Загружаем вакансии…
Разработка и внедрение ML-моделей прогнозирования спроса (временные ряды + градиентный бустинг + нейросети) на уровне SKU; Автоматизация пайплайнов ретрайна и мониторинга качества прогнозов в продакшене (MLflow, Airflow, Docker);
Зарплата не указана
Тебе предстоит: НСИ и большими массивами данных.
до 150 000 ₽
Участие в проекте управления данными. Собирать, структурировать и согласовывать бизнес-, функциональные и нефункциональные требования.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
ЧТО НУЖНО БУДЕТ ДЕЛАТЬ. Работать с внутренними заказчиками.
до 150 000 ₽
Автоматизация бизнес-процессов; Подготовка ТЗ по автоматизации бизнес-процессов для внутренних и внешних провайдеров;
Зарплата не указана
Участие в проектировании системной архитектуры, баз данных и интеграций между ними; Взаимодействие с бизнес-заказчиками для составления и формализации требований к автоматизации;
Зарплата не указана
• проводить интервью с пользователями и заказчиками. • выявлять и анализировать потребности пользователей.
Зарплата не указана
Собирать и согласовывать требования к продукту совместно с Product Owner и другими участниками проекта. Декомпозировать бизнес-задачи и готовить требования и ТЗ для разработки.
Зарплата не указана
Аудит, проектирование и реинжиниринг процессов (AS-IS → TO-BE): Описывать бизнес-процессы в нотации BPMN 2.0 на различных уровнях моделирования в специализированном ПО (STORM).
150 000 – 200 000 ₽
описывать и моделировать бизнес-процессы. проводить анализ существующих бизнес-процессов, формирование предложений по их оптимизации.
Зарплата не указана
Взаимодействие с бизнес-заказчиками. (управления персоналом, финансов, бухгалтерии, казначейства, юридического блока и управления недвижимостью):
Зарплата не указана
Собирать и структурировать вводные от заказчиков, уточнять бизнес-задачу и определять подход к ее решению; Определять необходимые данные для анализа и самостоятельно находить/выгружать их;
Зарплата не указана
Выявление и формализация проблем в текущих процессах. Разработка целевых процессов с участием бизнеса.
Зарплата не указана
- Уверенный опыт работы с данными на позиции аналитика от 4-5 лет. - Опыт работы с аналогичным функционалом в Retail/ FMCG в разрезе продаж, категорий.
Зарплата не указана
Задачи: — разработка и обучение ML-моделей, систем инференса, численных вычислений, оптимизация производительности и программирование на Python; — создание, решение, проверка и валидация сложных задач в области ML Engineering; — реализация или модификация ML-модели; — создание воспроизводимого процесса обучения или инференса; — оптимизация использования памяти или производительности; — поиск и исправление численных или системных ошибок; — проверка соответствия реализации требованиям по корректности и производительности; — разработка и проверка ML-моделей, training pipelines, inference-систем и вспомогательной инфраструктуры; — реализация компонентов моделей, data pipelines, систем оценки и численных методов; — создание воспроизводимых программных процессов с использованием Python и инструментов командной строки. Требования: — степень магистра или PhD; — опыт использования coding agents с Python в рабочем процессе; — уровень английского языка C1. Условия: — 15 часов в неделю; — оплата $80–$150 в час; — полностью удалённая работа с гибким графиком, специалист самостоятельно выбирает дни и часы работы, включая выходные при желании.
80 – 150 $
Задачи: — Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач. — Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов. Требования: — Опыт работы Data Scientist от 2 лет. — Уверенный Python. — Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
250 000 – 350 000 ₽
Задачи: — Строить и улучшать автоматические процессы разметки данных, которые содержательно описывают сущности для рекомендаций и поиска в сервисах. — Оценивать качество размеченных датасетов, включая анализ разметки, полученной от правообладателей, внешних источников и других команд, выявлять проблемные места и улучшать её. Требования: — Хорошо владеть теорией вероятностей и математической статистикой. — Уметь делать выводы на основе данных. — Уметь программировать на Python и SQL. — Понимать, как работает интернет. Будет плюсом: — Опыт работы с распределёнными системами хранения и обработки данных MapReduce. — Опыт работы с ML. — Опыт написания парсеров. — Опыт работы с платформами для краудсорсинга: Label Studio, Toloka, Amazon Mechanical Turk и др. Условия: — Ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия. — Другие бонусы, полный список доступен по ссылке https://yandex.ru/jobs/pages/benefits.
Зарплата не указана
Зарплата не указана