Компания: ГК "Ланит"
Должность: Data Scientist – от уровня миддл
Вилка: до 220 000
Город: Москва, М. Алексеевская, корп транспорт, удаленно или гибрид
Контакт: @musohranovaj
Центр Компетенции Больших Данных ЛАНИТ- новое подразделение ЛАНИТ с фокусом на экспертизу в областях Data Science и Big Data.
ЦК Дата реализует технологически сложные проекты, связанных с обработкой, анализом и извлечением знаний из большого массива информации, в том числе неструктурированной.
Обязанности:
Анализ данных из различных источников;
Разработка прототипов моделей машинного обучения для решения различных прикладных задач;
Участие в выводе моделей в промышленное использование, работа с
инженерами-разработчиками;
Участие в брейнштормах и обсуждениях;
Разработка архитектуры решений в области машинного обучения.
Требования:
Отличные знания Python (pandas, sklearn, numpy, scipy, xgboost, seaborn, etc);
Умение работать с logistic regression, svm, knn, nn, decision tree, random forest, xgboost/catboost/lgbm и т.п. Понимание преимуществ, недостатков и отличий;
Знание NLP (LSTM, Transformers, Bert, GPT-2, word2vec, glove, fasttext, tf-idf);
Опыт работы с регулярными выражениями;
Опыт работы с парсерами;
Умение работать с временными рядами;
Умение работать с аномалиями;
Умение работать с различными источниками данных, где бы они не находились (в файлах или базе данных);
Постоянное совершенствование: посещение релевантных мероприятий, изучение литературы, слежение за релевантными новостями;
Мышление изобретателя и новатора;
Аккуратность и ответственность;
Высшее техническое образование.
Большим плюсом будет:
Опыт работы с рекомендательными моделями;
Успешный опыт участия в kaggle-соревнованиях;
Глубокий математический бэкграунд;
Опыт участия в ИТ проектах разработки или внедрения ПО.
Условия работы:
Стабильная заработная плата (белая, 2НДФЛ);
Участие в интересных проектах в масштабах всей страны;
Хорошо оборудованное рабочее место: мощный компьютер, несколько мониторов;
Отличный офис с оборудованной кухней, коворкинг на крыше;
ДМС;
Фитнес, обучение и прочие приятности 🤗
Должность: Data Scientist – от уровня миддл
Вилка: до 220 000
Город: Москва, М. Алексеевская, корп транспорт, удаленно или гибрид
Контакт: @musohranovaj
Центр Компетенции Больших Данных ЛАНИТ- новое подразделение ЛАНИТ с фокусом на экспертизу в областях Data Science и Big Data.
ЦК Дата реализует технологически сложные проекты, связанных с обработкой, анализом и извлечением знаний из большого массива информации, в том числе неструктурированной.
Обязанности:
Анализ данных из различных источников;
Разработка прототипов моделей машинного обучения для решения различных прикладных задач;
Участие в выводе моделей в промышленное использование, работа с
инженерами-разработчиками;
Участие в брейнштормах и обсуждениях;
Разработка архитектуры решений в области машинного обучения.
Требования:
Отличные знания Python (pandas, sklearn, numpy, scipy, xgboost, seaborn, etc);
Умение работать с logistic regression, svm, knn, nn, decision tree, random forest, xgboost/catboost/lgbm и т.п. Понимание преимуществ, недостатков и отличий;
Знание NLP (LSTM, Transformers, Bert, GPT-2, word2vec, glove, fasttext, tf-idf);
Опыт работы с регулярными выражениями;
Опыт работы с парсерами;
Умение работать с временными рядами;
Умение работать с аномалиями;
Умение работать с различными источниками данных, где бы они не находились (в файлах или базе данных);
Постоянное совершенствование: посещение релевантных мероприятий, изучение литературы, слежение за релевантными новостями;
Мышление изобретателя и новатора;
Аккуратность и ответственность;
Высшее техническое образование.
Большим плюсом будет:
Опыт работы с рекомендательными моделями;
Успешный опыт участия в kaggle-соревнованиях;
Глубокий математический бэкграунд;
Опыт участия в ИТ проектах разработки или внедрения ПО.
Условия работы:
Стабильная заработная плата (белая, 2НДФЛ);
Участие в интересных проектах в масштабах всей страны;
Хорошо оборудованное рабочее место: мощный компьютер, несколько мониторов;
Отличный офис с оборудованной кухней, коворкинг на крыше;
ДМС;
Фитнес, обучение и прочие приятности 🤗
Компания: Эмекс.Ру www.emex.ru
Должность: продуктовый аналитик/руководитель направления аналитики
Вилка: 240-290K gross
Город: удаленка, можно работать в офисе в Москве по желанию
Контакты @romevgeniya
Задачи, которые предстоит решить сейчас:
• Выстроить аналитическую инфраструктуру платформы и систему продуктовой аналитики.
• Наладить коммуникацию с бизнес-заказчиками, выявлять и анализировать их потребности.
• Решать бизнес-задач с помощью аналитики, влиять на принятие стратегических решений.
• Сформировать в компании культуру принятия решений, основанных на данных, проблемах пользователей и стратегии.
Задача на перспективу:
возглавить и лидировать направление аналитики в компании.
Необходимые компетенции:
• Умение коммуницировать с внутренними заказчиками разного уровня на их языке, грамотно приоритизировать задачи.
• Навыки анализа и визуализации данных, умение находить точки роста, инсайты в данных, умение простым языком объяснять сложные вещи.
• Умение решать нестандартные задачи с минимальной себестоимостью.
• Опыт выстраивания системы метрик продукта совместно с владельцем продукта.
• Опыт построения аналитического хранилища (DWH).
• Знание Python, Clickhouse, создание ETL/ELT Pipeline и др.
• Навыки построения запросов SQL (MS SQL, PostgreSQL, ClickHouse).
• Опыт проведения АВ-тестов, сбора и интерпретации результатов.
• Опыт работы с BI-инструментами (Metabase, Redash, Apache superset и др.)
О нас:
Эмекс — маркетплейс автозапчастей. У нас 1,5 мдрд товарных предложений, пункты выдачи по всей России и СНГ, больше 50 000 заказов в день, сложные, интересные задачи и продвинутая продуктовая команда с современными подходами и инструментами. Работая с нами, ты можешь создавать и развивать по-настоящему востребованный, масштабный продукт.
Должность: продуктовый аналитик/руководитель направления аналитики
Вилка: 240-290K gross
Город: удаленка, можно работать в офисе в Москве по желанию
Контакты @romevgeniya
Задачи, которые предстоит решить сейчас:
• Выстроить аналитическую инфраструктуру платформы и систему продуктовой аналитики.
• Наладить коммуникацию с бизнес-заказчиками, выявлять и анализировать их потребности.
• Решать бизнес-задач с помощью аналитики, влиять на принятие стратегических решений.
• Сформировать в компании культуру принятия решений, основанных на данных, проблемах пользователей и стратегии.
Задача на перспективу:
возглавить и лидировать направление аналитики в компании.
Необходимые компетенции:
• Умение коммуницировать с внутренними заказчиками разного уровня на их языке, грамотно приоритизировать задачи.
• Навыки анализа и визуализации данных, умение находить точки роста, инсайты в данных, умение простым языком объяснять сложные вещи.
• Умение решать нестандартные задачи с минимальной себестоимостью.
• Опыт выстраивания системы метрик продукта совместно с владельцем продукта.
• Опыт построения аналитического хранилища (DWH).
• Знание Python, Clickhouse, создание ETL/ELT Pipeline и др.
• Навыки построения запросов SQL (MS SQL, PostgreSQL, ClickHouse).
• Опыт проведения АВ-тестов, сбора и интерпретации результатов.
• Опыт работы с BI-инструментами (Metabase, Redash, Apache superset и др.)
О нас:
Эмекс — маркетплейс автозапчастей. У нас 1,5 мдрд товарных предложений, пункты выдачи по всей России и СНГ, больше 50 000 заказов в день, сложные, интересные задачи и продвинутая продуктовая команда с современными подходами и инструментами. Работая с нами, ты можешь создавать и развивать по-настоящему востребованный, масштабный продукт.
#Вакансия #Senior #TeamLead #Удаленка #Python #Pytorch #DataScience #MachineLearning #Flask #FastAPI
Компания: drom.ru
Должность: ML developer
Вилка: 250 000 - 350 000 рублей на руки (оформление по ТК РФ, белая)
Город: удаленно
Контакты: @dobrkakbobr8
Команда ML: 5 человек
Процессы: есть продуктовая команда, продуктовые менеджеры ставят квартальные цели, под конец каждого квартала идет активное взаимодействие с продуктовой командой и вырабатываются цели и задачи на будущий/новый квартал.
Есть спринты - 1-2 недельные. Сейчас экспериментируем с форматами, смотрим на квартальные цели и распределяем приоритеты, разбиваем на более мелкие задачи и берем в спринт. Созвоны 1 раз в день в 12:00 по МСК.
3 направления:
Анализ данных + СV (раздел работы с картинками) + OCR (распознавание текста) + разработка.
Проекты:
• Загрузка документов СТС, получаем фото, считываем текст, заполняем поля при подаче заявления/объявления;
• Рекомендательная система - человек взаимодействует с сервисом, смотрит объявление, на следующий день он получает подборку подходящих объявлений под его запрос;
• Проблема сопоставления - есть наборы объявлений, с определенными полями, картинками, есть такие же на других порталах, их нужно замачить и понять, что они одинаковые (что это один и тот же автомобиль) - для анализа конкурентов - для внутренней аналитики.
Стек: Python, Pytorch, PostgreSQL, MySQL, Clickhouse, ScyllaDB, Flask, FastAPI, Docker, numpy, pandas, cv2, matplotlib, Luigi или Airflow, Computer Vision, Data Science, Machine Learning, Catalyst, Kubernetes, CI/CD, K8s, VIDIA Triton Inference Server, TFLite, CoreML,
Желателен опыт работы с CV, рекомендательными системами, NLP. Если опыт в чем-то одном, желание разобраться в остальных направлениях.
Компания: drom.ru
Должность: ML developer
Вилка: 250 000 - 350 000 рублей на руки (оформление по ТК РФ, белая)
Город: удаленно
Контакты: @dobrkakbobr8
Команда ML: 5 человек
Процессы: есть продуктовая команда, продуктовые менеджеры ставят квартальные цели, под конец каждого квартала идет активное взаимодействие с продуктовой командой и вырабатываются цели и задачи на будущий/новый квартал.
Есть спринты - 1-2 недельные. Сейчас экспериментируем с форматами, смотрим на квартальные цели и распределяем приоритеты, разбиваем на более мелкие задачи и берем в спринт. Созвоны 1 раз в день в 12:00 по МСК.
3 направления:
Анализ данных + СV (раздел работы с картинками) + OCR (распознавание текста) + разработка.
Проекты:
• Загрузка документов СТС, получаем фото, считываем текст, заполняем поля при подаче заявления/объявления;
• Рекомендательная система - человек взаимодействует с сервисом, смотрит объявление, на следующий день он получает подборку подходящих объявлений под его запрос;
• Проблема сопоставления - есть наборы объявлений, с определенными полями, картинками, есть такие же на других порталах, их нужно замачить и понять, что они одинаковые (что это один и тот же автомобиль) - для анализа конкурентов - для внутренней аналитики.
Стек: Python, Pytorch, PostgreSQL, MySQL, Clickhouse, ScyllaDB, Flask, FastAPI, Docker, numpy, pandas, cv2, matplotlib, Luigi или Airflow, Computer Vision, Data Science, Machine Learning, Catalyst, Kubernetes, CI/CD, K8s, VIDIA Triton Inference Server, TFLite, CoreML,
Желателен опыт работы с CV, рекомендательными системами, NLP. Если опыт в чем-то одном, желание разобраться в остальных направлениях.
Дром
Дром - цены на машины
Автомобили и запчасти: продажа новых и б/у авто, каталог, отзывы автовладельцев, форумы, ремонт и эксплуатация, приключения, аукционы, спортивные машины, тюнинг, объявления и цены
Компания: ДИТ Москвы
Должность: Аналитик данных
ЗП: 90К
Город: Москва
Контакты: @nastyasmnv4
Ищем аналитика данных, который бы помогал в анализе аудиторий в социальных сетях.
ВАШИ ЗАДАЧИ:
• Анализ данных из различных источников;
• Выдвигать и тестировать гипотезы;
• Кластеризация показателей;
• Построение прогностических моделей;
• Поиск путей решения различных задач;
НАШИ ОЖИДАНИЯ:
• Знание Python (pandas, sklearn, numpy, beautifulsoup, seaborn, etc);
• Уверенное владение Excel ()
• Знание математической статистики и умение применять ее на практике;
• Опыт парсинга, работа с proxy и API;
• Инициативность и желание развиваться;
МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
• Стабильная заработная плата, который мы регулярно пересматриваем в сторону повышения;
• Премии по результатам проделанной работы;
• Команда, с которой можно расти;
• Участие в интересных проектах;
• Большие перспективы профессионального и карьерного роста;
• Отличный офис в центре Москвы.
П.С. Удаленку не рассматриваем
Должность: Аналитик данных
ЗП: 90К
Город: Москва
Контакты: @nastyasmnv4
Ищем аналитика данных, который бы помогал в анализе аудиторий в социальных сетях.
ВАШИ ЗАДАЧИ:
• Анализ данных из различных источников;
• Выдвигать и тестировать гипотезы;
• Кластеризация показателей;
• Построение прогностических моделей;
• Поиск путей решения различных задач;
НАШИ ОЖИДАНИЯ:
• Знание Python (pandas, sklearn, numpy, beautifulsoup, seaborn, etc);
• Уверенное владение Excel ()
• Знание математической статистики и умение применять ее на практике;
• Опыт парсинга, работа с proxy и API;
• Инициативность и желание развиваться;
МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
• Стабильная заработная плата, который мы регулярно пересматриваем в сторону повышения;
• Премии по результатам проделанной работы;
• Команда, с которой можно расти;
• Участие в интересных проектах;
• Большие перспективы профессионального и карьерного роста;
• Отличный офис в центре Москвы.
П.С. Удаленку не рассматриваем
#Вакансия #DataScientist #Москва #vacancy
▫️ Data Science
▫️Компания: Кловер групп
▫️Белая зарплата 200 -350.000, срочный трудовой договор
Data Scientist / Специалист по анализу данных
Обязанности:
• Разработка гибридных моделей (физика/электротехника/химия + ML) технологических советчиков/подсказчиков производственной деятельности различной сложности, включая моделирование процессов оборудования, производственных и технологических процессов.
• Реализация разработанных моделей в тиражируемых продуктах и участие в их развёртывании на заводах совместно с другими членами команды разработки.
• Разработка моделей поиска оптимальных режимов работы промышленного процесса на основе моделей процесса, текущей ситуации и известных ограничений на управление.
• Техническая поддержка разработанных моделей, их развитие и совершенствование по итогам промышленной эксплуатации.
• Изучение новых подходов к решению индустриальных задач с помощью машинного обучения.
Обязательные навыки:
• Обязательно высшее образование в области математики или физики.
• Опыт работы в области Data science от 2 лет.
• Знание теории вероятностей, временных рядов, математической статистики, методов машинного обучения.
• Знание базовых алгоритмов и структур данных.
• Уверенные знания языков Python, R и основных ML-библиотек (numpy, pandas, scikit-learn, Scikit-Learn, XGBoost/, Scipy и др.).
• Знания технологий Hadoop, Spark, H20.ai, Cloud AI platforms, контейнеризации.
• Понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения, границ их применимости, понимание возможных причин почему алгоритм не работает и способность самостоятельно найти решение.
• Умение оценивать сроки разработки модели.
• Знание основ SQL и оптимизации аналитических запросов при запросе к базам данных.
• Опыт работы с задачами оптимизации (линейное и нелинейное программирование).
• Желание глубоко погружаться в область гибридного моделирования процессов отрасли, в особенности работы технологического оборудования.
Дополнительные навыки:
• Опыт работы с DL фреймворками Tensorflow/PyTorch, знание основных архитектур.
• Опыт в моделировании физических процессов (например, что такое закон сохранение массы и энергии), а также большое желание изучить эти процессы для разработки эффективных инновационных решений в промышленности.
• Знания в одной из отраслей (машиностроение, нефтегазовая, энергетическая, горнорудная)
• Успешный опыт решения задач на Кaggle.
• Опыт работы с GitLab, Jira, Confluence.
• Практический опыт реализации ML-проектов.
• Опыт работы c библиотеками оптимизации pyomo, pulp, scipy.
Условия:
• Интересные задачи, возможности профессионального роста в проектах цифровизации промышленности.
• Плоская структура компании, участие в принятии решений.
• Оформление по ТК РФ.
• Оплачиваемый полис ДМС (включая стоматологию) после 3 месяцев работы в компании.
• Комбинированный формат работы (офис / дом), офис в 5 минутах от м. Шаболовская.
✏️ По всем вопросам пишите в личку: @nataliaegorikhina [email protected]
▫️ Data Science
▫️Компания: Кловер групп
▫️Белая зарплата 200 -350.000, срочный трудовой договор
Data Scientist / Специалист по анализу данных
Обязанности:
• Разработка гибридных моделей (физика/электротехника/химия + ML) технологических советчиков/подсказчиков производственной деятельности различной сложности, включая моделирование процессов оборудования, производственных и технологических процессов.
• Реализация разработанных моделей в тиражируемых продуктах и участие в их развёртывании на заводах совместно с другими членами команды разработки.
• Разработка моделей поиска оптимальных режимов работы промышленного процесса на основе моделей процесса, текущей ситуации и известных ограничений на управление.
• Техническая поддержка разработанных моделей, их развитие и совершенствование по итогам промышленной эксплуатации.
• Изучение новых подходов к решению индустриальных задач с помощью машинного обучения.
Обязательные навыки:
• Обязательно высшее образование в области математики или физики.
• Опыт работы в области Data science от 2 лет.
• Знание теории вероятностей, временных рядов, математической статистики, методов машинного обучения.
• Знание базовых алгоритмов и структур данных.
• Уверенные знания языков Python, R и основных ML-библиотек (numpy, pandas, scikit-learn, Scikit-Learn, XGBoost/, Scipy и др.).
• Знания технологий Hadoop, Spark, H20.ai, Cloud AI platforms, контейнеризации.
• Понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения, границ их применимости, понимание возможных причин почему алгоритм не работает и способность самостоятельно найти решение.
• Умение оценивать сроки разработки модели.
• Знание основ SQL и оптимизации аналитических запросов при запросе к базам данных.
• Опыт работы с задачами оптимизации (линейное и нелинейное программирование).
• Желание глубоко погружаться в область гибридного моделирования процессов отрасли, в особенности работы технологического оборудования.
Дополнительные навыки:
• Опыт работы с DL фреймворками Tensorflow/PyTorch, знание основных архитектур.
• Опыт в моделировании физических процессов (например, что такое закон сохранение массы и энергии), а также большое желание изучить эти процессы для разработки эффективных инновационных решений в промышленности.
• Знания в одной из отраслей (машиностроение, нефтегазовая, энергетическая, горнорудная)
• Успешный опыт решения задач на Кaggle.
• Опыт работы с GitLab, Jira, Confluence.
• Практический опыт реализации ML-проектов.
• Опыт работы c библиотеками оптимизации pyomo, pulp, scipy.
Условия:
• Интересные задачи, возможности профессионального роста в проектах цифровизации промышленности.
• Плоская структура компании, участие в принятии решений.
• Оформление по ТК РФ.
• Оплачиваемый полис ДМС (включая стоматологию) после 3 месяцев работы в компании.
• Комбинированный формат работы (офис / дом), офис в 5 минутах от м. Шаболовская.
✏️ По всем вопросам пишите в личку: @nataliaegorikhina [email protected]
Ctrl2go Solutions - официальный сайт Clover group по цифровым технологиям и услугам
Ctrl2go Solutions - эффективное управление техническим обслуживанием и ремонтом промышленного оборудования
Создаем и внедряем цифровые комплексы с применением технологий AI, IIoT и Big Data. Наши продукты: система для удаленного мониторинга, автоматической диагностики и прогнозирования состояния оборудования; система для оптимизации управления технологическими…
Senior Data Scientist (Recommender Systems)
Название компании: FunCorp
Город и адрес офиса: Москва, м. Белорусская
Формат работы: офис, full-time
Зарплатная вилка: 220k - 300k net
Контакты: @ElviraPopova
FUNCORP — международная компания, c 2004 года разрабатываем развлекательные технологичные UGC-сервисы, которыми ежедневно пользуются миллионы людей по всему миру. Мы активно развиваем наши продукты и запускаем новые, используя современные технологии, научный подход и машинное обучение. Мы обрабатываем миллиарды событий для постоянного улучшения качества доставки развлекательного контента нашим пользователям.
Что предстоит делать:
- генерация гипотез по улучшению ранжирования контента и участие в реализации алгоритма подбора контента для юзеров;
- создание моделей для модерации комментариев;
- разработка алгоритмов по персонализации пушей.
Что нужно, чтобы присоединиться к нам:
- опыт построения рекомендательных систем;
- знания методов машинного обучения и нейронных сетей;
- опыт работы с TensorFlow/ PyTorch (мы используем PyTorch);
- знание алгоритмов и структур данных;
- опыт программирования на Python (библиотеки NumPy, Sklearn).
Стек используемых технологий: Python 3, ClickHouse, PyTorch.
Мы предлагаем: квартальные и годовые бонусы; ДМС и оплату фитнеса; бюджет на обучение; завтраки и обеды в офисе; комфортный офис в центре Москвы.
Подробнее о вакансии: https://hh.ru/vacancy/46476387
Название компании: FunCorp
Город и адрес офиса: Москва, м. Белорусская
Формат работы: офис, full-time
Зарплатная вилка: 220k - 300k net
Контакты: @ElviraPopova
FUNCORP — международная компания, c 2004 года разрабатываем развлекательные технологичные UGC-сервисы, которыми ежедневно пользуются миллионы людей по всему миру. Мы активно развиваем наши продукты и запускаем новые, используя современные технологии, научный подход и машинное обучение. Мы обрабатываем миллиарды событий для постоянного улучшения качества доставки развлекательного контента нашим пользователям.
Что предстоит делать:
- генерация гипотез по улучшению ранжирования контента и участие в реализации алгоритма подбора контента для юзеров;
- создание моделей для модерации комментариев;
- разработка алгоритмов по персонализации пушей.
Что нужно, чтобы присоединиться к нам:
- опыт построения рекомендательных систем;
- знания методов машинного обучения и нейронных сетей;
- опыт работы с TensorFlow/ PyTorch (мы используем PyTorch);
- знание алгоритмов и структур данных;
- опыт программирования на Python (библиотеки NumPy, Sklearn).
Стек используемых технологий: Python 3, ClickHouse, PyTorch.
Мы предлагаем: квартальные и годовые бонусы; ДМС и оплату фитнеса; бюджет на обучение; завтраки и обеды в офисе; комфортный офис в центре Москвы.
Подробнее о вакансии: https://hh.ru/vacancy/46476387
#вакансия #DE #Dataengineer #remote #Казань
Вакансия: Data engineer
Компания: Akvelon
Локация: remote
Тип занятости: full-time, 5/2
ЗП: от 150к и выше
Если есть желание поработать с крупнейшим стартапом и одновременно одним из успешных на рынке USA, данный проект точно тронет ваше сердечко ☺️
✅Коротко о проекте:
Команда Data Engineering заказчика создает решения для баз данных, которые используются для ежедневной / еженедельной / ежемесячной отчетности, путем реализации информационных панелей, структур и архитектуры хранилища данных
Итого, эта команда- основа для принятия ключевых решений в стратегии развития компании заказчика.
🚀Действующая команда от Akvelon: 4 Data инженера. Команда растет, поэтому ищем еще одного Data инженера.
Чем предстоит заниматься:
- Создание базовых класс, для передачи данных между (snowflake-> s3/sftp, s3/sftp -> snowflake) - одна из больших архитектурных задач, решение которой поможет значительно упростить и ускорить разработку
- Конвертация меню base64 -> protobuf -> json, задача с большим объемом данных, где не обойтись без оптимизации алгоритмов, работы с процессами
- Интеграции со сторонними апи: google ads/sheets, snapchat, facebook, bing
📌Must have по компетенциям:
Python, SQL, AWS(знание S3 достаточно ), ETL
✅С нас: личный ментор по профессиональному развитию, техника для удаленной работы, компенсация английского/фитнеса - все это есть 😊
Все вопросы буду рада ответить в личке🙋♀️: @aav_hr
Вакансия: Data engineer
Компания: Akvelon
Локация: remote
Тип занятости: full-time, 5/2
ЗП: от 150к и выше
Если есть желание поработать с крупнейшим стартапом и одновременно одним из успешных на рынке USA, данный проект точно тронет ваше сердечко ☺️
✅Коротко о проекте:
Команда Data Engineering заказчика создает решения для баз данных, которые используются для ежедневной / еженедельной / ежемесячной отчетности, путем реализации информационных панелей, структур и архитектуры хранилища данных
Итого, эта команда- основа для принятия ключевых решений в стратегии развития компании заказчика.
🚀Действующая команда от Akvelon: 4 Data инженера. Команда растет, поэтому ищем еще одного Data инженера.
Чем предстоит заниматься:
- Создание базовых класс, для передачи данных между (snowflake-> s3/sftp, s3/sftp -> snowflake) - одна из больших архитектурных задач, решение которой поможет значительно упростить и ускорить разработку
- Конвертация меню base64 -> protobuf -> json, задача с большим объемом данных, где не обойтись без оптимизации алгоритмов, работы с процессами
- Интеграции со сторонними апи: google ads/sheets, snapchat, facebook, bing
📌Must have по компетенциям:
Python, SQL, AWS(знание S3 достаточно ), ETL
✅С нас: личный ментор по профессиональному развитию, техника для удаленной работы, компенсация английского/фитнеса - все это есть 😊
Все вопросы буду рада ответить в личке🙋♀️: @aav_hr
#вакансия
➡️ Вакансия: Data Scientist
➡️ Локация: Москва (сейчас - полная удаленка, потом - обязательно 50% дней находится в офисе)
➡️ Компания: Газпромбанк
➡️ Зарплата (net): джун 100-140к, миддл 140-200к. Если есть полностью релевантный опыт, можно больше.
➡️ Контакты:@nurx2 , hr:+7(925)113-4500 [email protected]
Обязанности:
Полный цикл разработки моделей для корпоративной экосистемы Газпром: от постановки задачи дата инженерам, до разработки, внедрения и презентации.
Минимальные требования:
– Матстат, анализ данных;
– Python, SQL, Git, опыт с Hadoop (Impala, PySpark, Hive);
– Высшее физико-математическое / техническое / экономическое / финансовое образование
– 1 год опыта работы в ML/ программировании со схожим стеком технологий (для middle)
Будет преимуществом:
– Опыт в финансовой индустрии;
– Опыт построения моделей для конвейеров;
– BitBucket, Confluence, Jira;
– Курсы ML: Coursera, ШАД, Mail.ru, Сколтех и т.д.;
– Научная степень/обучение в аспирантуре;
– Kaggle, хакатоны.
Мы предлагаем:
– Карьерный путь в одном из крупнейших банков Восточной Европы;
– Мед. страховка с первого дня, скидки на фитнес, стимулирующие выплаты;
– Корпоративное обучение, курсы и тренинги;
– Современный офис БЦ «Оазис» (метро Добрынинская/Октябрьская);
– Коллеги выпускники ВШЭ, МФТИ, МГУ. Основная часть команды перешла из сбера.
➡️ Вакансия: Data Scientist
➡️ Локация: Москва (сейчас - полная удаленка, потом - обязательно 50% дней находится в офисе)
➡️ Компания: Газпромбанк
➡️ Зарплата (net): джун 100-140к, миддл 140-200к. Если есть полностью релевантный опыт, можно больше.
➡️ Контакты:@nurx2 , hr:+7(925)113-4500 [email protected]
Обязанности:
Полный цикл разработки моделей для корпоративной экосистемы Газпром: от постановки задачи дата инженерам, до разработки, внедрения и презентации.
Минимальные требования:
– Матстат, анализ данных;
– Python, SQL, Git, опыт с Hadoop (Impala, PySpark, Hive);
– Высшее физико-математическое / техническое / экономическое / финансовое образование
– 1 год опыта работы в ML/ программировании со схожим стеком технологий (для middle)
Будет преимуществом:
– Опыт в финансовой индустрии;
– Опыт построения моделей для конвейеров;
– BitBucket, Confluence, Jira;
– Курсы ML: Coursera, ШАД, Mail.ru, Сколтех и т.д.;
– Научная степень/обучение в аспирантуре;
– Kaggle, хакатоны.
Мы предлагаем:
– Карьерный путь в одном из крупнейших банков Восточной Европы;
– Мед. страховка с первого дня, скидки на фитнес, стимулирующие выплаты;
– Корпоративное обучение, курсы и тренинги;
– Современный офис БЦ «Оазис» (метро Добрынинская/Октябрьская);
– Коллеги выпускники ВШЭ, МФТИ, МГУ. Основная часть команды перешла из сбера.
Компания: Сбер
Должность: MiddleSenior/Lead CV Engineer
Вилка:
Middle: 180к -250к gross (+ годовая премия х5-х7)
Senior: 250к - 350к gross (+ годовая премия х5-х7)
Lead: 300к - 400к gross (+ годовая премия х5-х7)
Город: Москва
Контакты: @Igeti
Наша команда занимается задачами, связанными с интеллектуальной обработкой документов, созданием систем OCR/HCR, парсингом таблиц и извлечением сущностей и фактов из текстовой информации.Помимо проектов с обработкой документов, мы также создаем фреймворки для типовых задач в области CV и NLP, которыми пользуются многие команды банка.В данный момент, мы приступили к созданию No-code платформы по обработке неструктурированного контента, где бизнес сможет самостоятельно выстраивать пайплайны обработки и интеграции из готовых модулей, настраивать процесс ручной верификации и разметки, а также создавать свои модели с помощью наших фреймворков через UI.
Задачи:
— Развитие собственного движка OCR
— Создание моделей распознавания рукописного текста и текста in the wild
— Детекция и распознавания таблиц, в том числе искаженных и без видимых границ
— Определения языка текста, поворота, типа шрифта и т.д.
— Прототипирование No-code платформы для обработки неструктурированного контента (картинки, тексты)
+ для Lead позиции:
— Руководство командой из 3+ DS и разработчиков
— Выстраивание процессов разметки, обучения и деплоя моделей для команды
Обязаности:
— Имплементация и обучение моделей OCR, детекции текста, детекции объектов, сегментации и классификации
— Чтение статей и перекладывание SOTA на пром рельсы, в том числе NAS и self-supervised learning для HCR
— Запуск распределенного обучения на GPU кластере MLSpace (Кристофари)
— Организация циклов дообучения на новых данных (постановка задач разметчикам, запуск crowdsource майнинга данных и т.д)
— Оптимизация моделей для исполнения: квантизация, прунинг и дистилляция моделей. Портирование на :tensorrt: и :openvino:
— Релизы новых моделей в среды исполнения
Требования:
— Отличное знание одного из Pytorch/TF: + numpy, sklearn, pandas
— Опыт разработки/обучения/внедрения одной или нескольких типов моделей: object detection , semantic segmentation, instance segmentation, OCR, text detection, text spotting и т.д.
— Хорошее знание классического CV и OpenCV
— Хорошее знание алгоритмов, python3, ООП, SOLID, git, docker
— Желание изучать новые подходы, модели и технологии
+ для Lead позиции:
— Опыт руководства командой
— Развитые Soft skills
Плюсом будет:
— Хороший профиль на :github:
— Медальки на :kaggle:
— Опыт в GAN, StyleTransfer, Domain adaptation и NAS
Если вы сильный специалист, но не нашли подходящую вилку – пишите, обсудим.
Для отправки резюме, заполните форму: https://airtable.com/shrAGZcx9Si4boOOu
По всем вопросам писать мне в телеграм: @Igeti
Должность: MiddleSenior/Lead CV Engineer
Вилка:
Middle: 180к -250к gross (+ годовая премия х5-х7)
Senior: 250к - 350к gross (+ годовая премия х5-х7)
Lead: 300к - 400к gross (+ годовая премия х5-х7)
Город: Москва
Контакты: @Igeti
Наша команда занимается задачами, связанными с интеллектуальной обработкой документов, созданием систем OCR/HCR, парсингом таблиц и извлечением сущностей и фактов из текстовой информации.Помимо проектов с обработкой документов, мы также создаем фреймворки для типовых задач в области CV и NLP, которыми пользуются многие команды банка.В данный момент, мы приступили к созданию No-code платформы по обработке неструктурированного контента, где бизнес сможет самостоятельно выстраивать пайплайны обработки и интеграции из готовых модулей, настраивать процесс ручной верификации и разметки, а также создавать свои модели с помощью наших фреймворков через UI.
Задачи:
— Развитие собственного движка OCR
— Создание моделей распознавания рукописного текста и текста in the wild
— Детекция и распознавания таблиц, в том числе искаженных и без видимых границ
— Определения языка текста, поворота, типа шрифта и т.д.
— Прототипирование No-code платформы для обработки неструктурированного контента (картинки, тексты)
+ для Lead позиции:
— Руководство командой из 3+ DS и разработчиков
— Выстраивание процессов разметки, обучения и деплоя моделей для команды
Обязаности:
— Имплементация и обучение моделей OCR, детекции текста, детекции объектов, сегментации и классификации
— Чтение статей и перекладывание SOTA на пром рельсы, в том числе NAS и self-supervised learning для HCR
— Запуск распределенного обучения на GPU кластере MLSpace (Кристофари)
— Организация циклов дообучения на новых данных (постановка задач разметчикам, запуск crowdsource майнинга данных и т.д)
— Оптимизация моделей для исполнения: квантизация, прунинг и дистилляция моделей. Портирование на :tensorrt: и :openvino:
— Релизы новых моделей в среды исполнения
Требования:
— Отличное знание одного из Pytorch/TF: + numpy, sklearn, pandas
— Опыт разработки/обучения/внедрения одной или нескольких типов моделей: object detection , semantic segmentation, instance segmentation, OCR, text detection, text spotting и т.д.
— Хорошее знание классического CV и OpenCV
— Хорошее знание алгоритмов, python3, ООП, SOLID, git, docker
— Желание изучать новые подходы, модели и технологии
+ для Lead позиции:
— Опыт руководства командой
— Развитые Soft skills
Плюсом будет:
— Хороший профиль на :github:
— Медальки на :kaggle:
— Опыт в GAN, StyleTransfer, Domain adaptation и NAS
Если вы сильный специалист, но не нашли подходящую вилку – пишите, обсудим.
Для отправки резюме, заполните форму: https://airtable.com/shrAGZcx9Si4boOOu
По всем вопросам писать мне в телеграм: @Igeti
Airtable
Airtable | Everyone's app platform
Airtable is a low-code platform for building collaborative apps. Customize your workflow, collaborate, and achieve ambitious outcomes. Get started for free.
Компания: OZON
Должность: Team Lead Data Scientist
Город: удаленно или в офисе (Москва/ Санкт-Петербург), по желанию
Контакты: @glubokova_an
Описание:
Наша команда занимается разработкой сервисов для поиска на сайте OZON: находим и ранжируем товары, формируем поисковые подсказки, исправляем опечатки.
Что вам предстоит:
- управление командой из нескольких ML-разработчиков;
- cоздание и улучшение алгоритмов ранжирования товаров на сайте (learning to rank);
- персонализация результатов поиска для пользователей;
- обогащение текстовых запросов;
- работа с большими данными поисковых логов на hadoop-инфраструктуре (~3.5 млрд пользовательских событий в день);
- развитие инфраструктуры и архитектуры поискового ранжирования: масштабирование системы добавления фичей, автоматизация сбора датасетов и переобучения.
Что мы ожидаем:
- хорошее знание Python;
- опыт решения production DS-задач в интернет-бизнесе;
- наличие фундаментальной математической базы;
- опыт управления командой.
Что мы предлагаем:
- объёмный пакет ДМС, консультации психолога, врач в офисе;
- оплата обучения, доступ к онлайн-платформам Coursera и Eduson;
- скидки на английский язык, дисконтная карта Москва Сити CityPass, помощь в ипотеке и рефинансировании;
- просторный open space с панорамными видами и местами для отдыха;
- фитнес и йога в офисе, cкидки на карты сетей World Class, X-fit, 5 элемент, Fitmost.
Должность: Team Lead Data Scientist
Город: удаленно или в офисе (Москва/ Санкт-Петербург), по желанию
Контакты: @glubokova_an
Описание:
Наша команда занимается разработкой сервисов для поиска на сайте OZON: находим и ранжируем товары, формируем поисковые подсказки, исправляем опечатки.
Что вам предстоит:
- управление командой из нескольких ML-разработчиков;
- cоздание и улучшение алгоритмов ранжирования товаров на сайте (learning to rank);
- персонализация результатов поиска для пользователей;
- обогащение текстовых запросов;
- работа с большими данными поисковых логов на hadoop-инфраструктуре (~3.5 млрд пользовательских событий в день);
- развитие инфраструктуры и архитектуры поискового ранжирования: масштабирование системы добавления фичей, автоматизация сбора датасетов и переобучения.
Что мы ожидаем:
- хорошее знание Python;
- опыт решения production DS-задач в интернет-бизнесе;
- наличие фундаментальной математической базы;
- опыт управления командой.
Что мы предлагаем:
- объёмный пакет ДМС, консультации психолога, врач в офисе;
- оплата обучения, доступ к онлайн-платформам Coursera и Eduson;
- скидки на английский язык, дисконтная карта Москва Сити CityPass, помощь в ипотеке и рефинансировании;
- просторный open space с панорамными видами и местами для отдыха;
- фитнес и йога в офисе, cкидки на карты сетей World Class, X-fit, 5 элемент, Fitmost.
#вакансия #продуктаналитик #dataanalyst #зп180к #удаленка #офис
🌟Data analyst /продуктовый аналитик → в Тинькофф Мобайл
Оформление: в штат
ЗП: 150-180к + годовой бонус (обсуждается индивидуально)
Занятость: полная
Формат работы: гибридный (сейчас удаленка, после пандемии нужно будет работать в офисе в Москве)
Компания: Тинькофф Мобайл
🌟Обязанности:
⚡️Анализировать эффективность интернет-привлечения: рассчитывать стоимость привлечения клиентов, прибыль, строить прогнозные модели, выстраивать сквозную отчетность по продукту с целью повышения прибыли
⚡️Анализировать поведение пользователей на сайте: настраивать сбор веб-данных, рассчитывать конверсию на сайте для разных сегментов пользователей
⚡️Анализировать воронку продаж с целью улучшения интерфейса продукта;
⚡️Проводить AB-тесты на сайте и повышать конверсию: выдвигать гипотезы на основе анализа данных, проводить AB-тесты лэндингов и форм, работать с дизайнерами и разработчиками, анализировать результаты тестов, масштабировать успешные механики;
⚡️Плотно работать в составе продуктовой команды: выявлять потребности бизнеса, придумывать наилучшие способы достижения продуктовых KPI по привлечению клиентов, проводить интервью с пользователями и UX-исследования, прорабатывать задачи для команды разработки, участвовать в формировании плана по развитию продукта в вебе
🌟Требования:
⚡️Аналитический склад ума. ⚡️Высшее техническое образование, МГУ, МФТИ – предпочтительно;
⚡️Опыт работы продуктовым аналитиком от 1 года
⚡️Навык работы с цифрами. Принятие бизнес решений на основе цифр, а не догадок
⚡️Понимание значений основных рекламных показателей
⚡️Опыт работы с основными инструментами аналитики (SQL, python) — (опционально)
⚡️Желание развиваться в направлении продуктового менеджера
🌟Условия
⚡️Драйвовая команда, открытая к новым идеям и тестам. Сможешь работать в окружение умных людей, которые любят то, что делают
⚡️Серьёзные вызовы для профессионального развития - у нас только амбициозные задачи и передовые технологии. Мы постоянно проводим митапы, тренинги и мастер-классы. В твоем распоряжении огромная библиотека с технической литературой
⚡️Забота о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. Для твоих близких предложим льготные условия страхования.
⚡️После конца удаленки
Работа в комфортном офисе у метро «Водный стадион». У нас уютный офис с панорамным видом на город и подземной парковкой
⚡️Бесплатные и вкусные обеды в уютном Tinkoff Сafe. Если захочешь перекусить — на каждом этаже есть кухня с чаем, кофе и фруктами
⚡️Занятия в бесплатном фитнес-зале Tinkoff Sport. Пользуйся тренажерами, посещай групповые программы с крутыми тренерами, грейся в сауне. А ещё мы регулярно устраиваем турниры по футболу, волейболу и хоккею.
🌟По всем вопросам и на подачу резюме обращаться по телеграмму : @rec_egor_it
🌟Data analyst /продуктовый аналитик → в Тинькофф Мобайл
Оформление: в штат
ЗП: 150-180к + годовой бонус (обсуждается индивидуально)
Занятость: полная
Формат работы: гибридный (сейчас удаленка, после пандемии нужно будет работать в офисе в Москве)
Компания: Тинькофф Мобайл
🌟Обязанности:
⚡️Анализировать эффективность интернет-привлечения: рассчитывать стоимость привлечения клиентов, прибыль, строить прогнозные модели, выстраивать сквозную отчетность по продукту с целью повышения прибыли
⚡️Анализировать поведение пользователей на сайте: настраивать сбор веб-данных, рассчитывать конверсию на сайте для разных сегментов пользователей
⚡️Анализировать воронку продаж с целью улучшения интерфейса продукта;
⚡️Проводить AB-тесты на сайте и повышать конверсию: выдвигать гипотезы на основе анализа данных, проводить AB-тесты лэндингов и форм, работать с дизайнерами и разработчиками, анализировать результаты тестов, масштабировать успешные механики;
⚡️Плотно работать в составе продуктовой команды: выявлять потребности бизнеса, придумывать наилучшие способы достижения продуктовых KPI по привлечению клиентов, проводить интервью с пользователями и UX-исследования, прорабатывать задачи для команды разработки, участвовать в формировании плана по развитию продукта в вебе
🌟Требования:
⚡️Аналитический склад ума. ⚡️Высшее техническое образование, МГУ, МФТИ – предпочтительно;
⚡️Опыт работы продуктовым аналитиком от 1 года
⚡️Навык работы с цифрами. Принятие бизнес решений на основе цифр, а не догадок
⚡️Понимание значений основных рекламных показателей
⚡️Опыт работы с основными инструментами аналитики (SQL, python) — (опционально)
⚡️Желание развиваться в направлении продуктового менеджера
🌟Условия
⚡️Драйвовая команда, открытая к новым идеям и тестам. Сможешь работать в окружение умных людей, которые любят то, что делают
⚡️Серьёзные вызовы для профессионального развития - у нас только амбициозные задачи и передовые технологии. Мы постоянно проводим митапы, тренинги и мастер-классы. В твоем распоряжении огромная библиотека с технической литературой
⚡️Забота о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. Для твоих близких предложим льготные условия страхования.
⚡️После конца удаленки
Работа в комфортном офисе у метро «Водный стадион». У нас уютный офис с панорамным видом на город и подземной парковкой
⚡️Бесплатные и вкусные обеды в уютном Tinkoff Сafe. Если захочешь перекусить — на каждом этаже есть кухня с чаем, кофе и фруктами
⚡️Занятия в бесплатном фитнес-зале Tinkoff Sport. Пользуйся тренажерами, посещай групповые программы с крутыми тренерами, грейся в сауне. А ещё мы регулярно устраиваем турниры по футболу, волейболу и хоккею.
🌟По всем вопросам и на подачу резюме обращаться по телеграмму : @rec_egor_it
Weekend Offer от X5
Приглашаем всех, кому интересно развиваться в области BigData и DWH. Пройдите два коротких интервью и получите оффер от X5 Group на следующий день.
«Х5 Технологии» — это цифровая команда Х5 Group, которая разрабатывает технологичные и инновационные продукты для улучшения качества жизни миллионов покупателей. Каждый день ребята создают, обогащают и обрабатывают гигабайты «больших данных».
У нас найдутся задачи для любого уровня разработчиков: от junior до senior+. Эксперты X5 оптимизируют цены, монетизируют данные, планируют промоакции и многое другое, всё это в кросс-функциональных командах и на современном стеке.
Отправьте заявку до 4 сентября, а лучше — прямо сейчас: https://bit.ly/3joK6iB
Приглашаем всех, кому интересно развиваться в области BigData и DWH. Пройдите два коротких интервью и получите оффер от X5 Group на следующий день.
«Х5 Технологии» — это цифровая команда Х5 Group, которая разрабатывает технологичные и инновационные продукты для улучшения качества жизни миллионов покупателей. Каждый день ребята создают, обогащают и обрабатывают гигабайты «больших данных».
У нас найдутся задачи для любого уровня разработчиков: от junior до senior+. Эксперты X5 оптимизируют цены, монетизируют данные, планируют промоакции и многое другое, всё это в кросс-функциональных командах и на современном стеке.
Отправьте заявку до 4 сентября, а лучше — прямо сейчас: https://bit.ly/3joK6iB
Компания: Нетология
Должность: Эксперт-лектор
Вилка: 15000-30000
Город: Москвa/можно рассмотреть удаленно
Контакты: @heathcliff7
📍Нетология ищет эксперта на запись скринкастов по основным облачным провайдерам для работы с данными на курсе "Дата-инженер с нуля до middle"
🎓Что должен уметь эксперт?
BigQuery
Hadoop
Cloud DataProc
Spark
Google Data Fusion
Cloud Dataflow
Cloud Pub\sub
🕰Важно: наличие свободного времени и желания помогать другим
📍Какие есть возможности:
▪️Поделиться знаниями и опытом с новичками в дата инжиниринге
▪️Работать на part-time, совмещая преподавание с основной работой
▪️Гибкая система заработка, зависящая от объема занятости
▪️Стать частью экспертного комьюнити одной из лучших образовательных компаний
Должность: Эксперт-лектор
Вилка: 15000-30000
Город: Москвa/можно рассмотреть удаленно
Контакты: @heathcliff7
📍Нетология ищет эксперта на запись скринкастов по основным облачным провайдерам для работы с данными на курсе "Дата-инженер с нуля до middle"
🎓Что должен уметь эксперт?
BigQuery
Hadoop
Cloud DataProc
Spark
Google Data Fusion
Cloud Dataflow
Cloud Pub\sub
🕰Важно: наличие свободного времени и желания помогать другим
📍Какие есть возможности:
▪️Поделиться знаниями и опытом с новичками в дата инжиниринге
▪️Работать на part-time, совмещая преподавание с основной работой
▪️Гибкая система заработка, зависящая от объема занятости
▪️Стать частью экспертного комьюнити одной из лучших образовательных компаний
netology.ru
Онлайн обучение на образовательной платформе Нетология. IT курсы, обучение с трудоустройством.
Обучение онлайн на платформе Нетология - курсы IT и образовательные программы с трудоустройством. Получи профессию с нашими онлайн курсами!
Компания: Национальная Медиа Группа
Должность: ML Engineer / Data Scientist
Вилка: до 350.000
Город: Удаленно
Контакты: @zhilari4
О КОМПАНИИ: Национальная Медиа Группа — это Крупнейший в России частный Медиахолдинг, созданный в 2008 г. путем объединения медийных активов Алексея Мордашова, АБ «Россия», «Сургутнефтегаза» и страховой группы «Согаз».
Одним из крупных активов холдинга НМГ является digital-компания M3. Компания создает и развивает видеосервисы и онлайн-кинотеатры с ежемесячной аудиторией более 20 млн. человек.
Флагманский проект digital-компании М3 – more.tv18+, онлайн‑платформа, предлагающая возможности стриминга эфирного вещания, а также просмотра самого востребованного российского и зарубежного контента как бесплатно по рекламной модели, так и с помощью платной подписки.
More.tv — один из ведущих онлайн-видеосервисов с широким выбором сериалов, фильмов и развлекательных шоу. Компания снимает свои проекты под брендом more originals и является эксклюзивной площадкой для показа российских и зарубежных премьер, таких как “Фарго”, “Рассказ служанки” и многих других. Также они входят в холдинг НМГ с ведущими телеканалами “СТС”, “Домашний”, “Рен ТВ”.
Мы постоянно ищем способы улучшить наш продукт и один из таких проектов - управление частотой показа рекламы. Мы хотим максимизировать выручку и удовлетворенность пользователей, показывая рекламу в оптимальных точках и количестве.
Под этот проект мы ищем ML Engineer / Data Scientist для создания ml-микросервисов для увеличения монетизации одного из крупнейших онлайн-кинотеатров.
Вам предстоит:
• быть автором архитектуры ML сервисов для эффективного управления показами рекламы
• принимать решения по улучшению инфраструктуры подготовки данных и обучающих пулов
• тестировать различные алгоритмы машинного обучения с огромным потоком данных
• реализовывать и интегрировать работу готового алгоритма в high-load продакшен сервисы
• работать над повышением качества работы моделей и достижения ими бизнес результатов
Мы ожидаем, что Вы:
• имеете опыт создания ml-микросервисов и и встраивания их в продакшен-сервисы
• пишете код на Python 3+, умеете в CI/CD и code review
• умеете строить сервисы на библиотеках (sklearn, pandas, pyarrow, Torch/TensorFlow/Keras и пр.)
• имеете опыт использования стандартных инструментов для задач подготовки и обработки данных (pandas, Airflow, Spark, Hadoop, Hive, S3, ES)
Будет плюсом, если:
• имеется опыт разработки на Golang, Java
• имеется опыт разработки сервисов с REST(ful) API и/или gRPC
• есть опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL, MySQL) и KV-хранилищами (Redis, Mongo).
Условия:
• Оформление в соответствии с ТК РФ
• Гибридный график работы (3 дня в офисе, 2 дня из дома) и гибкое начало рабочего дня или возможность работать удаленно
• Финансовые условия обсуждаются на собеседовании
• ДМС после испытательного срока (3 месяца)
• Работа в команде профессионалов, увлеченных своим делом и интересные задачи
• Современный и удобный офис с кухнями и зонами релакса, м. Тульская
• Скидки для сотрудников в компаниях - партнерах (фитнес-центры, салоны красоты и т.д.)
• Бесплатные подписки на продукты компании
Должность: ML Engineer / Data Scientist
Вилка: до 350.000
Город: Удаленно
Контакты: @zhilari4
О КОМПАНИИ: Национальная Медиа Группа — это Крупнейший в России частный Медиахолдинг, созданный в 2008 г. путем объединения медийных активов Алексея Мордашова, АБ «Россия», «Сургутнефтегаза» и страховой группы «Согаз».
Одним из крупных активов холдинга НМГ является digital-компания M3. Компания создает и развивает видеосервисы и онлайн-кинотеатры с ежемесячной аудиторией более 20 млн. человек.
Флагманский проект digital-компании М3 – more.tv18+, онлайн‑платформа, предлагающая возможности стриминга эфирного вещания, а также просмотра самого востребованного российского и зарубежного контента как бесплатно по рекламной модели, так и с помощью платной подписки.
More.tv — один из ведущих онлайн-видеосервисов с широким выбором сериалов, фильмов и развлекательных шоу. Компания снимает свои проекты под брендом more originals и является эксклюзивной площадкой для показа российских и зарубежных премьер, таких как “Фарго”, “Рассказ служанки” и многих других. Также они входят в холдинг НМГ с ведущими телеканалами “СТС”, “Домашний”, “Рен ТВ”.
Мы постоянно ищем способы улучшить наш продукт и один из таких проектов - управление частотой показа рекламы. Мы хотим максимизировать выручку и удовлетворенность пользователей, показывая рекламу в оптимальных точках и количестве.
Под этот проект мы ищем ML Engineer / Data Scientist для создания ml-микросервисов для увеличения монетизации одного из крупнейших онлайн-кинотеатров.
Вам предстоит:
• быть автором архитектуры ML сервисов для эффективного управления показами рекламы
• принимать решения по улучшению инфраструктуры подготовки данных и обучающих пулов
• тестировать различные алгоритмы машинного обучения с огромным потоком данных
• реализовывать и интегрировать работу готового алгоритма в high-load продакшен сервисы
• работать над повышением качества работы моделей и достижения ими бизнес результатов
Мы ожидаем, что Вы:
• имеете опыт создания ml-микросервисов и и встраивания их в продакшен-сервисы
• пишете код на Python 3+, умеете в CI/CD и code review
• умеете строить сервисы на библиотеках (sklearn, pandas, pyarrow, Torch/TensorFlow/Keras и пр.)
• имеете опыт использования стандартных инструментов для задач подготовки и обработки данных (pandas, Airflow, Spark, Hadoop, Hive, S3, ES)
Будет плюсом, если:
• имеется опыт разработки на Golang, Java
• имеется опыт разработки сервисов с REST(ful) API и/или gRPC
• есть опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL, MySQL) и KV-хранилищами (Redis, Mongo).
Условия:
• Оформление в соответствии с ТК РФ
• Гибридный график работы (3 дня в офисе, 2 дня из дома) и гибкое начало рабочего дня или возможность работать удаленно
• Финансовые условия обсуждаются на собеседовании
• ДМС после испытательного срока (3 месяца)
• Работа в команде профессионалов, увлеченных своим делом и интересные задачи
• Современный и удобный офис с кухнями и зонами релакса, м. Тульская
• Скидки для сотрудников в компаниях - партнерах (фитнес-центры, салоны красоты и т.д.)
• Бесплатные подписки на продукты компании
Компания: ВТБ
Должность: Data scientist
Вилка: до 320.000
Город: Москва
Контакты: @zhilari4
Структура: Департамент анализа данных моделирования Управления моделирования КИБ и СМБ
Обязанности:
Разработка моделей оценки кредитного риска для клиентов малого и среднего бизнеса:
• Построение моделей определения лимита с учетом риска контрагента (Risk-based limit);
• Построение моделей риск мониторинга клиента для целей предупреждения раннего ухудшения финансового положения;
• Построение моделей на основе транзакционной активности клиента.
• Анализ текста
• Работа с моделями, позволяющие предсказать связи клиентов
Требования:
• Наличие сертификатов FRM/PRM/CFA/CQF как преимущество;
• Участие в хакатонах, обучение в ШАД как преимущество;
• Опыт разработки скоринговых моделей;
• Создание графовых моделей
• Работа с моделями, позволяющие сохранить базу клиентов
Условия:
• Трудоустройство согласно Законодательству;
• Конкурентная заработная плата;
• Профессиональное обучение и развитие;
• Добровольное медицинское страхование, льготные условия кредитования;
• Корпоративная пенсионная программа, материальная помощь;
• Спортивная жизнь и корпоративные мероприятия.
Должность: Data scientist
Вилка: до 320.000
Город: Москва
Контакты: @zhilari4
Структура: Департамент анализа данных моделирования Управления моделирования КИБ и СМБ
Обязанности:
Разработка моделей оценки кредитного риска для клиентов малого и среднего бизнеса:
• Построение моделей определения лимита с учетом риска контрагента (Risk-based limit);
• Построение моделей риск мониторинга клиента для целей предупреждения раннего ухудшения финансового положения;
• Построение моделей на основе транзакционной активности клиента.
• Анализ текста
• Работа с моделями, позволяющие предсказать связи клиентов
Требования:
• Наличие сертификатов FRM/PRM/CFA/CQF как преимущество;
• Участие в хакатонах, обучение в ШАД как преимущество;
• Опыт разработки скоринговых моделей;
• Создание графовых моделей
• Работа с моделями, позволяющие сохранить базу клиентов
Условия:
• Трудоустройство согласно Законодательству;
• Конкурентная заработная плата;
• Профессиональное обучение и развитие;
• Добровольное медицинское страхование, льготные условия кредитования;
• Корпоративная пенсионная программа, материальная помощь;
• Спортивная жизнь и корпоративные мероприятия.
Компания: Placid Money
Должность: User Intelligence & Data Science Lead
Вилка: 500-2000USD
Город: удаленно
Контакты: [email protected]
You will
• design and deploy traditional and advanced machine learning (ML) models to iteratively improve Placid's business-critical models and systems that understand a user's behavior and credit risk
• develop data-driven champion/challenger decisions strategies to automate credit origination
• build source-of-truth dashboards to keep team fingers on the pulse
• conduct in-product user research to fuel engineering & product teams with insights
• provide support and guidelines along customers journeys, ensure customer satisfaction
You'll get
• globally resellable and highly in-demand experience in FinTech
• experience with launching products in the most competitive market in the world
• an opportunity to apply innovative approaches to consumer behavior analysis and management
• steep learning curve across a wide range of hard and soft skills and responsibilities, including risk management
• contribute to building products with a big social mission and world class customer experiences
• work closely with the founding team in an open, fast moving and fun environment
• flexible hours
You got/can
• BA or soon-to-BA in engineering, statistics, physics, math, economics or similar from a top university
• break complex problems into smaller ones
• initiative, courage, and self-sufficiency
• enjoy working with data and using tools such as SQL, Python or SAS
• good business English writing skills
• bonus - understanding/experience with financial services
Должность: User Intelligence & Data Science Lead
Вилка: 500-2000USD
Город: удаленно
Контакты: [email protected]
You will
• design and deploy traditional and advanced machine learning (ML) models to iteratively improve Placid's business-critical models and systems that understand a user's behavior and credit risk
• develop data-driven champion/challenger decisions strategies to automate credit origination
• build source-of-truth dashboards to keep team fingers on the pulse
• conduct in-product user research to fuel engineering & product teams with insights
• provide support and guidelines along customers journeys, ensure customer satisfaction
You'll get
• globally resellable and highly in-demand experience in FinTech
• experience with launching products in the most competitive market in the world
• an opportunity to apply innovative approaches to consumer behavior analysis and management
• steep learning curve across a wide range of hard and soft skills and responsibilities, including risk management
• contribute to building products with a big social mission and world class customer experiences
• work closely with the founding team in an open, fast moving and fun environment
• flexible hours
You got/can
• BA or soon-to-BA in engineering, statistics, physics, math, economics or similar from a top university
• break complex problems into smaller ones
• initiative, courage, and self-sufficiency
• enjoy working with data and using tools such as SQL, Python or SAS
• good business English writing skills
• bonus - understanding/experience with financial services
🦉OTUS – образовательная платформа🦉
OTUS не обучает с нуля, а предлагает углубленные знания для опытных разработчиков🤘
У нас более 80 авторских курсов😎
▫️Вакансия:
Преподаватель на курс DataOps Engineer
Преподаватель на курс Data Warehouse Analyst
Преподаватель на курс Machine Learning. Advanced
🔹 Работу с нами удобно совмещать с текущей фулл-тайм загрузкой:
Преподаватель ведёт вебинары 1-2 раза в неделю\месяц (зависит от ваших возможностей) на 1,5 часа: с 20:00 до 21:30 по Мск.
Раскрывает тему курса, проверяет и даёт фидбек по дз студентов.
Стандартная ставка за 1 урок (1.5 часа) - 4000р.
Проверка 1 ДЗ – 250р
🔸 Есть возможность работать с материалом:
За разработку вебинара (если нет материала или вебинар необходимо полностью переработать) заплатим 5000р
Если необходимо переписать более половины материала к вебинару, заплатим 2500р.
✅ Научим:
Работать с аудиторией
Давать обратную связь
Публично выступать
Структурировать свои знания
♦️Вы сможете:
Проходить наши курсы бесплатно
Набирать себе команду из лучших студентов
Совмещать с текущей фул-тайм загрузкой
Учение - 💡
Контакт для связи: @Podoltsev 🦉
OTUS не обучает с нуля, а предлагает углубленные знания для опытных разработчиков🤘
У нас более 80 авторских курсов😎
▫️Вакансия:
Преподаватель на курс DataOps Engineer
Преподаватель на курс Data Warehouse Analyst
Преподаватель на курс Machine Learning. Advanced
🔹 Работу с нами удобно совмещать с текущей фулл-тайм загрузкой:
Преподаватель ведёт вебинары 1-2 раза в неделю\месяц (зависит от ваших возможностей) на 1,5 часа: с 20:00 до 21:30 по Мск.
Раскрывает тему курса, проверяет и даёт фидбек по дз студентов.
Стандартная ставка за 1 урок (1.5 часа) - 4000р.
Проверка 1 ДЗ – 250р
🔸 Есть возможность работать с материалом:
За разработку вебинара (если нет материала или вебинар необходимо полностью переработать) заплатим 5000р
Если необходимо переписать более половины материала к вебинару, заплатим 2500р.
✅ Научим:
Работать с аудиторией
Давать обратную связь
Публично выступать
Структурировать свои знания
♦️Вы сможете:
Проходить наши курсы бесплатно
Набирать себе команду из лучших студентов
Совмещать с текущей фул-тайм загрузкой
Учение - 💡
Контакт для связи: @Podoltsev 🦉
#удаленка #удаленно #MLEngineer #ML #TeamLead #Senior #РостовнаДону
💻Компания: Roonyx https://roonyx.tech
👨🏻💻Должность: Team Lead/ Senior Machine Learning Engineer
💵Зарплатная вилка: до 300 000₽ (Обсуждаем индивидуально, рассмотрим твои ожидания)
📍Город: Удаленная работа Full-time
Контакты: @Khamenko
Условия работы:
- Полностью удаленная работа full-time
- Регулярный пересмотр ЗП с фидбеком
- Корпоративный английский
🔺Мы ожидаем:
· Более 3 лет опыта создания первоклассных технических решений, включая высокопроизводительные продукты ML
· Знание принципов работы основных ml моделей и нейронных сетей.
· Понимание отличий основных архитектур нейронных сетей (cnn, rnn, transformer).
· Понимание и опыт решения классических задач из nlp и computer vision.
· Английский не ниже upper-intermediate.
🔺Проект и Задачи, которые предстоит решать:
Наши проекты в основном включают в себя решение задач из области computer vision, nlp и обработки звука.
· Менторство менее опытных коллег, составление планов развития ML инженеров.
· Осуществление технического руководства командой ML инженеров
· Анализ данных.
· Разработка и обучение моделей машинного обучения.
· Оптимизация и поиск способов улучшения имеющихся решений.
· Поиск решений для нестандартных задач. Чтение статей и быстрое прототипирование.
· Выступление в роли тех.эксперта на созвонах с заказчиком на английском языке.
· Участие в формировании команды.
💻Компания: Roonyx https://roonyx.tech
👨🏻💻Должность: Team Lead/ Senior Machine Learning Engineer
💵Зарплатная вилка: до 300 000₽ (Обсуждаем индивидуально, рассмотрим твои ожидания)
📍Город: Удаленная работа Full-time
Контакты: @Khamenko
Условия работы:
- Полностью удаленная работа full-time
- Регулярный пересмотр ЗП с фидбеком
- Корпоративный английский
🔺Мы ожидаем:
· Более 3 лет опыта создания первоклассных технических решений, включая высокопроизводительные продукты ML
· Знание принципов работы основных ml моделей и нейронных сетей.
· Понимание отличий основных архитектур нейронных сетей (cnn, rnn, transformer).
· Понимание и опыт решения классических задач из nlp и computer vision.
· Английский не ниже upper-intermediate.
🔺Проект и Задачи, которые предстоит решать:
Наши проекты в основном включают в себя решение задач из области computer vision, nlp и обработки звука.
· Менторство менее опытных коллег, составление планов развития ML инженеров.
· Осуществление технического руководства командой ML инженеров
· Анализ данных.
· Разработка и обучение моделей машинного обучения.
· Оптимизация и поиск способов улучшения имеющихся решений.
· Поиск решений для нестандартных задач. Чтение статей и быстрое прототипирование.
· Выступление в роли тех.эксперта на созвонах с заказчиком на английском языке.
· Участие в формировании команды.