Вакансии

Задачи: — Анализировать опоздания и "плохо построенные" маршруты. — Писать промышленный код и выводить его в продакшн. — Общаться с заказчиком, формализовывать требования. — Креативить, предлагать новые идеи. Требования: — Уверенное знание Python и стандартных DS библиотек. — Знание хотя бы одного диалекта SQL (предпочтительней PostgreSQL). — Знание основ ML и задач дискретной оптимизации. — Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки.

Задачи: - Разрабатывать и дообучать модели NLP/LLM: эмбеддинги, генерация, RAG-подходы. - Исследовать новые архитектуры, ставить эксперименты, проводить A/B-тесты. - Проектировать и развивать сервисы на базе языковых моделей: ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация документов и кода. - Оптимизировать инференс и внедрять модели в продакшн совместно с ML и backend-командами. - Работать с данными: предобработка, векторизация, организационное хранение knowledge-баз. Требования: - 3+ лет коммерческого опыта в NLP/LLM. - Глубокая математика: ML, статистика, теория вероятностей. - Python + DS-стек: pandas/polars, numpy, scipy, scikit-learn. - Практика с PyTorch, Transformers, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex. - Опыт работы с моделями Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral; SFT, LoRA, QLoRA, prompt-tuning. - Навыки работы с Docker, Kubernetes, CI/CD. - Умение настраивать и оптимизировать RAG-пайплайны. Будет плюсом: - Опыт в финтехе или корпоративных экосистемах. - Работа с Hadoop (Hive, PySpark), Greenplum, PostgreSQL. - Понимание интеграции LLM в бизнес-процессы. - Опыт работы в кросс-функциональных командах.

Задачи: — Управлять полным циклом извлечения данных с комплексных веб-сайтов, обеспечивая полное покрытие, точность и надежную доставку структурированных наборов данных. — Использовать внутренние инструменты (Apify, OpenRouter) и собственные методы для ускорения сбора данных, проверки и выполнения задач в соответствии с требованиями. — Обеспечивать надежное извлечение данных с динамических и интерактивных веб-источников, адаптируя подходы для работы с контентом, рендеренным JavaScript, и изменяющимся поведением сайтов. — Поддерживать стандарты качества данных через проверки валидации, контроль согласованности между источниками, соблюдение форматов и систематическую проверку перед доставкой. — Масштабировать операции по сбору данных для больших наборов, используя эффективное пакетирование или параллелизацию, мониторить сбои и поддерживать стабильность при незначительных изменениях структуры сайтов. Требования: — Минимум 3 года релевантного опыта в области инженерии данных, веб-скрапинга, автоматизации или разработки ПО. — Высшее образование (бакалавр или магистр) в инженерии, прикладной математике, компьютерных науках или смежных технических областях является плюсом. — Опыт веб-скрапинга на Python с использованием BeautifulSoup, Selenium или аналогичных инструментов, включая работу с динамическим контентом (JS, AJAX, бесконечная прокрутка) и API через прокси. — Умение извлекать данные из сложных структур (иерархии, архивные страницы, нестабильный HTML). — Опыт очистки, нормализации и валидации данных, предоставление структурированных наборов данных в форматах CSV, JSON, Google Sheets. — Практический опыт работы с большими языковыми моделями (LLM) и AI-фреймворками для улучшения автоматизации и решения задач. — Внимательность к деталям и ответственность за точность данных. — Самостоятельность в работе и умение решать проблемы без постоянного контроля. — Знание английского языка на уровне Upper-intermediate (B2) или выше. Условия: — Частичная занятость, удаленная работа с гибким графиком. — Работа в уникальной гибридной среде, где человеческий опыт и AI-агенты работают совместно. — Возможность участия в бонусных программах, основанных на производительности и качестве работы. Оплата: — До $30 в час в зависимости от уровня и темпа вклада. — Компенсация варьируется в зависимости от проекта, сложности и требуемой экспертизы.

Задачи: — Сотрудничество с командами оптики, аналоговой и цифровой электроники для оптимизации дизайна вычислительного движка. — Проектирование и создание внутренних инструментов для точного моделирования и оптимизации аппаратного обеспечения. — Анализ влияния физического шума и искажений сигнала на производительность системы с разработкой математических моделей для их компенсации. — Разработка моделей взаимодействия света и материи в архитектуре для поддержки цифровой и аналоговой команд. — Математическая валидация архитектуры с обеспечением строгих численных доказательств для каждого решения по дизайну. Требования: — Минимум 5 лет опыта в релевантных областях: телекоммуникации, высокоскоростные сенсоры, оптимальное управление, обработка сигналов или смежные сферы. — Глубокие знания и опыт программирования на C/C++ и Python. — Высшее образование в области математики, физики или информатики с глубокими знаниями численного анализа, оптимизации и математического моделирования. — Сильные навыки системного моделирования, включая идентификацию и моделирование источников вариабельности, шума и искажений с помощью аналитических и численных методов. — Высокий уровень любознательности и подход "первых принципов" к решению нестандартных задач в аппаратно-программном кодизайне. — Владение английским языком на профессиональном уровне; знание французского языка будет плюсом. Условия: — Конкурентная денежная компенсация, окончательный пакет зависит от локации, опыта и уровня команды. — Значительный пакет опционов на акции, предлагаемый на ранних этапах компании. — Бонус и покрытие расходов на переезд в радиусе 20 минут от офиса во Франции. — Медицинское страхование, включая семейные опции, пенсионные взносы, поддержка профессионального развития. — 25 дней оплачиваемого отпуска плюс государственные праздники. — Возможность владения ключевой технической областью с перспективами вертикального и горизонтального роста. — Возмещение 50% стоимости проездного на общественный транспорт. — Работа в высокоскоростной, мультикультурной (10 национальностей) и инженерно-ориентированной среде. Процесс найма: — Скрининговый звонок для знакомства. — Техническое собеседование с разбором проектов и достижений. — Интервью с CEO для оценки соответствия культуре и видению. — Референс-чек с бывшими менеджерами. — Техническое задание на дом. — Финальное интервью с обсуждением задания и ответами на вопросы.

Задачи: - Разработка и поддержка backend на Java 21 / Spring Boot, AI/ML-сервисов на Python / FastAPI - Проектирование архитектуры: модульный монолит / микросервисы, event-driven (Kafka / RabbitMQ) - Внедрение AI/ML компонентов: LLM, ИИ-агенты, RAG, self-hosted инференс (vLLM) - Работа с данными: PostgreSQL, pgvector, Redis, графовые БД (Neo4j / Amazon Neptune) - Разработка и интеграция API: REST, API Gateway, медстандарты FHIR / HL7, GRPC - Управление инфраструктурой и DevOps: AWS, Docker, Kubernetes, GitLab, Terraform - Обеспечение наблюдаемости: мониторинг и логирование (Prometheus, Grafana, CloudWatch) - Обеспечение безопасности и авторизации: OAuth2 / OIDC, управление секретами, шифрование данных по стандартам HIPAA / SOC 2 - Сильный системный дизайн сервисов, API, баз данных и облака (AWS) - Активное участие в платформенной части, включая кодирование - Понимание архитектуры AI/LLM и интеграция ИИ-агентов и инференса - Самостоятельность и ответственность в условиях стартапа - Английский язык для чтения документации и общения с партнёрами - Высшее образование в IT, системном анализе, прикладной математике или инженерии Будет плюсом: - Опыт архитектуры AI/LLM-систем (агенты, RAG, self-hosted инференс / vLLM) - Знания распределённых систем, опыт с графовыми БД - Опыт работы в стартапах или роль founding / lead engineer - Понимание безопасности и соответствия стандартам HIPAA / SOC 2 или аналогам Условия: - Официальное трудоустройство по ТК РК - Работа из офиса в Астане, после 7–8 месяцев возможен гибрид или удалёнка - Зарплата $4000–$5000 + опционы / доля в компании (обсуждается)

Задачи: — Сотрудничество с командами оптики, аналоговой и цифровой электроники для оптимизации дизайна вычислительного движка. — Проектирование и создание внутренних инструментов для точного моделирования и оптимизации аппаратного обеспечения. — Анализ влияния физического шума и искажений сигнала на производительность системы с разработкой математических методов их компенсации. — Разработка моделей взаимодействия света и материи в архитектуре для поддержки цифровой и аналоговой команд. — Математическая валидация архитектуры с обеспечением строгих численных доказательств для каждого решения. Требования: — Минимум 5 лет опыта в релевантных отраслях (телекоммуникации, высокоскоростные сенсоры, оптимальное управление, обработка сигналов или смежные области). — Глубокие знания и опыт программирования на C/C++ и Python. — Высшее образование в области математики, физики или информатики с глубокими знаниями численного анализа, оптимизации и математического моделирования. — Сильные навыки системного моделирования, включая идентификацию и моделирование источников вариабельности, шума и искажений с помощью аналитических и численных методов. — Высокий уровень любознательности и подход "первых принципов" к решению нестандартных задач в аппаратно-программном ко-дизайне. — Владение английским языком на профессиональном уровне; знание французского языка будет плюсом. Условия: — Конкурентная денежная компенсация, окончательный пакет зависит от локации, опыта и уровня команды. — Значительный пакет опционов на акции, предлагаемый на ранних этапах компании. — Бонус и покрытие расходов на переезд в радиусе 20 минут от офиса. — Медицинское страхование, включая семейные опции, пенсионные взносы, поддержку профессионального развития и 25 дней оплачиваемого отпуска плюс государственные праздники. — Владение ключевой технической областью с возможностями вертикального и горизонтального роста. — Возмещение 50% стоимости проезда на общественном транспорте. — Работа в высокоскоростной, мультикультурной (10 национальностей) и инженерно-ориентированной среде. Процесс найма: — Скрининговый звонок для знакомства. — Техническое собеседование с разбором проектов и достижений. — Интервью с CEO для оценки соответствия культуре и видению. — Референс-чек с бывшими менеджерами. — Техническое задание на дом. — Финальное интервью с обсуждением задания и ответами на вопросы.

Задачи: — Разработка и развитие AI-платформы для healthtech-продукта на рынке США — Проектирование архитектуры продукта: модульный монолит / микросервисы, event-driven архитектура — Работа с Go как основным backend-языком — Разработка и интеграция AI/ML-сервисов на Python / FastAPI — Интеграция LLM, AI-агентов, RAG и self-hosted inference в продуктовую систему — Работа с workflow orchestration через Temporal — Проектирование API и интеграций: REST, API Gateway, FHIR / HL7, gRPC — Работа с базами данных и инфраструктурой данных: PostgreSQL, pgvector, Redis, Neo4j / Amazon Neptune — Участие в построении облачной инфраструктуры на AWS — Настройка и развитие DevOps-процессов: Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, Terraform — Обеспечение наблюдаемости систем через Prometheus / Grafana, CloudWatch, OpenTelemetry — Участие в вопросах безопасности, авторизации и compliance: OAuth2 / OIDC, управление секретами, шифрование данных, HIPAA / SOC 2 — Hands-on разработка платформенной части, не только архитектурное проектирование Требования: — Сильный опыт системного дизайна: сервисы, API, интеграции, базы данных, распределённые системы и облачная инфраструктура — Опыт разработки на Go и готовность писать код — Понимание AI / LLM на архитектурном уровне — Понимание интеграции AI-агентов, RAG и инференса в продуктовые системы — Опыт проектирования отказоустойчивых и масштабируемых систем — Понимание принципов event-driven архитектуры и workflow orchestration — Самостоятельность, ownership и готовность работать в условиях неопределённости стартапа — Английский язык для чтения технической документации и взаимодействия с партнёрами из США — Высшее образование в области IT, системного анализа, прикладной математики или инженерии Будет плюсом: — Архитектурный опыт построения AI / LLM-систем: агенты, RAG, self-hosted inference, vLLM — Опыт использования Temporal или аналогичных систем оркестрации workflow — Понимание распределённых систем: масштабирование, согласованность, отказоустойчивость — Опыт работы с графовыми базами данных — Опыт работы в стартапах или в роли founding / lead engineer — Понимание требований безопасности и compliance: HIPAA, SOC 2 или аналогичные стандарты — Опыт работы с AWS Условия: — Официальное трудоустройство по ТК РК — Работа из офиса в Астане — После 7–8 месяцев возможен гибридный или удалённый формат — Зарплата: $3 000–$4 000 — Опционы / доля в компании обсуждаются отдельно — Работа в healthtech-стартапе для рынка США — Возможность влиять на архитектуру продукта и технические решения — Участие в создании AI-платформы с реальным impact для healthcare-сферы

Задачи: — Развивать и улучшать основную платформу. — Улучшать опыт разработчиков, обновляя внутренние библиотеки и фреймворки. — Вносить вклад в платформу event store. — Участвовать в разработке внутренних open-source библиотек. Требования: — Свободное владение Java. — Опыт backend-разработки не менее 6 лет. — Опыт работы с распределёнными системами и CI/CD. — Высшее образование в области компьютерных наук, математики, физики или смежных областях. — Умение эффективно работать в команде в динамичной среде. — Свободное владение английским языком на уровне C1. Будет плюсом: — Владение Kotlin или Scala. — Опыт работы в финансовой сфере. — Опыт работы в стартапах или масштабируемых компаниях. — Практический опыт работы в продуктовой среде. Условия: — Работа в мультикультурной команде. — Компания сертифицирована как Great Place to Work™. — Приверженность разнообразию и инклюзивности. — Возможность работать из офисов или удалённо в указанных европейских странах. Процесс найма: — Откликаться только через официальные каналы Revolut. — Проверять, что все коммуникации приходят с домена @revolut.com. — В процессе найма не запрашивается оплата или личная финансовая информация.

Задачи: — Улучшать опыт .NET-разработчиков через создание новых инструментов и практик. — Оптимизировать настройки .NET рантайма для повышения производительности и снижения потребления ресурсов. — Разрабатывать платформенные фичи: автоматические таймауты, retry, circuit breaker и loadshedding. — Дорабатывать и поддерживать платформенные клиенты для БД (PostgreSQL, Redis, Clickhouse, Cassandra). — Обеспечивать выпуск внутренних релизов .NET-платформы. — Исправлять баги в базовых библиотеках (Npgsql, grpc-dotnet) и участвовать в open source. Требования: — Опыт разработки на C# и глубокое понимание .NET. — Знание сетевых протоколов gRPC и HTTP. — Опыт работы с высоконагруженными и распределёнными системами. — Навыки анализа и оптимизации производительности приложений. — Возможность работать из России, Казахстана или Беларуси. Хорошо, если есть: — Опыт контрибьюта в open-source проекты (базовые библиотеки .NET). — Понимание внутреннего устройства .NET Runtime. — Опыт разработки инфраструктурных или платформенных компонентов. Условия: — Гибкий формат работы: офис, гибрид или удалёнка. — Полный соцпакет: ДМС со стоматологией, страхование жизни, поддержка психолога. — Профессиональное развитие: Ozon Универ, курсы по программированию, математике и английскому. — Поддержка участия в конференциях (оплата билетов, проживания и дороги). — Спортивные клубы (бег, волейбол, футбол) и йога в офисе. — Льготная жилищная программа для сотрудников.

Задачи: — Сбор, валидация и анализ данных из внутренних систем, разработка новых метрик и KPI. — Разработка ML-моделей для анализа временных рядов, прогнозирования сальдо счетов, LTV и оттока клиентов. — Кластеризация и сегментация базы, разработка моделей скоринга и расчет Life Time (LT). — Прогнозирование объема обращений и моделирование показателей эффективности (KPI) сервиса. — Формирование и проверка гипотез для улучшения ключевых бизнес-показателей на основе математических моделей. Требования: — Высшее образование в математике, финансах, экономике, информатике, физике, инженерии или аналогичных областях. — Исследовательский склад ума, творческий подход, настойчивость, инициативность, внимательность к деталям. — Критическое мышление и способность находить нестандартные подходы. — Уверенное владение инструментами BI аналитики, знание MySQL, Google Big Query, Python, Git. — Английский язык на уровне B2. Условия: — Работа в европейском офисе с отличным климатом. — Компенсация перелета и помощь с легализацией (релокационный пакет). — Конкурентная заработная плата, ДМС и пакет бенефитов. — Амбициозные задачи. — Работа в команде профессионалов в комфортабельном офисе в регионе с отличным климатом.

О проекте: Мы разрабатываем высоконагруженные игровые решения для iGaming-сектора в сегментах Casual и Hypercasual для экосистем Web3 и Telegram. Задачи: — Интеграция с игровыми движками (Stake Engine / аналоги) для управления сессиями, ставками и RNG (генерация случайных чисел). — Реализация игровых механик с нуля: от расчета RTP (возврата игроку) до сложных бонусных раундов. — Оптимизация кода под высокую нагрузку (сотни тысяч одновременных запросов/игр). — Написание юнит-тестов и симуляций для верификации математических моделей. Требования: — Python: уверенный уровень (типизация, asyncio/aiohttp, многопоточность). Опыт коммерческой разработки от 3+ лет. — Математика: глубокое понимание теории вероятностей, статистики, комбинаторики. — Векторная алгебра: умение работать с координатами, матрицами поворота, расчетами коллизий и траекторий (если игра предполагает элементы физики или 3D-пространства). — Опыт в играх: понимание жизненного цикла игровой сессии, работы с состоянием (state machine). — Базы данных: опыт с Redis (кеширование состояний), PostgreSQL/ClickHouse (аналитика). Будет плюсом: — Опыт работы с Stake Engine, OpenRPG или другими фреймворками для казино/игр. — Знание протоколов WebSocket для синхронизации состояния в реальном времени. — Понимание принципов честности (Provably Fair) и криптографических хешей (SHA, HMAC) для верификации раундов. — Навыки написания математических симуляторов (Monte Carlo) для проверки дисперсии игр. Личные качества: — Внимание к деталям: ошибка в 0.01% в теории вероятности может сломать экономику игры. — Умение читать математические формулы и превращать их в рабочий код. — Самомотивация и умение работать над продуктовыми задачами без жесткого TZ (предлагать решения). Формат работы: удаленно Часовой пояс: MSK

Задачи: - Разработка, отладка, поддержка автоматизированных тестов и соответствующей инфраструктуры; - Ручное и автоматизированное тестирование десктопного ПО под управлением MacOS (функциональное, интеграционное, системное, регрессивное, стресс-тестирование, нагрузочное тестирование, приемочное, локализационное, автоматизированное); - Документирование результатов тестирования: занесение дефектов в багтрекинговую систему, составление отчетов о тестировании; - Тест-дизайн и поддержание актуального состояния тестовых сценариев; - Настройка и поддержка тестового окружения (подготовка тестовых данных, подготовка тестовых стендов); - Запуск и анализ результатов автоматизированных тестов; - Взаимодействие с командами разработки и аналитики. Требования: - Высшее образование по направлению, связанному с ИТ/разработкой ПО/математикой, и опыт работы на позиции инженера по тестированию от 1 года; - Знание Python: использование ООП, знание стандартных библиотек; - Знание принципов построения и работы операционных систем (Windows/Linux/Unix/Mac); - Знание Linux/MacOS; - Знание файловых систем: организация, механизмы, особенности; - Знание сетевых технологий, принципов построения сетей и протоколов; - Навыки работы с git или иными системами контроля версий; - Знание видов и методологий тестирования и умение их применять на практике; - Способность и готовность изучать и усваивать большие объемы информации; - Ответственность и умение выполнять задачи в соответствии со сроками и приоритетами; - Опыт использования скриптовых языков; - Способность к самообучению.

Location: Москва, удалённая работа или гибрид, RU; Россия О команде В команду аналитики Авито Реклама ищем аналитика в направление Ad Intelligence. Для достижения этой цели команда работает над повышением эффективности запуска и показа рекламных кампаний, а также над тем, чтобы реклама органично сочеталась с основным контентом Авито и не ухудшала пользовательский опыт. Поиск баланса между рекламной нагрузкой, выручкой и удовлетворённостью пользователей — одна из ключевых точек роста бизнеса. Для этих инициатив нужна поддержка команды продуктовой и DS-аналитики, частью которой мы предлагаем вам стать. Основные продукты, с которыми предстоит работать, — внутренние алгоритмы эффективности показа рекламы: модели ранжирования, аукцион, модели предсказания вероятности целевого действия, алгоритмы распределения трат, а также ML-инструменты для рекламодателей. Какие задачи вас ждут: — развивать алгоритмы оптимизации рекламной нагрузки на пользователей Авито, искать баланс между выручкой и пользовательским опытом; — заниматься внедрением и развитием общего ранжирования рекламы и объявлений Авито; — проводить эксперименты и тестировать гипотезы по улучшению эффективности показа рекламы; — улучшать ML-алгоритмы для рекламодателей Авито: автобид, автотаргетинг, пейсинг и другие; — совместно с командой DS и продуктовой командой формировать дорожную карту и стратегию развития ML-алгоритмов в рекламе. Мы ждём, что вы: — понимаете принципы работы продуктовых ML-алгоритмов; — умеете интерпретировать результаты работы моделей и переводить их на язык продукта и бизнеса; — владеете SQL: работали с большими массивами данных, умеете писать сложные запросы, оптимизировать их и создавать аналитические витрины данных; — владеете Python и его библиотеками для обработки и анализа данных; — знаете и умеете применять математику и статистику при решении реальных задач; — имеете опыт проведения A/B-тестов; — использовали в работе BI-инструменты, например Redash; — умеете понятно визуализировать данные и презентовать результаты исследований, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами; — опыт работы продуктовым аналитиком/аналитиком данных от 3 лет. Будет здорово, если вы: — знаете ML-алгоритмы и метрики в рекламе. Работа у нас — это: — возможность влиять на бизнес и развитие продукта; — интересные и разнообразные задачи: аналитики в Авито ищут точки роста бизнеса, изучают поведение пользователей, придумывают фреймворки и настраивают дашборды; — много качественных данных, мощная инфраструктура и инструменты, любое необходимое железо — всё готово для продуктивной работы; — талантливая команда, сильная аналитическая культура и сообщество профессионалов; — прозрачная система премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании; — личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции; — расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; — сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; — корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; — спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; — компенсация питания; — удалёнка или уютный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид на центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.

Задачи: — Анализировать и повышать эффективность закупки рекламного трафика из in-app, social и web-источников: оценивать источники, каналы, кампании, аудитории и связки по ключевым закупочным метрикам, определяя зоны для масштабирования и оптимизации. — Проводить когортный и сегментный анализ, ad hoc-анализ закупки трафика. — Системно находить точки роста, формулировать, приоритизировать и тестировать growth-гипотезы на основе данных: от оптимизации закупки трафика, креативов и рекламных платформ до улучшения монетизации, удержания и окупаемости пользователей. — Анализировать и улучшать эффективность алгоритмов автоматизации закупки трафика: оценивать качество решений, искать причины просадок, формулировать требования к доработкам и адаптировать логику под новые источники, рекламные платформы и бизнес-цели. — Проводить предиктивную и инициативную аналитику, помогая заранее выявлять риски, просадки эффективности и новые возможности для роста. — Строить и поддерживать аналитические и функциональные dashboards. — Проверять точность ключевых отчетов, данных, трекинга и аналитических систем; работать с данными из рекламных платформ, BI, CRM, MMP, attribution tools и внутренних баз. — Координировать аналитические задачи в рамках своего направления: взаимодействовать с analytics team, следить за качеством аналитики и помогать переводить результаты анализа в бизнес-рекомендации. — Анализировать и улучшать продуктовые метрики собственных приложений, находя точки роста в удержании, монетизации, пользовательском поведении и общей эффективности продукта. Требования: — Опыт работы в data analytics от 7 лет. — Опыт в mobile app analytics и рекламной медиации для приложений с рекламной монетизацией: понимание работы mediation-платформ, ad networks, waterfall / bidding-логики, eCPM, fill rate, ARPDAU, impressions, ad revenue и влияния рекламной монетизации на продуктовые метрики. — 4+ года опыта с digital marketing, performance marketing, paid acquisition или growth marketing. — Глубокая экспертиза в ключевых закупочных и продуктовых метриках и их практическом применении: LTV, ROAS, ROI, CPA, CPC, CPM, CPI, CTR, CR, retention, ARPU и др. — Опыт проведения когортного анализа, ad hoc-анализа, оценки экспериментов и проверки гипотез. — Умение находить неочевидные инсайты в данных и превращать их в конкретные бизнес-рекомендации. — Опыт работы с MMP, attribution и tracking tools: Adjust, Voluum, Amplituda, MixPanel, Firebase или аналогичными платформами. — Опыт работы с SQL для проведения ad hoc-анализа, извлечения данных и моделирования. — Знание Python или R для аналитики, автоматизации и моделирования. — Понимание принципов маркетинговой атрибуции, tracking, conversion measurement и качества данных. — Навыки работы и построения отчетностей, dashboards в BI-инструментах (Looker). — Опыт работы с BigQuery и другими инструментами современного data stack: GitLab, Docker, Google Cloud (Container Registry, Workflows, Cloud Run). — Опыт работы с большими объемами данных и способность самостоятельно выстраивать аналитическую логику. — Сильные аналитические способности и системное мышление. — Внимание к деталям, высокий уровень самоорганизации и ответственность за результат. — Умение понятно доносить технические выводы до нетехнических команд. — Высшее образование в области математики, прикладной математики, статистики, data science, информационных технологий или смежных дисциплин. Условия: — Удаленный формат взаимодействия. — График: с 10:00 до 19:00 по времени Кипра. — 20 дней отпуска и оплачиваемые больничные. — Зарплата - по договоренности, в зависимости от Вашего уровня и опыта. — Работаем по праздничному календарю Кипра. — Испытательный срок - 3 месяца.

Задачи: — Участвовать в проектировании, реализации и поддержке высокочастотных off/on-chain систем для количественных исследований, симуляций и реальной торговли в масштабах. — Сотрудничать с командой количественного управления рисками для перевода моделей, сигналов и гипотез в надежный и эффективный производственный код. — Разрабатывать масштабируемые исследовательские платформы для сбора данных, вычисления признаков, мониторинга и бэктестинга на больших наборах данных и различных рынках. — Оптимизировать производительность и надежность торговых и аналитических систем с учетом задержек, пропускной способности и стабильности. — Создавать инструменты и библиотеки для ускорения исследовательских и off/on-chain мониторинговых рабочих процессов и обеспечения воспроизводимости между командами. — Сотрудничать с другими инженерными командами для постоянного развития исследовательского и торгового стека компании. Требования: — Степень бакалавра, магистра или PhD в области компьютерных наук, инженерии, математики, физики или смежных технических областях. — Сильные навыки программирования на C++, Rust или Python с чистым, поддерживаемым кодом и хорошими навыками отладки. — Глубокое понимание структур данных, алгоритмов оптимизации и проектирования систем; опыт с распределенными системами, параллелизацией, управлением памятью или высокопроизводительными вычислениями будет плюсом. — Опыт создания или поддержки количественных финансовых исследовательских фреймворков, больших данных или алгоритмических торговых систем. — Практический опыт в одной или нескольких областях: микроструктура рынка, маркет-мейкинг, моделирование машинного обучения, моделирование/торговля деривативами, on-chain торговля и децентрализованная ликвидность. — Страсть к работе в совместной, ориентированной на данные среде, где инженерия и математика движут открытием альфы. Условия: — Удаленная работа или офис в Нью-Йорке (возможна помощь с переездом в некоторых случаях). — Зарплата 150-250 тыс. USD в год брутто + токены (до 750 тыс. USD общей компенсации по текущей оценке).

Требования: - Высшее техническое образование по статистике/прикладной математике/IT - Знания Python, Docker, n8n, SQL Обязанности: - Создание LLM-агентов на основе метаданных DWH - Покрытие витрин дополнительными тестами и автоматизация проверок данных - Разбор структуры DWH и изучение документации Условия: - Официальное трудоустройство на 3-6 месяцев - Заработная плата 50 000 руб. гросс - Частичная занятость удаленно, гибкий график работы

Требования: - Техническое или математическое образование - Серьезное желание научиться программированию на 1С - Знание баз данных - Умение общаться с людьми - Соображать в математике Обязанности: - Обучение программированию на 1С - Работа в команде с наставником - Постепенное увеличение заработной платы Условия: - Возможность развития в компании - Оформление по ТК РФ, отпуск - Дистанционная работа.

Location: Москва Мы команда GigaChat - создаём и развиваем core-технологию генеративной языковой модели. Она может писать тексты, создавать изображения и даже код на Python. Она умеет отвечать на вопросы, вести диалог, сочинять стихи и рассказы, придумывать идеи для бизнеса, писать письма и многое другое. Приглашаем в команду талантливого NLP Enginner, с которым мы будем вместе усовершенствовать и развивать GigaChat. В работе будет очень много креативности и придумывания новых подходов. Для всех этих экспериментов у нас есть кластер с большим числом A/H 100'ых. Обязанности * довести качество до ChatGPT на русском и дальше обогнать его * помогать решать бизнес-задачи с помощью нашей технологии сначала для внутренних клиентов в Сбере, а потом и внешним * придумывать и внедрять новые применения для LLM * помогать выводить в прод все, что мы обучим * постоянно держаться up-to-date со свежими статьями. Требования * Python, алгоритмы, математика * знания в DL, опыт обучения просто моделей и больших моделей * опыт обучения моделей для продакшен * понимание текущего состояния эволюции больших LLM's * C++ & CUDA * публикации. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * 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 * ипотека для сотрудников выгоднее до 4% * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.