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

⚙️ Требования:
• У вас есть опыт разработки #ML-моделей с использованием современных #DL-фреймворков и их применения в продакшене;
• Разбираетесь в принципах работы современных алгоритмов машинного обучения;
• Знаете #python;
• Умеете декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты;
• Знаете теорию в сфере математики, прикладной статистики, алгоритмов и структур данных;
• Готовы изучать научные статьи на английском языке и ставить эксперименты основе прочитанного;
• Знаете Linux, Git, Bash и Docker.

⚡️ Что делать:
• Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды;
• Улучшать качество моделей в различных сценариях;
• Ускорять работу моделей, применяя современные методы оптимизации и построения архитектуры;
• Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом.

🚀Откликнуться

#IVI: Data/ML Ops
#Офис
#Москва

⚙️ Требования:
• Понимание основных алгоритмов #ML и статистики;
• Умение работать с высоконагруженными системами и большими объемами данных;
• Положительный и продолжительный опыт работы CI/CD-системами;
• Умение работать с docker;
• Опыт программирования на скриптовых языках (#shell, #python);
• Опыт администрирования linux и веб-приложений;
• Понимание сетевых технологий TCP/IP;
• Опыт работы с системами управления версиями (у нас git);
• Опыт работы с системами управления конфигурациями;
• Опыт работы с технологиями машинного обучения и их интеграции.

⚡️ Что делать:
• Заниматься сопровождением сервисов от разработки до эксплуатации, участвовать в эксплуатации;
• Дорабатывать текущие и разрабатывать новые сценарии конфигурирования серверов и приложений;
• Планировать и участвовать в рефакторинге процессов, инфраструктуры, приложений;
• Участвовать в разработке и управлении процессами развертывания и эксплуатации моделей машинного обучения;
• Заниматься администрированием приложений по результатам выполненной работы подготавливать документацию, если это необходимо;
• Настраивать инфраструктуру для запуска, мониторинга и автоматизации жизненного цикла моделей ML;
• Интегрировать модели машинного обучения в процессы CI/CD и работать с контейнеризацией (Docker, Kubernetes);
• Разрабатывать и оптимизировать пайплайны данных и ML для развертывания на производственной среде;
• Периодически проводить аудит используемого стека технологий;
• Работать с большими объемами данных, заниматься их очисткой, преобразованием и предварительной обработкой;
• Работать с высоконагруженными вычислениями, а также потоками данных в виде батчей и стримингов.

🚀Откликнуться

#Lamoda: Senior Data Scientist (Pricing)
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт в области анализа данных и #ML (от 2 лет);
• Опыт работы с #sql, Hadoop, Hive, Spark;
• Владение #python, Linux, методами работы с большими данными;
• Опыт работы как минимум с 2 ML библиотеками;
• Знания теорвера и матстата;
• Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа;
• Знание алгоритмов и структур данных;
• Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п;
• Английский язык на уровне технического чтения и профессионального общения.

⚡️ Что делать:
• Развивать систему динамического ценообразования;
• Использовать модели эластичности в других бизнес продуктах;
• Решение задач по пополнению стока, мэтчингу конкурентов, промо и персональному ценообразованию;
• Предлагать новые инициативы связанные с персональным ценообразованием, промо моделированием и прогнозированием бюджета.

🚀Откликнуться

#Сбер: ML (NLP) Engineer
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Умеешь анализировать архитектурные решения и структуры БД;
• Обладаешь аналитическим складом ума, имеешь хорошие коммуникативные навыки, командность, ответственность, целеустремленность, умение доводить дело до конца;
• Умеешь решать проблемы;
• Владеешь базовой юридической терминологией;
• Знаешь основы матстата;
• Имеешь опыт работы в Data Science/Data Analytics проектах;
• Обладаешь опытом анализа данных с помощью #python;
• Владеешь Jira, Confluence, #sql.

⚡️ Что делать:
• Участвовать в разработке архитектуры платформы;
• Организовывать системы хранения данных;
• Организовывать системные интеграции backend с другими АС для создания базы знаний GigaChat;
• Разрабатывать и внедрять микросервисы, взаимодействующие с языковыми моделями, в том числе, #LLM, такими как GigaChat, GigaR и другие;
• Выявлять узкие места #NLP-пайплайнов и предлагать способы их «расшивания»;
• Помогать коллегам улучшать качество их кода, в том числе, при необходимости, заниматься рефакторингом кода запущенных в промышленную эксплуатацию сервисов;
• Заниматься аналитикой обработки промптов и формировать бэклог задач для промпт-инженеров.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML-разработчик в команду ML Laboratory
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Хорошо понимаете принципы #ML и применяли их на практике;
• Знаете классические алгоритмы и структуры данных;
• Знаете #python и #cpp;
• Самостоятельны и готовы браться за новые задачи, для которых нет готового решения.

⚡️ Что делать:
• Генерировать и проверять гипотезы, которые помогут улучшить работу моделей;
• Разрабатывать методы оценки и контроля качества моделей;
• Дообучать #LLM под конкретные задачи, определять оптимальный набор данных для файнтюна модели;
• Совершенствовать методы сбора обучающих данных и их обработки, процедуры и инфраструктуру обучения моделей;
• Исследовать RL-подходы.

➡️ Кому подойдет:
Бизнес Яндекса зависит от многих факторов, в том числе от скорости, с которой идеи превращаются в продакшен-процессы. Цель команды — ускорить процесс этого превращения.

🚀Откликнуться

#Мегафон: Data Scientist (middle)
#Офис #Спб

⚙️ Требования:
• Высшее образование, знания в области математики, теорвера, матстата, компьютерных наук;
• Опыт работы от 2 лет в области #ML и анализа данных;
• Продвинутый #python (+ ML-библиотеки) и #sql, опыт с Pyspark желателен;
• Навыки работы с Linux/Unix и Git;
• Будет плюсом широкий кругозор в области технологий машинного обучения в целом, знание текущих SOTA архитектур, актуальных архитектур нейронных сетей.

⚡️ Что делать:
• Развивать ML-/AI-based и rule-based подходы к выявлению различного вида фрод-активностей;
• Анализировать большие данные и находить в них wow-инсайты
Вести крупные R&D-проекты (в том числе, с нуля);
• Много экспериментировать, находить нетривиальные решения острых бизнес-проблем.

🚀Откликнуться

#UseTech: Data engineer
#Гибрид / #Офис / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Сильный #sql, опыт работы с Oracle, Clickhouse, Postgres2, средний #python;
• Опыт в ETL, знание Airflow4, понимание архитектуры БД для дата-инженера;
• Хорошие аналитические навыки.

⚡️ Что делать:
• Требуется находить причины проблем, взаимосвязи в данных;
• Уметь формировать хорошие гипотезы в отношении данных и уметь их подтверждать.

➡️ Кому подойдет:
ГК Юзтех входит в топ-7 лучших IT-работодателей России 2022. На данный момент компания находится в поиске data engineer.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Инженер данных в Доставку
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Отлично знаете #python;
• Работаете с Greenplum, Vertica, ClickHouse, Teradata и другими аналитическими базами данных;
• Участвовали в проектировании хранилищ данных на любом этапе.

⚡️ Что делать:
• Создавать и оптимизировать нетривиальные ETL-процессы обработки данных;
• Выжимать из сырых данных ценную информацию и аккуратно раскладывать её в удобные для анализа объекты;
• С командой аналитиков реализовывать стабильный расчёт бизнес-метрик;
• Поддерживать и изменять решения, отвечать за доступность сервиса и корректность данных, которые он предоставляет.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет инженера данных, который вместе с аналитиками будет заниматься самыми тяжёлыми расчётами, прорабатывать самые сложные алгоритмы и готовить инструментарий для сотен бизнес-пользователей. Вы сможете напрямую влиять на качество логистических продуктов, которыми пользуетесь Вы и Ваши друзья: от Яндекс Маркета до Яндекс Еды.

🚀Откликнуться

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

⚙️ Требования:
• Опыт работы в роли Data Scientist от 2-х лет;
• Опыт работы с pySpark, #sql, Hadoop от 1-го года;
• Опыт использования #ML-библиотек на #python и понимание особенностей реализации различных аспектов алгоритмов в коде;
• Опыт проработки задачи от бизнес-постановки до математической формулировки и реализации в коде;
• Опыт автоматизации пайплайнов работы с данными (Airflow и др.);
• Навыки DevOps (Docker, Kubernetes и др.);
• Знание методов машинного обучения и умение адаптировать их под конкретные задачи.

⚡️ Что делать:
• Моделировать и обрабатывать данные на Python для извлечения бизнес-ценности из данных;
• Строить воспроизводимые и переиспользуемые решения для работы с данными и моделями;
• Обучать ML-модели и улучшать метрики качества;
• Прорабатывать гипотезы;
• Проводить деплой моделей в продуктивное окружение и мониторить качество;
• Анализировать данные, выявлять зависимости и потенциал для развития моделей.

🚀Откликнуться

#Самокат: Team Lead Data Scientist (NLP)
#Гибрид / #Офис / #Удаленно
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Уверенный опыт работы на позиции Senior/Lead, опыт управления командой DS;
• Хорошие знания в области #NLP и классического #ML, опыт работы с нейронными сетями, NLP моделями, опыт продуктивизации моделей;
• Развитые навыки коммуникации, способность быстро погружаться в специфику бизнеса;
• Структурное мышление, системный подход, готовность исследовать и внедрять SOTA решения;
• Опыт работы в электронной коммерции будет плюсом.

⚡️ Что делать:
• Создание и управление DS-командой (5-10 человек);
• Развитие команды, управление эффективностью и качеством ее работы;
• Взаимодействие с продуктовым офисом, участие в определении путей развития ML-сервисов для продуктовой команды;
• Разработка и внедрение алгоритмов машинного обучения для повышения эффективности бизнеса;
• Работа с ML метриками, их сопоставление с бизнес-метриками.

➡️ Кому подойдет:
Команда активно растет и сейчас команда в поиск руководителя DS команды NLP в направление Маркетплейс.

🚀Откликнуться

#Wildberries: MLOps в команду Инфраструктуры ML
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Опыт в компании, которая применяет state of the art #ML технологии в production, от 3 лет;
#Знание #python, #go, #sql;
Docker, k8s, в т.ч. разворачивание во внешних облачных сервисах;
• Jupyter Hub, PyTorch multi-GPU multi-node;
• Linux на уровне middle DevOps.

⚡️ Что делать:
• Обеспечивать быстрое масштабирование и высокую доступность инфраструктуры ML;
• Делать удобное и рациональное выделение ресурсов, особенно GPU, для ноутбуков, скриптов, пайплайнов;
• Настраивать распределённое обучение и применение моделей, особенно больших нейросетей;
• Создавать инструменты для быстрых экспериментов с ML и масштабирования тех, которые покажут пользу, на всех пользователей;
• Помогать DS'ам в подключении источников данных, установке и настройке библиотек, создании пайплайнов и сервисов;
• Помогать проектировать и планировать ресурсы, инфраструктуру, архитектуру решений.

🚀Откликнуться

#Intelinvest: Data Scientist (Финтех)
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Глубокие знания математики;
• Отличное понимание #ML;
• Знание #sql, Pyspark, Greenplum, #python;
• Предобработка данных, создание признаков и валидация моделей;
• Работа с командой разработчиков для интеграции моделей в продукты;
• Разработка и внедрение алгоритмов #ML, включая модели #DL с механизмами обучения с подкреплением и механизмами внимания;
• Способность анализировать и интерпретировать сложные наборы данных.

➡️ Кому подойдет:
Intelinvest - это динамично развивающийся стартап, разрабатывающий уникальный сервис для отслеживания инвестиций в ценные бумаги на фондовых и криптовалютных рынках Индии, США, Азии и Европы. Сейчас команда работает над созданием нового проекта Fincake.io в Web3.

🚀Откликнуться

#Мегафон: Team Lead Data Science
#Офис #Спб

⚙️ Требования:
• Умение быстро искать ответы на основе данных на вопросы со стороны бизнеса;
• Отличное владение #sql, #python, PySpark;
• Умение планировать, управлять командой, презентовать результаты бизнесу, не бояться брать на себя ответственность и проактивно выдвигать инициативы;
• Понимание бизнес-KPI и того, как на них можно повлиять с помощью Big Data;
• Экспертиза в дизайне и проведении A/B тестов, разработке отчетности;
• Опыт в работе с Data Science командами;
• Опыт работы в области Data Science от 3-х лет. Опыт управления командой от 1го года.

⚡️ Что делать:
• Выстраивать эффективную работу команды, управлять проектами, распределять задачи, обеспечивать контроль сроков и качества выполнения;
• Обеспечивать взаимодействие с бизнес-подразделениями, определять их потребности и адаптировать ML-решения под конкретные бизнес-цели;
• Генерировать идеи, искать и тестировать новые подходы для ML-моделей, проводить А/B тесты, координировать аналитику;
• Внедрять инструменты и технологии в кейс для получения максимально качественных и оперативных решений;
• Определять вектор развития для команды, обучать и экспертно поддерживать начинающих специалистов.

🚀Откликнуться

#Автомакон: MLE/DS в команду рекомендаций
#Удаленно

⚙️ Требования:
• #python, #sql (Clickhouse, PostgreSQL);
• Понимание, как устроены классические #ML и #DL алгоритмы;
• Знания в области теорвера и матстата;
• Опыт работы с временными рядами;
• Опыт проведения A/B тестов;
• Опыт работы в ML от 3-х лет.

⚡️ Что делать:
• Строить гипотезы и проверять их;
• Анализировать потребности бизнеса и искать оптимальные методы решения;
• Экспериментировать с моделями, фичами, описывать эксперименты во внутренней документации;
• Деплоить модели в продакшн;
• Проводить мониторинг, поддерживать модели и дорабатывать при необходимости;
• Изучать академический и индустриальный опыт.

🚀Откликнуться

#Beeline: Data Scientist
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Опыт работы в роли Data Scientist от 4 лет;
• Уверенное владение #python и основными #ML-библиотеками;
• Хорошее понимание принципов работы ML-алгоритмов, опыт их применения на практике;
• Навыки работы с #sql или Spark;
• Опыт работы с инструментами экосистемы Hadoop или готовность их быстро освоить;
• Знание основ статистики;
• Умение переложить бизнес-задачу на язык анализа данных, подобрать соответствующий алгоритм с учетом требований и ограничений, интерпретировать результат;
• Готовность общаться с бизнесом и отвечать end-to-end за задачу.

⚡️ Что делать:
• Решать задачи бизнеса с помощью анализа данных и машинного обучения;
• Проводить поиск, выгрузку, статистический анализ и обработку данных;
• Строить и валидировать модели машинного обучения;
• Участвовать во внедрении DS-решений в бизнес-процессы;
• Развивать и поддерживать полный цикл разработки DS/ML-продуктов - от постановки задачи до выведения моделей в production..

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет ML-разработчика, который будет развивать сервис предиктивной платформы в билайн, чтобы предвосхищать ожидания пользователей.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML-разработчик в группу качества геопоиска
#Офис / #Гибрид
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Хорошо понимаете принципы #ML и применяли его на практике;
• Разбираетесь как в классических алгоритмах машинного обучения, так и в #NLP;
• Знаете #cpp, #python или другой язык программирования;
• Знаете базовые алгоритмы и структуры данных.

⚡️ Что делать:
• Улучшение качества поиска товаров и услуг на картах (собирать нужные данные, построить всю систему от начала и до конца с использованием современных ML-технологий и при этом уложиться в технические ограничения);
• Улучшение качества навигационного поиска;
• Улучшение качества подбора рекламных организации (предстоит вплотную познакомиться с современными рекламными технологиями (например аукционами) и напрямую участвовать в улучшении бизнес-метрик наших сервисов).

➡️ Кому подойдет:
Ключевая задача команды — научить Карты качественно отвечать на всевозможные поисковые запросы пользователей.

🚀Откликнуться

#Freuders: Python Developer/Data Scientist
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Опыт разработки на #python от 3х лет;
• Опыт разработки в WEB (REST API);
• Опыт с Pandas, Numpy для работы с данными;
• Практический опыт работы с #ML-задачами от года в рамках реального проекта;
• Опыт работы с задачами #NLP и #CNN;
• Опыт развертывания моделей;
• Опыт работы с TensorFlow, keras, huggingface;
• Опыт работы с #sql Databases;
• Знания GIT, TCP, IP, HTTP(s), XML, JSON, AJAX, UML, основных принципов жизненного цикла производства ПО и известных методологий разработки.

⚡️ Что делать:
• Участие в разработке и развитии проекта чат бота;
• Участие в разработке и развитии проекта генерации изображений;
• Участие в разработке и развитии проекта “умный” переводчик.

➡️ Кому подойдет:
Израильская компания с бэкграундом в разработки продуктов в 9+ лет. В связи с расширением штата ищут Python Developer/Data Scientist-а для совместной работы над созданием прогрессивных продуктов.

🚀Откликнуться

#Lamoda: Data Scientist (Operations)
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт в области анализа данных и #ML (от 2 лет);
• Опыт работы с #sql, Hadoop, Hive, Spark;
• Владение Python, Linux, методами работы с большими данными;
• Опыт работы как минимум с 2 ML библиотеками: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch, Spark ML;
• Знания теорвера и матстата;
• Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа;
• Знание алгоритмов и структур данных;
• Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п;
• Английский язык на уровне технического чтения и профессионального общения.

⚡️ Что делать:
• Решать задачи по пополнению стока, оптимизации хранения и умному управлению capacity интервалов доставки;
• Предсказывать проблемы складского оборудования;
• Развивать модели предсказания брака;
• Проводить исследования и запускать пилоты для мультискладского управления запасами, оптимизации хранения и комплектации заказов.

🚀Откликнуться

#X5: Data analyst / Аналитик данных
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Знание #python и #sql;
• Знание математики, статистики и базовых понятий в #ML;
• Опыт работы с pyspark будет плюсом;
• Понимание статистики на уровне дизайна и проведения АБ-тестов, использование подходящих критериев, интерпретация результатов;
• Опыт работы по профилю от 3 лет.

⚡️ Что делать:
• Интересные и масштабные задачи;
• Использование актуальных технологий, взаимодействие с крутыми специалистами, встречи для обмена опытом с коллегами и не только;
• Команда активно использует Hadoop, Spark, ClickHouse, Kubernetes, docker, airflow, Grafana/Tableau. Широкий спектр ML фреймворков, в том числе для обработки текстов и изображений;
• Свободу творчества - возможность пробовать любые модели, влиять на развитие продукта, предлагать новые подходы, делать MVP, формировать команды.

🚀Откликнуться

#Озон: ML Engineer (Инструменты аналитики и цен, Машинное обучение и матчинг)
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Опыт коммерческой разработки сервисов использующих #ML модели;
• Владение языком #python;
• Опыт работы с СУБД и знание #sql;
• Хорошее знание алгоритмов и структур данных;
• Опыт написания тестов и тестируемого кода;
• Понимание процессов CI/CD;
• Знание Linux.

⚡️ Что делать:
• Разработка сервисов, работающих с большими данными;
• Участие в разработке архитектурных решений;
• Интеграция решений с сервисами, написанными на #go, через grpc/kafka;
• Взаимодействие с участниками команды (разработка, аналитики, PM) и с другими командами.

🚀Откликнуться