Вакансии в городе Москва

Опыт работы в FinTech: брокерских, букмекерских компаниях или игорной индустрии. Высшее образование в таких предметных областях, как: математика, финансы или...

Разработка моделей прогнозирования и моделирования различных бизнес процессов. Сбор, валидация и анализ данных из корпоративных информационных систем. Анализ исторических данных.

Опыт работы от 2–3 лет в роли Data Scientist или ML Engineer. Понимание основ статистики, теории вероятностей, математической логики.

Разрабатывать и внедрять ML-модели. Работать с большими данными: формировать пайплайны, ETL, фичи, обучающие выборки. Тестировать гипотезы, запускать A/B...

Имеете высшее техническое образование. Обладаете опытом работы в Data Science (построение моделей) от 3-х лет. Владеете хорошим математическим аппаратом...

Разрабатываем ML-модели для предсказания клиентских потребностей. Создаем системы персонализации продуктовых предложений. Оптимизируем условия банковских продуктов под профиль клиента.

Высшее техническое образование (математика) (выпускник-бакалавр/обучающиеся на магистратуре, аспирантуре). Уверенное владение SQL, ML, Python. Глубокие знания математики, математической статистики...

Аналитической поддержкой существующих моделей, визуализацией и мониторингом ключевых метрик производительности моделей. Анализом данных, поиском аномалий/отклонений/ошибок. Сбором, обработкой и...

Хорошее знание базовых концепций и принципов построения хранилищ данных. Опыт разработки, поддержки и оптимизация ELT процессов, опыт перехода от ETL...

Разработка, поддержка и оптимизация ELT процессов загрузки данных из источников; (bash, python, airflow). Построение, поддержка и оптимизация обработки данных в...

Опыт внедрения ML-моделей в прод. Глубокие знания теории машинного обучения. Хорошее знание Python. Опыт написания SQL-запросов или работы...

Наша группа отвечает за эффективность товарной рекламы - продавец платит маркетплейсу за продвижение своих товаров в поиске, каталоге, рекомендациях и других...

Хорошее знание Python. Отличное знание основных алгоритмов и структур данных. Понимание принципов классического ML и Deep Learning. Знание основных архитектур...

Участвовать в проработке/обучении и выкатке в прод моделей рекомендаций с упором на нейросетевые архитектуры. Интегрировать разработанные решения с runtime...

Умение доводить сложные алгоритмические решения до продакшена. Хорошее знание Python. Опыт написания SQL запросов или работы со Spark.

Наша группа отвечает за эффективность товарной рекламы - продавец платит маркетплейсу за продвижение своих товаров в поиске, каталоге, рекомендациях.

Опыт промышленной разработки на Apache Spark от 3 лет. Хорошее знание одного из табличных форматов: Iceberg, DeltaLake, Hudi.

Скоринг по окружению: оценка кредитных рисков на основе 2-hop сетей контактов. BAF (Bring a Friend): подбор наиболее релевантных рефералов.

Отличное знание основ машинного обучения. Два-три года опыта разработки с использованием Python/C++. Уверенное знание теории вероятностей и математической...

Реализация передовых ML-решений в HighLoad-окружении: через нас проходят миллиарды писем и файлов пользователей, которые необходимо обрабатывать и анализировать.

Опыт работы с Python (Pandas, Scikit-learn, PySpark, Numpy) для анализа данных и ML. Уверенное знание SQL (оконные функции, оптимизация...

Разрабатывать ML-модели для обнаружения аномалий в транзакциях и пользовательской активности на основе нормализованных данных. Проводить классификацию и кластеризацию данных...

Опыт в работе с LLM. Навыки разработки RAG-систем: опыт с LangChain, LlamaIndex или аналогичными. Знание Python, особенно в контексте...

Разработка и оптимизация RAG-архитектуры (retriever + generator). Интеграция LLM с векторными БД (FAISS, Qdrant, Weaviate и др.).

Знания и умения разрабатывать и поддерживать интеграционные решения. Опыт работы с базами данных. Знание SQL (основных запросов, JOIN-операции).

Создание интерфейсов взаимодействия (коннекторов) Обеспечение выгрузки данных из различных источников (СУБД, плоских файлов и т.д.). Создание и обеспечение работоспособности...

Структурное и системное мышление. Умение вести коммуникацию с бизнесом (планирование, управление сроками, презентация результатов). Подтвержденный бизнес результат внедрения разработанных ML...

Прогнозировать нагрузку на логистику. Оценивать время в пути для товаров. Моделировать цены на перевозки.

Высшее техническое образование. Опыт работы с Postgres Pro от 3х лет. Опыт миграции структур данных, данных, кода SQL и...

Выполнение роли разработчика корпоративного аналитического хранилища данных (dwh) и роли технического эксперта по миграции с Ms Sql на PostgreSql.

Высшее образование (техническое, математическое). Владение Python (библиотеки pandas, numpy, re, sklearn, xgboost, prophet, plotly, matplotlib, seaborn). Опыт решения задач кластеризации...

Проведение эконометрического моделирования в области Медиа и Рекламы: выявление зависимостей между рекламными активностями игроков рынка и показателями успешности их бизнеса.

Высшее образование (техническое/математическое/экономическое). Опыт работы по данному направлению от 1 года (либо смежное – дата-инжиниринг, продуктовая аналитика).

Работа с распределенными СУБД (MPP) и написание SQL-запросов. Передача данных в CRM и все доступные каналы коммуникации.

Образование: Высшее финансовое, экономическое или математическое. Опыт: Не менее 2 лет работы на российских биржах (Мосбиржа, СПББиржа)/фондах/банках.

Поиск и реализация арбитражных возможностей на российском рынке. Построение моделей для проверки гипотез арбитражных стратегий. Участие и консультации в составлении...

Базовые навыки написания SQL. Создание DS/ML сервисов связанных как с компьютерным зрением, LLM так и классическими скриптами на Clickhouse...

Работа с классическим машинным обучением, который является основой для всех проектов. Научитесь на реальных задачах как считать фактическую юнит экономику...

Продвинутая аналитика, преимущественно по табличным данным (SQL + Python (методы DS) + Excel). Опыт работы от 3 лет, в банках...

Разработка моделей, преимущественно нетиповых (без строго определенной методологии разработки, в противоположность классическим моделям вероятности дефолта). Поиск новых источников данных (внешние...