Вакансии

Задачи: — Ведение полного цикла бухгалтерского и налогового учёта по НСБУ РУз, своевременное закрытие месяца, квартала и года. — Подготовка и сдача налоговой и статистической отчётности, взаимодействие с налоговыми органами, сопровождение проверок и запросов. — Учёт внешнеэкономической деятельности: экспорт и импорт услуг, валютный контроль, регистрация и сопровождение контрактов. — Контроль соблюдения условий льготного режима резидента IT Park. — Трансформация отчётности из НСБУ в МСФО, подготовка квартальной и годовой отчётности, взаимодействие с аудиторами. — Разработка учётной политики и внутренних регламентов, оптимизация учётных процессов и развитие учёта в 1С. — Подготовка данных для управленческой отчётности и бюджетирования. — Руководство командой из 2 бухгалтеров: распределение задач, контроль качества, развитие сотрудников. Требования: — Опыт работы главным бухгалтером или его заместителем, желательно в IT или компании с ВЭД. — Опыт управления командой. — Сертификат по МСФО (DipIFR, CAP, CIPA или аналог). — Уверенное знание налогового и валютного законодательства РУз. — Опыт работы в 1С. — Свободное владение русским языком, достаточный для выполнения рабочих задач уровень узбекского и английского языков. Условия: — Гибридный формат: 4 дня в офисе, 1 день удалённо. — Стабильная международная IT-компания. — Компенсация питания в офисе.

Общие условия: — 5/2, полная занятость — Официальное трудоустройство по ТК РФ — Для научных сотрудников: зарплата 100 000–150 000 руб. (в зависимости от наукометрии) — Комфортное проживание для иногородних в отелях Sirius Hotels — Фитнес-залы, спортивные секции, открытая современная спортивная инфраструктура — Обучение, конференции, программы развития — Забота о здоровье: обслуживание в Медицинском центре «Сириус» — Корпоративные льготы и скидки: специальные условия от партнёров на посещение культурных, развлекательных и спортивных мероприятий. Вакансии: Научный сотрудник / Старший научный сотрудник (Химик-синтетик / Специалист по наноматериалам) Задачи: — Синтез и функционализация наноматериалов (белковые наночастицы, МОФ, полимерные матрицы) — Инкапсуляция терапевтических агентов — Физико-химическая характеризация наночастиц: структура, размер, морфология Требования: — PhD / к.н. — Опыт органического/неорганического синтеза — Навыки работы на аналитическом оборудовании (спектроскопия, хроматография, электронная микроскопия) — Индекс Хирша WOS/Scopus ≥ 1 Научный сотрудник / Старший научный сотрудник (Молекулярный биолог) Задачи: — Разработка рекомбинантных конструкций для экспрессии биомиметических носителей (ферритин и другие белки) — Генетическая модификация клеточных линий: лентивирусная трансдукция, редактирование генома — Дизайн и сайт-специфичная конъюгация биомолекул (антитела, DARPin, пептиды) — Клеточные, молекулярные и физиологические методики, анализ биомаркеров — Сбор и статистический анализ данных, публикации и патенты Требования: — PhD / к.н. — Опыт в молекулярном клонировании и белковой инженерии — Уверенная работа с клеточными культурами — Опыт хроматографической очистки белков — Хирш ≥ 1 Научный сотрудник / Старший научный сотрудник (Микробиолог / Специалист по клеточным технологиям) Задачи: — Оценка влияния наночастиц на жизнеспособность, метаболизм и механизмы апоптоза/ферроптоза в клеточных моделях — Исследование процессов адсорбции и интернализации наночастиц с использованием опухолевых клеток — Участие в планировании и проведении экспериментов по разработке сингенных моделей Требования: — PhD / к.н. — Уверенная работа с клеточными культурами — Опыт с патогенными/условно-патогенными микроорганизмами — Навыки анализа иммунологических тестов и проточной цитометрии — Хирш ≥ 1 Старший научный сотрудник — мРНК-вакцины и онкоиммунология Задачи: — Планировать и самостоятельно проводить исследования в области мРНК-вакцин и опухолевых неоантигенов — Разрабатывать и оптимизировать экспериментальные подходы для оценки иммуногенности мРНК-конструкций и презентации кодируемых антигенов — Исследовать клеточные и иммунные ответы, участвовать в разработке и валидации вакцинных кандидатов — Участвовать в подготовке отчетов по проекту — Готовить статьи для научных журналов, презентации, патентные заявки для защиты интеллектуальной собственности — Руководить дипломными проектами студентов и помогать формировать новое поколение исследователей Требования: — PhD / к.н. в молекулярной биологии, генетике, биохимии или медицине — 3+ года лабораторного опыта — Владение молекулярно-генетическими методами: qPCR, клонирование, IVT — Опыт работы с клеточными культурами — Умение выполнять и интерпретировать иммунологические тесты: ELISA, ELISpot, проточная цитометрия — Понимание MHC I/II, HLA-типирования, CD8+/CD4+ ответов.

Задачи: — Кадровое делопроизводство сотрудников подразделения: приёмы, переводы, увольнения. — Обработка и анализ первичных документов. — Оформление кадровых мероприятий в соответствии с трудовым законодательством и локальными нормативными актами, ведение кадровой документации. — Организация документооборота по персоналу: сбор, проверка и учёт личных документов работников, регистрация и хранение кадровых документов, подготовка их к архивированию. — Подготовка и направление уведомлений, отчётной и статистической информации в соответствии с законодательством и требованиями работодателя. Требования: — Высшее образование. — Профильный опыт работы от 3 лет. — Опыт работы в компаниях с численностью 1200 человек и более. — Знание требований к ведению кадрового делопроизводства. — Знание трудового законодательства, отслеживание нововведений. — Уверенное владение ПК (Excel), 1С. — Готовность к редким командировкам по России. Условия: — Место работы: Санкт-Петербург, Виленский пер., д. 14. — График: 5/2, с 09:00 до 18:00, офисный формат. — Официальное трудоустройство по ТК РФ. — Оклад обсуждается с успешным кандидатом. — Годовое премирование по итогам общих достижений и индивидуального результата. — Социальный пакет и бонусы. — ДМС со стоматологией и страхование жизни. — Новогодние подарки для детей и компенсация путёвок в лагеря. — Скидки на абонементы в популярных фитнес-клубах. — Корпоративный университет: 53 профессиональные кафедры и 6 факультетов. — Комфортный офис: коворкинги, капсула сна, лекторий, спортзал и киноклуб. — Семейные мероприятия: праздники, спорт, походы в кино, квизы и розыгрыши призов. — Ресурсы для роста: корпоративная библиотека, мастер-классы, тренинги, персональный план развития, психологическая поддержка.

В роли Senior Golang разработчика предстоит заниматься сбором статистических данных из различных источников, включая парсинг, скраппинг и интеграцию с новыми поставщиками. Необходимо агрегировать и обрабатывать полученную информацию, участвовать в проектировании архитектуры новых сервисов, а также поддерживать и развивать существующий код. Важной частью работы является оценка задач, соблюдение сроков и ответственность за технические решения и качество кода. Требуется опыт backend-разработки не менее 6 лет, из которых минимум 3 года на Golang, знание микросервисной архитектуры, опыт работы с gRPC, PostgreSQL, Redis и системами брокеров сообщений, такими как RabbitMQ. Также необходимы навыки работы с Docker и Kubernetes. Кандидат должен проявлять инициативу, уметь принимать и отстаивать технические решения, а также работать с задачами, не имеющими детализированного технического задания. Дополнительным преимуществом будет опыт программирования на других языках, знание CI/CD систем (TeamCity, GitLab CI) и понимание event-driven архитектуры.

Location: Москва Наша команда занимается оценкой и управлением модельных рисков различных AI-решений Банка. Наши сотрудники участвуют в проектах по улучшению моделей машинного обучения, AI-агентов и оптимизации их применения в бизнес-процессах Сбера. Мы создаем инструменты для мониторинга, управления и снижения модельного риска по всем бизнес-направлениям. Открытая вакансия находится на стыке DS и дата-аналитики, успешный кандидат значительно расширит кругозор в части того, какие ML-модели и AI-агенты работают в ПРОМ процессах и как влияют на бизнес Банка. _Мы:_ * _мониторим и валидируем все значимые ML-модели и AI-агентов Сбера, влияющих на финансовый результат. Мониторинг/валидация - всесторонняя проверка модели, включая попытки по автоматическому построению лучшего альтернативного AI-решения, челлендж подхода._ * _разрабатываем и автоматизируем методы для мониторинга/валидации Ai-решений различных классов_ * _строим систему отчетности для управления модельным риском._ Обязанности * разбираться в результатах работы различных ML-моделей и AI-агентов, анализировать влияние моделей на бизнес-процессы Банка, искать возможные ошибки и проблемы в моделях * разбираться в структуре различных моделей, тестировать корректность AI-решений, челленджить подход разработчика, разрабатывать альтернативные алгоритмы (внутренний Kaggle), оценивать применимость подхода с учетом имеющихся норм и макроэкономической конъюнктуры * исследовать подходы к моделированию и валидации различных классов моделей, определять их методологию * автоматизировать алгоритмы валидации для внедрения в процессы автомониторинга * разрабатывать и автоматизировать подходы по нахождению ошибок в коде внедрения моделей и минимизации возникновения инцидентов операционного риска. Требования * статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства * знание машинного обучения и статистического анализа * знание мат. статистики, алгоритмов, структур данных * опыт работы с LLM и агентными системами через API * знание Python и основных библиотек анализа данных * знание SQL, навыки работы с базами данных * опыт работы в рисках, знание основ управления рисками в Банке * коммуникабельность, умение эффективно вести переговорный процесс с подразделениями Банка * большой плюс: опыт работы с регуляторными моделями Basel * большой плюс: опыт модельной аналитики и управления модельным стэком в бизнес-процессе * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. Условия * гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 20 до 40 часов в неделю * возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Поддерживать и развивать системы автоматической сборки UNIX и Windows-продуктов; — Писать скрипты установки и удаления пакетов; — Участвовать в разработке продуктов и решений под UNIX и Windows. Требования: — Писать на POSIX Shell; — Уметь работать со статистическими анализаторами кода (svace); — Собирать C++ код с помощью GNU Make, GCC; — Собирать пакеты RPM и/или DEB; — Без труда работать с Git. Будет плюсом: — Знакомство с процессами фаззинга; — Опыт написания Unit-тестов; — Знакомство с протоколами передачи данных; — Использование систем непрерывной интеграции. Условия: — Официальное трудоустройство; — Работа в офисе, гибкое начало рабочего дня; — Современный офис на Петроградской стороне; — Конкурентоспособная заработная плата (обсуждается индивидуально, зависит от вашего опыта и квалификации); — ДМС, включая стоматологию; — Горячие обеды, фрукты, напитки; — Зона отдыха, тренажеры, полезные для работы книги.

Задачи: — Стать специалистом в моделях, продуктах, бизнесе и/или кодовой базе компании. — Выявлять потенциальные проблемы или возможности для улучшения, сообщать о них команде и предлагать решения. — Проводить самостоятельные исследования, офлайн-анализы с использованием креативного мышления и представлять результаты команде ML. — Получать наставничество от опытных специалистов по машинному обучению и тесно сотрудничать с командой для улучшения продуктов и моделей. — Исследовать методы машинного обучения и статистики для улучшения предсказательной эффективности и/или бизнес-ценности модели. — Проектировать, реализовывать и оценивать улучшения моделей, продуктов или технических решений с использованием строгих методов экспериментов и валидации. — Переводить результаты исследований в четкие рекомендации, документированные методологии и готовые к производству решения. — Работать с наставником для согласования заинтересованных сторон и определения следующих шагов. Требования: — Студент бакалавриата, магистратуры или PhD по математике, статистике, физике, эконометрике, компьютерным наукам или смежной количественной области. — Планируется окончание обучения к 2028 году. — Сильные основы в теории статистики, вероятности и машинного обучения. — Умение выполнять анализ данных и оценивать модели машинного обучения или статистические модели с использованием Python, а также базовые знания SQL. — Интеллектуальное любопытство, скромность, мотивация и умение работать в команде. — Сильные коммуникативные навыки. — Умение эффективно использовать современные агентные инструменты (Claude Code, Codex и др.). Предпочтительные квалификации: — PhD в соответствующих областях. — Опыт в контролируемом обучении, оценке моделей и техниках создания признаков. — Продвинутые знания статистики (фреквенстская, байесовская, казуальная) и эконометрики. — Сильные навыки программирования на Python. Условия: — Полностью удаленная работа. — Возможны 1-2 встречи для совместной работы в течение 2-4 дней за время стажировки. — Медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование, включая HSA с финансированием работодателя. — Кредит на медицинское страхование при отказе от плана компании. — Защита дохода, включая страхование жизни и инвалидности. — Программы с предналоговыми расходами на здоровье и транспорт. — Конкурентоспособная компенсация с базовой зарплатой от $141,000 до $150,000 в год, бонусами, акциями и щедрым пакетом льгот. — Пенсионные планы с компанией, которая удваивает взносы до $15,000 в год. — Программы покупки акций для сотрудников (только США). — Оплачиваемый отпуск, больничные и семейные отпуска. — Программы поддержки ментального здоровья и финансового благополучия. — Возможности для личного и профессионального развития. Дополнительно: — Компания придерживается принципов равных возможностей и инклюзивного найма. — Для кандидатов, нуждающихся в разумных приспособлениях в процессе отбора, предоставляется контактный email.

Задачи: – Исследовать и прототипировать новые методы контроля качества данных на наших данных. – Проектировать ML- и статистические контроли для выявления аномалий, дрейфа распределений, деградации свежести данных, нарушений сезонных паттернов и нетипичных комбинаций метрик. – Строить базовые ожидания по DQ-метрикам: row_count, null_rate, unique_count, свежесть данных, доли категорий. – Подбирать подходящие методы под конкретную задачу: от простых правил и статистических проверок до ML-моделей. – Валидировать контроли без готовой разметки: проверять их на исторических данных, использовать синтетические аномалии, shadow mode и анализ ложных срабатываний. – Интегрировать решения в production-пайплайны: Airflow, PySpark, Hive/Hadoop. – Настраивать алертинг для операционных команд и сопровождать решения в production. Требования: – Опыт в ML / Data Science от 3 лет. – Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn) и SQL. – Ключевой стек: Python, SQL, Airflow, PySpark, Hadoop/Hive, MLflow. – Сильная база по математической статистике и классическому машинному обучению: линейные модели, деревья, бустинги. – Опыт с методами выявления аномалий и/или обнаружения дрейфа данных. – Опыт работы с временными рядами. – Опыт вывода моделей в production, их мониторинга и версионирования. – Понимание, где действительно нужен ML, а где достаточно правила, SQL-проверки или статистического базового контроля. – Критично: Знание ML + Airflow.

Обязательные требования: — Опыт участия во внедрении систем планирования спроса или автоматизации процессов прогнозирования. — Понимание процесса demand planning: исторические продажи, очистка данных, статистический прогноз, экспертные корректировки, сценарии и оценка точности. — Опыт разработки или настройки решений на low-code платформе: от модели данных и логики расчётов до пользовательских экранов и тестирования. — Уверенное понимание реляционной модели данных и SQL: соединения таблиц, фильтрация, агрегация, проверка и преобразование данных. — Понимание того, как Python-компоненты получают данные из платформы, обрабатывают их и возвращают результат; способность разбирать конфигурацию и диагностировать ошибки на стыке компонентов. — Навыки взаимодействия с заказчиком и разработки понятной документации. Дополнительные требования: — Опыт работы с In.Plan Demand Planning или другой платформой IBP/S&OP. — Практический опыт работы с Python, датафреймами и параметрической настройкой алгоритмов. — Знакомство с моделью данных «звезда» по Кимбаллу, Airflow и BI-инструментами, например Superset. Задачи на проекте: — Собирать и уточнять требования планировщиков спроса, продаж и смежных команд; описывать целевой процесс, сценарии работы и функциональные требования. — Проектировать и настраивать модель данных: таблицы, наборы данных, справочники, иерархии, связи, показатели и уровни планирования; готовить настройки чтения, записи и преобразования данных. — Разрабатывать решение средствами low-code платформы: ракурсы планирования, экраны, предупреждения, права доступа и пользовательские сценарии. — Настраивать параметры очистки истории, сегментации и алгоритмов прогнозирования спроса с использованием библиотеки модулей In.Plan Demand; проверять качество исходных данных и результатов расчёта. — Прорабатывать сценарии ручной корректировки, обогащения и согласования прогноза, включая формирование итогового плана спроса. — Разбирать и проверять SQL-запросы и преобразования данных, понимать передачу данных между платформой и Python-алгоритмами; формулировать задачи на доработку там, где платформенных средств недостаточно. — Готовить инструкции и обучающие материалы, проводить обучение пользователей и сопровождать запуск решения в эксплуатацию. Этапы отбора: 1. Внутренний квалификационный. 2. Интервью с клиентом с техническими вопросами. Описание проекта и команды: Специалист разрабатывает решение для планирования спроса на low-code платформе In.Plan по бизнес-требованиям заказчика. Проектирует и настраивает модель данных, логику обработки и интерфейсы, связывает платформенные настройки с алгоритмами на Python и проверяет результат вместе с пользователями.

О компании: JoomPro — первый и единственный сквозной B2B маркетплейс, работающий с малыми, средними и крупными бизнесами, обрабатывающий заказы любого размера. Работает в Бразилии и Мексике, планирует расширяться. JoomPro входит в Joom Group — международную технологическую группу e-commerce компаний, основанную в 2016 году в Латвии. В группу также входят Joom, JoomPulse и Onfy. Штаб-квартира в Лиссабоне, Португалия. Команда аналитики помогает бизнесу принимать решения на основе данных, фокусируется на оптимизации маркетинговых бюджетов и каналов, создании дашбордов и аналитических инструментов, проектировании и анализе экспериментов, разработке систем оповещений, поддержке планирования бюджета и маркетинговой стратегии. Задачи: — Оценка эффективности рекламных каналов (Google Ads, Meta Ads и др.) — Настройка и улучшение мониторинга статистических аномалий в метриках — Улучшение моделей долгосрочного прогноза окупаемости — Генерация гипотез для улучшения привлечения, товарных фидов, креативов, распределения каналов и целей — Проведение исследований данных для выявления инсайтов — Написание ETL-пайплайнов (датамарты, оповещения, прогнозы) — Анализ проблем и постановка правильных вопросов Требования: — Опыт анализа данных и маркетинговой аналитики — Понимание маркетинговых KPI, моделей атрибуции и задач рекламных платформ — Знание математической статистики и опыт её применения — Умение писать сложные SQL-запросы — Навыки анализа данных на Python — Способность выбирать подходящий метод оценки (аналитика, исследование, внешние данные) — Умение решать нетривиальные задачи при неполных данных — Внимательность и доведение задач до конца — Хорошие коммуникативные навыки на английском (B2+) Преимущества: — Опыт проведения A/B, гео- и других экспериментов — Опыт в эконометрике Условия: — Конкурентный компенсационный пакет: базовая зарплата и бонусы по результатам — Полная поддержка релокации в Лиссабон для сотрудников и их семей — Офисный формат с гибким графиком и возможностью удалённой работы — 52 дня отпуска в году — Медицинская страховка, включая стоматологию, для сотрудников и детей — Суточные и 100% оплата больничных — Доступ к широкому спектру AI-инструментов — Работа в международной команде с возможностями карьерного роста, обучением и курсами английского и португальского — Командные мероприятия и обмен знаниями Перед подачей заявки необходимо ознакомиться с политикой конфиденциальности кандидатов.

Задачи: — выстроить единую систему планирования — от прогнозирования спроса и формирования потребности до производства, управления запасами, распределения товара и контроля уровня сервиса. — в зоне ответственности — сквозной процесс планирования для маркетплейсов, федеральных торговых сетей и других каналов продаж. — руководить департаментом планирования и развивать единую систему Demand Planning, Supply Planning и Inventory Management; — организовать регулярный цикл S&OP: Demand Review, Supply Review, сценарное моделирование и подготовку решений для бизнеса; — отвечать за прогнозирование спроса по SKU, каналам и ключевым клиентам — учитывать сезонность, промо, маркетинговые активности, изменения цен и запуски новинок; — переводить прогноз спроса в планы производства, закупок и поставок, балансировать потребность с доступными мощностями и ресурсами; — управлять товарными запасами: нормативами, safety stock, оборачиваемостью, дефицитами, излишками и рисками списаний; — управлять распределением доступного товара между маркетплейсами, федеральными сетями и другими каналами с учётом коммерческих приоритетов и риска lost sales; — отвечать за клиентский сервис и показатели OTIF, Fill Rate, Service Level; — развивать аналитику, BI и автоматизацию процессов планирования, снижать зависимость от ручных расчётов; — выстраивать эффективное взаимодействие коммерческого блока, маркетинга, производства, закупок и логистики. Требования: — 5+ лет руководящего опыта в Supply Chain / Demand Planning / Supply Planning; — опыт в крупной FMCG, Beauty, Pharma, Food или другой компании со сложным ассортиментом; — практический опыт управления прогнозированием спроса и запасами большого количества SKU (700+); — опыт построения или развития S&OP; — опыт работы с собственным производством и сложной цепочкой поставок будет большим преимуществом; — опыт работы с маркетплейсами и/или федеральными торговыми сетями; — сильная экспертиза в Demand Planning, Supply Planning, Inventory Management и статистическом прогнозировании; — продвинутый Excel, опыт работы с BI и ERP; — знание 1С ERP будет преимуществом; — системное мышление и способность видеть цепочку поставок end-to-end; — умение находить баланс между уровнем сервиса, запасами и операционной эффективностью; — сильные навыки кросс-функционального взаимодействия и управления командой.

Задачи: — Полное ведение бухгалтерского и налогового учета компании. — Формирование и сдача налоговой, статистической и финансовой отчетности. — Контроль правильности отражения хозяйственных операций в учете. — Контроль дебиторской и кредиторской задолженности. — Работа с банками, налоговыми органами. — Контроль начисления заработной платы и обязательных платежей. — Ведение учета ТМЦ, основных средств и денежных средств. — Участие в автоматизации учетных процессов. — Руководство бухгалтерией и контроль работы сотрудников отдела. Требования: — Высшее образование (бухгалтерский учет, финансы, экономика). — Опыт работы: не менее 3 лет. Условия: — Зп: 500.000 - 800.000 тг. — Официальное трудоустройство согласно ТК РК. — Своевременную выплату заработной платы. — Стабильную работу в развивающейся компании. — Новый комфортный офис, личный кабинет и дружный коллектив. — Возможность профессионального развития. — уровень заработной платы обсуждается при личном собеседовании с руководителем

Задачи: — Проводить занятия по Data Analytics для групп — Индивидуальный менторинг учащихся — Практические занятия на основе проектов — Проверка домашних заданий и проектов, предоставление обратной связи — Подготовка учебных материалов и заданий — Создание портфолио и подготовка к интервью — Отслеживание прогресса учащихся Требования — глубокие знания и опыт: — SQL: SELECT, JOIN, агрегация данных, создание и изменение таблиц; — Опыт работы с PostgreSQL, MySQL или SQLite; — Язык программирования Python: - Очистка и анализ данных с помощью Pandas; - Визуализация с Matplotlib и Seaborn; - Статистический анализ с SciPy; — Работа в Excel: - Анализ данных с помощью сводных таблиц (Pivot Tables); - Использование простых формул и функции VLOOKUP; — Статистический анализ: - Проведение A/B тестов и проверка гипотез; - Определение взаимосвязей в данных; — Визуализация: - Создание дашбордов в Tableau или Power BI; — Git / GitHub: - Управление версиями (commit, branch, merge); - Размещение и совместное использование проектов на GitHub; — Языки: - Свободное владение узбекским и русским языками (обязательно); - Английский язык — преимущество; — Дополнительно: - Умение просто объяснять сложные темы; - Ответственность и интерес к работе с учащимися. Преимущества: — Основы машинного обучения — Сертификаты Google / IBM / Microsoft — Портфолио с реальными проектами Условия: — Зарплата от 7 000 000 до 20 000 000 сум (в зависимости от опыта и результатов) — Бонусы по результатам — Гибкий график работы — Современный учебный центр в Ташкенте — Возможности профессионального роста

Задачи: — Развитие платформы интеллектуального управления безопасностью финансовых потоков. — Оценка транзакций в реальном времени на предмет мошенничества, комплаенс-рисков и других нежелательных действий с использованием ML-решений. — Применение продвинутых методов машинного обучения, прикладной математики и статистики. — Исследование новых данных, проверка ML-гипотез и поиск возможностей для улучшения существующих решений. — Погружение в бизнес контекст платформы ограничений, изучение доступных данных и инфраструктуры высоконагруженных сервисов. — Анализ текущих бизнес процессов, выявление уязвимых мест и точек роста. — Пробование различных подходов машинного обучения: классификация, кластеризация, uplift модели, ранжирующие модели и нейросетевые решения. — Сравнение результатов экспериментальных моделей с текущими решениями, оценка преимуществ и недостатков. — Валидация моделей с помощью офлайн метрик (AUC, PR кривые, NDCG, uplift метрики и др.) и подтверждение статистически значимого прироста точности. — Подготовка аналитических статей или отчётов с подробным сравнением методов и обоснованием выбора оптимального решения. — Запуск в продакшн лучших протестированных решений и обеспечение их интеграции в систему управления ограничениями. Требования: — Высшее техническое образование. — Опыт работы в DS от 2 лет. — Опыт вывода моделей в продакшн. — Уверенный Python, продвинутый SQL, PySpark как плюс. — Большой опыт в решении задач классического ML: бустинги, регрессия, ранжирование, классификация. — Знание статистики, A/B тестов, основ оптимизации и принципов работы используемых методов. — Умение презентовать результаты сложных решений понятным бизнесу языком. — Проактивность в поиске точек роста и генерации новых идей.

Задачи: — Исследовать большие объемы данных о покупательском поведении и находить закономерности для решения бизнес-задач — Разрабатывать и улучшать ML-модели для прогнозирования оттока и отклика пользователей — Решать задачи uplift-моделирования и выбора оптимального воздействия на пользователя — Подбирать персональные товары, категории, скидки, пороги и механики промо — Генерировать и проверять гипотезы, участвовать в подготовке и анализе A/B-тестов — Оценивать качество моделей не только по ML-метрикам, но и по влиянию на бизнес-показатели — Участвовать в развитии внутренних ML-инструментов и фреймворков команды — Участвовать в подготовке моделей к промышленному запуску и их дальнейшем развитии Требования: — Учишься на старших курсах бакалавриата, в магистратуре или недавно окончил техническую специальность — Хорошо знаешь Python и умеешь писать понятный и структурированный код — Знаешь основы машинного обучения и понимаешь принципы работы классических ML-алгоритмов — Умеешь работать с данными и знаешь SQL — Понимаешь основы математической статистики, теории вероятностей и проверки статистических гипотез — Понимаешь принципы проведения A/B-тестов и оценки результатов экспериментов — Умеешь самостоятельно разбираться в новой задаче, формулировать гипотезы и проверять их на данных — Интересуешься применением машинного обучения для решения реальных бизнес-задач Будет плюсом: — Знаком с PySpark и понимаешь основные принципы распределенной обработки данных — Работал с PyTorch или другими библиотеками для глубокого обучения — Знаком с uplift-моделированием, рекомендательными системами или задачами персонализации — Имеешь опыт участия в ML-проектах, соревнованиях, исследовательских или учебных проектах — Знаком с Airflow, Docker, Kubernetes, Grafana, MLflow — Имеешь представление о жизненном цикле ML-модели и процессе вывода моделей в промышленную эксплуатацию Условия: — Полная занятость — График: 5/2 — Формат работы: удалённо

Задачи: — Кадровое делопроизводство сотрудников подразделения (приемы, переводы, увольнения) Основные обязанности: — Обработка и анализ первичных документов: оформление кадровых мероприятий в соответствии с трудовым законодательством и локальными нормативными актами, ведение кадровой документации — Организация документооборота по персоналу: сбор, проверка и учет личных документов работников, регистрация и хранение кадровых документов, подготовка их к архивированию — Отчетность по персоналу: подготовка и направление уведомлений, отчетной и статистической информации в соответствии с законодательством и требованиями работодателя Требования: — Высшее образование — Профильный опыт работы от 3х лет — Опыт работы в компаниях с численностью 1200 чел и более — Знание требований к ведению кадрового делопроизводства — Знание трудового законодательства, отслеживание нововведений — Уверенный пользователь ПК (Excel), 1С — Готовность к редким командировкам по России Условия: — Место работы: Санкт-Петербург: Виленский пер., — График работы: 5/2, с 09:00 до 18:00, офисный формат работы. — Официальное трудоустройство по ТК РФ на срочный трудовой договор — Размер оклада обсуждается с успешным кандидатом — Годовое премирование по итогам общих достижений и индивидуального результата — Социальный пакет

Задачи: — Проектировать, создавать и внедрять модели машинного обучения для прогнозирования ключевых бизнес-показателей, таких как отток, расширение, конверсия и вовлеченность клиентов. — Разрабатывать и поддерживать масштабируемые ML-пайплайны для непрерывного приема данных, переобучения моделей, проверки производительности и предоставления предсказаний в продакшене. — Работать с большими структурированными и неструктурированными данными, применяя современные методы машинного обучения и большие языковые модели (LLM), если они приносят измеримую бизнес-ценность. — Мониторить модели в продакшене, улучшать их производительность со временем, обеспечивать надежность через тестирование, валидацию и непрерывную итерацию. — Сотрудничать с инженерами данных, менеджерами продуктов и бизнес-стейкхолдерами для создания ML-решений, решающих реальные задачи клиентов и бизнеса. — Владеть ML-решениями на всех этапах — от определения проблемы и экспериментов до внедрения в продакшен, мониторинга и оптимизации. Требования: — 3–5 лет профессионального опыта в области машинного обучения, прикладного машинного обучения, науки о данных или смежных областях. — Степень бакалавра в области компьютерных наук, математики, статистики, инженерии или другой количественной дисциплины. — Магистратура или PhD приветствуются, но не обязательны. — Глубокое понимание методов машинного обучения и статистического моделирования, включая регрессию, классификацию, анализ выживаемости, причинно-следственный анализ, uplift-моделирование и другие. — Опыт разработки моделей на больших реальных данных, включая инженеринг признаков, валидацию моделей и работу с несовершенными данными. — Опыт работы с неструктурированными данными с использованием эмбеддингов, дообучения, векторных представлений и современных NLP-техник. — Сильные навыки программирования на Python с опытом создания программного обеспечения промышленного уровня. — Уверенные навыки SQL и опыт работы с облачными хранилищами данных (предпочтительно Snowflake). — Опыт развертывания, обслуживания и мониторинга моделей машинного обучения в продакшене. — Знание дизайна экспериментов, A/B тестирования или причинно-следственного анализа будет плюсом. — Опыт работы с инструментами оркестрации рабочих процессов, такими как Airflow, dbt или аналогичными, приветствуется. — Умение использовать AI-инструменты для разработки, например Claude Code, Cursor, GitHub Copilot и др. Условия: — Полная занятость. — Удаленная работа из Кракова, Польша. — Годовой базовый оклад от 98 000 до 146 000 евро. — Возможность получения бонусов, льгот и других стимулов, которые обсуждаются на этапе предложения. Дополнительно: — Работа в команде Enterprise Machine Learning, которая создает интеллектуальные системы для улучшения бизнес-решений. — Взаимодействие с продуктовой, инженерной и бизнес-командами. — Компания придерживается принципов равных возможностей и инклюзивности. — Использование AI и автоматизированных систем для оценки заявок в соответствии с законодательством. — Возможность получения разумных приспособлений для соискателей с инвалидностью.

Задачи: — Ведение бухгалтерского и налогового учета клиентов компании на различных системах налогообложения (УСН, ОСНО, ЕНВД и др.) — Контроль корректности и своевременности отражения всех хозяйственных операций в учете — Подготовка, проверка и сдача бухгалтерской, налоговой и статистической отчетности — Взаимодействие с контролирующими и проверяющими органами (ИФНС, фонды, Росстат и др.) — Консультирование коллег по сложным вопросам учета и налогообложения — Участие в развитии и оптимизации внутренних процессов компании, внедрение новых решений для повышения эффективности работы бухгалтерии — Организация и контроль документооборота, проведение сверок с контрагентами Требования: — Опыт работы главным бухгалтером или ведущим бухгалтером от 3 лет — Отличное знание бухгалтерского и налогового законодательства РФ — Практический опыт ведения учета на разных системах налогообложения — Уверенное владение 1С: Бухгалтерия, 1С: Предприятие 8, электронным документооборотом — Навыки самостоятельной подготовки и сдачи отчетности — Ответственность, внимательность к деталям, умение работать в режиме многозадачности — Готовность брать на себя ответственность за результат и быть правой рукой руководителя — Желание профессионально развиваться и участвовать в развитии компании Условия: — Оформление по ТК РФ, полностью «белая» заработная плата — График работы 5/2, 8-часовой рабочий день — Возможность выбора формата работы: в офисе, удаленно или гибрид — Интересные задачи, возможность влиять на развитие компании