🚀 Вакансия: Middle Data Scientist
🏢 Команда: Посуточно (компания Циан)
Вилка: от 350к до 450к на руки
🔗 Референт: @noelsethink
🔧 Наш стек:
Python: Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch, LightFM, RecFormer
Экосистема Hadoop: PySpark, Hive, Kafka
Оркестрация пайплайнов: Airflow
🎯 Задачи:
Развитие алгоритмов ранжирования и рекомендаций для контента вертикали Посутка
Построение и развитие моделей для улучшения качества контента
Исследование возможностей внедрения ML и AI в команде
Совместная работа с продуктовым руководителем вертикали по формированию плана и ответственности за результат ML моделей
📚 Требования к кандидату:
Опыт работы от 3 лет
Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес после внедрения
Опыт построения ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR
Знание технологий работы с большими данными и распределенными системами (Hadoop, Spark, S3)
Глубокое знание ML-алгоритмов и практическое их применение
Владение Python и основными ML-фреймворками
Понимание моделей монетизации и управления ликвидностью
Прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций
🏢 Команда: Посуточно (компания Циан)
Вилка: от 350к до 450к на руки
🔗 Референт: @noelsethink
🔧 Наш стек:
Python: Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch, LightFM, RecFormer
Экосистема Hadoop: PySpark, Hive, Kafka
Оркестрация пайплайнов: Airflow
🎯 Задачи:
Развитие алгоритмов ранжирования и рекомендаций для контента вертикали Посутка
Построение и развитие моделей для улучшения качества контента
Исследование возможностей внедрения ML и AI в команде
Совместная работа с продуктовым руководителем вертикали по формированию плана и ответственности за результат ML моделей
📚 Требования к кандидату:
Опыт работы от 3 лет
Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес после внедрения
Опыт построения ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR
Знание технологий работы с большими данными и распределенными системами (Hadoop, Spark, S3)
Глубокое знание ML-алгоритмов и практическое их применение
Владение Python и основными ML-фреймворками
Понимание моделей монетизации и управления ликвидностью
Прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций
❤3
🚀 Вакансия: Senior ML Engineer
🏢 Команда: Новостройки (компания Циан)
🔗 Референт: @noelsethink
🔧 Стек технологий:
Python: Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch
Экосистема Hadoop: PySpark, Hive, Kafka (свой большой кластер)
Оркестрация пайплайнов: Airflow
Метрики: технические — Grafana, бизнес — FineBI
🎯 Задачи:
Создание и развитие моделей ранжирования и рекомендаций для performance аукциона по звонкам
Модели прогноза эффективности продвижения аукциона в зависимости от ставки и тарифа b2b-клиента
Создание и внедрение скоринговых и uplift-моделей для коммуникаций с пользователями
Разработка DL-моделей для профиля пользователя
Решение задач машинного обучения и написание эффективного кода на Python для нагруженных сервисов
📚 Требования к кандидату:
Опыт работы от 3 лет в DS в продуктовой компании с доведением ML-моделей до продакшена и оценкой их влияния на бизнес
Опыт построения моделей персонального ранжирования, рекомендаций, предсказания CTR
Опыт работы с big data и распределёнными системами: Hadoop, Spark, S3
Глубокие знания и практическое применение ML-алгоритмов
Уверенные навыки Python и ML-фреймворков (DL — преимущество)
Опыт работы с high-load системами и требованиями по времени отклика
Понимание моделей монетизации и управления ликвидностью
Навыки лидерства: менторство, развитие команды, формирование процессов, код-ревью
Эффективное взаимодействие с бизнесом: формализация технических задач из бизнес-целей и работа с продактами, аналитиками и разработчиками
🏢 Команда: Новостройки (компания Циан)
🔗 Референт: @noelsethink
🔧 Стек технологий:
Python: Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch
Экосистема Hadoop: PySpark, Hive, Kafka (свой большой кластер)
Оркестрация пайплайнов: Airflow
Метрики: технические — Grafana, бизнес — FineBI
🎯 Задачи:
Создание и развитие моделей ранжирования и рекомендаций для performance аукциона по звонкам
Модели прогноза эффективности продвижения аукциона в зависимости от ставки и тарифа b2b-клиента
Создание и внедрение скоринговых и uplift-моделей для коммуникаций с пользователями
Разработка DL-моделей для профиля пользователя
Решение задач машинного обучения и написание эффективного кода на Python для нагруженных сервисов
📚 Требования к кандидату:
Опыт работы от 3 лет в DS в продуктовой компании с доведением ML-моделей до продакшена и оценкой их влияния на бизнес
Опыт построения моделей персонального ранжирования, рекомендаций, предсказания CTR
Опыт работы с big data и распределёнными системами: Hadoop, Spark, S3
Глубокие знания и практическое применение ML-алгоритмов
Уверенные навыки Python и ML-фреймворков (DL — преимущество)
Опыт работы с high-load системами и требованиями по времени отклика
Понимание моделей монетизации и управления ликвидностью
Навыки лидерства: менторство, развитие команды, формирование процессов, код-ревью
Эффективное взаимодействие с бизнесом: формализация технических задач из бизнес-целей и работа с продактами, аналитиками и разработчиками
❤2
🚀 Вакансия: Team Lead Data Scientist (Search & Recommendation)
💰 Вилка зарплаты: от 500к до 600к на руки
🔗 Референт: @noelsethink
📋 Требования к кандидату:
Опыт доведения ML моделей до продакшена и оценки их влияния на бизнес
Построение ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR
Использование технологий работа с большими данными и распределёнными системами (Hadoop, Spark, S3)
Глубокие знания ML-алгоритмов и практическое применение
Владение Python и основными ML-фреймворками; опыт в DL будет плюсом
Опыт работы с high-load системами, требованиями по времени отклика
Понимание моделей монетизации и управления ликвидностью
Лидерские качества: менторство, развитие экспертизы команды, формирование процессов, проведение код-ревью
Эффективное взаимодействие с бизнесом: продактами, аналитиками, разработчиками; умение трансформировать бизнес-цели в технические задачи и обратно
💰 Вилка зарплаты: от 500к до 600к на руки
🔗 Референт: @noelsethink
📋 Требования к кандидату:
Опыт доведения ML моделей до продакшена и оценки их влияния на бизнес
Построение ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR
Использование технологий работа с большими данными и распределёнными системами (Hadoop, Spark, S3)
Глубокие знания ML-алгоритмов и практическое применение
Владение Python и основными ML-фреймворками; опыт в DL будет плюсом
Опыт работы с high-load системами, требованиями по времени отклика
Понимание моделей монетизации и управления ликвидностью
Лидерские качества: менторство, развитие экспертизы команды, формирование процессов, проведение код-ревью
Эффективное взаимодействие с бизнесом: продактами, аналитиками, разработчиками; умение трансформировать бизнес-цели в технические задачи и обратно
❤2
🚀 Вакансия: Data Analyst
💰 Вилка зарплаты: от 200к до 300к
🔗 Референт: @noelsethink
📋 Требования к кандидату:
Имеет опыт работы от 2 лет в качестве продуктового, дата или операционного аналитика;
Уверенно владеет Python (pandas), SQL;
Имеет опыт работы с: БД: hive, presto (nice to have)
Работал в любой из BI систем (у нас FineBI);
Владеет google sheet api;
Желателен опыт в ETL, DWH.
💰 Вилка зарплаты: от 200к до 300к
🔗 Референт: @noelsethink
📋 Требования к кандидату:
Имеет опыт работы от 2 лет в качестве продуктового, дата или операционного аналитика;
Уверенно владеет Python (pandas), SQL;
Имеет опыт работы с: БД: hive, presto (nice to have)
Работал в любой из BI систем (у нас FineBI);
Владеет google sheet api;
Желателен опыт в ETL, DWH.
❤7🔥2
Статистика зарплат по грейдам в Тбанк😭
Вся компенсация указана Gross
Пройти опрос: Ссылка
Партнер: Get Rejected
Стать референтом/опубликовать вакансию: заполнить анкету
Вся компенсация указана Gross
Пройти опрос: Ссылка
Партнер: Get Rejected
Стать референтом/опубликовать вакансию: заполнить анкету
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰8❤5👎2
Forwarded from Get Rejected
Статистика зарплат по грейдам в NDA (те кто боятся называть свою компанию)
Вся компенсация указана Gross
Пройти опрос: Ссылка
Партнер: Get Offered
Вся компенсация указана Gross
Пройти опрос: Ссылка
Партнер: Get Offered
🎉5👎2
:
Compensation: open for discussion, approx 5-8k eur gross :euro:
: 🥽: SexLikeReal is the world’s leading VR adult platform, home to 50k immersive videos and innovative technology. We’re constantly pushing boundaries, from developing AI-driven* video interactivity** to building Melody, our upcoming haptic s*x toy.
*AR video technology - we bring the stars directly into your room, blending the virtual and the real in ways no other platform can
**s*x toy scripts are files that sync with interactive sex toys to mirror on-screen action
📍: Responsibilities
- Deployment of ML pipelines in production
- Improving and researching algorithms for Video2Haptic generation
- Creating algorithms for video metadata extraction and action recognition
- Improvement of the algorithms for high-resolution video matting
- Improvement of the algorithms of content censuring
- Research and development of algorithms for spatiotemporal ROI extraction in videos for short clips and trailer creation
- Research and development into the field of volumetric video generation and streaming
📍Your Profile
- 3+ years of experience in Machine Learning role
- Strong programming skills in Python and knowledge of CS: Data Structures and Algorithms
- Ability to build extendable, reproducible, and clear ML pipelines with focus on Computer Vision
- BSc in CS, Math or related
:
- Experience deploying in edge (mobile, VR headset) devices
- Experience in shader creation (glsl, hlsl, etc.)
- MSc in CS, Math or related
- Recruitment Screening (30 min)
- Technical Interview (1-1.5 h)
- Final Interview (30 min)
🤙: Contact for questions: tg @SLRecruiter
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰18💅9🔥6❤2🎉2
Все зарплаты указаны в Gross
Зарплаты в Data конечно просто очень огромные. Тут я насколько я знаю большинство крутых специалистов среди опрошенных
Партнер: Get Rejected
Зарплаты в Data конечно просто очень огромные. Тут я насколько я знаю большинство крутых специалистов среди опрошенных
Партнер: Get Rejected
❤14👍8
💅18❤2🔥1