Позиция: Genesis в поиске ML Engineer/ Data Engineer (Middle/SR)
Genesis – международная продуктовая IT-компания полного цикла. Один из самых крупных партнеров Facebook, Google, Snapchat и Apple в Восточной Европе. Экосистема Genesis состоит из более 15 компаний и инвестиционного фонда. Вакансия открыта в рамках проекта Nur.KZ.
Локация: Kyiv, Ukraine, частично удаленный режим работы
Вилка ЗП: 2500-3000 (готовы обсуждать)
Требования:
– опыт с python и основными ds/de библиотеками;
– опыт работы с sql и субд (psql, ckickhouse, mysql, mongodb..);
– понимание классических алгоритмов ml;
– разбираться в ci/cd практиках и инструментах;
– опыт связанный с тестами, code review, соблюдение правил pep8;
– уверенные знания линала, статистики, теории вероятности, а/б тестов;
– опыт с облачными провайдерами (AWS, Яндекс.Облако, Google Cloud);
– опыт разработки рекомендательных систем;
– английский на уровне понимания и ведения документации.
Задачи:
– развитие сервиса персонализации;
– проектирование и развитие алгоритмов ранжирования;
– настройка инфраструктуры и дизайна сервисов рекомендаций, ранжирования, текстовых моделей, локальной статистики и не только, а также при необходимости их масштабирования;
– обогащать базу различными данными для алгоритмов рекомендаций, статистики и будущих сервисов;
– участие в проработке архитектуры data flow и модели данных.
Дополнительно:
– Гибридный режим работы, гибкий график.
– Нет трекинга. Нет овертаймов, бюрократии и микроменеджмента.
– Все предельно открыто и прозрачно. Процессы строятся снизу вверх.
– Нет клиентов, мы продукт! Вся команда в Киеве. Офис на ст. м. Шевченка (открыт 24/7).
– Технику предоставляем (исходя из ваших пожеланий).
– Больше бенефитов здесь.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии: @Lili1717Zara
Genesis – международная продуктовая IT-компания полного цикла. Один из самых крупных партнеров Facebook, Google, Snapchat и Apple в Восточной Европе. Экосистема Genesis состоит из более 15 компаний и инвестиционного фонда. Вакансия открыта в рамках проекта Nur.KZ.
Локация: Kyiv, Ukraine, частично удаленный режим работы
Вилка ЗП: 2500-3000 (готовы обсуждать)
Требования:
– опыт с python и основными ds/de библиотеками;
– опыт работы с sql и субд (psql, ckickhouse, mysql, mongodb..);
– понимание классических алгоритмов ml;
– разбираться в ci/cd практиках и инструментах;
– опыт связанный с тестами, code review, соблюдение правил pep8;
– уверенные знания линала, статистики, теории вероятности, а/б тестов;
– опыт с облачными провайдерами (AWS, Яндекс.Облако, Google Cloud);
– опыт разработки рекомендательных систем;
– английский на уровне понимания и ведения документации.
Задачи:
– развитие сервиса персонализации;
– проектирование и развитие алгоритмов ранжирования;
– настройка инфраструктуры и дизайна сервисов рекомендаций, ранжирования, текстовых моделей, локальной статистики и не только, а также при необходимости их масштабирования;
– обогащать базу различными данными для алгоритмов рекомендаций, статистики и будущих сервисов;
– участие в проработке архитектуры data flow и модели данных.
Дополнительно:
– Гибридный режим работы, гибкий график.
– Нет трекинга. Нет овертаймов, бюрократии и микроменеджмента.
– Все предельно открыто и прозрачно. Процессы строятся снизу вверх.
– Нет клиентов, мы продукт! Вся команда в Киеве. Офис на ст. м. Шевченка (открыт 24/7).
– Технику предоставляем (исходя из ваших пожеланий).
– Больше бенефитов здесь.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии: @Lili1717Zara
Python Full Stack (Backend + DB) Engineer
В команду, работающую над проектом в области AI Drug Discovery для одной из крупнейших мировых фармацевтических компаний.
Что мы ожидаем от успешного кандидата:
- Опыт программирования на Python от 4 лет: ООП, multiprocessing
- Опыт работы с RDBMS: проектирование БД, хорошее знание SQL.
- Опыт использования Git
- Опыт работы с Хим. Информатикой: rdkit
- Понимание форматов smiles, smarts, smirks, sdf, rdf
Будет плюсом:
- Опыт работы с openeye, chemaxon, indigo, chython
- Docker
- Bash
- Citus
- Conda: понимание и умение создавать recipes
- Cmake
Контакт: @PartAlex
В команду, работающую над проектом в области AI Drug Discovery для одной из крупнейших мировых фармацевтических компаний.
Что мы ожидаем от успешного кандидата:
- Опыт программирования на Python от 4 лет: ООП, multiprocessing
- Опыт работы с RDBMS: проектирование БД, хорошее знание SQL.
- Опыт использования Git
- Опыт работы с Хим. Информатикой: rdkit
- Понимание форматов smiles, smarts, smirks, sdf, rdf
Будет плюсом:
- Опыт работы с openeye, chemaxon, indigo, chython
- Docker
- Bash
- Citus
- Conda: понимание и умение создавать recipes
- Cmake
Контакт: @PartAlex
Middle/Senior/Lead CV Engineer — Сбер, Intelligent Document Processing
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.У нас открывается новое направление по созданию Fusion моделей для извлечения информации из документов, которые бы использовали общий encoder для решения большинства downstream задач, а также E2E пайплайны для OCR.Сейчас в пайплайне используются более 30 различных DL моделей — скучно не будет
Вилка ЗП:
Middle: 180—250к net (+ годовая премия х5—х7)
Senior: 250—350к net (+ годовая премия х5—х7)
Lead: 300—400к net (+ годовая премия х5—х7)
Город: Москва (в офисе)
Стек:
DL, CV
Задачи:
— Развитие собственного движка OCR
— Создание моделей распознавания рукописного текста и текста in the wild
— Создание пайплайна тренировки Fusion моделей (генерация синты, подготовка размеченных данных, организация циклов дообучения и доставка моделей в пром)
— Реализация MLOps - работа с MLflow, Kubeflow, DVC
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, GAN 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
Будет плюсом:
— Хороший профиль на Github
— Медальки на Kaggle
— Опыт в GAN, StyleTransfer, Domain adaptation и NAS
Наши недавние выступления:
https://www.youtube.com/watch?v=jYo9lPzq4AQ&t=151s
https://www.youtube.com/watch?v=JvkeSj0ydlk&t=1107s
Если вы сильный специалист, но не нашли подходящую вилку – пишите, обсудим.
Для отправки резюме, заполните форму: https://airtable.com/shr5YBHzeQyvOnX9Y
По всем вопросам писать в телеграм @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.У нас открывается новое направление по созданию Fusion моделей для извлечения информации из документов, которые бы использовали общий encoder для решения большинства downstream задач, а также E2E пайплайны для OCR.Сейчас в пайплайне используются более 30 различных DL моделей — скучно не будет
Вилка ЗП:
Middle: 180—250к net (+ годовая премия х5—х7)
Senior: 250—350к net (+ годовая премия х5—х7)
Lead: 300—400к net (+ годовая премия х5—х7)
Город: Москва (в офисе)
Стек:
DL, CV
Задачи:
— Развитие собственного движка OCR
— Создание моделей распознавания рукописного текста и текста in the wild
— Создание пайплайна тренировки Fusion моделей (генерация синты, подготовка размеченных данных, организация циклов дообучения и доставка моделей в пром)
— Реализация MLOps - работа с MLflow, Kubeflow, DVC
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, GAN 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
Будет плюсом:
— Хороший профиль на Github
— Медальки на Kaggle
— Опыт в GAN, StyleTransfer, Domain adaptation и NAS
Наши недавние выступления:
https://www.youtube.com/watch?v=jYo9lPzq4AQ&t=151s
https://www.youtube.com/watch?v=JvkeSj0ydlk&t=1107s
Если вы сильный специалист, но не нашли подходящую вилку – пишите, обсудим.
Для отправки резюме, заполните форму: https://airtable.com/shr5YBHzeQyvOnX9Y
По всем вопросам писать в телеграм @Igeti
YouTube
11.11.2021 // AIJ // Оцифровать все. SberOCR. Марат Газизов, Сбер; Степан Евстифеев, Сбер
🔥3
Директор (Data scientist), Управление модельных рисков и валидации ВТБ
Работа в составе команды валидации для оценки эффективности модели и модельных рисков, связанных с подходами к разработке модели, качеством модели, качеством данных на разработке и применении, системами и процессами использования модели.
Локация: Москва
Требования:
— высшее образование (математическое/техническое/экономическое);
— опыт работы от 2х лет в области статистической обработки данных (предпочтительно - банковские риски, маркетинг, телеком);
— знание статистики и методов математического моделирования;
— владение Python, SQL, R, пакетами для статистической обработки данных (SAS).
Обязанности:
— сбор данных, необходимых для валидации моделей;
— анализ качества данных;
— проведение количественного и качественного анализа моделей;
— подготовка отчетов по результатам проведенных работ;
— развитие методов и стандартов валидации и управления модельным риском в соответствии с лучшими мировыми практиками;
— повышение степени автоматизации и эффективности работы в рамках своих задач;
— ответственность за определенное направление валидации, ведение проектов, взаимодействие с контрагентами по развитию данного направления.
Дополнительно:
— 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;
— возможность построить карьеру в ведущем банке России.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/50986854
Работа в составе команды валидации для оценки эффективности модели и модельных рисков, связанных с подходами к разработке модели, качеством модели, качеством данных на разработке и применении, системами и процессами использования модели.
Локация: Москва
Требования:
— высшее образование (математическое/техническое/экономическое);
— опыт работы от 2х лет в области статистической обработки данных (предпочтительно - банковские риски, маркетинг, телеком);
— знание статистики и методов математического моделирования;
— владение Python, SQL, R, пакетами для статистической обработки данных (SAS).
Обязанности:
— сбор данных, необходимых для валидации моделей;
— анализ качества данных;
— проведение количественного и качественного анализа моделей;
— подготовка отчетов по результатам проведенных работ;
— развитие методов и стандартов валидации и управления модельным риском в соответствии с лучшими мировыми практиками;
— повышение степени автоматизации и эффективности работы в рамках своих задач;
— ответственность за определенное направление валидации, ведение проектов, взаимодействие с контрагентами по развитию данного направления.
Дополнительно:
— 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;
— возможность построить карьеру в ведущем банке России.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/50986854
Senior Data Scientist Стрим «Модели партнерств и платформы больших данных» (Big Data) BigData
Стрим состоит из 5 команд. Мы занимаемся активностями по разработке и совершенствованию моделей с помощью новых источников данных и методов, решаем исследовательские задачи в рамках взаимодействия с научной средой, изучаем SOTA решения по ML/DL и занимаемся написанием статей.
Локация: Москва
Требования:
— высшее образование
— опыт работы от 3-х лет (для jun сделаем меньше)
— PhD, собственные DS проекты и kaggle как преимущество
— знание Python + Libs(Pandas+Pyspark, ML и DL библиотеки), SQL
— English Intermediate и выше
— опыт бизнес анализа
— широкий кругозор и знание современных тенденций AI
Обязанности:
— анализ транзакционных данных, аквайринга, чеков ОФД с целью профилирования клиентов банка и создания сервисов рекомендаций (Recsys Platform)
— создание продуктов дистанционной оценки состояния движимого и недвижимо имущества (авто, квартиры, дома) по фото и видео с помощью Computer Vision
— графовая аналитика дочерней компании ВТБ и Ростелекома, создание моделей профилирования, сегментации и потребностей клиентов на графах
— NLP стек анализа обращений и отзывов клиентов во внутренних и внешних системах банка (ВТБ онлайн)
— аудио аналитика коммуникаций сотрудников банка и клиентов, анализ скриптов общения, эмоциональных составляющих разговоров и интонаций
Дополнительно:
— трудоустройство согласно Законодательству;
— конкурентная заработная плата;
— профессиональное обучение и развитие;
— добровольное медицинское страхование, льготные
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/49766992
Стрим состоит из 5 команд. Мы занимаемся активностями по разработке и совершенствованию моделей с помощью новых источников данных и методов, решаем исследовательские задачи в рамках взаимодействия с научной средой, изучаем SOTA решения по ML/DL и занимаемся написанием статей.
Локация: Москва
Требования:
— высшее образование
— опыт работы от 3-х лет (для jun сделаем меньше)
— PhD, собственные DS проекты и kaggle как преимущество
— знание Python + Libs(Pandas+Pyspark, ML и DL библиотеки), SQL
— English Intermediate и выше
— опыт бизнес анализа
— широкий кругозор и знание современных тенденций AI
Обязанности:
— анализ транзакционных данных, аквайринга, чеков ОФД с целью профилирования клиентов банка и создания сервисов рекомендаций (Recsys Platform)
— создание продуктов дистанционной оценки состояния движимого и недвижимо имущества (авто, квартиры, дома) по фото и видео с помощью Computer Vision
— графовая аналитика дочерней компании ВТБ и Ростелекома, создание моделей профилирования, сегментации и потребностей клиентов на графах
— NLP стек анализа обращений и отзывов клиентов во внутренних и внешних системах банка (ВТБ онлайн)
— аудио аналитика коммуникаций сотрудников банка и клиентов, анализ скриптов общения, эмоциональных составляющих разговоров и интонаций
Дополнительно:
— трудоустройство согласно Законодательству;
— конкурентная заработная плата;
— профессиональное обучение и развитие;
— добровольное медицинское страхование, льготные
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/49766992
👍1👎1
Руководитель проекта команды ML - Газпромбанк
Локация: Москва
Требования:
— опыт проектной деятельности в ИТ (в ML как плюс)
— навыки управления людьми
— бизнес-подход
— природное внимание к мелочам
Обязанности:
— организация работы ML-команды
— управление процессами внедрения моделей, бизнес-требованиями
— координация очередности выполнения задач между подразделениями
— коммуникация между командами/смежными подразделениями в целях интеграции решений
— взаимодействие с поставщиками данных и внешними подрядчиками
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51435848
Локация: Москва
Требования:
— опыт проектной деятельности в ИТ (в ML как плюс)
— навыки управления людьми
— бизнес-подход
— природное внимание к мелочам
Обязанности:
— организация работы ML-команды
— управление процессами внедрения моделей, бизнес-требованиями
— координация очередности выполнения задач между подразделениями
— коммуникация между командами/смежными подразделениями в целях интеграции решений
— взаимодействие с поставщиками данных и внешними подрядчиками
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51435848
Аналитик на проект в области ИИ - Университет Иннополис
Локация: Иннополис либо удаленная работа
Требования:
-Высшее образование/Ученая степень в области естественных или технических наук
-Опыт выполнения научно-исследовательской работы, опыт написания отчетов о НИР
-Навыки написания проектной и технической документации (в т.ч. ГОСТ 34, ГОСТ 2.105)
-Опыт составления требований к проектам по разработке алгоритмов/ПО
Будет плюсом:
-Формировании технических требований проекта
-Выполнении НИР в области CS/ML/биоинформатики/хемоинформатики (на выбор)
-Управлении разработкой ПО/управлении проектами
Обязанности:
-Погружение в программное обеспечение и информационные технологии
- Сбор и анализ требований для разработки нового функционала
- Разработка технических требований и другой программной документации;
- Подготовка научно-технических отчетов
- Постановка задач разработчикам и консультирование
- Консультирование по валидации и верификации системы
- Участие в приемо-сдаточных испытаниях
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии: @ruslan_lkn
Локация: Иннополис либо удаленная работа
Требования:
-Высшее образование/Ученая степень в области естественных или технических наук
-Опыт выполнения научно-исследовательской работы, опыт написания отчетов о НИР
-Навыки написания проектной и технической документации (в т.ч. ГОСТ 34, ГОСТ 2.105)
-Опыт составления требований к проектам по разработке алгоритмов/ПО
Будет плюсом:
-Формировании технических требований проекта
-Выполнении НИР в области CS/ML/биоинформатики/хемоинформатики (на выбор)
-Управлении разработкой ПО/управлении проектами
Обязанности:
-Погружение в программное обеспечение и информационные технологии
- Сбор и анализ требований для разработки нового функционала
- Разработка технических требований и другой программной документации;
- Подготовка научно-технических отчетов
- Постановка задач разработчикам и консультирование
- Консультирование по валидации и верификации системы
- Участие в приемо-сдаточных испытаниях
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии: @ruslan_lkn
Data science Team Lead - БАНК УРАЛСИБ
Банк Уралсиб ищет руководителя направления моделирования в команду рисков розничного и малого бизнеса. Наша команда определяет стратегию кредитования, а также управляет риском уже сформированного портфеля. Мы стремимся к максимальной автоматизации и ускорению принятия решений за счет использования моделей оценки риска заемщика на основе внутренних и внешних данных.
Задачи:
— самостоятельной разработкой моделей и менторством команды
— распространением DS экспертизы и лучших практик внутри команды и компании
— контролировать сроки и качество выполнения задач
— реализовывать полный цикл решения бизнес-задач: формализация задачи, анализ данных, разработка модели, анализ эффективности, внедрение, мониторинг.
Требования:
— имеешь опыт разработки и внедрения DS-решений;
— уверенно владеешь инструментами анализа данных и машинного обучения: SQL, Python, R
— знаешь теоретические основы машинного обучения
— обладаешь развитым логическим мышлением и внимательностью
— умеешь перекладывать бизнес-задачу на язык анализа данных
— приветствуется опыт работы в банковской сфере или кредитовании
— приветствуется опыт управления командой.
Наш стек:
— SQL (MS, Oracle), Python, R (Shiny)
— Confluence, Jira, Git.
Дополнительно:
— официальное трудоустройство по ТК РФ с первого дня работы
— белая заработная плата два раза в месяц
— гибридный график 5/2
— новый и современный офис у метро Калужская
— ежегодный отпуск, больничный, льготное ДМС
— годовые премии за успехи в работе
— работа в стабильном развивающемся банке
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/49775035
Людмила @Liudmila_URALSIB
Банк Уралсиб ищет руководителя направления моделирования в команду рисков розничного и малого бизнеса. Наша команда определяет стратегию кредитования, а также управляет риском уже сформированного портфеля. Мы стремимся к максимальной автоматизации и ускорению принятия решений за счет использования моделей оценки риска заемщика на основе внутренних и внешних данных.
Задачи:
— самостоятельной разработкой моделей и менторством команды
— распространением DS экспертизы и лучших практик внутри команды и компании
— контролировать сроки и качество выполнения задач
— реализовывать полный цикл решения бизнес-задач: формализация задачи, анализ данных, разработка модели, анализ эффективности, внедрение, мониторинг.
Требования:
— имеешь опыт разработки и внедрения DS-решений;
— уверенно владеешь инструментами анализа данных и машинного обучения: SQL, Python, R
— знаешь теоретические основы машинного обучения
— обладаешь развитым логическим мышлением и внимательностью
— умеешь перекладывать бизнес-задачу на язык анализа данных
— приветствуется опыт работы в банковской сфере или кредитовании
— приветствуется опыт управления командой.
Наш стек:
— SQL (MS, Oracle), Python, R (Shiny)
— Confluence, Jira, Git.
Дополнительно:
— официальное трудоустройство по ТК РФ с первого дня работы
— белая заработная плата два раза в месяц
— гибридный график 5/2
— новый и современный офис у метро Калужская
— ежегодный отпуск, больничный, льготное ДМС
— годовые премии за успехи в работе
— работа в стабильном развивающемся банке
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/49775035
Людмила @Liudmila_URALSIB
Менеджер по валидации и моделированию службы риск-менеджмента - БАНК УРАЛСИБ
Задачи:
— проверять, как работают модели оценки кредитного, рыночного риска и казначейства
— контролировать качество данных
— оценивать модельные риски и результаты мониторинга моделей
— готовить презентации, отчёты и представлять их руководству
— проходить курсы по машинному обучению
— консультировать разработчиков
Требования:
— получили высшее математическое или экономическое образование
— работали на должности менеджера по валидации как минимум 1 год
— владеете SAS, Python
— имеете опыт в разработке или валидации моделей оценки рыночного риска
— умеете работать в Excel, Power Point
— имеете отличные знания в области математической статистики
Дополнительно:
— официальное трудоустройство по ТК РФ с первого дня работы
— офис у м. Фрунзенская
— возможность работать удалённо
— гибридный график 5/2
— белая заработная плата два раза в месяц
— ежегодный отпуск, больничный, льготное ДМС
— годовые премии за успехи в работе
— возможность построить карьеру в стабильном банке
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51242607
Людмила @Liudmila_URALSIB
Задачи:
— проверять, как работают модели оценки кредитного, рыночного риска и казначейства
— контролировать качество данных
— оценивать модельные риски и результаты мониторинга моделей
— готовить презентации, отчёты и представлять их руководству
— проходить курсы по машинному обучению
— консультировать разработчиков
Требования:
— получили высшее математическое или экономическое образование
— работали на должности менеджера по валидации как минимум 1 год
— владеете SAS, Python
— имеете опыт в разработке или валидации моделей оценки рыночного риска
— умеете работать в Excel, Power Point
— имеете отличные знания в области математической статистики
Дополнительно:
— официальное трудоустройство по ТК РФ с первого дня работы
— офис у м. Фрунзенская
— возможность работать удалённо
— гибридный график 5/2
— белая заработная плата два раза в месяц
— ежегодный отпуск, больничный, льготное ДМС
— годовые премии за успехи в работе
— возможность построить карьеру в стабильном банке
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51242607
Людмила @Liudmila_URALSIB
Руководитель / директор проекта в розничных рисках - БАНК УРАЛСИБ
Задачи:
— управлять проектами (содержание, сроки, стоимость, качество, риски, коммуникации)
— управлять ожиданиями спонсоров проекта и конечным результатом
— формировать команды проекта, ставить задачи, мониторить и контролировать результаты работы команды проекта
— предоставлять регулярную отчетность спонсорам проекта, руководству банка, соответствующим комитетам о статусе выполнения проектов
— управлять распределенными проектными командами, включающими внешних подрядчиков
— управлять бюджетами проектов
— выполнять необходимые задачи по инициации проектов, в соответствии с принятой в банке методологией и бизнес-процессами
— инициировать и сопровождать со стороны проекта конкурсные процедуры, при наличии таких потребностей в рамках проекта
— организовывать процессы согласования проектной и контрактной документации, относящейся к проектам
— организовывать предпроектное исследование для проработки проектных инициатив.
Требования:
— с опытом работы в качестве руководителя проектов с ИТ составляющей в банках в области рисков и/или финансов от 5 лет
— обладаете знаниями и опытом работы в соответствии с методологиями Waterfall и Agile
— обладаете знанием и пониманием основных процессов и ритуалов при работе по SCRUM
— знаете процессы управления требованиями, управления качеством, управления рисками
— обладаете опытом управления проектами с участием внешних подрядчиков
— обладаете опытом работы с инструментами управления проектами, в частности MS Project, JIRA
— умеете выстраивать процессы, налаживать коммуникацию и достигать поставленных целей
— обладаете опытом работы с проектными документами и контрактами с внешними подрядчиками, в частности, проработка и согласование Statement of Work
— обладаете уровнем владения английским, позволяющий вести деловую переписку с контрагентами и проводить встречи в рамках проектной деятельности.
Дополнительно:
— официальное трудоустройство по ТК РФ с первого дня работы
— офис у м. Фрунзенская
— возможность работать удалённо
— гибридный график 5/2
— белая заработная плата два раза в месяц
— ежегодный отпуск, больничный, льготное ДМС
— годовые премии за успехи в работе
— возможность построить карьеру в стабильном банке
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51242607
Людмила @Liudmila_URALSIB
Задачи:
— управлять проектами (содержание, сроки, стоимость, качество, риски, коммуникации)
— управлять ожиданиями спонсоров проекта и конечным результатом
— формировать команды проекта, ставить задачи, мониторить и контролировать результаты работы команды проекта
— предоставлять регулярную отчетность спонсорам проекта, руководству банка, соответствующим комитетам о статусе выполнения проектов
— управлять распределенными проектными командами, включающими внешних подрядчиков
— управлять бюджетами проектов
— выполнять необходимые задачи по инициации проектов, в соответствии с принятой в банке методологией и бизнес-процессами
— инициировать и сопровождать со стороны проекта конкурсные процедуры, при наличии таких потребностей в рамках проекта
— организовывать процессы согласования проектной и контрактной документации, относящейся к проектам
— организовывать предпроектное исследование для проработки проектных инициатив.
Требования:
— с опытом работы в качестве руководителя проектов с ИТ составляющей в банках в области рисков и/или финансов от 5 лет
— обладаете знаниями и опытом работы в соответствии с методологиями Waterfall и Agile
— обладаете знанием и пониманием основных процессов и ритуалов при работе по SCRUM
— знаете процессы управления требованиями, управления качеством, управления рисками
— обладаете опытом управления проектами с участием внешних подрядчиков
— обладаете опытом работы с инструментами управления проектами, в частности MS Project, JIRA
— умеете выстраивать процессы, налаживать коммуникацию и достигать поставленных целей
— обладаете опытом работы с проектными документами и контрактами с внешними подрядчиками, в частности, проработка и согласование Statement of Work
— обладаете уровнем владения английским, позволяющий вести деловую переписку с контрагентами и проводить встречи в рамках проектной деятельности.
Дополнительно:
— официальное трудоустройство по ТК РФ с первого дня работы
— офис у м. Фрунзенская
— возможность работать удалённо
— гибридный график 5/2
— белая заработная плата два раза в месяц
— ежегодный отпуск, больничный, льготное ДМС
— годовые премии за успехи в работе
— возможность построить карьеру в стабильном банке
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51242607
Людмила @Liudmila_URALSIB
Chief Data Officer - Сбербанк
В команду по работе с данными в очень быстро растущей бизнес-вертикали группы компаний Сбер нужен CDO. Наша цель – обеспечение необходимыми данными и инструментами по работе с данными всех заинтересованных.
Обязанности:
— Управлять развитием домена, который занимается данными, нашей бизнес-вертикали (тимлид команды с численностью 50+ человек);
— Принимать решения в архитектурных, технологических, процессных развилках, с которыми будет сталкиваться команда;
— Выстраивать долгосрочные партнёрские отношения с командами, которые развивают источники данных, с командами продуктов нашей бизнес-вертикали, с платформами и хранилищами других бизнес-вертикалях;
— Усилить команду;
— Оптимизировать стоимость владения хранилищем.
Требования:
— Можете объяснить, чем подход проектирования хранилищ Data Vault отличается от Anchor Modeling и в каких случаях эти подходы хуже "Снежинки";
— Знаете, какие технологии потоковой обработки данных следует использовать для конкретных бизнес-задач;
— Видите особенную ценность в качестве данных, и знаете, как организовать его контроль;
— Имеете опыт руководства командами/проектами, которые внедряли решения класса DWH, MDM, BigData, MIS/отчётность;
— Имеете опыт выстраивания эффективных процессов обмена, хранения и обработки данных;
— Умеете найти аргументы, которые убедят лидера продукта заняться устранением проблемы качества данных в его периметре, а не внедрением новой продуктовой фичи.
Будет плюсом:
— Если у вас есть опыт в стартапах или строили бизнес.
Дополнительные условия:
— Скидки на продукты Сбера;
— Возможность выбирать карьерный путь внутри компании;
— Команду профессионалов, готовых поддержать инициативы;
— Создание продукта для многомиллионной аудитории пользователей;
— Регулярное корпоративное профильное обучение.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51882348
В команду по работе с данными в очень быстро растущей бизнес-вертикали группы компаний Сбер нужен CDO. Наша цель – обеспечение необходимыми данными и инструментами по работе с данными всех заинтересованных.
Обязанности:
— Управлять развитием домена, который занимается данными, нашей бизнес-вертикали (тимлид команды с численностью 50+ человек);
— Принимать решения в архитектурных, технологических, процессных развилках, с которыми будет сталкиваться команда;
— Выстраивать долгосрочные партнёрские отношения с командами, которые развивают источники данных, с командами продуктов нашей бизнес-вертикали, с платформами и хранилищами других бизнес-вертикалях;
— Усилить команду;
— Оптимизировать стоимость владения хранилищем.
Требования:
— Можете объяснить, чем подход проектирования хранилищ Data Vault отличается от Anchor Modeling и в каких случаях эти подходы хуже "Снежинки";
— Знаете, какие технологии потоковой обработки данных следует использовать для конкретных бизнес-задач;
— Видите особенную ценность в качестве данных, и знаете, как организовать его контроль;
— Имеете опыт руководства командами/проектами, которые внедряли решения класса DWH, MDM, BigData, MIS/отчётность;
— Имеете опыт выстраивания эффективных процессов обмена, хранения и обработки данных;
— Умеете найти аргументы, которые убедят лидера продукта заняться устранением проблемы качества данных в его периметре, а не внедрением новой продуктовой фичи.
Будет плюсом:
— Если у вас есть опыт в стартапах или строили бизнес.
Дополнительные условия:
— Скидки на продукты Сбера;
— Возможность выбирать карьерный путь внутри компании;
— Команду профессионалов, готовых поддержать инициативы;
— Создание продукта для многомиллионной аудитории пользователей;
— Регулярное корпоративное профильное обучение.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51882348
Junior Data scientist - ВТБ
Обязанности:
Участие в проектах по разработке моделей оценки кредитного риска для клиентов корпоративного бизнеса:
— анализ данных для моделирования (подготовка, обработка, анализ качества);
— участие в проработке архитектуры модели;
— формирование выборок для моделирования;
— участие в проведении однофакторного, многофакторного анализа (корреляционный анализ, определение значимости факторов, определение ранжирующей способности факторов и т.д.);
— оценка различных метрик качества модели (ранжирующая способность, стабильность, точность);
— подготовка материалов для защиты результатов перед заказчиком;
— подготовка модельной документации.
Примеры моделей:
— модели оценки вероятности дефолта (PD), аппликативные / поведенческие, (корп. клиенты, специализированное кредитование, субъекты РФ, Банки и т.д.);
— модели для использования в целях расчета достаточности капитала Банка в соответствии с требованиями ПВР (483-П);
— модели оценки уровня потерь при дефолте (LGD);
— модели оценки суммы задолженности, подверженной риску дефолта (EAD / CCF);
— модели определения лимита с учетом риска контрагента (Risk-based limit);
— модели риск мониторинга клиента для целей предупреждения раннего ухудшения финансового положения;
— модели на основе транзакционной активности клиента;
— модели PD lifetime в соответствии с требованиями МСФО 9;
— модели anti-fraud, compliance.
Требования:
— высшее образование (математическое / техническое / финансовое);
— хорошие навыки письменного и устного общения;
— уверенное знание математики, статистики, эконометрики и машинного обучения;
— уверенное владение MS Office;
— владение Python и классическим ML-стэком (pandas, numpy, scikit-learn и т.д.);
— стремление развивать навыки количественного анализа и их использования в моделировании;
— опыт работы с Hadoop/Spark как преимущество;
— наличие сертификатов FRM / PRM / CFA / CQF как преимущество;
— участие в хакатонах, обучение в ШАД как преимущество;
— опыт работы в области управления рисками / риск моделировании в банковской / консалтинговой организации как преимущество;
— понимание методологии оценки кредитного риска клиентов корпоративного сегмента как преимущество.
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;
— возможность построить карьеру в ведущем банке России.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/49725181
Обязанности:
Участие в проектах по разработке моделей оценки кредитного риска для клиентов корпоративного бизнеса:
— анализ данных для моделирования (подготовка, обработка, анализ качества);
— участие в проработке архитектуры модели;
— формирование выборок для моделирования;
— участие в проведении однофакторного, многофакторного анализа (корреляционный анализ, определение значимости факторов, определение ранжирующей способности факторов и т.д.);
— оценка различных метрик качества модели (ранжирующая способность, стабильность, точность);
— подготовка материалов для защиты результатов перед заказчиком;
— подготовка модельной документации.
Примеры моделей:
— модели оценки вероятности дефолта (PD), аппликативные / поведенческие, (корп. клиенты, специализированное кредитование, субъекты РФ, Банки и т.д.);
— модели для использования в целях расчета достаточности капитала Банка в соответствии с требованиями ПВР (483-П);
— модели оценки уровня потерь при дефолте (LGD);
— модели оценки суммы задолженности, подверженной риску дефолта (EAD / CCF);
— модели определения лимита с учетом риска контрагента (Risk-based limit);
— модели риск мониторинга клиента для целей предупреждения раннего ухудшения финансового положения;
— модели на основе транзакционной активности клиента;
— модели PD lifetime в соответствии с требованиями МСФО 9;
— модели anti-fraud, compliance.
Требования:
— высшее образование (математическое / техническое / финансовое);
— хорошие навыки письменного и устного общения;
— уверенное знание математики, статистики, эконометрики и машинного обучения;
— уверенное владение MS Office;
— владение Python и классическим ML-стэком (pandas, numpy, scikit-learn и т.д.);
— стремление развивать навыки количественного анализа и их использования в моделировании;
— опыт работы с Hadoop/Spark как преимущество;
— наличие сертификатов FRM / PRM / CFA / CQF как преимущество;
— участие в хакатонах, обучение в ШАД как преимущество;
— опыт работы в области управления рисками / риск моделировании в банковской / консалтинговой организации как преимущество;
— понимание методологии оценки кредитного риска клиентов корпоративного сегмента как преимущество.
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;
— возможность построить карьеру в ведущем банке России.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/49725181
👍2
DATA SCIENTIST (BIG DATA) - МТС
Команда Big Data в поиске Data Scientist для развития экосистемы МТС.
У нас много задач классического ML на табличках (рисковый скоринг, лидогенерация, построение сегментов), рекомендательных систем (как в продуктах, так и в виде SaaS) и других R&D направлений (прогнозирование спроса, анализ выживаемости, модели на графах, геоаналитика и прочее). Развиваем как бизнес, так и технологические продукты (DataOps и MLOps платформы, RecSys\Targeting\AB\Forecasting движки, BigData as a Service).
В команде Data Science сейчас 30 человек (во всей Big Data МТС более 300 человек). Все DS поделены на группы со своими лидами - есть группа рекомендательных систем, скоринга и другие. Каждую неделю мы обмениваемся опытом на совместных синках.
DS работают в продуктах со своей автономной командой, в которой есть все роли: аналитики, DE, DS, разработчики, девопсы, менеджеры продукта.
Задачи:
— выгружать и готовить/обрабатывать данные (находить аномалии и инсайты)
— перебирать гиперпараметры ml-моделей, пока кросс-валидация не даст нормальный результат 🙂
— дорабатывать ml-модели из стандартных библиотек
— проверять бизнес гипотезы в offline и готовить дизайн A/B тестов
— доводить модель до прода совместно с разработчиками
Требования:
— опыт работы от 2 лет в области анализа данных и машинного обучения
— вы знаете, как работают ML-алгоритмы и не будете тратить время на эксперименты с заведомо плохими решениями
— понимаете, когда нужно остановиться и использовать вместо ML более простые и быстрые подходы
— у вас продвинутые знания Python, в т.ч. основных ml-библиотек
— умеете делать препроцессинг данных на SQL или PySpark
— умеете работать с git
— есть базовые навыки работы в Linux/Unix
Будет плюсом:
— знаете минимум один из классических языков C, Java, Scala, C/C++/C# и есть опыт программирования в прошлом
— есть опыт вывода ml-решений в продакшн
Стек:
— работаем с данными на классическом hadoop-стеке (Spark, Hive)
— разрабатываем на python3: R&D делаем в Jupyter, продуктивизируем в PyCharm
— обучаем модели на отдельных мощных машинах с видеокартами Tesla V100
— используем собственные разработки для скоринга больших данных и MLFlow для экспериментов
— храним код в gitlab, CI/CD в Jenkins, процессы запускаем в Airflow
Дополнительные Условия:
каждый месяц - аванс и зарплата, дважды в год - премия. ДМС + стоматология, корпоративная связь, специальные предложения от партнеров и друзей МТС, отпуск 31 день в год. Выдаем 16” MacBook Pro или Dell на выбор.
Обучение:
— Локальные и международные конференции, митапы.
— Корпоративный университет МТС и масштабная виртуальная библиотека.
— А ещё мы регулярно обмениваемся опытом на совместных синках с лидами экспертизы
Какой график? Гибкое начало рабочего дня в промежутке с 8 до 11. Есть возможность работать несколько дней вне офиса по договоренности с командой.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://job.mts.ru/vacancy/8027
Команда Big Data в поиске Data Scientist для развития экосистемы МТС.
У нас много задач классического ML на табличках (рисковый скоринг, лидогенерация, построение сегментов), рекомендательных систем (как в продуктах, так и в виде SaaS) и других R&D направлений (прогнозирование спроса, анализ выживаемости, модели на графах, геоаналитика и прочее). Развиваем как бизнес, так и технологические продукты (DataOps и MLOps платформы, RecSys\Targeting\AB\Forecasting движки, BigData as a Service).
В команде Data Science сейчас 30 человек (во всей Big Data МТС более 300 человек). Все DS поделены на группы со своими лидами - есть группа рекомендательных систем, скоринга и другие. Каждую неделю мы обмениваемся опытом на совместных синках.
DS работают в продуктах со своей автономной командой, в которой есть все роли: аналитики, DE, DS, разработчики, девопсы, менеджеры продукта.
Задачи:
— выгружать и готовить/обрабатывать данные (находить аномалии и инсайты)
— перебирать гиперпараметры ml-моделей, пока кросс-валидация не даст нормальный результат 🙂
— дорабатывать ml-модели из стандартных библиотек
— проверять бизнес гипотезы в offline и готовить дизайн A/B тестов
— доводить модель до прода совместно с разработчиками
Требования:
— опыт работы от 2 лет в области анализа данных и машинного обучения
— вы знаете, как работают ML-алгоритмы и не будете тратить время на эксперименты с заведомо плохими решениями
— понимаете, когда нужно остановиться и использовать вместо ML более простые и быстрые подходы
— у вас продвинутые знания Python, в т.ч. основных ml-библиотек
— умеете делать препроцессинг данных на SQL или PySpark
— умеете работать с git
— есть базовые навыки работы в Linux/Unix
Будет плюсом:
— знаете минимум один из классических языков C, Java, Scala, C/C++/C# и есть опыт программирования в прошлом
— есть опыт вывода ml-решений в продакшн
Стек:
— работаем с данными на классическом hadoop-стеке (Spark, Hive)
— разрабатываем на python3: R&D делаем в Jupyter, продуктивизируем в PyCharm
— обучаем модели на отдельных мощных машинах с видеокартами Tesla V100
— используем собственные разработки для скоринга больших данных и MLFlow для экспериментов
— храним код в gitlab, CI/CD в Jenkins, процессы запускаем в Airflow
Дополнительные Условия:
каждый месяц - аванс и зарплата, дважды в год - премия. ДМС + стоматология, корпоративная связь, специальные предложения от партнеров и друзей МТС, отпуск 31 день в год. Выдаем 16” MacBook Pro или Dell на выбор.
Обучение:
— Локальные и международные конференции, митапы.
— Корпоративный университет МТС и масштабная виртуальная библиотека.
— А ещё мы регулярно обмениваемся опытом на совместных синках с лидами экспертизы
Какой график? Гибкое начало рабочего дня в промежутке с 8 до 11. Есть возможность работать несколько дней вне офиса по договоренности с командой.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://job.mts.ru/vacancy/8027
👍2
Data Scientist (Middle) - Леруа Мерлен
Вилка ЗП: 200тр-330тр
Задачи:
— Автоматизация процесса обработки больших данных с использованием машинного обучения для решения практических задач компании.
— Разработка моделей как с использованием алгоритмов машинного обучения так и без, их внедрение в бизнес процессы компании, повышение их точности прогнозирования.
— Взаимодействие с заказчиками моделей, дата-инженерами и дата-аналитиками в рамках задачи по разработке и внедрению моделей. Задачи включают разработку модели любой сложности (логистические регрессии, классификации, нейросети, AI и т.д.).
— Формализация требований к сбору обучающей выборки.
— Генерация и проверка гипотез.
— Проведение исследований алгоритмов машинного обучения.
— Дизайн, разработка и тюнинг моделей машинного обучения.
— Построение и оптимизация пайплайнов от признаков до обучения моделей.
— Продуктивизация ML-решений.
— Проведение аналитических исследований и R&D на больших данных с применением ML.
— Нахождение оптимального архитектурного решения для удовлетворения потребностей бизнеса.
— Поддержка работоспособности решений, контроль качества получаемых данных.
Требования:
— Техническое образование (можно неполное высшее)
— Опыт работы в аналитике/ data science от 1 года
— Знание Теории вероятности, Мат. анализа и линейной алгебры, достаточного для чтения научных статей и проведения экспериментов
— Умение проверять статистические гипотезы, знание основных критериев
— Знание и понимание основных метрик и принципов оценки качества моделей и получаемого с их помощью результата, способов валидации моделей
— Уверенное знание python (+ классический набор библиотек для анализа данных/ машинного обучения: scikit-learn, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn
— Опыт обучения моделей градиентного бустинга, использования одной из библиотек (Catboost, LightGBM, XGBoost)
— Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя
— Умение работать с Git
Плюсом будет:
— Опыт продуктивизации моделей, поддержки ML-решений
— Опыт fullstack / backend разработки на phyton
— Навыки работы с Linux, Bash
— Опыт работы с нереляционными БД
— Опыт работы с docker, kunernetes, jenkins, airflow, kafka, prometeus, grafana kuBernetes
— Опыт использования Pytorch / Tensorflow
— Опыт написания ETL / построения витрин
— Успешное участие в соревнованиях по машинному обучению
Дополнительные условия:
— Работу в международной компании с сильной инженерной культурой;
— Денежную компенсацию: оклад, ежемесячный и квартальный бонусы;
— Компенсацию профессионального обучения (курсы, конференции и тд);
— Компенсацию изучения иностранного языка (английский, французский);
— Возможность получить акции ADEO Group;
— Полис ДМС (включая стоматологию), страхование жизни и здоровья;
— Компенсацию питания (столовая, кафе, яндекс.еда);
— Участие в конференциях и во внутренних, и внешних митапах;
— Компенсацию мобильной связи - телефон + SIM-карта;
— Гибридный график либо полная удалёнка.
Стек:
Catboost, LightGBM, TensorFlow, OpenCV, DVC, MLFlow
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51421868
Вилка ЗП: 200тр-330тр
Задачи:
— Автоматизация процесса обработки больших данных с использованием машинного обучения для решения практических задач компании.
— Разработка моделей как с использованием алгоритмов машинного обучения так и без, их внедрение в бизнес процессы компании, повышение их точности прогнозирования.
— Взаимодействие с заказчиками моделей, дата-инженерами и дата-аналитиками в рамках задачи по разработке и внедрению моделей. Задачи включают разработку модели любой сложности (логистические регрессии, классификации, нейросети, AI и т.д.).
— Формализация требований к сбору обучающей выборки.
— Генерация и проверка гипотез.
— Проведение исследований алгоритмов машинного обучения.
— Дизайн, разработка и тюнинг моделей машинного обучения.
— Построение и оптимизация пайплайнов от признаков до обучения моделей.
— Продуктивизация ML-решений.
— Проведение аналитических исследований и R&D на больших данных с применением ML.
— Нахождение оптимального архитектурного решения для удовлетворения потребностей бизнеса.
— Поддержка работоспособности решений, контроль качества получаемых данных.
Требования:
— Техническое образование (можно неполное высшее)
— Опыт работы в аналитике/ data science от 1 года
— Знание Теории вероятности, Мат. анализа и линейной алгебры, достаточного для чтения научных статей и проведения экспериментов
— Умение проверять статистические гипотезы, знание основных критериев
— Знание и понимание основных метрик и принципов оценки качества моделей и получаемого с их помощью результата, способов валидации моделей
— Уверенное знание python (+ классический набор библиотек для анализа данных/ машинного обучения: scikit-learn, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn
— Опыт обучения моделей градиентного бустинга, использования одной из библиотек (Catboost, LightGBM, XGBoost)
— Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя
— Умение работать с Git
Плюсом будет:
— Опыт продуктивизации моделей, поддержки ML-решений
— Опыт fullstack / backend разработки на phyton
— Навыки работы с Linux, Bash
— Опыт работы с нереляционными БД
— Опыт работы с docker, kunernetes, jenkins, airflow, kafka, prometeus, grafana kuBernetes
— Опыт использования Pytorch / Tensorflow
— Опыт написания ETL / построения витрин
— Успешное участие в соревнованиях по машинному обучению
Дополнительные условия:
— Работу в международной компании с сильной инженерной культурой;
— Денежную компенсацию: оклад, ежемесячный и квартальный бонусы;
— Компенсацию профессионального обучения (курсы, конференции и тд);
— Компенсацию изучения иностранного языка (английский, французский);
— Возможность получить акции ADEO Group;
— Полис ДМС (включая стоматологию), страхование жизни и здоровья;
— Компенсацию питания (столовая, кафе, яндекс.еда);
— Участие в конференциях и во внутренних, и внешних митапах;
— Компенсацию мобильной связи - телефон + SIM-карта;
— Гибридный график либо полная удалёнка.
Стек:
Catboost, LightGBM, TensorFlow, OpenCV, DVC, MLFlow
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51421868
👍2
Junior+\Middle Data Scientist — Сбер
Локация: Санкт-Петербург (м. Нарвская, режим – смешанный/офис)
Команда разрабатывает модели ценообразования и CLTV. Модели используются для определения оптимального ценового и продуктового предложения для клиентов – юридических лиц.
Мы ищем Data Scientist’a, желающего находить баланс между клиентом и банком, решая практические задачи в области ценообразования банковских продуктов, а также моделирования LTV клиентов при реализации различных сценариев.
Мы работаем с табличными данными, зачастую – с временными рядами.
Требования:
— Уверенное владение Python, SQL;
— Уверенное знание основных классических алгоритмов ML (linear models, random forest, gradient boosting)
— Корректное применение метрик оценки моделей;
— Опыт использования библиотек pandas, numpy, sklearn, catboost/lightgbm/xgboost;
— Знание мат. статистики;
Будет плюсом:
— Опыт решения задач ценообразования с помощью ML и uplift моделирования;
— Опыт работы с большими данными (Hadoop, Hive, Spark);
— Опыт работы в PyTorch, применение нейросетевых подходов в задачах с табличными данными;
— Умение работать c ОС Linux, Git.
Задачи:
— Анализ доступных данных на применимость для построения модели для конкретной бизнес-задачи;
— Разработка моделей лучше определенного NoML бенчмарка, приносящих пользу бизнесу;
— Демонстрация бизнес-заказчикам полученных результатов;
— Подготовка моделей для автоматизации;
— Работа с общим git-репозиторием.
Дополнительные условия:
— Расширенный соц. пакет (ДМС, страхование жизни), бесплатный тренажерный зал;
— Скидки от участников и партнеров Экосистемы, льготные условия по ипотеке и кредитам Сбера;
— MacBook Pro;
— Обучение на внутренних и внешних курсах, безлимитный доступ к Coursera.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
[email protected], Валерия
Локация: Санкт-Петербург (м. Нарвская, режим – смешанный/офис)
Команда разрабатывает модели ценообразования и CLTV. Модели используются для определения оптимального ценового и продуктового предложения для клиентов – юридических лиц.
Мы ищем Data Scientist’a, желающего находить баланс между клиентом и банком, решая практические задачи в области ценообразования банковских продуктов, а также моделирования LTV клиентов при реализации различных сценариев.
Мы работаем с табличными данными, зачастую – с временными рядами.
Требования:
— Уверенное владение Python, SQL;
— Уверенное знание основных классических алгоритмов ML (linear models, random forest, gradient boosting)
— Корректное применение метрик оценки моделей;
— Опыт использования библиотек pandas, numpy, sklearn, catboost/lightgbm/xgboost;
— Знание мат. статистики;
Будет плюсом:
— Опыт решения задач ценообразования с помощью ML и uplift моделирования;
— Опыт работы с большими данными (Hadoop, Hive, Spark);
— Опыт работы в PyTorch, применение нейросетевых подходов в задачах с табличными данными;
— Умение работать c ОС Linux, Git.
Задачи:
— Анализ доступных данных на применимость для построения модели для конкретной бизнес-задачи;
— Разработка моделей лучше определенного NoML бенчмарка, приносящих пользу бизнесу;
— Демонстрация бизнес-заказчикам полученных результатов;
— Подготовка моделей для автоматизации;
— Работа с общим git-репозиторием.
Дополнительные условия:
— Расширенный соц. пакет (ДМС, страхование жизни), бесплатный тренажерный зал;
— Скидки от участников и партнеров Экосистемы, льготные условия по ипотеке и кредитам Сбера;
— MacBook Pro;
— Обучение на внутренних и внешних курсах, безлимитный доступ к Coursera.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
[email protected], Валерия
DataEngineer - #СБЕР #Москва #Cybersecurity
В команду Кибербезопасности СБЕР Банка ищем Data Engineer на проект по разработке продукта для межбанковского автоматического обмена информацией о киберугрозах включающего:
• Информирование регулятора и участников обмена, а также ответы на запросы об операциях без согласия клиентов
• Получение из Банка России агрегированных списков с различными типами реквизитов мошенников с целью дальнейшей прогрузки в алгоритмы фрод-мониторинга
• Личный кабинет для доступа к статистической и аналитической информации
Задачи:
• Разработка/оптимизация и внедрение потоков для получения и отправки данных (батчовая и потоковая обработка)
• Разработка витрин/объектов исходя из требований аналитиков
Требования:
• Опыт работы в сфере разработки ПО – от 3 лет
• Уверенные знания Scala, в том числе многопоточного программирования и концепции ФП (функционального программирования)
• Уверенные знания и опыт работы от года со стеком Hadoop: HDFS, Yarn, Hive, Spark, HBase
• Опыт разработки ETL процессов с использованием стека Hadoop
• Навыки работы с реляционными БД (PortgreSQL)
• Знание систем контроля версий (Git)
• Опыт работы в командной строке Linux
Будет плюсом:
• Опыт работы с Docker и Kubernetes/OpenShift
• Навыки работы с ClickHouse
• Знания и опыт использования Apache Kafka
Дополнительные условия:
• ЗП вилка 150-300 (обсуждается индивидуально)
• Профессиональное обучение, семинары, тренинги, конференции;
• Годовые премии;
• ДМС с первого дня, сниженные ставки по кредитованию, субсидия по ипотеке 4% от рыночной ставки, программы лояльности для сотрудников;
• Самые инновационные, амбициозные проекты и задачи;
• Место работы – г. Москва, Кутузовский пр-т, 32
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
[email protected] или @shalamaeva
В команду Кибербезопасности СБЕР Банка ищем Data Engineer на проект по разработке продукта для межбанковского автоматического обмена информацией о киберугрозах включающего:
• Информирование регулятора и участников обмена, а также ответы на запросы об операциях без согласия клиентов
• Получение из Банка России агрегированных списков с различными типами реквизитов мошенников с целью дальнейшей прогрузки в алгоритмы фрод-мониторинга
• Личный кабинет для доступа к статистической и аналитической информации
Задачи:
• Разработка/оптимизация и внедрение потоков для получения и отправки данных (батчовая и потоковая обработка)
• Разработка витрин/объектов исходя из требований аналитиков
Требования:
• Опыт работы в сфере разработки ПО – от 3 лет
• Уверенные знания Scala, в том числе многопоточного программирования и концепции ФП (функционального программирования)
• Уверенные знания и опыт работы от года со стеком Hadoop: HDFS, Yarn, Hive, Spark, HBase
• Опыт разработки ETL процессов с использованием стека Hadoop
• Навыки работы с реляционными БД (PortgreSQL)
• Знание систем контроля версий (Git)
• Опыт работы в командной строке Linux
Будет плюсом:
• Опыт работы с Docker и Kubernetes/OpenShift
• Навыки работы с ClickHouse
• Знания и опыт использования Apache Kafka
Дополнительные условия:
• ЗП вилка 150-300 (обсуждается индивидуально)
• Профессиональное обучение, семинары, тренинги, конференции;
• Годовые премии;
• ДМС с первого дня, сниженные ставки по кредитованию, субсидия по ипотеке 4% от рыночной ставки, программы лояльности для сотрудников;
• Самые инновационные, амбициозные проекты и задачи;
• Место работы – г. Москва, Кутузовский пр-т, 32
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
[email protected] или @shalamaeva
Начальник центра разметки данных - СБЕР
Задачи:
— Стратегическое управление продуктом в сфере ИТ/платформ/краудсорсинговых решений;
— Управление стоимостью процесса, выполнение мероприятий, направленных на оптимизацию/снижение затрат;
— Организация/привлечение/управление дистанционными группами исполнителей на платформе.
Требования:
— Иметь практический опыт выстраивания краудсорсинговых процессов на технологической платформе с привлечением/управлением дистанционными группами исполнителей;
— Владеть инструментами бизнес планирования, расчета фин.модели, PL продукта, юнит экономики, аналитики в области экономики продукта, тарификации, бюджетирования;
— Уметь оптимизировать процесс, делать редизайн процесса с целью снижения стоимости функции;
— Владеть принципами продуктового управления;
— Иметь опыт проектного/продуктового управления в сфере внедрения платформ, машинного обучения, создание AI-цикла продуктов.
Дополнительные условия:
— Скидки на продукты Сбера;
— Возможность выбирать карьерный путь внутри компании;
— Команду профессионалов, готовых поддержать инициативы;
— Создание продукта для многомиллионной аудитории пользователей;
— Регулярное корпоративное профильное обучение.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51989633
Задачи:
— Стратегическое управление продуктом в сфере ИТ/платформ/краудсорсинговых решений;
— Управление стоимостью процесса, выполнение мероприятий, направленных на оптимизацию/снижение затрат;
— Организация/привлечение/управление дистанционными группами исполнителей на платформе.
Требования:
— Иметь практический опыт выстраивания краудсорсинговых процессов на технологической платформе с привлечением/управлением дистанционными группами исполнителей;
— Владеть инструментами бизнес планирования, расчета фин.модели, PL продукта, юнит экономики, аналитики в области экономики продукта, тарификации, бюджетирования;
— Уметь оптимизировать процесс, делать редизайн процесса с целью снижения стоимости функции;
— Владеть принципами продуктового управления;
— Иметь опыт проектного/продуктового управления в сфере внедрения платформ, машинного обучения, создание AI-цикла продуктов.
Дополнительные условия:
— Скидки на продукты Сбера;
— Возможность выбирать карьерный путь внутри компании;
— Команду профессионалов, готовых поддержать инициативы;
— Создание продукта для многомиллионной аудитории пользователей;
— Регулярное корпоративное профильное обучение.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51989633
Middle/Senior Data Engineer в Сбер
Локация: Москва, Кутузовский проспект, 32к1
Наша команда создает крупнейшее в России распределенное хранилище данных, основанное на принципах data-mesh и model-driven-development
Проект: ЕСС «Единый семантический слой» - описание всех данных розничного бизнеса.
Задачи:
— Проектирование и разработка аналитических витрин данных для целей отчетности и моделирования на стеке Hadoop + Spark + Java
— Мониторинг и оптимизация процессов сборки витрин
— Разработка и поддержка сопроводительной документации и спецификаций данных, развитие и поддержка базы знаний по вопросам работы с данными
— Предоставление экспертной поддержки внутренним потребителям (data analysts, data scientists) по вопросам, связанным с использованием данных
Требования:
— От 1 года работы в качестве Data Engineer/Data Analyst/ETL Developer
— Знание SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация производительности),
— Опыт работы с большими объемами данных с использованием стека технологий Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala)
— Знание основных понятий и концепций из области Data Warehousing. Желателен опыт разработки витрин данных.
— Хорошее знание Java, знание Python/Scala являются преимуществом
Также, мы особенно ценим Soft-качества: самостоятельность, честность, ответственность, уважение к себе и другим
Стек:
— Hadoop(Hive/Impala/Oozie)
— Apache Spark
— Java
— Kafka
Дополнительные условия:
— ДМС, фитнес
— Возможность посещения конференций, обучения, тренингов и сертификации за счет компании (в т.ч. английский язык)
— Программа льготного кредитования в Сбербанке
— Дисконт-программы от компаний партнеров
— Комфортный офис «Sbergile Home» с просторными опенспейсами, лаунж-зонами, кафе, рестораном, оборудованными кухнями, бильярдом, а так же Sony Playstation
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
Присылать резюме и обращаться по всем вопросам можно в личку @hr_tatyana и на почту [email protected]
Локация: Москва, Кутузовский проспект, 32к1
Наша команда создает крупнейшее в России распределенное хранилище данных, основанное на принципах data-mesh и model-driven-development
Проект: ЕСС «Единый семантический слой» - описание всех данных розничного бизнеса.
Задачи:
— Проектирование и разработка аналитических витрин данных для целей отчетности и моделирования на стеке Hadoop + Spark + Java
— Мониторинг и оптимизация процессов сборки витрин
— Разработка и поддержка сопроводительной документации и спецификаций данных, развитие и поддержка базы знаний по вопросам работы с данными
— Предоставление экспертной поддержки внутренним потребителям (data analysts, data scientists) по вопросам, связанным с использованием данных
Требования:
— От 1 года работы в качестве Data Engineer/Data Analyst/ETL Developer
— Знание SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация производительности),
— Опыт работы с большими объемами данных с использованием стека технологий Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala)
— Знание основных понятий и концепций из области Data Warehousing. Желателен опыт разработки витрин данных.
— Хорошее знание Java, знание Python/Scala являются преимуществом
Также, мы особенно ценим Soft-качества: самостоятельность, честность, ответственность, уважение к себе и другим
Стек:
— Hadoop(Hive/Impala/Oozie)
— Apache Spark
— Java
— Kafka
Дополнительные условия:
— ДМС, фитнес
— Возможность посещения конференций, обучения, тренингов и сертификации за счет компании (в т.ч. английский язык)
— Программа льготного кредитования в Сбербанке
— Дисконт-программы от компаний партнеров
— Комфортный офис «Sbergile Home» с просторными опенспейсами, лаунж-зонами, кафе, рестораном, оборудованными кухнями, бильярдом, а так же Sony Playstation
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
Присылать резюме и обращаться по всем вопросам можно в личку @hr_tatyana и на почту [email protected]
Директор (Data scientist) Управления модельных рисков и валидации - ВТБ
Задачи:
Валидация моделей и оценка модельного риска с целью снижения вероятности реализации модельного риска и уменьшения возможных последствий в случае его реализации. В том числе:
— сбор данных, необходимых для валидации моделей;
— анализ качества данных;
— проведение количественного и качественного анализа моделей;
— подготовка отчетов по результатам проведенных работ;
— подготовка заключений и рекомендаций по результатам валидации в адрес других подразделений;
— согласование заключений и рекомендаций с другими подразделениями;
— развитие методологии валидации, консультирование других сотрудников;
— повышение степени автоматизации и эффективности работы в рамках своих задач.
Требования:
— высшее образование (физико- математическое, техническое);
— опыт работы в сфере анализа данных от 2-х лет;
— знание статистики и методов математического моделирования;
— владение специализированными средствами обработки и анализа данных;
— владение специализированными средствами обработки и анализа данных (Python, SQL);
— понимание основ экономики и финансов.
Дополнительные 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;
— возможность построить карьеру в ведущем банке России.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/52178650
Задачи:
Валидация моделей и оценка модельного риска с целью снижения вероятности реализации модельного риска и уменьшения возможных последствий в случае его реализации. В том числе:
— сбор данных, необходимых для валидации моделей;
— анализ качества данных;
— проведение количественного и качественного анализа моделей;
— подготовка отчетов по результатам проведенных работ;
— подготовка заключений и рекомендаций по результатам валидации в адрес других подразделений;
— согласование заключений и рекомендаций с другими подразделениями;
— развитие методологии валидации, консультирование других сотрудников;
— повышение степени автоматизации и эффективности работы в рамках своих задач.
Требования:
— высшее образование (физико- математическое, техническое);
— опыт работы в сфере анализа данных от 2-х лет;
— знание статистики и методов математического моделирования;
— владение специализированными средствами обработки и анализа данных;
— владение специализированными средствами обработки и анализа данных (Python, SQL);
— понимание основ экономики и финансов.
Дополнительные 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;
— возможность построить карьеру в ведущем банке России.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/52178650
Sberloga Jobs Full
Директор (Data scientist) Управления модельных рисков и валидации - ВТБ Задачи: Валидация моделей и оценка модельного риска с целью снижения вероятности реализации модельного риска и уменьшения возможных последствий в случае его реализации. В том числе: —…
Product Owner AI/NLP - Сбербанк блок "Сеть продаж"
Мы ищем опытного специалиста, с широким кругозором в области задач NLP. Перед нами стоят амбициозные задачи по созданию систем речевой аналитики. Мы создаем модели для детектирования ошибок сотрудников при общении с клиентами и помощи в их исправлении. Также есть ряд других NLP задач в областях анализа отзывов и СМИ. Решаем реальные бизнес-задачи, поэтому в скоуп входит ответственный подход к валидации моделей, участие во внедрении в пром и оценка финансового результата.
Задачи:
- Выбор и разработка NLP моделей машинного обучения;
- Анализ результатов и их интерпретация для бизнес-заказчика;
- Проведение валидации и интеграция pipeline модели в промышленную инфраструктуру;
- Планирование и запуск пилотов, АВ-тестирование;
- Менторство менее опытных коллег;
Требования:
- Глубокие знания современных подходов к NLP задачам; Знание классических алгоритмов машинного обучения;
- Базовые знания Computer Science (алгоритмы и структуры данных);
- Понимание областей применимости разных алгоритмов, метрик качества и математики за ними;
- Опыт разработки на Python с ML-стеком (Numpy, Pandas, Sklearn, PyTorch или TF);
- Опыт работы с базами данных и git;
- Высшее математическое/техническое образование;
- Обучаемость и стремление находить решения самостоятельно;
- Организованность и самостоятельность в планировании и решении задач;
Будет плюсом:
- Опыт в Speech Recognition;
- Опыт решения NLP задач в области Customer Support;
Дополнительные условия:
- Скидки на продукты Сбера;
- Возможность выбирать карьерный путь внутри компании;
- Команду профессионалов, готовых поддержать инициативы;
- Создание продукта для многомиллионной аудитории пользователей;
- Регулярное корпоративное профильное обучение
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
Мария Вайнберг, HR BP, https://www.tg-me.com/mvwine
Мы ищем опытного специалиста, с широким кругозором в области задач NLP. Перед нами стоят амбициозные задачи по созданию систем речевой аналитики. Мы создаем модели для детектирования ошибок сотрудников при общении с клиентами и помощи в их исправлении. Также есть ряд других NLP задач в областях анализа отзывов и СМИ. Решаем реальные бизнес-задачи, поэтому в скоуп входит ответственный подход к валидации моделей, участие во внедрении в пром и оценка финансового результата.
Задачи:
- Выбор и разработка NLP моделей машинного обучения;
- Анализ результатов и их интерпретация для бизнес-заказчика;
- Проведение валидации и интеграция pipeline модели в промышленную инфраструктуру;
- Планирование и запуск пилотов, АВ-тестирование;
- Менторство менее опытных коллег;
Требования:
- Глубокие знания современных подходов к NLP задачам; Знание классических алгоритмов машинного обучения;
- Базовые знания Computer Science (алгоритмы и структуры данных);
- Понимание областей применимости разных алгоритмов, метрик качества и математики за ними;
- Опыт разработки на Python с ML-стеком (Numpy, Pandas, Sklearn, PyTorch или TF);
- Опыт работы с базами данных и git;
- Высшее математическое/техническое образование;
- Обучаемость и стремление находить решения самостоятельно;
- Организованность и самостоятельность в планировании и решении задач;
Будет плюсом:
- Опыт в Speech Recognition;
- Опыт решения NLP задач в области Customer Support;
Дополнительные условия:
- Скидки на продукты Сбера;
- Возможность выбирать карьерный путь внутри компании;
- Команду профессионалов, готовых поддержать инициативы;
- Создание продукта для многомиллионной аудитории пользователей;
- Регулярное корпоративное профильное обучение
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
Мария Вайнберг, HR BP, https://www.tg-me.com/mvwine