Вакансии в городе Москва

Data Scientist’ам с сильной математической и алгоритмической подготовкой, которым интересно работать не только с машинным обучением, но больше с...

Погружение в бизнес-процессы и формализация бизнес-задач. Проектирование и реализация алгоритмов планирования и оптимизации (запасы, поставки, пополнение и др.).

Уверенное владение Python. Опыт web scraping / parsing или data engineering. Понимание параллельной обработки данных. Опыт работы с Docker. Git / GitHub.

Наши партнеры - небольшая компания, которая разрабатывает систему анализа Twitter-активности для генерации торговых сигналов (buy / sell) на криптовалютном рынке.

Опыт работы в сфере HFT (высокочастотной торговли) или алгоритмической торговли. Опыт разработки алгоритмов интеллектуального исполнения ордеров (smart execution).

На основе высокоуровневого описания торговых стратегий обсуждать детали с трейдинговой и бизнес-командами и проектировать алгоритмы, соответствующие сложным требованиям стратегий.

Свободное владение русским языком, английский — не ниже B1 (уверенное чтение технической документации). Знание испанского языка — большой плюс.

Разрабатывать и управлять стратегией выдачи кредитных карт. Определять и оптимизировать стратегии принятия решений по заявкам. Управлять кредитными лимитами и связанными...

Коммерческий опыт от 4–5 лет в разработке. Глубокое понимание архитектуры LLM. Практический опыт построения AI-агентов и multi-agent...

Разрабатывать и развивать AI-агентов на базе LLM. Проектировать multi-agent архитектуру. Реализовывать RAG-подходы и работу с Knowledge Graph.

2+ года в роли DS Lead/AI/ML Team Lead или Senior DS. Опыт обучения моделей. Опыт создания AI...

Разработать roadmap развития ИИ: анализ текущих задач, выбор стека, инфраструктуры ML/DS (MLOps, K8s). Внедрять AI-агентов (с...

Опыт разработки и внедрения моделей сегментации пользователей. Практический опыт построения Uplift-моделей и применение RL (в частности, multi-armed bandits).

Разработка моделей сегментации пользователей и персонализации скидочных предложений. Построение и внедрение Uplift-моделей, оценка эффекта коммуникаций и акций.

Языки программирования: SQL, Python. Технологический стек: Apache Spark, Hadoop\S3\S3-like, Apache Airflow, Parquet\ORC.

Сопровождение и анализ существующих процессов загрузки. Мониторинг процессов загрузки и выявление аномалий. Тестирование и установка доработок в продуктивный контур.

Опыт: от 1 года коммерческой разработки, участие в 2+ завершенных production-проектах. Стек: Уверенный Python, отличное знание PyTorch (кастомные...

Research & Experiments: Подбор и исследование архитектур (PyTorch) для задач прогнозирования (forecasting) и детекции аномалий. Постановка гипотез и сравнение с бейзлайнами.

Опыт руководства командой от 3х человек. Опыт доведения ML моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения.

Команда отвечает за: Разработку и улучшение алгоритмов ранжирования и рекомендаций. Создание и развитие единой системы управления ликвидностью, которая оптимизирует баланс...

Есть опыт работы инженером данных или разработчиком баз данных от 3 лет. Хорошо разбираешься в тонкостях работы с Oracle.

Парсить и обрабатывать структурированные и неструктурированные данные из внешних источников, включая сайты с нормативными документами по налогообложению. Модернизировать и создать...

5+ лет опыта в прогнозировании и прикладном ML. Магистерская степень в области прикладной информатики, Data Science, математики, эконометрики или...

Проектирование и внедрение моделей машинного обучения для прогнозирования поставок нефти, спроса и цен на мировых рынках. Оптимизация и масштабирование предиктивных...

Опыт в современном трансформерном NLP, отличное теоретическое понимание этапов разработки топовых индустриальных LLM, практический опыт (включая pet-проекты) хотя бы...

Работа с большими языковыми моделями, разбор имеющихся пайплайнов по кирпичикам, поиск направлений, где можно сделать diff +1-10%, генерация...

Хорошее знание SQL для запросов и анализа данных. Опыт с инструментами Data Governance (Informatica, Collibra, Alation), BI-системами (Qlik, Power...

Формирование требований для построения хранилища в рамках внедрения новой инфраструктуры для кредитного процесса (учётная система, кредитный конвейер, риск движок, CRM...

5+ лет практического опыта в разработке ML/AI. Глубокие знания Python и фреймворков машинного обучения (PyTorch или TensorFlow).

Исследование, проектирование и внедрение ML-моделей в областях компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP). Развертывание и оптимизация пайплайнов...

Знание Python (Scala/Java могут оказаться плюсом). Знание классических алгоритмов и структур данных. Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного...

Разрабатывать и улучшать модели прогнозирования спроса, учитывающие сезонность, акции, цены, погоду и поведение покупателей. Участвовать в разработке моделей для продуктивной...

Знание Python. Знание классических алгоритмов и структур данных. Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения. Владение SQL — мы используем...

Полный цикл разработки ML-моделей с нуля: от постановки задачи, выбора метрик до внедрения и мониторинга. Проверка гипотез и проведение...

Высшее профильное образование (Экономическое, техническое, математическое). Опыт практической работы по анализу данных не менее 3-х лет (предпочтительно в сегменте...

Поддержка, доработка и администрирование существующих систем отчетности отдела бюджетирования и контроллинга. Участие в бюджетировании, планировании и выпуске финансовой и оперативной...

1. Основы Python (углубленные знания). Свободное владение основными контейнерами данных (list, dict, set, tuple), понимание их внутреннего устройства (хеши, проблема...

Проведение исследование данных, экспериментов для проверки технических и бизнес гипотез с помощью классических и ML алгоритмов, LLM и других актуальных...

Опыт построения прогнозных моделей и работы с временными рядами. Знание Python и стандартных DS библиотек (numpy, pandas, sklearn и т...

Анализировать данные: извлекать паттерны продаж, находить причинно-следственные зависимости влияния разных бизнес-факторов на спрос и т.д.