Вакансии

Location: Москва Workplace: Гибридный О компании Big Data — один из ключевых юнитов МТС. Сегодня Big Data — это 20 петабайт данных, 5 000 метрик на профиль и 400 увлечённых профессионалов в команде. Наши технологии применяются практически во всех направлениях компании: маркетинг, обслуживание, планирование сети, HR, розница. Среди наших продуктов — онлайн-кинотеатр КИОН, читалка «Строки», приложение Мой МТС и сервисы по продаже билетов. Ищем стажёра Data Scientist в команду, занимающуюся трансформерными рекомендациями продуктов МТС. Стажёр будет работать с двумя ключевыми продуктами: приложением Мой МТС и системой товарных рекомендаций EKoM. Команда решает задачи на стыке исследовательской и инженерной работы, где главный вызов — масштаб: огромное количество пользователей, большие потоки данных и высокие требования к производительности моделей. Обязанности Создавать модели рекомендаций для продуктов Мой МТС и Магазин МТС; Искать инсайты в данных и генерировать гипотезы по улучшению рекомендаций для роста бизнес-метрик; Превращать гипотезы в работающие ML-модели и внедрять их в продакшен; Разрабатывать и улучшать рекомендательные алгоритмы с учётом масштаба данных и пользователей; Проводить A/B-тестирование для оценки качества моделей на продакшене; Участвовать в рефакторинге и улучшении таймингов рекомендательных систем; Работать с большими данными и оптимизировать производительность моделей; Участвовать в обсуждениях архитектуры и процессов обработки данных в рамках двухнедельных спринтов. Требования Студенты 3 и 6 курсов бакалавриата, специалитета или магистратуры; Хорошее знание Python (понимание ООП, классов, функций, написания тестов, базовых алгоритмов и структур данных); Уверенное знание SQL; Знание основ машинного обучения и базовых моделей рекомендательных систем; Понимание принципов работы с библиотеками NumPy, SciPy, Sklearn, CatBoost; Базовые знания математической статистики и понимание принципов A/B-тестирования; Понимание принципов работы с Git; Будет плюсом опыт работы с большими данными (батчевое чтение, обучение моделей на больших датасетах, участие в хакатонах). Условия График работы 40 часов в неделю; Гибридный формат работы; Развитие в командах профессионалов и опытный наставник, готовый делиться опытом; Мобильная связь за счет компании; Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети; Специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС; Непрерывное развитие — доступ к курсам и вебинарам корпоративного университета и онлайн-библиотеке.

Location: Москва Workplace: Гибридный О компании Big Data — один из ключевых юнитов МТС. Сегодня Big Data — это 20 петабайт данных, 5 000 метрик на профиль и 400 увлеченных профессионалов в команде. Наши технологии применяются практически во всех направлениях компании: маркетинг, обслуживание, планирование сети, HR, розница. Наша команда занимается динамическим и персонализированным прайсингом в телекоме. Мы создаем комплексное решение для гибкого управления ценами на товары, услуги и подписки в зависимости от профиля клиента и характеристик продукта. Наша глобальная цель — устанавливать цены, которые с одной стороны растят бизнес-показатели компании, а с другой — интересны клиентам и помогают решать их проблемы. Сейчас мы ищем стажера Data Scientist, который поможет нам строить точные ценовые модели и встраивать их в операционные процессы. Обязанности Строить модели персонализации параметров предложения (look-alike, multiclass, response, uplift) для абонентов B2C на всех этапах их жизненного цикла: привлечение, адаптация, развитие, работа с оттоком; Оценивать эластичность спроса и подбирать оптимальную цену для достижения различных бизнес-целей компании; Улучшать качество продакшн-моделей: добавлять новые источники фичей, валидировать зависимость спроса моделей от цены, находить узкие места, где качество модели сильно деградирует; Поддерживать текущие решения на продукте, сопровождать постановки на регламент процессов в Airflow и проводить A/B-тесты моделей; Участвовать в разработке и тестировании собственных библиотек для автоматизации основных процессов подразделения. Требования Студенты 3 и 6 курсов бакалавриата, специалитета или магистратуры; Отличное знание Python и SQL; Уверенное знание классических алгоритмов машинного обучения (LR, RF, XGBoost/LGBM/CatBoost), понимание их преимуществ, недостатков и ограничений; Навыки работы с Git; Наличие опыта решения 2+ ML-задач (участие в Kaggle или пет-проекты) и собственный репозиторий на GitHub с кодом; Будет плюсом:; Опыт работы с Big Data стеком (Hadoop, Spark, Airflow); Базовые знания в области временных рядов (понимание тренда, сезонности); Опыт проведения A/B-тестов и работы с методами оптимизации. Условия График работы от 30 часов в неделю; Гибридный формат работы; Развитие в командах профессионалов и опытный наставник, готовый делиться опытом; Мобильная связь за счет компании; Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети; Специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС; Непрерывное развитие — доступ к курсам и вебинарам корпоративного университета и онлайн-библиотеке.

Location: Москва Workplace: Гибридный О компании Big Data — один из ключевых юнитов МТС. Сегодня Big Data — это 20 петабайт данных, 5 000 метрик на профиль и 400 увлечённых профессионалов в команде. Наши технологии применяются практически во всех направлениях компании — маркетинг, обслуживание, планирование сети, HR, розница. Один из ключевых продуктов — рекомендательная платформа, которая использует всю мощь ML и больших данных для подбора наиболее релевантных айтемов для клиентов из каталогов МТС. Мы уже поставляем рекомендации в онлайн-кинотеатр КИОН, в читалку «Строки», МТС Банк, сервисы по продаже билетов, интернет-магазин и другие продукты экосистемы МТС. Сейчас мы объединяем рекомендательные движки в единую платформу, создаём универсальный поисковый движок, realtime-триггеры и масштабируем решения на все сервисы компании. Сейчас находимся в поиске Middle ML-инженера в RecSys. Стек - Python, Hadoop, Pytorch, Catboost, Triton, vLLM, FastAPI, k8s, PostgreSQL, Aerospike, Kafka, Airflow, GitLab CI, Grafana Обязанности Разрабатывать и обучать рекомендательные ML-модели от идеи до продуктивизации; Формулировать и проверять гипотезы по улучшению рекомендаций для роста бизнес-метрик клиентов; Внедрять ML-пайплайны в real-time сервисы и доводить модели до продакшена; Работать с рекомендательной платформой: использовать готовые наработки и активно контрибьютить в её развитие; Проводить исследовательские задачи — читать статьи, воплощать новые подходы, в том числе генеративные полки на основе предпочтений пользователей; Взаимодействовать с дата-инженерами по доработке витрин и пайплайнов, с аналитиками — по постановке и проверке A/B-тестов. Требования Уверенные навыки Python и хорошее знание теории вероятностей и математической статистики; Коммерческий опыт в Data Science от 2 лет и понимание ML-архитектуры — не только эксперименты в ноутбуке, но и реальные внедрения в продукт; Опыт разработки и продуктивизации ML-сервисов (от моделей до API); Опыт внедрения ML-пайплайнов в real-time сервисы; Опыт работы с шедулерами (Airflow или аналог), pyspark и SQL/NoSQL базами данных; Самостоятельность: умение предлагать технические и архитектурные решения, технологии и направления улучшений; Хорошие коммуникативные и аналитические навыки. Условия Собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах; Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше; Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации; Участие во внешних ИТ конференциях. Мы выступаем на HighLoad++, DataFest, Mobius, Test Driven Conf, Joker, DevOps, Матемаркетинг и даже проводим собственную конференцию по архитектуре True Tech Arch; Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку; ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию; Страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальную помощь в сложных жизненных ситуациях; Отпуск 28 календарных дней (+3 дополнительных дня за ненормированный рабочий день); Гибридный формат работы; Прием врачей общей практики и массаж в офисе; Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких; Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.

- построение сквозной аналитики маркетинга, продаж и денежных поступлений. - развитие Bitrix24: формирование требований, постановка задач подрядчикам и приёмка результатов.

Формирование стратегии развития направления, управление командой продактов и закупщиков, контроль бюджета и экономических показателей. Формирование ассортиментной матрицы, ценовой политики и маркетинговых программ.

Поиск потенциальных поставщиков и заказчиков, изучение компаний, подготовка коммерческих предложений, помощь в привлечении новых пользователей на платформу.

Специалист по работе с контентом интернет-проектов: подготовка и редактирование текстов, наполнение и актуализация сайта, систематизация товарной и технической информации, ведение таблиц и баз данных. Основные обязанности:

Вести полный цикл подбора сотрудников (региональный подбор). Работать с вакансиями различных направлений строительства.

— Руководство полным жизненным циклом разработки продукта, от генерации идей до запуска, для наших финтех-решений в области финансовых рынков. — Сотрудничество с кросс-функциональными командами, включая инжиниринг, дизайн, маркетинг и продажи, для определения видения продукта, стратегии и плана.

In this role, you'll have significant ownership of your work, make impactful decisions daily, and report directly to the founders.

— Manage the full employee lifecycle in Germany: contracts, amendments, onboarding and offboarding documentation, personnel files. — Ensure local HR compliance, including German labour law.

— редактировать сырые тексты и превращать их в сильные сценарии Reels; — убирать лишнее;

— Управлять контентной стратегией, ассортиментом каталога и редакционной командой. — Развивать сообщество авторов, запускать подборки, конкурсы и спецпроекты.

Location: Москва Приглашаем лидера в области данных и аналитики, который возглавит стратегическое развитие data-направления и станет ключевым партнёром бизнеса в принятии решений на основе данных. Вы будете отвечать за формирование и реализацию стратегии работы с данными, развитие архитектуры и продуктов аналитики, а также за управление командой профессионалов в составе ИТ-ландшафта Фонда. Обязанности * Разработка и реализация стратегии НПФ в области данных и аналитики; * Развитие и оптимизация архитектуры данных в составе ИТ ландшафта НФП и Экосистемы Сбер; * Обеспечение доступности, качества, безопасности и интерпретируемости данных для бизнес-пользователей; * Обеспечение скорости, качестве и безопасности поставок данных, управление DTA; * Управление командой 12 человек (КХД, Аналитики данных, BI), подрядчиками, бюджетом подразделения; * Руководство созданием и развитием ключевых продуктов: системы бизнес-аналитики (BI), корпоративного хранилища данных (DWH), Единого профиля клиента; * Разработка и утверждение стандартов качества данных (Data Quality) и метрик их отслеживания; * Внедрение лучших практик и методологий в области анализа данных. Требования * Глубокое понимание современных методов анализа данных, статистики, машинного обучения и AI; * Знание технологического стека: базы данных (MSSQL, Postgres, GreenPlum), BI-инструменты, способы построения КХД и организации поставок данных, Data Lineage, каталог данных, Data Quality. Не должен сам писать код или сопровождать АС, но должен глубоко понимать возможности и ограничения, уметь поставить задачу, привлекать экспертов с нужными компетенциями, выстраивать процесс сопровождения и развития АС; * Опыт управления жизненным циклом data-продуктов; * Стратегическое мышление: способность видеть картину в целом и превращать данные в стратегические рекомендации; * Бизнес-акцент: понимание бизнес-модели, метрик и процессов компании. Умение говорить на языке бизнеса, а не только данных; * Управление стейкхолдерами: умение работать с различными подразделениями фонда, банка и экосистемы (маркетинг, продажи, финансы, стратеги), выявлять их потребности и строить долгосрочные партнёрские отношения. Условия * Гибридный формат работы (современный офис м.Шаболовская); * Льготные ипотечные условия кредитования; * Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Ситимобил, Сбер Еаптека и другие; * ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; * Корпоративная пенсионная программа; * Детский отдых и подарки за счет Компании; * Обучение за счет Компании, Онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификации.

Доход мастеров — от 2 000 до 6 000 GEL в зависимости от категории, графика и результатов.

Вашей главной задачей будет: разработать и запустить в Москве фирменное пространство трёх брендов, которое будет одновременно коммерчески эффективным, запоминающимся и привлекательным для целевой аудитории. В кандидате важно: Опыт управления розницей, открытия магазинов или бренд-пространств с нуля.

— управлять контентной стратегией; — отвечать за ассортимент и развитие каталога учебных материалов;

Cresta is looking for a Senior Product Marketing Manager Healthcare to own healthcare positioning, messaging, launches, and go-to-market strategy.