Вакансии

Location: Москва Приглашаем исследователей в области машинного обучения в команду Рекомендательных систем и персонализации Центра практического ИИ. Центр практического искусственного интеллекта - стратегическое подразделение Сбера, создающее наукоемкие технологии. Мы создаем новые алгоритмы рекомендательных систем и адаптируем SOTA-подходы для задач банка и компаний-партнеров, помогаем бизнесу внедрять новые технологии. Также мы разрабатываем собственные open-source фреймворки и публикуем результаты наших исследований на международных конференциях уровня A/A\*. Приглашаем присоединиться к исследованиям и прикладным проектам в области рекомендательных технологий, DL-моделей для последовательных данных и подходов на стыке LLM и RecSys. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности ### Наши задачи: * развиваем библиотеку для рекомендательных систем RePlay [https://github.com/sb-ai-lab/RePlay](https://github.com/sb-ai-lab/RePlay) * разрабатываем и улучшаем алгоритмы рекомендательных систем * разрабатываем и обучаем трансформерные модели на последовательностях событий на последовательностях событий на банковских данных * проводим исследования в области sequential recommendations, LLM для рекомендаций, foundation models для событийных данных sequential recommendations и генеративных рекомендаций * разрабатываем и внедряем AI агенты для банка * пишем статьи и выступаем на ведущих мировых и российских конференциях. Требования ### Мы ожидаем: * опыт работы от 2 лет в области, связанной с RecSys / DL / NLP * умение писать читаемый и хорошо структурированный код на python * знание стандартных библиотек и фреймворков (numpy, pandas, polars, scikit-learn, pytorch, pytorch-lightning, transformers) * навыки организации и воспроизводимого проведения ML-экспериментов (Hydra, Сlearml, Mlflow, W&B, Neptune) * опыт разработки и обучения моделей с помощью pytorch * знание математики, глубокое понимание классического ML и современных методов DL, широкий кругозор в ML в целом * понимание современных Transformer-based архитектур для работы с последовательностями * знание ключевых рекомендательных подходов и методов их оценки * умение читать, анализировать и воспроизводить научные статьи. Будет плюсом: * опыт успешного участия в ML соревнованиях и хакатонах * опыт написания научных статей, наличие публикаций * понимание принципов работы современных LLM и LLM-агентов. Условия ### Мы предлагаем: * комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и 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 * 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: Islamabad Capital Territory, Pakistan Data Analyst – Customer Support Automations · [Full-time] · In-Person (Islamabad, PK) · Hours 6pm - 2am PKT About Nysonian Nysonian builds the next generation of global lifestyle brands, shaping how people travel, move, and live. We go beyond creating great products to build experiences that elevate everyday life and empower people around the world. Our Fast-Growing Portfolio Includes: NOBL Travel — redefining modern travel with design, durability, and performance FLO Pilates — bringing Pilates into homes and wardrobes globally Core Values: Winners’ Mindset | Speed with Purpose | Thoughtful Innovation | Genuineness | No Ego, Full Ownership The Opportunity We are looking for a hands-on Data Analyst to support our Customer Support function through reliable reporting, dashboards, and actionable analysis. The successful candidate will work with large, complex datasets to answer business questions, monitor support performance, identify operational issues, and recommend improvements to customer experience and team efficiency. This role requires strong analytical judgment, attention to detail, and the ability to deliver accurate work in a fast-paced environment with changing priorities. What You'll Own Translate business questions from Customer Support stakeholders into clear analytical requirements, metric definitions, and reporting deliverables. Extract, combine, clean, and analyze large datasets from support systems, databases, spreadsheets, and other business sources. Build and maintain dashboards using at least one visualization tool, such as Power BI, Tableau, or Looker Studio. Monitor support metrics, including ticket volume, backlog, first response time, resolution time, SLA compliance, reopen rate, CSAT, and agent productivity. Analyze customer complaints, repeat contacts, returns, refunds, retention outcomes, and chargeback reasons to identify patterns and improvement opportunities. Assess human and AI support performance, considering case complexity, channel, and workload when comparing results. Investigate discrepancies between reports and source systems, document root causes, and coordinate corrections with relevant teams. Automate recurring reports and data preparation tasks to reduce manual effort and improve reporting consistency. Perform data quality checks for missing records, duplicates, inconsistent identifiers, date issues, and incorrect calculations. Present findings clearly to technical and non-technical stakeholders, with practical recommendations. Maintain documentation of reporting logic, business definitions, assumptions, and known limitations. Handle customer and business information responsibly and follow company data access policies. Skills & Qualifications Minimum 2 years of recent, relevant professional experience in data analytics, business intelligence, or operational reporting. Internships and academic projects should be listed separately. Bachelor’s degree in Data Science, Statistics, Mathematics, Computer Science, Economics, Business Analytics or a related analytical discipline. Minimum CGPA of 3.2 out of 4.0, or an equivalent result, in the most recently completed degree. Strong practical SQL skills, including joins, aggregations, CTEs, window functions, and date-based analysis. Hands-on experience working with large datasets, including querying, cleaning, combining, and validating data efficiently. Practical proficiency in at least one visualization tool: Power BI, Tableau, Looker Studio, or an equivalent platform. Working proficiency in Python, particularly pandas, for data preparation, analysis, and reporting automation. Strong Excel or Google Sheets skills, including pivot tables, lookup formulas, data validation, and reconciliation. Ability to select appropriate analytical methods, calculate rates and averages correctly, and distinguish meaningful changes from misleading comparisons. Strong problem-solving skills and the ability to investigate an issue beyond the dashboard or headline number. Ability to manage multiple requests, reprioritize quickly, communicate delivery timelines, and maintain accuracy under tight deadlines. Ability to work independently with incomplete requirements while clarifying important assumptions. Clear written and verbal communication skills. Preferred Experience Customer Support, customer experience, contact center, or ecommerce analytics. Analysis of ticket-level, customer-level, order-level, or interaction-level data. Familiarity with CRM or helpdesk platforms and support workflows. Exposure to PostgreSQL, MongoDB, APIs, or JSON data. Experience with cohort analysis, customer retention, refunds, returns, or chargebacks. Experience improving slow queries or processing datasets that are too large for standard spreadsheets. Why You'll Love Working at Nysonian Culture We're founder-led and operate with speed, direct communication, and clear accountability We invest in tools and management practices that help colleagues do their best work Our products are used by customers globally AI is intentionally embedded in how we work, create, and scale Senior leaders are expected to create structure, make decisions, and stay close to execution Growth & Development Competitive pay and meaningful opportunities for performance-based advancement Ownership of strategy, systems, execution, and team buildout within your function Opportunity to build and scale a meaningful part of the business across two consumer brands Scope and compensation growth tied to performance, role expansion, and measurable business impact We are proud to be an equal opportunity employer. All qualified applicants will receive consideration without regard to race, color, sex, religion, gender, marital status, national origin, genetics, disability, age, veteran status or other characteristics.

Мы в поисках Data Analyst (Data Science) в команду Computer Vision. Отличное знание Python и ML-стека: pandas, numpy, scikit-learn, бустинги (CatBoost/LightGBM/XGBoost), SHAP;

Развитие классификатора данных для полей БД (Tabular ML). Развитие существующей ML-модели (RandomForest), которая выявляет ПДн в полях баз данных на основе метаданных и значений.

REMOTE | CROOTO Задачи: • Анализировать поведение игроков и находить точки роста для продукта. • Определять, какие данные, метрики и разрезы нужны для оценки продукта, и выстраивать систему продуктовой аналитики в компании.

-Собирать данные на SQL (ClickHouse — основное хранилище, есть PostgreSQL), считать продуктовые и маркетинговые метрики, строить воронки, разбираться в поведении пользователей. -Помогать маркетингу: выгрузки для партнёров, оценка окупаемости рекламных кампаний, статистика по размещениям.

Location: Europe We are toogeza, a Ukrainian recruiting company that is focused on hiring talents and building teams for tech startups worldwide. People make a difference in the big game, we may help to find the right ones. We are currently looking for a Data Analyst for Spinlab. Spinlab helps slot gaming leaders unlock the potential of their data, enhancing business outcomes and strengthening their competitive edge in the market. They collect and process data using advanced methods and technologies to provide their clients with clear, actionable recommendations based on real metrics. SpinLab's goal is not just to collect data but to transform it into meaningful business insights that improve efficiency and help products grow. Responsibilities: - Analyze large volumes of game and player data to identify patterns, trends, and dynamics, and turn them into clear business conclusions. - Translate findings into practical recommendations for product improvements, highlighting what works, what doesn’t, and what opportunities to explore - Perform deep-dive investigations into performance anomalies or game features to explain what happened and why - Collaborate closely with Data Scientists, Data Engineers, and Product Managers to shape hypotheses, validate them with data, and contribute hands-on to data science development tasks. - Develop robust statistical and causal inference analyses to identify drivers of user behavior. - Contribute to the development and validation of predictive models, including feature engineering, dataset preparation, model evaluation, and A/B testing, in collaboration with Data Scientists. - Communicate complex insights in a simple, compelling way to both technical and non-technical audiences. - Help define metrics for new products or features, expanding high-level requirements with your analytical thinking and product insights. - Build dashboards and reports to help stakeholders monitor key KPIs and make data-driven decisions Requirements: - Bachelor’s or Master’s degree in Statistics, Mathematics, Computer Science, Economics, or a related quantitative field. - 5+ years of experience as a Data Analyst or Data Scientist, preferably in the gaming or tech industry. - Strong analytical and problem-solving mindset; ability to find the story in the data: uncovering trends and explaining them in clear business terms. - Experience working with large datasets and distributed computing tools (BigQuery, Spark, Hive, or similar). - Strong hands-on experience with SQL for complex queries and data wrangling. - Solid data visualization skills (Tableau/Power BI) and advanced Python, with practical experience using common data science libraries (e.g., pandas, scikit-learn). - Strong experience of experimental design and statistical testing (A/B testing, hypothesis testing, confidence intervals). - Working knowledge of machine learning fundamentals (supervised learning, feature engineering, training/validation, evaluation metrics) and familiarity with causal inference and uplift modeling. - Hands-on experience contributing to ML workflows or model development, with the ability to implement and test well-scoped tasks alongside Data Scientists. - Practical experience using AI coding assistants or other AI tools in day-to-day work, with a focus on automation, efficiency, and output quality. - English B2+ Will be a plus: - Knowledge of the iGaming industry or understanding of slot game mechanics - Ability to look at games from players' point of view - Product mindset: the ability to go beyond numbers and propose actionable solutions that make an impact. Benefits: - 25 working days of vacation. - 15 sick leaves. - 1 paid day off for celebrating your birthday. - Paid Ukrainian National Holidays. - Medical insurance is provided after completing the probation period (3 months from the start date). - Budget for education. - Paid for individual English classes. - Technical equipment that meets the working needs. If this role sounds like a fit — we’d love to hear from you! Just send over your CV and anything else you’d like us to consider. We’ll review everything within five working days, and if your background matches what we’re looking for, we’ll get in touch to set up a call and get to know each other better.

Location: Москва Наша команда помогает трайбу Daily Banking (расчёты юридических лиц) найти ответы на вопросы: * Какие платежные сервисы востребованы клиентами? * Какие сервисы не пользуются популярностью и почему? * Что ведет к росту числа обращений клиента в банк? * Каким образом выглядит путь клиента в digital канале? Ответы на эти вопросы помогут найти новые инсайты, разработать востребованный сервис, улучшить клиентский опыт. Направления работы: * глубинная аналитика данных: сбор, обработка, анализ данных, выявление инсайтов, презентация результатов совместно с командами кластера * помощь командам кластера в оперативных ad-hoc выгрузках информации из различных источников * визуализация, презентация данных. Обязанности ### Что ты будешь делать: * производить поиск требуемой информации в различных источниках данных * выгружать информацию из различных БД * агрегировать большие объемы информации * анализировать информацию на предмет выявления закономерностей, поиска инсайтов * визуализировать и презентовать результаты анализа * работать с ad-hoc запросами. Требования ### Мы ожидаем, что ты имеешь: * опыт работы Data-аналитиком от 3 лет * опыт обработки большого объема неструктурированных данных * опыт предиктивного анализа * навыки работы с SQL на уровне написания запросов высокой сложности, в т.ч. оптимизации плана запроса * опыт с Python: Pandas, Numpy, библиотеки визуализации * опыт работы с Greenplum, Apache Spark, Hadoop * владение инструментами: Excel, PowerQuery, Power BI, Qlik Sense, QlikView * опыт построения воронок, факторного анализа, анализа транзакционной активности, анализа PnL, анализа качества данных * опыт проведения исследований, проверки гипотез и их оценки. ### Будет плюсом: * хорошее знание математической статистики и теории вероятностей * знание бизнес-метрик и опыт оценки digital каналов * знание банковской предметной области * владение инструментами AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия ### Мы предлагаем: * офисный формат на Кутузовском пр-кте, 32 с собственным паркингом, столовой, кафетериями, зонами отдыха и спортзалом * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь наставника на старте * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * льготная ипотека и кредитование от Сбера * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.

Location: Москва Мы исследовательское подразделение, которое отвечает в Сбере за «человека»: поведение, психология, тренды, изменения, особенности восприятия и мышления. Мы работаем со всей экосистемой, помогаем улучшать клиентский опыт, самочувствие и эффективность сотрудников, качество интерфейсов, метрики продукта, маркетинга и формировать стратегию. В нынешних реалиях высокой неопределенности наша работа особенно актуальна. Наша команда реализует поставленные задачи с помощью поведенческих исследований – качественных, количественных, аналитических с использованием больших данных. Под последний тип исследований мы ищем лида направления. Мы ищем человека, который имеет большой опыт в анализе данных, глубокий интерес к поведенческой аналитике и которому хочется делать нестандартные исследовательские проекты для топ-команды Сбера. Нам нужен человек, которому интересно на большом массиве информации находить интересные связи и генерить гипотезы о контексте и поведении клиента. Человек, к которому можно прийти с запросом на интерпретацию того или иного явления в данных, генерацию гипотез по определению нужного параметра или формирование расширенной аналитики по продукту или поведению клиента за требуемый период в связке с новостным контекстом / выпуском продуктов Банка. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в мессенджере, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности ### Задачи: * разобраться в предметной области и методологии психотипирования, принятой в Лаборатории * проверять гипотезы (совместно с методологами лаборатории), визуализировать результат * выявлять и визуализировать аномалии/экстремумы/особенности данных * получение, подготовка и очистка дата-сета для исследования * документирование разрабатываемых решений (На уровне хранения знаний для синхронизации DS команды) * взаимодействовать с командой, предлагать идеи по развитию проектов. Требования ### Требования: * опыт работы в роли исследователя в данных от 2х лет * знание SQL, Postgres, Python (Pandas, Numpy + Scipy, Matplotlib и т.д.) или R для анализа данных и визуализации * владение и умение разрабатывать мультиагентные системы, навыки работы с LLM: промптинг, пайплайны, контроль качества выводов * опыт статистической обработки результатов AB-тестов, анализа веб-аналитики * опыт работы с системами событийной аналитики * понимание BI-систем * коммуникативные и аналитические навыки * умение и желание полноценно разобраться в задаче, задавать вопросы, предлагать свои решения * умение презентовать результат своей работы для разных целевых аудиторий: коллеги, миддл-менеджмент, топ-менеджмент. Простым языком – способность делать “читаемые” презентации с достаточным количеством, но не переизбыткоминформации. Будет плюсом: * опыт работы с реляционными и неструктурированными СУБД: Oracle, MS SQL, Teradata * знания в области математической статистики и машинного обучения * нзание стека Hadoop/Hive/Spark и опыт работы с большими объемами данных. Наш технологический стек: * Core / Data: Python, pandas, NumPy, PySpark, SQL, Jupyter * Big Data & Infra: Spark, HDFS, Hive/Spark SQL, Parquet, bash/CLI; оптимизация PySpark (lazy evaluation, кэширование, партиционирование, broadcast join) * ML: scikit-learn, CatBoost, XGBoost, Spark MLlib; классификация, сегментация/кластеризация * оценка & интерпретация: метрики качества, feature importance, SHAP; matplotlib/seaborn для визуализации * LLM (по желанию / в перспективе): API (OpenAI и аналоги), локальные модели (Llama, Mistral), HuggingFace Transformers, промптинг и разметка данных. Условия ### Условия: * комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * офисный формат работы: 5/2 с 10 до 19 * ежегодный пересмотр зарплаты и 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 * 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.

​​​​Исследование и внедрение современных архитектур, а также подходов к обучению моделей. Разработка AI-агентов прогнозирования.

Location: Vancouver, Canada Workplace: Hybrid Sensor Tower’s digital intelligence platform provides unparalleled insight into market trends, advertising, competitor’s strategies, and consumer/user audience across mobile, web, and gaming. Sensor Tower’s insights are trusted by more than 2,500 enterprises worldwide across tech, retail/commerce, entertainment/media, gaming, consumer packaged goods and finance. Who We Are Sensor Tower is the leading solution for mobile marketers, app developers, and industry analysts who demand superior competitive insights into the mobile market economy and are looking to increase app downloads through app store optimization. We serve independent and Fortune 500 customers alike, spanning the mobile games, travel & hospitality, music, finance, and broadcast entertainment markets. Our suite of products consist of free, “SMB”, and Enterprise-tiered solutions including Store Intelligence, Usage Intelligence, Ad Intelligence, and App Intelligence. Our insights are cited by the world’s leading news and finance publications, including the Wall Street Journal, The New York Times, Forbes, Fortune, Bloomberg, CNBC, The Washington Post, and Reuters. Role Summary As Sensor Tower continues to grow as a global company, we are looking for a Senior Data Engineer to build amazing products together. We have a wonderful team of more than a hundred engineers globally and are preparing for much more growth in the coming years. We are looking for an experienced and passionate professional to focus on developing our products in the fast-growing exciting environment. You will report to our Engineering Manager while working closely with the cross-functional product development team and founders. What You’ll Do - Take end-to-end ownership of the data product lifecycle - from business understanding, data analysis, product design, development, deployment, to delivery. - Think beyond coding: bring strong product sense, flexibility in problem-solving, and the ability to proactively align technical solutions with business needs. - Drive communication and coordination across teams to clarify or redefine goals, ensuring data products meet evolving business requirements. - Develop high-quality data programs using PySpark, with strong ownership of data mining and processing challenges. - Conduct code reviews, software design and architecture, and pair programming. - Collaborate closely with product managers and data scientists to design and deliver impactful data products. - Explore and evaluate new technologies in the Data ecosystem, sharing insights with the team. What We’re Looking For - 5+ years experience working on Data Modeling and Data Analysis domain. - Stellar engineering skills with at least 2+ years of experience with most of our core technologies such as: Spark, Python, HDFS, Databricks, AWS, PostgreSQL, MongoDB, and Airflow. - Experience in Pandas, Sklearn or other data science and data analysis toolset is a big plus. - Having a background of data mining and machine learning domain, familiar with common algorithms and libs is a plus. - Solid grasp of modern software development lifecycle. - Ability to efficiently navigate complex multiconstraint decision-making. - Experience working in a diverse and international environment. - Experience in the mobile app, advertising, or gaming ecosystem. - Experience with product design and infrastructure challenges. - Major in Math or Computer Science. Read more about some of our Technical challenges here (written by members of our engineering team): https://sensortower.com/blog/speeding-up-the-backend-with-graph-theory https://sensortower.com/blog/how-we-scaled-to-thousands-of-sidekiq-workers About Sensor Tower Sensor Tower is a global provider of digital intelligence solutions, empowering companies to understand consumer behavior and market performance across mobile apps, digital platforms, and gaming ecosystems. Headquartered in San Francisco, Sensor Tower's insights are trusted by more than 2,500 enterprises worldwide.   Founded in 2013, Sensor Tower’s market insights have helped marketers, app developers, and gaming leaders demystify the mobile app ecosystem with visibility into usage, engagement, and paid acquisition strategies. Today, Sensor Tower’s digital market insights platform has expanded to include Gaming, Web, Audience, and Digital Advertising Insights, helping global leaders understand market trends and their competitor’s strategies and audiences across the entire digital ecosystem.   Why Sensor Tower? Our flexible work environment allows employees to live in greater connection with the people, places, and activities they love! Global Teams Sensor Tower has a global presence, with teams across the world and available in most time zones, including North America, Europe, Middle East, Africa, APAC and LATAM. We maintain regional offices in SF, LA, NY, London, Singapore, Beijing, Seoul, Tokyo and Vancouver.   Our benefits include: - Flexible time off so employees can shape their time away from work. - Health and wellness stipend to achieve and maintain a healthy lifestyle through physical and mental fitness. - Wi-Fi Allowance. - Monthly internet stipend and a one-time $500 home office stipend.   We are committed to equal employment opportunities regardless of race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, and veteran status. We will consider qualified applicants with arrest and conviction records. If you have a disability or special need, please do not hesitate to let us know and we'll do our best to accommodate. Fraud warning: It's common for scammers to create positions that look legitimate on other sites. To ensure your submission is considered, only apply for positions at Sensor Tower through our company website or through posts directly associated with Sensor Tower company profiles on sites such as LinkedIn, Indeed, BuiltIn or Hackajob. At no point will Sensor Tower ever ask for money, credit card, or bank account information to complete a job application. Communications received from Sensor Tower are only sent by e-mail addresses ending in sensortower.com http://sensortower.com. All Sensor Tower interviews will be conducted via phone or Zoom. At no time will a conversation be moved to an alternative email outside of sensortower.com http://sensortower.com or text. Should an issue arise that you feel we should be aware of, please contact us. Please provide your resume when applying. To all recruitment agencies: Sensor Tower does not accept third party resumes. Please do not send resumes to our jobs alias, Sensor Tower employees or any other organization location. Sensor Tower is not responsible for any fees related to unsolicited resumes. Sensor Tower will not pay any third-party agency or company that does not have a signed agreement with Sensor Tower. We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.

На данный момент мы в поиске Data Analyst / Data Engineer (LLM/AI, Data) Формат работы: Удаленный Локация и гражданство: РФ Оформление: только как ИП ✅ Задачи: Сбор данных из внутренних сервисов, LLM Gateway, GitLab, Jira, логов AI-агентов и других источников. Анализ активности пользователей, сценариев и профилей использования AI-инструментов.

Location: Global We are the creators of a new fintech era! Our mission is to change this world by making blockchain accessible to everyone in everyday life. WhiteBIT is a global team of over 1,200 professionals united by one mission — to shape the new world order in the Web3 era. Each of our employees is fully engaged in this transformative journey. We work on our blockchain platform, providing maximum transparency and security for more than 8 million users worldwide. Our breakthrough solutions, incredible speed of adaptation to market challenges, and technological superiority are the strengths that take us beyond ordinary companies. Our official partners include the National Football Team of Ukraine, FC Barcelona, Lifecell, FACEIT and VISA. The future of Web3 starts with you: Join us as an General QA engineer! Requirements Education & Experience Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Computer Engineering, or a related STEM field. 3+ years of experience in QA Engineering or Software Testing in a high-throughput or low-latency environment. Experience with quantitative systems, HFT, trading platforms, or financial applications is highly preferred. Core Technical Skills Strong knowledge of software testing methodologies, SDLC best practices, and quality assurance processes. Experience testing REST APIs and WebSocket-based services. Proficiency in SQL for data validation, troubleshooting, and debugging. Experience with API testing tools such as Postman. Hands-on experience with monitoring and observability tools such as Grafana, Prometheus, or Kibana. Confident working knowledge of Linux command-line tools, logs, system utilities, and process monitoring. Experience working with Docker. Proficiency in scripting or programming languages such as Python or Java. Experience with test automation frameworks and libraries such as Pytest, Selenium, or Pandas. Familiarity with version control systems and CI/CD workflows. Experience with automated testing, continuous integration, and deployment processes. Trading & Quantitative Systems Knowledge Understanding of market microstructure and trading products, including spot, futures, and swaps. Familiarity with low-latency and high-frequency trading systems. Strong understanding of mathematics, statistics, and numerical methods relevant to quantitative trading. Ability to reason through quantitative problems and collaborate effectively with researchers, developers, and analysts. Analytical & Problem-Solving Skills Strong analytical and problem-solving skills. Ability to independently investigate and solve complex technical issues. Strong focus on quality, reliability, and system performance. Experience working with complex distributed systems is an advantage. Mindset & Soft Skills Strong interest in technology, quantitative finance, and continuous learning. Team-oriented mindset with strong communication and collaboration skills. High level of ownership, reliability, and attention to detail. Predictable availability to support stable operation of production trading systems when required. Responsibilities As a QA Engineer, you will be part of a high-performance team responsible for developing and maintaining low-latency infrastructure, HFT and quantitative systems, and real-time risk management tools. You will work closely with developers, analysts, researchers, and system engineers to ensure system reliability, scalability, performance, and quality. Key Responsibilities: Design, develop, and execute comprehensive test plans for trading infrastructure and internal tools. Build and maintain automated test suites for real-time quantitative systems and APIs. Ensure adequate test coverage for low-latency, high-availability, and scalable systems. Collaborate with developers and analysts to clarify requirements, identify edge cases, and align testing with business and technical objectives. Investigate, reproduce, and debug issues in complex distributed systems. Contribute to performance testing, latency benchmarking, and system monitoring. Support CI/CD pipelines through automated testing strategies. Maintain high standards of test documentation and test coverage. Working terms Immerse yourself in Crypto & Web3:Master cutting-edge technologies and become an expert in the most innovative industry. Master cutting-edge technologies and become an expert in the most innovative industry. Work with the Fintech of the Future: Develop your skills in digital finance and shape the global market. Take Your Professionalism to the Next Level: Gain unique experience and be part of global transformations. Drive Innovations: Influence the industry and contribute to groundbreaking solutions. Join a Strong Team: Collaborate with top experts worldwide and grow alongside the best. Work-Life Balance & Well-being: Modern equipment. Comfortable working conditions, and an inspiring environment to help you thrive. 24 calendar days of paid leave. Additional days off for national holidays. With us, you’ll dive into the world of unique blockchain technologies, reshape the crypto landscape, and become an innovator in your field. If you’re ready to take on challenges and join our dynamic team, apply now and start a new chapter in your career! Let’s Build the Future Together! WhiteBIT offers all candidates an equal opportunity to join the team. All hiring decisions are made without regard to race, national origin, gender identity or sexual orientation, age, religion, disability, medical condition, marital status, familial status, veteran status, or any other legally protected characteristic of an individual. Your privacy matters to us. You can learn more about how we handle your personal data with regard to your application in our Candidate Privacy Notice .

• Анализировать поведение игроков и находить точки роста для продукта. • Определять, какие данные, метрики и разрезы нужны для оценки продукта, и выстраивать систему продуктовой аналитики в компании.

Location: Москва Ты специалист с опытом работы в Data Science более 3 лет? Хочешь работать на стыке DS и риск-менеджмента? Тогда тебе к нам, в Управление модельных рисков. Мы не просто валидируем модели — мы управляем модельным риском и улучшаем модельный ландшафт Банка с помощью Data Science. Строим системы предиктивной аналитики, сценарного анализа и даже обучаем LLM-агентов (наш внутренний фреймворк AIVA) для автоматизации валидации. Наш фокус — модели, участвующие в ключевых процессах Банка по управлению рисками ALM и ликвидности. С какими моделями работаем? * Модели динамического ценообразования * Прогноз досрочного погашения банковских продуктов * Оценка чувствительности процентного дохода к макрофакторам и поведению клиентов Обязанности * разбираться в сложных моделях (от классики до нейросетей) * погружаться в бизнес-процессы, проводить независимую оценку качества моделей * оценивать бизнес-эффект от деградации моделей и защищать свои решения перед бизнесом * применять LLM-фреймворки для автономизации работы * писать код, улучшать и создавать библиотеки для эффективной валидации. Требования * глубокое понимание: ML/DL, временных рядов * владение Python: пишешь читаемые функции, быстро разбираешься в чужом коде * умеешь создавать окружения и оптимизировать код под Big Data * уверенно работаешь с pandas, numpy, scipy, git, экосистемой Hadoop, знаешь ML-фреймворки (PyTorch/TF/scikit-learn) * отлично разбираешься в теории вероятностей и мат. статистике (мы часто пишем новые методологии и количественные тесты). Условия * офисный формат в Москве (Кутузовский пр, 32) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * выгодная ипотека для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Работать в связке с командой категории: анализировать товарооборот и маржу, выявлять точки роста и готовить рекомендации для управленческих решений; Разрабатывать инструменты для мониторинга и анализа результатов A/B-тестов;

Опыт разработки агентов на Langraph по паттерну ReAct; Опыт разработки ML-моделей от 3 лет.

Строить и проверять evals для AI-агентов: собирать тестовые наборы, считать метрики качества, искать систематические ошибки модели. Анализировать выходы агентов: распределения признаков по компаниям и отраслям, расхождения между прогонами, аномалии.