#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

#VK: Программист-исследователь в команду E-commerce
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• #python, #sql, #git, Hadoop, PySpark;
• Знание классических методов #ML и анализа данных, архитектур нейронных сетей;
• Опыт работы с библиотеками для анализа данных и обучения моделей;
• Опыт разработки ML-моделей и их внедрения.

⚡️ Что делать:
• Проводить полный цикл разработки моделей на основе машинного обучения и статистики;
• В составе команды формулировать продуктовые гипотезы, разрабатывать их и поддерживать реализованные продукты;
• Улучшение рекомендательного движка, который сейчас подбирает релевантные товары из миллионов позиций для миллионов пользователей;
• Улучшение и разработка моделей на данных товаров.

➡️ Кому подойдет:
Формирование гипотез, построение ML-моделей, проведение экспериментов на таком объёме данных — большой вызов для ML-инженеров. Команда занимается рекламой e-сommerce: то есть продвигать товары и услуги рекламодателей.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML-разработчик в Рекламу
#Офис / #Гибрид

⚙️ Требования:
• Знание математики и матстатистики, умение анализировать данные;
• #python, #cpp;
• Понимание принципов классического #ML и #DL (знакомы с моделями BERT, GPT, CatBoost);
• Имеете опыт промышленного применения ML.

⚡️ Что делать:
• Полный спектр ML-разработки (будете заниматься feature engineering, data engineering, выстраивать пайплайны обучения и применения моделей, анализировать и внедрять эксперименты);
• R&D (исследования и разработка в области генерации и отбора рекламных объявлений);
• Развивать бизнес и создавать новые рекламные продукты.

➡️ Кому подойдет:
Команда работает над нейрогенерацией рекламных объявлений и кампаний с использованием новейших технологий, а также решает задачи кандидатогенерации и ранжирования.

🚀Откликнуться

#Авито: Data scientist в команду автоматического определения параметров
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Знание #python;
• Понимание, как устроены основные #ML алгоритмы (от решающих деревьев, до трансформеров);
• Опыт работы и внедрения ML моделей в продакшн.

⚡️ Что делать:
• Автоматизация обучения;
• Масштабирование и оптимизация сервиса под растущую нагрузку и под новые модели;
• Улучшение качества текущих моделей: работа как с текстом, так и с изображениями;
• Добавление новых сценариев: например, возможности определения текстовых параметров(задача ner).

➡️ Кому подойдет:
Задача команды - научиться предсказывать все параметры, которые есть на Авито, а их несколько тысяч и с каждым днём становится все больше. Разработчики ищут сильного и амбициозного DS-инженера, который поможет достичь этой цели.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Продуктовый аналитик в команду курьерского приложения Яндекс Доставки
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы в аналитике от 1-ого года, проводили A/B-тесты;
• Владение #sql и #python для анализа данных;
• Знание статистики и теорвера;
• Знание, как преобразовывать данные в решения и рекомендации.

⚡️ Что делать:
• Исследовать поведение пользователей и находить точки роста;
• Проводить A/B-тесты для проверки гипотез;
• Работать в связке с продуктовой командой для успешной реализации фич.

➡️ Кому подойдет:
Команда курьерского приложения Яндекс Доставки ищет продуктового аналитика, который станет настоящим партнёром продуктовой команды и полностью погрузится в задачи развития и роста продукта.

🚀Откликнуться

#Beeline: Data Engineer
#Удаленно / #Гибрид / #Удаленно

⚙️ Требования:
• #sql, #scala или #java/#python с желанием изучения scala;
• Технологии: spark, hdfs, hive;
• Оркестраторы: oozie/airflow;
• ci/cd: опыт с любой системой;
• Знание типов баз данных и принципов их работы.

⚡️ Что делать:
• Работать в продуктовой команде по Scrum/Kanban;
• Строить и мониторить витрины данных;
• Совместная работа с аналитиками над документацией и её улучшением;
• Анализировать требования к витринам данных;
• Оценивать пригодность и качество исходных данных;
• Разрабатывать ETL процессы на Spark;
• Оркестрация ETL процессов в Oozie/Airflow;
• Проектировать базы данных.

➡️ Кому подойдет:
Команда каждый день работает над повышением качества связи и отвечает за стабильный сервис. Профессионалы билайн уверенно создают надежную связь по всей территории нашей страны.

🚀Откликнуться

#Автомакон: Lead Data Engineer
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Опыт лидирования команд разработки;
• #python не менее 3-ех лет, #sql и опыт работы с БД;
• Опыт работы с Apache Airflow и оптимизации SQL запросов;
• Опыт работы с GreenPlum/СlickHouse и со Spark;
• Понимание концепций построения хранилищ данных (DWH).

⚡️ Что делать:
• Лидирование команды разработки ДатаИнженеров;
• Проведение ревью, работа с DWH;
• Проектирование процессов ETL/ELT, выбор инструментов под конкретные задачи;
• Извлечение, преобразование, загрузка данных и их обработка, ETL/ELT (Python/Airflow);
• Создание и развитие процессов управления данными и их качеством;
• Оптимизация процессов поставки данных (Kafka/Spark/dbt).

🚀Откликнуться

#Лента: Аналитик Big Data/Data Scientist
#Удаленно

⚙️ Требования:
• #python, #sql, Spark/PySpark, LightGBM;
• Опыт построения моделей прогнозирования, предиктивных моделей от полугода.

⚡️ Что делать:
• Поддержка и развитие системы моделей прогнозирования спроса товаров;
• Формирование и тестирование гипотез для улучшения метрик качества моделей;
• Адаптация текущих моделей под новые товарные направления и форматы магазинов + создание новых моделей;
• Визуализация в Power BI.

➡️ Кому подойдет:
В команде Ленты открыта позиция Аналитика больших данных/Data Scientist. Команда ищет аналитика , который нацелен на улучшение бизнес-показателей компании и стремится помогать команде принимать решения на основе данных.

🚀Откликнуться

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

⚙️ Требования:
• Опыт работы и внедрения #ML-моделей в продакшн;
• Владеете стеком: CatBoost, Pandas, NumPy, SkLearn, PyTorch;
• Опыт работы с микросервисами на #python, Docker’ом, #sql- и noSQL-базами;
• Английский язык на уровне, позволяющем бегло читать специализированную литературу.

⚡️ Что делать:
• Строить ML решения;
• Анализировать качество моделей, тестировать новые гипотезы;
• Оценивать полезность внешних данных для бизнеса.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет сильного и амбициозного DS-инженера, который поможет в обработке и исследовании самых разных признаков, и в создании моделей, которые эти признаки предсказывают.

🚀Откликнуться

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

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

⚡️ Что делать:
• Управлять командой #DS/#ML, отвечать за процессы разработки и качество реализации своей команды, сопровождать полный цикл жизни продукта;
• Стандартизировать процессы разработки моделей и анализа данных;
• Реализация новых ML моделей и фичей на основе данных телекома;
• Обсуждение и согласование результатов с заказчиками;
• Мониторинг разработанных моделей.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет руководителя группы финтех, с которым будем вместе развивать продукт скоринг.

🚀Откликнуться

#Самокат: Data Engineer DWH
#Гибрид / #Офис / #Удаленно
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Понимание архитектуры современных аналитических систем и принципов межсистемной интеграции;
• Понимание архитектуры хранилищ данных и методологий проектирования(Data Vault);
• #python, #sql, опыт оптимизации запросов на какой-либо СУБД;
• Опыт работы с Apache Airflow.

⚡️ Что делать:
• Разработка хранилища данных на базе Greenplum;
• Построение ETL-процессов поставки данных с помощью DBT и Airflow;
• Расчет сложных аналитических показателей в витринах данных;
• Участие в тестировании потоков с целью обеспечения их стабильной работы;
• Осуществление поддержки разработанных пайплайнов;
• Разработка технической документации и внедрение реализованных решений.

➡️ Кому подойдет:
Data Platform отвечает за запуск data driven сервисов и продуктов, создание экосистемы и процессов по работе с данными в Самокате, а также за технологическое развитие платформы для решения новых задач компании.

🚀Откликнуться

#ТБанк: Дата-Инженер
#Офис / #Гибрид / #Удаленно

⚙️ Требования:
• Свободно владеете #sql;
• Работали с DWH в качестве аналитика или разработчика минимум 2 года;
• Понимаете теорию СУБД- и ETL-процессов;
• Опыт проектирования объектов БД на основании бизнес требований.

⚡️ Что делать:
• Участвовать в формировании модели данных;
• Проектировать и разрабатывать витрины и потоки данных на основе потребностей бизнес-пользователей;
• Участвовать в проектах по развитию Data Platform;
• Писать скрипты на #sql, #python;
• Прорабатывать интеграции с внешними системами для Data Platform.

➡️ Кому подойдет:
Разработчики ищут в команду дата-инженера. В Т‑Банке вы сможете развиваться в одном из двух направлений — системном анализе и ETL-разработке.

🚀Откликнуться

#Бристоль: Аналитик BI
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Высшее образование;
• Опыт работы в аналогичной должности от 1 года;
• Уверенное знание #python, #sql, Power bi.

⚡️ Что делать:
• Построение моделей аналитическое отчетности (дашбордов) в power bi;
• Развитие отчетности power bi внутри других департаментов.

🚀Откликнуться

#Сбер: Data-Engineer/Data-Analyst в Лабораторию нейронаук и поведения человека Сбера
#Офис #Спб

⚙️ Требования:
• Опыт работы с #sql и реляционными СУБД;
• Опыт работы с Big Data технологиями, такими как Hadoop, Hive, Spark;
• Знание #python и библиотек для работы с данными (pandas, numpy);
• Минимум 2 года опыта в роли Data Engineer;
• Хорошее понимание структур данных и алгоритмов.

⚡️ Что делать:
• Тесное взаимодействие с отделом психологов и социологов для выгрузки и обработки необходимых данных;
• Разработка и поддержка процессов ETL;
• Создание и оптимизация алгоритмов для обработки больших объемов данных;
• Профилирование клиентов и определение look-alike аудиторий;
• Предсказание поведения клиентов и анализ потребностей;
• Исследование взаимодействия клиентов с различными сервисами и продуктами;
• Взаимодействие с командой для разработки и проверки гипотез.

🚀Откликнуться