Вакансии

Задачи: — Разрабатывать предсказательные ML-модели и проверять их состоятельность в оффлайн- и онлайн-тестах — полный цикл от постановки задачи до оценки. Требования: — Уверенное знание Python. — Уверенное владение SQL, умение писать сложные запросы, работать с большими объёмами данных и оптимизировать запросы.

Location: Georgia On behalf of NDA, SaaS e-commerce , SD Solutions is looking for a talented Senior MLOps Engineer (Data & ML Platform) based in Georgia (Tbilisi) to join our growing team. You’ll own the data that Falcon’s offer-ranking model learns from: the raw sources, the pipelines, the training tables, and the monitoring around them. SD Solutions is a staffing company operating globally. Contact us to get more details about the benefits we offer. Responsibilities: What you’ll do: Own the ML data pipelines: build and run batch pipelines on Spark and Databricks, from raw data to feature and training tables, including enrichment and backfills for late-arriving data. Onboard new data sources: bring in internal databases, external APIs, partner feeds and web data, and match them to Falcon’s own entities. Use LLMs inside pipelines: add LLM steps to batch jobs, such as turning text into embeddings and structured attributes. Keep training and serving consistent: make sure features match between training and the live inference service, which includes reading its Java code. Monitor data and model inputs: run scheduled data quality checks and Grafana alerts that catch bad data before it reaches the model, and find the root cause when something breaks. Ship like an MLOps engineer: deploy pipelines through CI/CD (GitHub Actions, Docker, AWS) with proper secrets handling, and keep run time and cost under control. Work with AI agents: coding agents write most of Falcon’s code. You’ll decide where agents fit, then check their output on row counts, distributions and edge cases before anyone relies on it. Requirements: 5+ years in data engineering, MLOps or ML platform roles, with pipelines you’ve run in production Production Spark: complex transformations, window functions, large joins, partitioning, and tuning for shuffles and skew. Databricks (jobs, Delta tables) is a big plus. Production Snowflake: SQL, loading and unloading, and cost management Large data volumes: hundreds of millions of rows a month, with incremental loads and backfills that keep run time and cost under control Strong Python: clean, tested code; Spark UDFs including pandas UDFs; pandas and PyArrow Data quality and monitoring: quality checks, drift and anomaly detection, and alerts people can act on Deployment: GitHub Actions, Docker, AWS (S3, IAM) and proper secrets handling Backend engineering: comfortable working in a service codebase, not only in notebooks and SQL AI-first habits: you already use coding agents daily and look for what to automate Fluent English and based in Georgia Nice to have: MLflow and feature stores Airflow or Databricks Workflows Kafka or Spark Structured Streaming Terraform DBT Scala for Spark Reading Java Time-based splits and preventing data leakage in training sets Ad-tech or e-commerce data experience About the company: NDA helps eCommerce brands boost revenue with highly relevant and rewarding post-purchase offers. Our platform delivers personalized offers to customers right after checkout, driving repeat purchases and increasing lifetime value through seamless integrations and data-driven insights By applying for this position, you agree to the terms outlined in our Privacy Policy. Please take a moment to review our Privacy Policy https://sd-solutions.breezy.hr/privacy-notice , and make sure you understand its contents. If you have any questions or concerns regarding our Privacy Policy, please feel free to contact us.

Требования: — Отличное знание SQL и опыт работы с большими объемами данных — Уверенное владение Python для анализа данных — Хорошее понимание статистики, методов проверки гипотез и A/B-тестирования — Практический опыт работы с ML-алгоритмами и метриками качества моделей Важно: — Работа исключительно из РФ.

Задачи: — организация пайплайнов потоков данных (конвейера движения данных в компании); — разработка, поддержка и оптимизация производительности Корпоративного Хранилища Данных (EDWH); — разработка и настройка ETL/ELT-процессов в Корпоративное Хранилище Данных (сбор, структурирование и обеспечение сохранности данных); — настройка инфраструктуры для обеспечения качества данных; — разработка BI дашбордов, визуализации данных. Требования: — опыт работы с технологиями Greenplum или другой MPP СУБД, ClickHouse, Airflow; — хорошее знание SQL и реляционных баз данных (желательно Greenplum или PostgreSQL), опыт написания сложных запросов; — хорошее знание Python; — знание современных технологий обработки больших данных; — высшее образование (IT/математика/математическая статистика/физика). Условия: — официальное трудоустройство (белая ЗП, отпуск, больничный); — льготы сотрудника аккредитованной ИТ компании (ипотека, отсрочка от армии); — ДМС со стоматологией, льготное ДМС для родственников; — компенсация оплаты больничного до оклада; — оплата мобильной связи, материальная помощь, скидки на занятия иностранными языками, оплата профессионального обучения, посещения конференций, компенсация процентов по ипотеке; — возможность профессионального и материального роста; — ежегодные выездные IT конференции, митапы, техтолки; — возможность стать амбассадором компании; — регулярные встречи вне офиса.

Location: Санкт-Петербург ИТ B2C - самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Мы, команда офиса CDO B2C, строим платформу данных, которая обеспечивает быстрый, надежный и качественный обмен информацией между Сбером и компаниями-партнерами. Это основа для персонализированных предложений умных продуктов и эффективных бизнес-решений. Наша команда - Команда развития Платформы в офисе CDO B2C ищет DE-инженера для реализации задач по загрузке, аналитике и трансформации данных. Обязанности проектировать и реализовывать ETL/ELT-пайплайны для загрузки и обработки данных (включая DAG в Apache Airflow) оптимизировать и сопровождать процессы обработки больших данных (Apache Spark, Apache Flink) интегрировать источники данных (базы данных, API, файловые хранилища) в единую pipeline-архитектуру настраивать и администрировать Airflow для оркестрации workflows участвовать в разработке архитектуры хранения и обработки данных (включая Hadoop-экосистему) документировать решения и формировать базы знаний. ### Требования наличие высшего образования опыт разработки ETL/ELT-процессов (реализация, оптимизация, мониторинг) профильное владение Python (включая библиотеки для работы с данными) практический опыт с распределенными вычислениями: Apache Spark (PySpark/Scala) или Apache Flink глубокое понимание SQL и опыт работы с РСУБД (PostgreSQL, MySQL и др.) знание Apache Airflow (создание DAG, настройка сенсоров, операторов) навыки администрирования Linux (развертывание, мониторинг, troubleshooting) **Будет преимуществом:** базовые знания Scala (или готовность к изучению) опыт с Hadoop (HDFS, YARN, Hive) знание облачных платформ (AWS S3/Glue, GCP BigQuery, Azure Data Factory) навыки автоматизации (Ansible, Terraform) опыт работы с стриминговыми данными (Kafka, Debezium). Условия гибридный формат 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.

Задачи: — Разработка пайплайнов на Python и SQL для интеграции данных из различных источников: реляционных баз, HTTP API (GET и POST), потоков Kafka и файлов в форматах JSON, XML, CSV и геопространственных форматах. — Создание аналитических витрин данных. — Настройка проверок качества данных, анализ причин расхождений и подготовка данных для дашбордов. — Взаимодействие с командой и заказчиком на всех этапах проекта: от проработки бизнес-требований и проектирования до внедрения и запуска в эксплуатацию. Требования: — Практический опыт разработки пайплайнов на Python и SQL. — Опыт интеграции данных из баз данных, API, потоков и файлов. — Знание и опыт работы с Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, IBM Db2, Hadoop/Hive, Greenplum, Apache Kafka. — Хорошее владение английским языком; знание китайского будет преимуществом. Условия: — Официальное трудоустройство согласно ТК РК. — График работы 5/2, с 09:00 до 18:00. — Работа в офисе в городе Астана. Компания Duker — молодой и амбициозный поставщик IT услуг и оборудования в различных отраслях, предлагающий широкий спектр решений в сфере IT и телекоммуникаций.

Задачи: — Развивать корпоративную платформу данных и DWH; — Переводить существующие ETL-процессы с SSIS на Apache Airflow 3 и внутренний YAML-driven Python-фреймворк; — Разрабатывать и поддерживать надежные data-пайплайны; — Обеспечивать стабильную промышленную эксплуатацию: retry, backfill, идемпотентность, дедупликацию и корректную обработку сбоев; — Развивать проверки качества данных; — Оптимизировать SQL и работу с Microsoft SQL Server; — Развивать CI/CD-процессы для работы с данными; — Создавать переиспользуемые инструменты и self-service решения для аналитических команд; — Участвовать в развитии архитектуры DWH и подходов к моделированию данных. Требования: — Опыт работы Data Engineer от 3 лет; — Уверенный SQL и практический опыт работы с Microsoft SQL Server; — Знание Python: ООП, модульная архитектура, type hints, тестирование, логирование, работа с REST API и БД; — Опыт работы с Apache Airflow или другим промышленным оркестратором; — Опыт работы с dbt или аналогичным SQL transformation framework; — Понимание ETL/ELT, batch- и near-real-time-обработки; — Умение строить надежные и отказоустойчивые data-пайплайны; — Опыт Git и CI/CD; — Опыт реализации Data Quality-проверок; — Понимание архитектуры DWH и организации слоев данных; — Знание подходов к моделированию данных: Kimball, Inmon, Data Vault, Anchor Modeling. Условия: — Возможность влиять на продукт, открытость к новым идеям и обратной связи; — Возможность работать удаленно из любой точки мира, с опцией работы из офиса в Москве, Нижнем Новгороде, Коврове, Владимире; — Дружелюбная атмосфера, внутренние митапы, участие в конференциях, обмен опытом; — Возможность стать амбассадором ИТ бренда; — Высокий уровень удовлетворенности сотрудников (eNPS); — Перфоманс ревью два раза в год с премией до двух окладов и описанными грейдами; — Расширенный ДМС со стоматологией, возможность подключения семьи со скидкой; — Комфортное рабочее место с предоставлением техники или возможностью работать на своей.

Location: Москва Наш продукт — это ИИ-помощник, который разработан для помощи сейлзам и трейдерам, снимая с них часть рутинных задач и процессов. Обязанности ### Чем предстоит заниматься: * развивать промпты агентов: системные и ролевые промпты, few-shot, схемы рассуждения, tool calling, извлечение структурированных знаний из документов * строить пайплайны эволюции промптов: версионирование, оффлайн-оценка (golden set, side-by-side, LLM-as-judge), итерации по ошибкам * решать задачи классификации и маршрутизации документов: разделение входного пакета по классам, подготовка релевантного контекста для агента * работать с RAG и эмбеддингами: chunking, выбор и тюнинг эмбеддингов, retrieval / rerank, оценка качества поиска * опромышливание проекта, ведение релизного цикла от прототипирования до вывода в прод * наблюдаемость. Langfuse, Phoenix, отладка по логам и трейсам, сбор метрик * тестирование агентов по обе стороны нестабильности: детерминированные проверки логики (мокирование LLM и внешних сервисов, снапшоты промптов, контракты схем) и оценка качества ответа агента (эталонные кейсы, LLM as Judge). Требования ### Мы ожидаем, что вы: * имеете опыт продакшн на Python 3.11+ от 5 лет: ООП, SOLID, async, типизация, Pydantic v2, структура сервиса. Умение читать, писать и менять чужой код * имеете опыт FastAPI и интеграций по HTTP: контракты, таймауты, ретраи, ошибки внешних сервисов * высшее техническое образование * прикладной опыт с LLM: имеете опыт промпт инжиниринга, работы с контекстом, tool calling, structured output * работали с агентными сценариями: Опыт с ReAct, LangChain, LangGraph. Работали с состояниями диалога, чекпонитами, ветвлением, вызовом инструментов, HITL, памятью сессии * имеете опыт разработки AI агентов, мультиагентных систем, RAG систем. Протокол A2A или межагентское взаимодействие по контракту * имеете опыт работы с Jenkins, OpenShift/DropApp, OpenSearch/Elasticsearch, S3. ### Бкдет плюсом: * опыт работы с GigaChat. Условия ### Что мы предлагаем: * комфортный современный офис на Вавилова, 19 * формат работы – гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * 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.

Responsibilities: — Perform data entry tasks remotely for approximately 1 hour per day. Requirements: — Reliable and detail-oriented candidate. — Male candidates preferred. — Eligible applicants must live in or currently be based in Hungary, the Czech Republic, Slovakia, Romania, Bulgaria, Croatia, Slovenia, Lithuania, Latvia, or Estonia. Benefits: — Flexible part-time remote work. — Payment starting from $200 per month. Work Type: Remote (Part-time) Working Time: Approximately 1 hour per day. Eligible Locations: Applicants living in or currently based in Hungary, the Czech Republic, Slovakia, Romania, Bulgaria, Croatia, Slovenia, Lithuania, Latvia, or Estonia are welcome to apply.

Задачи: — Анализировать поведение пользователей на больших данных в командах ранжирования, рекомендаций, персонализации и AI shopping-агентов. — Проектировать и рассчитывать A/B-тесты. — Определять и валидировать метрики. — Строить дашборды и превращать выводы в продуктовые улучшения. Требования: — Сильные аналитические навыки и опыт решения бизнес-задач с помощью данных. — Уверенное владение SQL и опыт работы с большими датасетами. — Знание Python для анализа данных (pandas, NumPy, визуализация). — Понимание A/B-тестирования и статистики. — Представление о ML-пайплайнах и оценке моделей. — Опыт построения дерева метрик и анализа воронок. — Владение английским языком на уровне B2 и выше. — Приветствуется опыт в ранжировании, рекомендациях или search relevance, а также в e-commerce. Условия: — Удалённая работа (не из России и Беларуси). — Зарплата $7 500 – 10 000 в месяц до налогов плюс опционы. Компания: Constructor.io — американская платформа поиска и рекомендаций для e-commerce на собственном движке с трансформерами и LLM.

Location: Москва Мы создаем сервисы кредитования в Сбербанке, позволяющие клиентам быстро и удобно получать кредиты онлайн. Клиент может подать заявку на получение кредита через мобильное приложение или WEB, получить одобрение всего за две минуты и мгновенно перевести средства на свою банковскую карту или счет, без необходимости посещать отделение банка лично. Наш проект постоянно развивается. Мы планируем улучшать клиентский опыт и развивать наши сервисы внедряя механики динамического ценообразования. Работа в нашей команде позволит вам принять участие во всех этапах разработки высоконагруженных распределённых систем, начиная от проектирования и заканчивая внедрением в промышленную эксплуатацию. Вы сможете активно влиять на создание новых продуктов и улучшение существующих бизнес-процессов, применяя современные технологии и подходы. Возможность углублять знания и улучшать навыки в области современного программирования и управления проектами. Комфортные условия труда - современное оборудование и стабильность занятости в одной из крупнейших финансовых организаций страны. Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью инновационного процесса, создающего удобные решения для миллионов пользователей по всей России!  Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, 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 * руководство командой DS (продуктовый и исследовательский треки) плюс собственная инженерная работа — от архитектуры ML/AI-решений до инструментов для fine-tuning LLM * управление командой DS: постановка и декомпозиция задач, приоритизация, контроль качества * менторство, код-ревью, стандарты разработки и исследований; участие в найме * архитектура ML/AI-решений, обоснование выбора методов и моделей * разработка инструментов fine-tuning LLM (LoRA/QLoRA): подготовка датасетов, пайплайны обучения, оценка качества * разработка и валидация ML-моделей, feature engineering, вывод в production * исследовательские гипотезы, дизайн экспериментов, статистическая оценка, прототипы новых подходов * предложения по решению бизнес-задач аналитическими методами, консультирование заказчика, презентация результатов. Требования * одинаково уверенная работа как исследователь/моделист и как инженер, доводящий AI-решения до работающего продукта * алгоритмы и структуры данных на уровне понимания внутреннего устройства, а не вызова библиотек: базовые (сортировки, поиск, деревья, графы, динамическое программирование, оценка сложности), классический ML (линейные модели, градиентный бустинг, SVM, кластеризация), DL (обратное распространение, оптимизаторы SGD/Adam, механизмы внимания, трансформеры), LLM-инженерия (токенизация BPE, LoRA/QLoRA, ANN-поиск) * умение разобрать алгоритм по статье и реализовать в коде * готовность самостоятельно разрабатывать скиллы и тулы для LoRA/QLoRA-адаптации LLM * Data Scientist / ML-инженер — от 4–5 лет * техническое лидерство или менторство — от 1–2 лет * вывод моделей в production и их сопровождение; исследовательская работа * Python (scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch), SQL/PostgreSQL * классический ML, валидация моделей, статистика, математическое моделирование * NLP/LLM: трансформеры, Hugging Face Transformers, LLM API, LangChain; промпт-инжиниринг, RAG * практический опыт обучения нейронных сетей: трансформеры + минимум 2–3 типа архитектур (CNN, RNN/LSTM, VAE, RL-агенты) * MLOps: ML-пайплайны, Docker, FastAPI, Git, воспроизводимость экспериментов * готовность проводить код-ревью и давать развивающую обратную связь * способность понятно объяснять технические решения нетехнической аудитории * постановка задач команде, оценка трудоёмкости; готовность развивать управленческие навыки в процессе. Будет плюсом: * XAI, большие данные (PySpark, Hive, HDFS), банковская / финансовая сфера * опыт построения модели, давшей измеримый бизнес-эффект (метрики, выручка, экономия ресурсов) * участие в соревнованиях Kaggle или аналогичных. Условия * гибридный формат работы (4 дня офис) на Кутузовском, 32к1 * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * 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.

Задачи: — Подключать новые источники данных — Разрабатывать и модернизировать существующие решения

Location: Тамбов Приглашаем на работу специалистов для создания продуктов с использованием искусственного интеллекта. Обязанности * осуществляет обработку текстовых, голосовых, графических/видео файлов для использования в машинном обучении моделей в соответствии с установленными правилами и методологией. * производит транскрибацию аудиофайлов в соответствии с установленными правилами и по разработанной методологии. Требования * образование не ниже среднего профессионального (хорошее знание русского языка) * знание программ: Excel, Word * готовность к монотонной, потоковой технологичной работе. Условия * стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников * график работы: (5-дневная рабочая неделя, выходные - суббота, воскресенье) * удалённая работа на территории г. Тамбов * официальное оформление с первого дня * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

Location: Москва Наша команда отвечает за качество моделей TTS в GigaChat – той части нейросети, которая занимается звуком. Сейчас мы ищем ребят, которые будут работать над базовым качеством, мультимодальным Гигачатом и другими классными проектами. _Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_ Обязанности * Писать пайплайны обработки аудио/видео данных. * Хотим обрабатывать десятки тысяч часов в день на кластере * инферить опенсорсные и внутренние модели на гпу (денойзер, распознавание, тулы для оценки качества аудио) * поддержка сетевого хранилища данных Требования * python и алгоритмы на хорошем уровне * опыт с multithreading и multiprocess * опыт обучения и/или инференса тяжелых моделей на нескольких гпу * s3, dvc, git Условия * гибридный или удаленный 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 * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

Location: Москва Сбер в поиске Аналитика данных в Управление обеспечения устойчивого функционирования Обязанности * формирование регулярной аналитической и статистической отчетности * разработка новых форм отчётности, ее автоматизация и визуализация * подготовка информационных и презентационных материалов по итогам проведенных аналитических работ по различным тематикам * предоставление оперативной аналитики для внутренних заказчиков * анализ причин, повлиявших на возникновение нештатный ситуаций и подготовка рекомендаций по предупреждению их возникновения, определение новых видов угроз * подготовка прогноза возможных нештатных ситуаций, на основе имеющейся базы, открытых источников информации, а также анализа выявленных проблем и рисков * участие во внедрении комплексной автоматизации в производственные процессы * подготовка технических заданий на создание средств автоматизации требования. Требования * высшее образование (математическое, экономическое, техническое) * опыт аналитической работы от 3-х лет * практический опыт подготовки аналитических отчётов и презентаций (портфолио) для руководителей * умение работать с большими массивами данных * готовность к гибкому графику работы в случае выполнения срочных поручений руководства * личностные характеристики: стрессоустойчивость, дисциплинированность, коммуникабельность, умение работать в режиме многозадачности, ориентированность на результат * структурное и системное мышление, сильные аналитические навыки * знание офисных программ excel, power point на уровне продвинутого пользователя (знание Power BI, Python будет конкурентным преимуществом) * будет преимуществом: навыки работы с ИИ. Условия * официальное трудоустройство * работа в крупнейшем банке России * формат дохода: оклад + годовая премия * комфортный офис по адресу: пр-кт Кутузовский, 32 к3 стрБ * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС и льготное страхование семьи * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Задачи: — Разработка предиктивных моделей для application-скоринга и смежных областей по внутренним запросам бизнеса, включая подбор алгоритмов, тестирование гипотез, оценку качества моделей и внедрение решений в продуктовые процессы. — Развитие внутренней базы знаний, стандартизация фреймворков, поддержка feature store, формирование системы отчётности по моделям и метрикам для прозрачности и воспроизводимости результатов. — Адаптация результатов прогнозирования для применения в кредитной политике, перевод технических выводов на язык бизнес-показателей, предложение вариантов интеграции моделей в лимитирование, сегментацию и правила принятия решений. — Валидирование сторонних сервисов и данных, проведение технических и бизнес-тестов интеграций, оценка качества внешних источников, согласование условий и SLA с вендорами. — Выполнение аналитических задач по запросу подразделений: исследование поведения клиентов, оценка влияния продуктовых изменений, поиск точек роста и узких мест в воронке, подготовка обоснований для управленческих решений. — Менторство и обучение младших сотрудников, помощь в освоении инструментов и методологий, разбор ошибок, развитие навыков работы с данными и построения моделей, участие в формировании культуры качества в команде. — Контроль сроков и качества выполнения задач, постановка чётких целей, отслеживание прогресса, управление приоритетами, обеспечение соответствия результатов внутренним стандартам и регуляторным требованиям. Требования: — Высшее образование в области IT, математики или менеджмента организации. — Опыт работы в финансовой сфере не менее 5 лет. — Уровень английского языка от B1, достаточный для чтения технической документации и коммуникации с вендорами. — Опыт управления или работы в команде от 3 человек; опыт наставничества и передачи знаний будет преимуществом. — Обязательный опыт работы с кредитными продуктами, понимание жизненного цикла кредита, механик скоринга, лимитирования и управления портфелем. — Практический опыт разработки рисковых моделей от постановки задачи до валидации и внедрения, включая работу с несбалансированными данными, выбор метрик и интерпретацию результатов. Условия: — Профессиональное развитие с участием в разных проектах холдинга, созданием новых направлений, влиянием на бизнес-процессы и свободой в принятии решений. — Прокачка скиллов через решение нестандартных задач, карт-бланш на смелые идеи и возможность быстро видеть реальный результат. — Карьерный рост с пониманием необходимых шагов для перехода на другой уровень. — Работа в динамичной среде с новыми вызовами каждый день. — Комфортный офис в пешей доступности от м. Шелепиха. — Возможность гибридного графика работы в Москве. — Высокий уровень дохода (оклад + премии), размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования. — Привлекательный компенсационный пакет: программа ДМС с стоматологией и обслуживанием в лучших клиниках города, 8 дополнительных дней к отпуску, корпоративное такси, обучение и участие в конференциях, курсы английского или испанского, скидка на сервис заботы о благополучии и личностном росте, корпоративная система скидок BestBenefits.

Задачи: — Разработка end-to-end data-сервисов на базе ML-моделей для снижения стоимости риска, включая онлайн-модели оценки вероятности дефолта новых клиентов, антифрод-модели и модели для коллекшн. — Построение и валидация скоринговых моделей для микрофинансового бизнеса с применением feature engineering, выбором алгоритмов, оценкой качества и переобучением. — Регулярный анализ новых источников данных и расчет экономической эффективности их подключения для снижения стоимости риска. — Управление полным жизненным циклом моделей: от постановки бизнес-задачи до мониторинга качества и переобучения. — Расчет финансового эффекта от моделей и подготовка презентаций для бизнес-пользователей. Требования: — Опыт промышленной разработки на Python. — Обязательный опыт разработки и внедрения скоринговых, коллекшн и антифрод-моделей в кредитной или микрофинансовой сфере. — Понимание жизненного цикла ML-моделей, включая мониторинг и переобучение. — Навыки валидации моделей, знание ключевых метрик и аналитики. — Опыт feature engineering. — Знание классических алгоритмов машинного обучения. — Опыт работы с одним из фреймворков Django, Flask или FastAPI. — Хорошее владение SQL и опыт работы с Git. — Знание математической статистики. — Профильное образование, предпочтительно сильный математик или чистый Data Scientist. Условия: — Удалённый формат работы или гибридный режим в Москве. — ДМС, возможность выбора техники, профессиональное обучение. — Работа в аккредитованной ИТ-компании. — Свобода в использовании сложных алгоритмов и подходов при их целесообразности. — Полный цикл моделирования: от feature engineering до внедрения и мониторинга. — Быстрое влияние на бизнес-результаты без бюрократии.

Задачи: — Работа с реляционными базами данных PostgreSQL и MS SQL; — Участие в разработке ETL-процессов; — Работа с аналитической базой данных ClickHouse; — Визуализация данных, создание дашбордов, презентаций и табличных отчетов, а также табличных инструментов для моделирования различных сценариев; — Анализ и очистка данных; — Решение инцидентов с качеством данных; — Обучение коллег и руководителей работе с данными, отчетами и дашбордами. Требования: — Продвинутый уровень владения T-SQL (MS SQL), ETL-инструментами на базе MSSQL / Apache Airflow, PostgreSQL, ClickHouse; — Опыт разработки на Python; — Опыт работы с инструментами визуализации данных Power BI; — Опыт проектирования аналитических систем хранения и обработки больших данных не менее 3 лет; — Базовые навыки работы с Git; — Высшее техническое образование. Условия: — Оформление согласно трудового законодательства РФ; — Официальное трудоустройство по срочному трудовому договору на 1 год с возможностью пролонгации (в соответствии с ТК РФ); — Своевременная и полностью официальная заработная плата; — ДМС через 3 месяца после трудоустройства; — Возможность профессионального и карьерного развития; — Рабочее место в офисе компании рядом с м. Маяковская (пешая доступность); — График работы: понедельник-пятница с 9:00 до 18:00.