исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения локальных исследований (графовый анализ, LLM для поиска инсайтов, самовоспроизводящиеся ИИ-решения, disrupt-проекты). создание ИИ-решений, влияющих на клиентский опыт.
The role involves building production GenAI systems, RAG pipelines, recommendation/personalization models, and scalable ML infrastructure from development through deployment.
УдалённоseniorГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— развитие и тюнинг моделей ранжирования и рекомендаций
— разработка новых ML-решений и feature engineering
— прототипирование и внедрение моделей в production на Python
— работа с обучающими выборками и анализ результатов A/B-тестов
— улучшение продуктовых метрик
Требования:
— опыт внедрения ML-моделей в production
— знание основных методов и алгоритмов ML
— понимание нейросетевых моделей для обработки текста
— уверенный Python (NumPy, SciPy, PyTorch, scikit-learn)
— знание алгоритмов и структур данных
— опыт с A/B-тестами
Условия:
— работа в команде экспертов
— широкий технологический стек, сотни проектов
— гибкий график работы
— льготы и меры господдержки, предусмотренные для IT-компаний (аккредитованы Минцифры)
— возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии
— процессы удаленной работы и просторные офисы с зонами коворкинга
— возможность профессионального роста: стать тимлидом, архитектором, разработчиком full-stack
— развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка
— активный обмен опытом, митапы, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills
— 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ внутри компании
— уютный мерч
— полный соцпакет и «белая» зарплата
— корпоративная база знаний и социальная сеть для общения с 1500+ сотрудниками
🕹 Список обязанностей: Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем. Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования.
Location: Mississauga, Ontario, Canada
ClinChoice is a global full-service CRO committed to professional growth and a quality-driven “one-team” culture. We are seeking a
Senior Statistical Programmer
to join our in-house team and support projects across a diverse client portfolio, including pharmaceutical, biotechnology, medical device, and consumer health companies of varying sizes.
We are seeking a highly skilled
Senior Statistical Programmer
to lead statistical activities for clinical trials. This role requires hands-on statistical expertise, strong communication skills, and the ability to independently lead projects while collaborating closely with cross-functional teams.
Join our team: you can be part of making a difference in peoples' lives and experience a fulfilling and rewarding career!
Main Job Tasks
The
Senior Statistical Programmer
is a delivery-focused role responsible for leading and supporting aspects of the programming effort to deliver technical programming and information components of a project. The position requires strong technical skills, thorough knowledge of the industry, and
demonstrated experience leading statistical programming activities and providing technical guidance to other programmers
. The individual should be able to independently perform programming tasks, oversee programming deliverables, and effectively collaborate with cross-functional teams and external vendors.
Responsibilities
Programing for clinical trials:
Program and validate derived datasets, tables, figures, listings. Process data from the external sources.
Perform ad hoc exploratory analyses for publications and programming support other functions of Research and Development or other organizations.
Oversee programing work/deliverables from CROs.
Contribute to the design/implementation/review of Case Report Form, Data Transfer Specification, Statistical Analysis Plan, SDTM/ADaM Specification documents, Define packages.
Electronic submissions:
Program and validate CDISC compliant deliveries for the electronic submissions.
Support in the creation of supporting documentation for submissions.
Project Management:
Ensure programming deliverables are on time and of high quality.
Help managing internal contractors and external vendors.
Standards and Guidelines:
Participate in development of departmental working instructions and guidelines.
Help in creation of enhanced functions/macros and utilities.
Qualification & Experience
Bachelor or Master degree in Computer Science, Mathematics, Engineering, Medical or related discipline.
BS with more than 5 or MS with 3 years of experience in statistical programming (SAS, R) in the pharmaceutical industry.
Working knowledge of SAS and its various components.
Knowledge of R programming in clinical trials
Familiarity of the drug development process.
Strong SAS and SAS Macro language skills.
R programming skils in clinical trials
Strong knowledge of industry standards.
Ability to work on data integrations (ISS and ISE).
Strong oral and written communication skills. Ability to communicate details of the analysis to other team members with less technical experience.
Open Date: 9/29/2026
Close Date: 11/23/2026
ClinChoice Canada Inc. is proud to be an equal opportunity employer, valuing and respecting diversity. We are committed to inclusive, barrier-free recruitment and selection processes. We will accommodate the needs of qualified applicants under the Human Rights Code and the Accessibility for Ontarians Disabilities Act, in all aspects of the hiring process, upon request by calling + 1 (647)724-5709 x 301.
We thank all applicants for their interest; however, only those being considered for an interview will be contacted. In accordance with Federal Personal Information Protection and Electronic Documents Act ("PIPEDA") , personal information is collected under the authority of the Act and will only be used for candidate selection.
#LI-TT1 #LI-Remote #senior #permanent
The base salary pay range represents the anticipated low and high range for this position. Actual salary will vary based on various factors such as the candidate’s qualifications, skills, competencies, and proficiency for the role.
Canada Pay Range
$80,000
—
$95,000 CAD
-Проектирование и сопровождение БД: разработка и поддержка объектов базы данных (таблицы, представления, индексы, хранимые процедуры) в среде Greenplum. -Разработка витрин данных: проектирование и расчет показателей для витрин данных под бизнес-задачи с использованием SQL.
Задачи:
— Отвечать за всю AI-часть продукта: архитектура AI-системы от выбора LLM-моделей до построения RAG-pipeline и интеграции компьютерного зрения, принимать все ключевые технические решения
— Обеспечивать качество рекомендаций, повышая конверсию на каждой итерации
— Проводить быстрые итерации с выкатыванием изменений каждую неделю, сбором метрик, анализом и улучшением
— Проводить эксперименты: A/B тесты промптов, гибридный поиск (текст + визуал + отзывы), мультимодальные модели, быстро проверять гипотезы на реальных пользователях
— Масштабировать систему с 2000 туров на Мальдивы до 50,000+ туров по трём направлениям с тысячами запросов в день
— Строить продукт с нуля, быстро экспериментировать и влиять на архитектуру
Требования:
— Опыт с продакшен LLM-приложениями, построение RAG-систем или чат-ботов на основе GPT/Claude
— Экспертный уровень промпт-инжиниринга: правильная структура промптов, few-shot examples, chain-of-thought
— Опыт работы с эмбеддингами и векторным поиском, понимание similarity search, hybrid search, reranking
— Python на уровне продакшена: чистый, быстрый, поддерживаемый код
Будет плюсом:
— Опыт с компьютерным зрением и мультимодальными моделями (CLIP, GPT-4o, Claude 4.5 Sonnet)
— Опыт с high-load системами и оптимизацией latency
— Понимание рекомендательных систем
— Понимание MLOps: мониторинг моделей, версионирование, A/B тестирование
— Опыт построения recommendation систем и MCP для LLM систем
— Личный опыт использования LLM для автоматизации задач
Софт-скиллы:
— Продуктовое мышление: AI как инструмент решения бизнес-задач
— Умение работать с метриками: конверсия, время сессии, escalation rate
— Быстрота принятия решений: выкатывать несовершенное решение и тестировать
— Умение объяснять сложное простым языком для команды и бизнеса
Условия:
— Официальное оформление по ТК РФ
— График 5/2, офис, сокращённый рабочий день по пятницам до 15:30
— Корпоративные программы обучения и развития
— Медицинское обслуживание: ДМС и собственная медсанчасть
— Специальные предложения от компаний-партнеров (рестораны, магазины, отдых, мероприятия)
— Организация отдыха сотрудников и их детей, оплата детского сада
— Аккредитованная IT компания
— Офис на станции м. Курская
— Корпоративные условия на приобретение туров
— Дополнительный оплачиваемый отпуск 3 дня, оплата больничного
— ДМС для членов семьи по корпоративным условиям
— Корпоративные условия на изучение английского и занятия спортом
Описание вакансии Общие обязанности: Руководство распределенной командой Постановка задач, распределение ролей и контроль выполнения работ в соответствии с установленными сроками. Проведение ревью кода и архитектурных решений, обеспечение высокого качества разрабатываемых решений.
Компания Aston приглашает на позицию Дата инженер (ученик) с последующим трудоустройством.
Задачи:
— пройти онлайн-интенсив длительностью 1 месяц, изучая теорию и выполняя практические задания;
— совмещать обучение с работой;
— после успешного окончания интенсива зачисление на стажировку в Лабораторию ASTON;
— обучение на стажировке 3-4 месяца, 5 дней в неделю с 9:00 до 18:00 с перерывом на обед;
— изучение теории с еженедельными проверками;
— практика на учебных проектах под руководством опытного технического руководителя;
— подготовка к собеседованию и самопрезентации;
— посещение офиса обязательно для кандидатов, где есть офис компании;
— для кандидатов из городов без офиса обучение возможно удаленно;
— после старта на коммерческом проекте формат работы гибридный (3 дня в офисе ASTON, 2 дня удаленно) до уровня М2, затем полное посещение офиса заказчика;
— возможны командировки в Санкт-Петербург или Москву.
Требования:
— законченное высшее или среднее специальное профильное образование;
— готовность пройти стажировку в компании ASTON.
Условия:
— выплата стипендии во время обучения;
— официальное трудоустройство;
— доступ к корпоративной программе обучения;
— регулярный пересмотр и повышение зарплаты после выхода на проект;
— гарантированный финансовый бонус при старте на коммерческом проекте;
— офис в центре города, корпоративные мероприятия, частичная компенсация спортивных абонементов.
Требуемые навыки: визуализация, математическая статистика, NoSQL, Apache Hadoop, Greenplum, базы данных, Agile, Python, SQL.
Предстоит: Работать с профессиональными базами данных и хранилищами данных, разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы; Использовать Python для анализа данных, автоматизации процессов и решения прикладных задач;
Ищем ML-разработчика, который будет улучшать качество претрейна Alice AI LLM — направление, отвечающее за умность базовой модели и качество данных.
Задачи:
— Эксперименты с претрейн-моделями: ставить и анализировать вычислительно тяжёлые эксперименты с претрейн-стадией, проверять гипотезы об источниках прироста ризонинг-способностей, постановка и выбор сетапа эксперимента.
— Пайплайны данных: строить эффективные пайплайны сбора, синтеза, обработки и фильтрации обучающих данных в новых доменах, масштабировать и оптимизировать их.
— Изменение процесса обучения: модифицировать процесс обучения модели для улучшения ризонинга, внедрять изменения в обучающий пайплайн и оценивать их влияние.
— Экспертные модели: обучать модели-верификаторы для проверки качества данных и ответов, модели для генерации обучающих данных SOTA в узком домене, модели-фильтры для отсева некачественных данных.
— Исследование скейлинга: исследовать законы скейлинга качества модели с точки зрения данных и вычислений, определять влияние масштабирования на рост рассуждающих способностей в разных доменах.
Требования:
— Глубокое понимание NLP.
— Знание Python и опыт разработки на нём.
Будет плюсом:
— Опыт обучения претрейн-моделей в любой из модальностей (NLP, CV, звук, рекомендации).
— Опыт построения эффективных CPU/GPU-пайплайнов.
— Погружение в области исследования языковых моделей (RL, архитектуры или данные для LLM).
Разрабатывать и поддерживать ML-модели полного цикла — онбординговые и транзакционные — на кредитных продуктах Ozon Банка; Анализировать большие объёмы данных для обнаружения аномалий и паттернов мошенничества;
Реализация полного цикла разработки моделей и ML-решений: от постановки задачи до передачи на внедрение и мониторинг. Генерация ML-решений для задач бизнеса, формирование БТ моделей и ТЗ для смежных команд.
глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей. опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке.