений на основании данных в Авиасейлс ОТА;
• Синхронизировать работу аналитиков команды и осуществлять менеджмент команды;
• Развивать культуру A/B тестирования;
• Исследовать продукт на основании данных.

➡️ Кому подойдет:
Компания Ависейлс начала продавать билеты под собственным брендом. Команда в поисках человека, который сможет выстроить и развивать продуктовую аналитику в этой части нашего продукта

🚀Откликнуться

#Авито: Data Scientist в команду Комфортной сделки
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Хорошо понимаете #ML-алгоритмы;
• Опыт работы и внедрения ML-моделей в продакшен;
• Владеете стеком #python (PyTorch, CatBoost, pandas, NumPy, SkLearn);
• Опыт работы с микросервисами на Python, Docker’ом, #sql- и noSQL-базами.

⚡️ Что делать:
• Cегментировать собственников квартир и искать самых подходящих пользователей Авито Недвижимости;
• Прогнозировать сроки продажи квартиры;
• Строить модели оценки рыночной стоимости квартир и домов;
• Улучшать движок рекомендаций для недвижимости.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет DS-специалиста в команду, которая создаёт транзакционные продукты для собственников квартир и домов, а также покупателей.

🚀Откликнуться

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

⚙️ Требования:
• Коммерческий опыт применения классических алгоритмов #ML;
• Опыт работы с Linux, Docker;
• Высокий уровень владения #sql, опыт работы в распределённых/параллельных вычислениях на Spark;
• Опыт разработки на #go или желание его получить;
• Знание базовых алгоритмов по направлениям: dimensionality reduction, object detection, text extraction.

⚡️ Что делать:
• Исследовать наборы сырых данных для поиска нужных фичей;
• Составлять требования к витринам данных, необходимых для разработки моделей машинного обучения;
• Строить модели скоринга клика на баннер;
• Анализировать весь пайплайн моделей платформы и находить новые подходы к приоритезации баннеров, кампаний в рекламных аукционах, к ценообразованию в ставках;
• Разрабатывать пайплайны для препроцессинга и экстракции (#NLP, #CV) фичей;
• Сопровождать процесс постановки на регламент процессов в Airflow, консультировать Data Engineer.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет ML Engineer в команду MTS DSP. Эта команда разрабатывает модели для скоринга рекламного трафика Demand Side платформы.

🚀Откликнуться

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

⚙️ Требования:
• #python, знание алгоритмов и структур данных уровня LeetCode Medium;
• Знание #DL и #ML;
• Опыт с #NLP, #CV;
• Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта.

⚡️ 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:
Команда в поисках талантливого Data Scientist, которая работает с компьютерным зрением и проводит исследования и разработки в области NLP.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Аналитик данных в команду HR-аналитики привлечения
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Окончили вуз по технической или экономической специальности или учитесь на выпускных курсах;
• Владение #sql и #python, включая NumPy и pandas, знание Excel;
• Системное и аналитическое мышление, умение презентовать результаты;
• Знание Tableau, PowerBI, DataLens и других BI-инструментами.

⚡️ Что делать:
• Анализировать данные, связанные с процессом найма, выявлять закономерности и точки роста;
• Выдвигать гипотезы, исследовать данные и искать в них инсайты;
• Отвечать за подготовку аналитических расчётов и визуализацию данных;
• Прорабатывать ТЗ и сценарии использования дашбордов;
• Визуализировать метрики и данные с помощью BI-инструментов.

➡️ Кому подойдет:
Кандидату предстоит работать с большими объёмами данных, создавать отчётность и дашборды, исследовать воронку, формулировать и проверять гипотезы для улучшения стратегии найма.

🚀Откликнуться

#VK: Аналитик в команду Mobile Dig Data
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• #python, #sql;
• Опыт работы аналитиком;
• Знание статистики и желание развиваться в предметной области.

⚡️ Что делать:
• Работать с технической документацией, описывающей мобильные сети и спецификации метрик пользовательского опыта;
• Предлагать гипотезы и проверять их при помощи SQL-запросов к данным;
• Общаться с техническими специалистами и другими представителями заказчика.

➡️ Кому подойдет:
Разработчики отвечают за мобильную аналитику, статистику, визуализацию качества покрытия от операторов связи и пользовательского опыта. Команда в поисках специалиста, который будет помогать разрабатывать B2B-продукт по оценке качества связи.

🚀Откликнуться

#Самокат: Middle/Senior Data Scientist (Classical ML)
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Опыт промышленного data science от 2х лет;
• Опыт работы с classical #ML;
• Знание #python, #sql, Spark;
• Python на уровне, достаточном для решения DS задач (в опромышливании только подготовка кода и написание тестов);
• Знания Gitlab, Jira, Confluence.

⚡️ Что делать:
• Участив в полном цикле создания ML моделей для персонализированных предложений: обработка сырых данных и их аналитика, обучение моделей и проверка их качества;
• Настройка мониторинга качества работы модели для её регулярного дообучения;
• Исследование и внедрение SOTA подходов для решения поставленных задач.

➡️ Кому подойдет:
Команда в поиске Middle/Senior Data scientist в группу DS внепродуктовых проектов и усиления ключевых инициатив.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Аналитик-разработчик в Яндекс Переводчик
#Офис / #Гибрид

⚙️ Требования:
• Любите работать с текстовыми данными;
• #python, #sql;
• Знание матстата и теорвера;
• Самостоятельны и готовы браться за новые задачи, для которых нет готового решения.

⚡️ Что делать:
• Оценка качества текстового машинного перевода;
• Сбор сложных полнодокументных корзин;
• Работа с профессиональными переводчиками над созданием хороших эталонов.

➡️ Кому подойдет:
За последний год Яндекс Переводчик значительно продвинулся в качестве перевода благодаря #LLM. Команда в поисках кандидата, который знает аналитику, хорошо пишет код, любит агрегировать результаты при помощи математической статистики и подробно разбирать конкретные примеры.

🚀Откликнуться

#P2P: Data Engineer
#Удаленно

⚙️ Требования:
• #python, #sql;
• Опыт работы с Kafka, Flink;
• Опыт работы с Kubernetes;
• Gонимание и опыт работы с GCP - Cloud SQL, VM, Storage;
• Уровень английского языка B2+.

⚡️ Что делать:
• Выполнение технических и бизнес-задач от аналитиков;
• Участвовать в код-ревью аналитиков и выявлении неоптимальных процессов.

➡️ Кому подойдет:
В P2P работает команда экспертов со своим уникальным подходом и культурой владения.

🚀Откликнуться

#Сбер: Младший Аналитик
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Взаимодействие с заказчиками со стороны бизнеса и смежными командами для сбора и анализа требований;
• Постановка задач для команды разработки в формате user story;
• Ведение документации системы на Confluence;
• Совместное с владельцем продукта ведение бэклога продукта;
• Поиск и анализ источников данных.

⚡️ Что делать:
• Опыт на должности системного/бизнес аналитика от 1 года;
• Владение базовыми навыками #sql;
• Умение работать c jira и confluence.

➡️ Кому подойдет:
Стресс-тестирование корпоративного кредитного портфеля. Необходимо для портфельного управления корпоративным кредитным риском и участвует в процессе Бизнес-планирования расходов на резервы по индивидуальным кейсам и всему портфелю корпоративных клиентов банка.

🚀Откликнуться

#Авито: Data Engineer в команду Datamart
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Знание и умение писать на #python;
• Проектировали или отвечали за компоненты различных систем;
• Знание #sql.

⚡️ Что делать:
• Уменьшение времени на расчет дата пайплайнов;
• Разработка инструментов для встраивания и поддержки пайплайнов обработки данных аналитиками;
• Обеспечение отказоустойчивости в работе с хранилищем данных;
• Уменьшение waste time при использовании self-service инструментов.

➡️ Кому подойдет:
У команды есть более сотни внутренних и внешних систем, из которых они получают данные. Разработчики хотят построить инструмент, в котором аналитики могут самостоятельно, не прибегая помощи инженеров dwh, находить ответы в данных, проверять гипотезы и принимать бизнес-решения.

🚀Откликнуться

#Озон: Data Scientist, Ранжирование
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Сильный #python;
• Знание ML;
• Опыт работы в Data Science от 3х лет;
• 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.

➡️ Кому подойдет:
У команды петабайты реальных логов событий пользователей и возможности быстро проверять гипотезы, которые влияют на продукт, которым пользуются десятки миллионов людей. Разработчики делают прогрессивные вещи и применяем cutting edge технологии.

🚀Откликнуться

#МТС: Middle Data Engineer [Golden Record] Big Data
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы #sql и #python;
• Опыт работы с Spark, Hive, Hadoop;
• Знание PostgeSQL и #git.

⚡️ Что делать:
• Процессить данные, собирать витрины с помощью pyspark на хадуп-кластере;
• Выстраивать регламенты обработки данных;
• Настраивать ETL процессы загрузки данных через стриминги;
• Решать проблемы с качеством данных: матчинг сущностей, дедупликации, нормализации;
• Осуществлять работы по повышению отказоустойчивости и скорости работы дата части сервисов.

➡️ Кому подойдет:
Big Data – один из ключевых юнитов МТС
Сегодня Big Data – это: 20 петабайт данных, 5 000 метрик на профиль и 400 увлеченных профессионалов в команде. Команда центра Big Data находится в поиске Data Engineer на продукт Golden Record.

🚀Откликнуться

#Самокат: Senior Data Scientist (Промо, Маркетинг)
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Опыт работы в DS от полутора лет;
• Уверенное владение джентльменским набором "табличного" DS-специалиста (#git,#sql, #python) и основными библиотеками;
• Опыт работы с hadoop, уверенный пользователь pyspark;
• Понимание принципов проведения АБ тестов и лежащей в их основе математики;
• Умение трактовать бизнес задачу на языке формул и алгоритмов + способность провернуть обратную операцию при объяснении полученных результатов;
• Умение писать поддерживаемый продакшн код.

⚡️ Что делать:
• Инструменты для личного кабинета продавца;
• Инструменты для планирования промо-активностей;
• Основной фокус в работе на исследование и моделирование (60% рабочего времени), при этом поиском данных - 20%, написание кода (продуктивизация решений) - 20%.

➡️ Кому подойдет:
Для эффективной работы сервисов команда 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