Вакансии

Создавать систему эффективного хранения больших данных и доступа к ним для ML-разработчиков. • Майнинг данных.

Location: Москва Мы - Управление развития искусственного интеллекта блока "Развитие клиентского опыта B2C". В нашей зоне ответственности ML-решения, результаты работы которых ежедневно влияют на поведение десятков миллионов клиентов. Развитие клиентского опыта – динамический и активно развивающийся процесс. Совместно с бизнесом мы проводим десятки различных экспериментов ежемесячно, и лучшие из них оформляем в полноценные ML продукты. Финансовые эффекты от наших продуктов > 1 млрд. руб. в год. И сейчас мы находимся в поиске сильного технического специалиста по профилю Classic ML Data Scientist. Обязанности * строить ML модели на основе различных данных: табличные, графовые, NLP, GEO, последовательности событий (кликстрим, транзакции и т.д.) * писать production код и выводить его в ПРОМ * улучшать процесс построения моделей, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде * выдвигать data-driven гипотезы/предложения для запуска новых механик, а также поиск инсайтов в данных. Требования * глубокое знание классического ML * понимание основных Deep Learning подходов * продвинутое знание SQL * отличное знание Python * понимание и опыт АB-тестирования. будет плюсом: * понимание специфики разработки ML-технологий, начиная с формулировки бизнес-проблемы, заканчивая выведением на регулярную основу в прод * опыт решения задач ранжирования или Real Time Bidding * опыт работы с Pyspark, Greenplum. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская  * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития  * программа адаптации и помощь руководителя на старте  * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа  * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких  * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Мы - Управление развития искусственного интеллекта блока "Развитие клиентского опыта B2C". В нашей зоне ответственности ML-решения, результаты работы которых ежедневно влияют на поведение десятков миллионов клиентов. Развитие клиентского опыта – динамический и активно развивающийся процесс. Совместно с бизнесом мы проводим десятки различных экспериментов ежемесячно, и лучшие из них оформляем в полноценные ML продукты. Совокупные финансовые эффекты от наших продуктов > 1 млрд. руб. в год. И сейчас мы находимся в поиске сильного технического специалиста по профилю Machine Learning Engineer. Обязанности * разрабатывать ML продукты в рамках программы Лояльности * переводить модели и MVP-решения из полу-ручного режима в более устойчивый production/use-case формат * участвовать в проектировании и создании пайплайнов ML-решений * формировать и поддерживать лучшие инженерные и исследовательские практики создания. Требования * опыт работы от 3 лет в качестве Machine Learning Engineer/Python Developer * продвинутые знания SQL и Python: опыт разработки и, желательно, внедрения в пром. от 2 лет * опыт работы с PySpark * понимание основ Machine Learning * глубокие знания алгоритмов, понимание принципов ООП, паттернов проектирования. будет плюсом: * опыт работы с Apache Airflow * опыт работы Data Engineer/Data Scientist. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская  * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития  * программа адаптации и помощь руководителя на старте  * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа  * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких  * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

• Техническое развитие направления. Вы будете формировать технический курс, выбирать ключевые гипотезы и принимать решения по результатам экспериментов.

Какие задачи вас ждут: • Развивать факторы ранжирования.

• Проектирование космолёта. Вы будете вместе с продакт‑менеджером описывать текущие бизнес‑функции, представлять, как они могут измениться с использованием ИИ, и разбивать план работы на этапы и кварталы.

— разрабатывать контент вместе с опытным сценаристом; — писать анонсы событий;

— Оформлять посты-карусели и Stories с помощью ChatGPT. — Оформлять простые Reels:

Middle Fullstack-разработчик в AI-команду IT Вакансии Ищем самостоятельного специалиста, который усилит нашу команду на стыке классической веб-разработки и современных генеративных технологий.

О компании и команде MIND Software — отечественный разработчик программного обеспечения, коллектив инженеров и экспертов с большим опытом работы в крупнейших российских и международных проектах. Мы развиваем семейство технологий кроссплатформенной миграции и отказоустойчивости IT-сервисов. MIND uStor — программно-определяемая система хранения данных (SDS), которая позволяет строить отказоустойчивые хранилища на стандартных серверах, снижая совокупную стоимость владения на 30-60% по сравнению с классическими СХД. Задачи: — Техническое сопровождение проектов: выступать главным центром экспертизы, проводить технические демонстрации, защищать архитектуру решения и успешно завершать пилотные внедрения. — Работа с сообществом и партнёрами: участвовать в конференциях, вебинарах; обучать партнёров тонкостям продукта; собирать и структурировать обратную связь для продуктовой команды. — Экспертиза и развитие: постоянно углублять знания предметной области – инфраструктурные решения на базе SDS и платформ виртуализации; участвовать в формировании конкурентных преимуществ продукта. Требования: — Экспертиза в СХД и инфраструктуре: глубокий практический опыт работы с системами хранения данных и понимание архитектурных принципов построения отказоустойчивой ИТ-инфраструктуры. — Уверенные навыки коммуникации, ориентация на результат: развитые навыки переговоров, умение просто объяснять сложные архитектурные концепции как инженерам, так и руководителям (C-level). Опыт аргументированной работы с возражениями и способность уверенно приводить технические инициативы к успешному контрактованию и коммерческому внедрению. — Опыт работы с Linux и виртуализацией: уверенные навыки администрирования Linux-систем (свободная работа в консоли), технический бэкграунд в отечественных платформах виртуализации. — Профессиональный бэкграунд: опыт работы на позициях пресейл-инженера, ИТ-архитектора, продакт-менеджера или системного инженера. — Будет плюсом: опыт работы с СХД известных производителей или решениями класса SDS; опыт работы в области профессионального сервиса и построения инфраструктуры хранения; опыт публичных выступлений, проведения технических сессий и вебинаров. Условия: — ДМС со стоматологией. — Компенсация спорта. — Компенсация изучения иностранного языка. — Корпоративное обучение.

Location: Москва В этой роли вы будете работать над задачами на стыке машинного обучения, обработки сигналов и production engineering: от детекции шума, шепота и голосовой активности до диаризации, споттинга, биометрии, EOU и routing-логики. Это возможность не просто решать сложные прикладные ML-задачи, а строить и улучшать реальные системы, которые работают в проде, выдерживают требования по latency и качеству и становятся важной частью пользовательского опыта. _Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_ Обязанности * Разрабатывать, обучать и улучшать ML-модели для аудио- и speech-задач * Работать с полным циклом разработки моделей: от постановки задачи, анализа данных и построения пайплайнов до внедрения, мониторинга и итеративного улучшения в production * Проектировать решения для real-time и streaming-сценариев с жёсткими требованиями к latency, стабильности и качеству * Исследовать и внедрять современные подходы в audio ML и speech ML, выбирая между классическими методами, deep learning и hybrid-подходами в зависимости от задачи и продуктового эффекта * Строить и улучшать системы оценки качества: offline-метрики, тестовые наборы, error analysis, A/B-подходы и другие способы объективно измерять качество моделей * Работать с данными: формировать обучающие выборки, улучшать разметку, искать источники деградации качества, повышать устойчивость моделей к шуму, акцентам, каналам связи и другим вариациям реального мира * Оптимизировать модели и inference-пайплайны для эффективной работы в production-среде * Плотно взаимодействовать с инженерами, исследователями, продуктом и смежными командами, чтобы быстро доводить сильные ML-идеи до рабочего решения * Вносить вклад в техническое направление команды, предлагать новые подходы, поднимать планку качества и помогать принимать архитектурные решения. Требования * Высшее образование в области математики, computer science, физики, статистики, data science * Уверенный senior-уровень в machine learning и практический опыт построения и внедрения ML/DL-моделей в production * Сильная экспертиза в одном или нескольких направлениях, связанных с audio, speech или signal processing * Отличное знание Python и уверенная работа с основным ML-стеком: PyTorch, NumPy, Pandas, Scikit-learn, а также инструментами для обучения, экспериментов и production deployment * Опыт работы с метриками качества * Сильные коммуникационные навыки и способность ясно объяснять сложные технические вещи как инженерам, так и нетехническим стейкхолдерам * Проактивность и желание двигать вперёд не только свою задачу, но и весь ML-контур команды. Условия * Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка * Дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира * Возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций * Возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * Корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * Ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

• Развитие harness. Нам важно строить эффективную (как по токенам, так и по скорости) обвязку вокруг модели.

Коллеги, идёт ежегодный набор в Акселератор «Газпромбанк.Тех» для стартапов и научных команд. В этом году два трека: «Финтех.Стартапы» и «Финтех.Наука».

— Развитие моделей поискового ранжирования и рекомендательных систем. — Тюнинг моделей и feature engineering.

Location: Москва Мы делаем Voice Mode в GigaChat — голосового AI-агента для сложных пользовательских сценариев. Хотим, чтобы общение с ним было максимально похоже на разговор с человеком: с естественной речью, длинным диалогом и нормальной реакцией на перебивания. Отдельно работаем над надежной работой с внешними инструментами, низкой задержкой и эмпатией. У нас уже есть все основные компоненты для работы: LLM GigaChat, harness для работы с инструментами и оркестрации, ASR-модель для русского языка GigaAM, audio-conditioned модель GigaChat Audio и LLM-based синтез речи GigaTTS. Попробовать голосовой режим наших продуктов можно на ⁠[giga.chat](https://giga.chat/). Обязанности * Разрабатывать архитектуру взаимодействия voice-слоя и agent harness: перебивания, barge-in, turn-taking, асинхронные скиллы * Экспериментировать с обучением LLM: от SFT до RL, адаптировать модели под конкретные домены и улучшать работу с функциями и скиллами * Строить систему оценки качества голосовых агентов: от WER, latency и GCR до ⁠[tau-like](https://taubench.com/) бенчмарков * Улучшать работу системы на реальном трафике: работать с длинными диалогами, ошибками распознавания, телефонным каналом, шумом, акцентами, перебиваниями и спонтанной речью В команде можно сфокусироваться на одном из направлений. Не обязательно одинаково глубоко разбираться в голосовых технологиях, agent harness и обучении моделей. Требования Мы ждем, что вы --------------- * Имеете практический опыт распределенного обучения больших моделей и понимаете, как оно устроено под капотом * Строили пайплайны для оценки качества и сбора данных для генеративных моделей * Умеете решать продуктовые ML-задачи полного цикла: от сбора разметки до внедрения в продакшн Будет плюсом, если вы --------------------- * Применяли RL-методы для обучения LLM на практике * Занимались обучением мультимодальных LLM * Работали над улучшением ASR, TTS или других audio-компонентов * Понимаете, как устроены сложные harness-системы, и писали нетривиальные скиллы для собственных разработок или реальных продуктов Условия * крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка * дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира * возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

• Анализ защищенности внутренних и внешних сервисов компании с использованием методики OWASP WSTG (black/gray/white box тестирования); • Подготовка рекомендаций (написание отчетов) по повышению уровня защищенности по результатам проведенных работ;

• Разработка ядра системы перемещения товаров. Проектировать и внедрять комплекс сервисов, от которых зависит выполнение заказов.

Задачи: — полный контроль, управление и личное участие в полном производственном процессе по созданию YouTube-роликов: от проверки сценария до финальной подготовки ролика к публикации; — сдача с командой в установленный дедлайн полностью готового ролика, соответствующего высоким стандартам качества; — постоянный контроль команды, постановка задач, внесение правок и проверка готового материала (AI-генерации). Требования: — свободное владение русским языком, высокий уровень грамотности; — наличие высоких организаторских способностей; — готовность брать ответственность за свою работу и работу небольшого коллектива; — усидчивость, стрессоустойчивость и внимательность к деталям; — будет плюсом релевантный опыт в создании контента для YouTube, развитие своего канала или опыт работы с другими YouTube каналами; — team lead должен быть постоянно на связи в течение рабочего дня. Условия: — полный рабочий день без совмещения с другими проектами и подработкой, понедельник–суббота, 09:00–18:00 по МСК; — уровень дохода высокий, размер обсуждается индивидуально по итогам собеседования и с учётом опыта; — форма оплаты: на крипто кошелёк 2 раза в месяц; — в приоритете кандидаты, проживающие за пределами РФ.