Задачи:
— Проектировать и запускать пакетные и потоковые конвейеры данных на Databricks и Apache Spark в AWS, включая загрузку из баз данных, API и потоков событий.
— Формировать архитектуру lakehouse на S3 и Delta Lake с использованием медальонного слоя (Bronze / Silver / Gold) и оптимизацией хранения.
— Работать напрямую с аналитиками, инженерами и продуктовыми командами для преобразования сырых данных в надежные и полезные бизнес-данные.
— Вести проекты от согласования с заинтересованными сторонами и обзора дизайна до реализации, запуска и поддержки.
— Создавать решения для самостоятельного доступа к данным для других команд, масштабируемые и расширяемые.
— Строить и поддерживать масштабируемые ETL/ELT конвейеры с отказоустойчивостью и оптимизацией затрат.
— Оптимизировать Spark задачи по размеру кластера, кэшированию, соединениям, шифлам, партиционированию и форматам хранения (Parquet, Delta).
— Управлять рабочими процессами Databricks, заданиями, конфигурациями кластеров и инфраструктурой, включая политики безопасности и доступ.
— Внедрять управление данными и контроль доступа с Unity Catalog, включая обработку персональных данных.
Требования:
— Практический опыт работы с Databricks и глубокое владение Apache Spark (PySpark и/или Scala).
— Сильные навыки Python для обработки данных, а также SQL и Spark SQL для трансформаций и аналитики.
— Опыт работы с Delta Lake и архитектурами lakehouse, включая оптимизацию производительности.
— Подтвержденный опыт владения проектами, умение выявлять слабые места, собирать обратную связь и создавать масштабируемые решения.
— Опыт написания чистого, тестируемого и поддерживаемого кода с использованием контроля версий на Git.
— Опыт работы с инфраструктурой как кодом (Terraform или Ansible) является плюсом, но не обязателен.
Условия:
— Возможность создавать инновационные решения в финтехе Юго-Восточной Азии.
— Опционы на акции с четырехлетним вестингом и 25% клиффом после первого года.
— Гибридный формат работы с возможностью полностью удаленной работы для подходящих ролей, основные часы с 12:00 до 19:00 по манильскому времени (UTC+8).
— Предоставление инструментов и оборудования компанией.
— Офис в Bonifacio Global City, Манила.
— Медицинская страховка с поддержкой для сотрудника и семьи.
— Доступ к внутреннему специалисту по психическому здоровью.
— 22 дня отпуска, государственные праздники Филиппин и 15 дней больничных.
— 105 дней оплачиваемого декретного отпуска и до 14 дней оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком для сотрудников, переезжающих в Манилу.
— Поддержка при релокации для сотрудника и семьи, включая перелеты, проживание, визы, оформление документов и логистику.
— Возмещение расходов на перевозку домашних животных.
— Ежегодно до 2500 долларов США на перелеты домой.
— Ежемесячные выплаты на детей для сотрудников, переезжающих в Манилу: 1000 долларов на ребенка до 2 лет и 500 долларов на ребенка от 2 до 18 лет.
— Возможности для профессионального роста через внутренние встречи, внешние конференции, выступления и публикации.
— Спонсируемые компанией поездки в Манилу для личных встреч с командой.
— Регулярные командные выезды, спортивные мероприятия и события.
— Возможность для высокоэффективных команд получить неделю отдыха на пляже в Юго-Восточной Азии.
Дивизион "Моделирование и исследование данных" отвечает за компетенцию Data Science в Блоке Сеть Продаж. Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе AI в бизнес-процессы Сети Продаж Банка. Ищем человека, вместе с которым мы будем строить топовые AI решения, на основе архитектуры Claw-like & Ouroboros, которые будут в действительности приводить к Disrupt в реальных процессах.
Задачи:
• разрабатывать с нуля AI-агентов и микросервисы для AI-продуктов
• исследовать и внедрять новейшие технологические решения в ИИ - Claw-like & Ouroboros
• разрабатывать и дообучать модели машинного обучения (Classic ML, Deep Learning)
• разрабатывать алгоритмы взаимодействия ML-моделей и сервисных модулей
• принимать участие в разработке архитектуры и дизайна агентов и AI-сервисов
• проектировать и разрабатывать backend-части AI-сервиса
• принимать участие в оптимизации скорости работы AI-агентов и ML-моделей.
Мы ожидаем:
• законченное высшее образование
• компетенции: Python, Classic ML, Deep Learning, LLM/Agents, MLOps
• понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения AI-решений
• уметь писать хороший и понятный production-ready код на Python, хорошее знание алгоритмов, структур данных
• опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных
• навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использование их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
• инструментальное владение Ai для анализа, генерации и автоматизации
• опыт построения отказоустойчивых высоконагруженных распределенных ML систем.
Мы готовы предлагать:
• график 5/2, офис на м. Кутузовская;
• режим работы на выбор - офис или гибрид
• достойный уровень вознаграждения (оклад + годовая премия)
• возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей
• широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании
• бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.
ГибридseniorМосква
350 000 – 550 000 ₽
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Senior Data Engineer (ML-направление) в Ozon Банк — онлайн-банк группы Ozon, предоставляющий финансовые услуги и сервисы для покупателей и продавцов маркетплейса.
About Us Constructor is the next-generation platform for search and discovery in ecommerce, built to explicitly optimize for metrics like revenue, conversion rate, and profit. Our search engine is entirely invented in-house utilizing transformers and generative LLMs, and we use its core and personalization capabilities to power everything from search itself to recommendations to shopping agents. Engineering is by far our largest department, and we've built our proprietary engine to be the best on the market, having never lost an A/B test to a competitive technology. We're passionate about maintaining this and work on the bleeding edge of AI to do so. Out of necessity, our engine is built for extreme scale and powers over 1 billion queries every day across 150 languages and roughly 100 countries. It is used by some of the biggest ecommerce companies in the world like Sephora, Under Armour, and Petco.
About The Role We are hiring Senior Data Scientists across multiple teams at Constructor. Wherever you land, you will work with data from some of the world's largest ecommerce companies, applying statistics and machine learning to problems that directly move business metrics like revenue and conversion rate. Our data scientists design and analyze experiments, dig into how our ranking, personalization, and recommendation algorithms behave, and connect model performance to real business outcomes. During the interview process we will get to know your strengths and interests and match you with the team where you can have the biggest impact.
What You'll Do
Design, run, and analyze A/B tests measuring impact on key business metrics like revenue, conversion rate, and profit
Apply statistical methods and machine learning to solve business and product problems
Develop a deep understanding of how our search, ranking, and personalization algorithms work, and how to evaluate and improve them
Analyze large-scale behavioral data to generate insights and recommendations for customers and internal teams
Build analyses, models, and tools that help teams make better decisions
Communicate findings clearly to technical and business stakeholders
Requirements
Strong experience solving business problems using data science and statistics
Solid knowledge of SQL and experience working with large datasets
Strong Python skills for analysis and modeling (pandas, NumPy, scikit-learn, visualization libraries)
Deep understanding of A/B testing, experiment design, and statistical inference
Product & data understanding: Understanding of machine learning systems: how models are trained, evaluated, and tuned
Experience connecting model or algorithm performance to product funnels and business metrics
Familiarity with ranking, recommendations, or search relevance is a plus
Communication & ownership: Ability to communicate insights clearly to both technical and business audiences
Comfortable working independently with multiple stakeholders in a fast-paced environment
Preferred skills: Experience working in e-commerce or with large-scale user behavioral data
Experience in customer-facing analytical work
Benefits
Work with smart and empathetic people who will help you grow and make a meaningful impact.
Regular team offsite events to connect and collaborate.
Fully remote team - choose where you live.
Unlimited vacation time - we strongly encourage all of our employees take at least 3 weeks per year.
Work from home stipend! We want you to have the resources you need to set up your home office.
Apple laptops provided for new employees.
Training and development budget for every employee, refreshed each year.
Maternity & Paternity leave for qualified employees.
Base salary: $80k–$120K USD depending on knowledge, skills, experience, and interview results
Stock options - offered in addition to the base salary
Diversity, Equity and Inclusion At Constructor
At Constructor.io we are committed to cultivating a work environment that is diverse, equitable, and inclusive. As an equal opportunity employer, we welcome individuals of all backgrounds and provide equal opportunities to all applicants regardless of their education, diversity of opinion, race, color, religion, gender, gender expression, sexual orientation, national origin, genetics, disability, age, veteran status or affiliation in any other protected group. Studies have shown that women and people of color may be less likely to apply for jobs unless they meet every one of the qualifications listed. Our primary interest is in finding the best candidate for the job. We encourage you to apply even if you don't meet all of our listed qualifications.
Задачи:
• Владение архитектурой и поставкой сервисов прогнозирования, ранжирования и рекомендаций.
• Проектирование воспроизводимых рабочих процессов обучения, оценки, мониторинга и переобучения.
• Перевод целей продукта в измеримые задачи машинного обучения, эксперименты и релизы.
Требования:
• Более 5 лет профессионального опыта в разработке программного обеспечения или машинного обучения с производственными системами.
• Продвинутые знания Python и SQL; сильные навыки в статистике, экспериментах и оценке моделей.
• Опыт работы с оркестрацией, контейнерами, облачной инфраструктурой, наблюдаемостью и CI/CD.
• Умение отлаживать ошибки данных и моделей.
• Опыт в прогнозировании, ранжировании, рекомендациях, оптимизации или другой прикладной области машинного обучения.
• Владение английским языком для технической документации и межфункционального взаимодействия.
Задачи:
— Полное владение датасетами безопасности: сбор, очистка, разметка, контроль качества, версионирование и подготовка к обучению и оценке моделей.
— Перевод требований политики безопасности в четкие и последовательные критерии разметки и оценки, в тесном сотрудничестве со специалистами по политике.
— Проектирование и управление процессами разметки, включая поиск, адаптацию и контроль внешних участников для обеспечения высокого качества.
— Создание рабочих процессов оценки моделей в продакшене с использованием реальных данных для отслеживания производительности и выявления проблем.
— Разработка легковесных пайплайнов и инструментов на Python и SQL для ускорения и воспроизводимости работы с данными, в партнерстве с ML-инженерами по требованиям к "готовности к обучению".
Требования:
— Опыт работы Data Scientist или аналогичной роли с реальными датасетами и ML-моделями.
— Глубокое понимание качественного датасета: сбор, очистка, выборка, разметка, контроль качества, оценка.
— Уверенное владение Python и SQL для анализа и практических рабочих процессов с данными.
— Сильное критическое мышление и способность принимать решения в условиях неоднозначности, умение превращать сложные руководства в последовательные и масштабируемые решения.
— Автономность и хорошие коммуникативные навыки, способность работать в междисциплинарной команде (политика, инженерия, исследования) в быстро меняющейся среде.
Преимущества:
— Опыт в AI safety, trust & safety, модерации контента или обнаружении мошенничества/злоупотреблений.
— Опыт создания датасетов или фреймворков оценки, опыт с adversarial/safety-ориентированным ML.
— Опыт управления процессами разметки с участием человека, версионирования датасетов или инструментов ML-пайплайнов.
— Опыт внедрения руководств совместно с командами политики или юридическими отделами.
Условия:
— Работа в гибридном формате в Лондоне, тесное взаимодействие с командами AI Safety и Policy.
— Равные возможности для всех кандидатов без дискриминации по различным признакам.
Задачи:
— читать и разбирать современные научные статьи по заданной теме;
— воспроизводить методы из публикаций, работать с авторским кодом и адаптировать его под задачи Авито;
— проводить офлайн-эксперименты, сравнивать подходы, анализировать результаты;
— реализовывать решения в виде Python-кода;
— готовить обзоры и презентации результатов для команды;
— участвовать в подготовке научных работ совместно с руководителем;
— работать в тесной связке с DS-командами, чтобы исследования доходили до PoC и AB-тестов.
Требования:
— учитесь на 2−4-м курсах бакалавриата, 4−5-м курсах специалитета или уже получили диплом по технической, математической или IT-специальности;
— умеете писать исследовательский код на Python и работать с ML-библиотеками;
— владеете SQL и понимаете работу с данными;
— имеете опыт участия в research-проектах или написания научных работ;
— владеете английским языком на уровне, достаточном для чтения научных статей.
Условия:
— официальная оплачиваемая стажировка;
— период стажировки — 9 месяцев; если вы хорошо проявите себя, мы будем искать возможность предложить вам постоянную позицию;
— классная адаптация, профессиональные менторы и погружение в задачи с первого дня;
— комьюнити стажёров, в котором можно обмениваться опытом и поддерживать друг друга;
— техника для продуктивной работы и компенсация питания;
— доступ к корпоративным онлайн-библиотекам «МИФ» и «Альпина»;
— забота о здоровье: в офисе принимают терапевт и массажист, есть два тренажёрных зала с душевыми, проводятся функциональные тренировки с тренером;
— замечательный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид на центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.
Ipotekabank — банк в Узбекистане, входящий в международную финансовую OTP Group, специализирующийся на ипотечном и розничном кредитовании.
Вакансии:
- Senior Software Engineer (AI)
- Senior/Middle Data Engineer
Офис в Ташкенте.
Ipotekabank — банк в Узбекистане, входящий в международную финансовую OTP Group, специализирующийся на ипотечном и розничном кредитовании.
Вакансии:
- Principal QA Engineer (AI Engineering)
- Senior QA Engineer
- Senior QA специалист
Офис в Ташкенте.
Задачи:
- Разработка и развитие микросервисов и data-процессов для online/streaming и batch обработки
- Построение пайплайнов обработки, обогащения и репликации данных
- Создание витрин, агрегатов и ML-фичей для антифрод-моделей
- Работа с большими объёмами исторических данных и тяжёлыми расчётами
- Оптимизация производительности и надёжности сервисов и пайплайнов
Требования:
- Коммерческий опыт разработки на Python
- Опыт создания backend-сервисов и data-пайплайнов, понимание микросервисной архитектуры
- Опыт работы с большими объёмами данных, понимание batch и streaming обработки
- Опыт работы с реляционными и in-memory базами данных
- Понимание принципов работы ML-пайплайнов
- Будет плюсом: опыт в Anti-Fraud / Risk / Scoring, low-latency системах; Spark, Kafka, Tarantool или Ignite
Условия:
- Формат работы: удалённо
- Пятница — сокращённый рабочий день