Вакансии в городе Москва

Служба рекомендаций Дзена совершенствует алгоритмы ранжирования на платформе, чтобы пользователи видели самое актуальное для себя. Уверенно пишете и читаете продакшен...

Вам предстоит разрабатывать и улучшать рекомендательную систему, которая будет анализировать поведение пользователей, предсказывать их предпочтения и предлагать персонализированный контент (видео...

Опыт коммерческой разработки в роли Data Engineer от 3-х лет (для Middle) и от 5-ти лет (для Senior).

Мониторинг, оптимизация и масштабирование баз данных (MySQL, ClickHouse): анализ медленных запросов, настройка индексов, планирование и реализация партиционирования и шардинга.

Релевантный опыт работы. Глубокие знания Python и библиотек для анализа данных (Pandas, NumPy) и работы с пространственными данными (GeoPandas, Rasterio).

Проектирование, разработка и поддержка ETL/ELT процессов для наполнения централизованной базы экологических и гидрометеорологических данных. Консолидация данных из разнородных источников...

Опыт работы: от 1 года. - Высшее физико-математическое / техническое образование. - Основы линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей и математической статистики. -

Исследовательский анализ данных и формирование гипотез. - Проведение экспериментов, реализация нейросетевых алгоритмов. - Усовершенствование и внедрение моделей. Примеры текущих задач: распознание медицинских...

Уверенное владение Python, опыт работы со spaCy, NLTK, Natasha, HuggingFace, DeepPavlov как плюс. Опыт работы с эмбеддингами, поисковыми системами (FAISS...

Разработка пайплайнов обработки текста: подготовка данных, анализ и разбиение документов, генерация эмбеддингов, настройка поиска и извлечения контекста (RAG).

Анализировать данные кредитных заявок, выявлять аномалии и закономерности. Делать продукт точнее, умнее и быстрее — и видеть, как это работает в...

Наша компания предоставляет финансовым организациям в Российской Федерации услуги по управлению рисками, аналитики и предотвращению мошенничества, которые необходимы для развития...

Опыт разработки Python от 4-х лет. Уверенное знание и опыт работы с различными фреймворками (Django, Flask, FastApi и др.).

Проектировать и оптимизировать ETL-процессов для обработки больших объемов структурированных и неструктурированных данных. Участие в разработке архитектуры высоконагруженной и отказоустойчивой...

Уверенно владеете классическим ML, умеете анализировать данные. Имеете опыт в разработке на Python, понимаете основы параллельного программирования. Имеете опыт реализации...

Кастомизация моделей ранжирования (таргет, факторы ранжирования, размешивание). Персонализация поисковой выдачи. Разнообразие выдачи и апселлинг. Генерация описания и фичей по фото...

Что ты будешь делать: Что нужно уметь: Отличное знание Python 3.8+, алгоритмов и структур данных. Навыки обработки данных...

Строить и совершенствовать маркетинг микс модели продаж брендов (с фокусом на FMCG и фарма, но возможны и другие категории).

Высшее техническое образование (приветствуется ученая степень ктн, кмн). Глубокие знания в различных областях математики (системный анализ, аналитическая геометрия).

Анализ существующих решений в предметной области (создание сложных систем; машинное обучение; компьютерное зрение; имитационное моделирование, навигация). Участие в формировании архитектуры...

Опыт коммерческой разработки и сопровождения ETL-процессов, знание принципов и паттернов ETL / ELT. Опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL)- как...

Проектирование и извлечение данных из источников (Postgres Pro). Создание и оптимизация ETL/ELT-конвейеров для очистки, трансформации и загрузки данных.

Наличие законченного высшего образования по специальности "Прикладная математика". Аналогичный опыт работы от 3-х лет. Знание Python, Git, AirFlow, MlFlow.

Координация работы внутренних и внешних ресурсов (проектных, функциональных, суппорт-команд), задействованных в решении задач по анализу данных. Формирование и формализация...

Опыт работы инженером данных от 3х лет. Знание языков программирования: C#, SQL, DAX, Java (как преимущество). Знание инструментов и...

Проектирование и реализация архитектуры данных: хранилище (data warehouse). Сбор и интеграция данных из разных источников: базы данных, внешние API.

Высшее образование. Опыт работы в банке в аналогичном направлении от 3-х лет. Опыт разработка, внедрение и поддержка скоринговых моделей...

Построение новых и обновление действующих предиктивных моделей для розничного сегмента: аппликативные PD для целей кредитного скоринга, поведенческие PD для xsell...

Образование: МФТИ, МГУ (желательно Мехмат, ВМК), ВШЭ, ИТМО, Бауманка, НГУ и др. Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код.

NLP задачи как в виде обучения моделей, так и в виде разработки вспомогательных сущностей на python. Решение задач машинного обучения...

Опыт промышленной разработки на Python от 4-6 лет. Глубокое знание FastAPI, Uvicorn, Pydantic. Опыт работы с асинхронным программированием (asyncio).

Реализация API на базе FastAPI для интеграции с LLM моделями. Интеграция с LLM API и векторными базами данных.

Опыт работы в области Data Science/Machine Learning не менее 5 лет. Опыт управления командой от 1-2 лет.

Запуск и развитие ML-направления в новом продукте. Разработка и внедрение моделей машинного обучения для: - категоризации файлов и почтовых писем. -

Опыт проектирования и оптимизации промптов для LLM (OpenAI, Qwen, Gemini и др.) в реальных продуктах от 2-х лет.

Разрабатывать и оптимизировать сложные и устойчивые к сбоям промпт-цепочки для голосовых и текстовых LLM-продуктов. Проектировать и поддерживать архитектуру...

Высшее техническое образование. Опыт работы с PostgreSQL (PL/pgSQL), понимание физического уровня работы СУБД. Опыт проведения тестирования/отладки кода процедур.

Строить и развивать КХД (архитектура, разработка, моделирование, документирование). Строить и развивать ETL-процессы (собирать данные из разных источников: api, sql...

Опыт работы с Java/Scala и Big Data-фреймворками (Apache Spark, Hadoop). Глубокие знания Hadoop-экосистемы (YARN, HDFS, Hive, HBase...

Разработка и оптимизация ETL/ELT-конвейеров для обработки больших данных. Настройка и администрирование Hadoop/Spark-инфраструктуры (HDFS, YARN, Hive, HBase).