Задачи:
— Развитие рекомендательной системы на сайте kommersant.ru.
— Создание и поддержка RAG-систем и ИИ-агентов (база знаний, умный поиск).
— Оценка качества моделей, рекомендаций и ответов LLM.
— Мониторинг качества, скорости и стоимости ML/LLM-сервисов.
— Проведение A/B-тестов и анализ результатов.
Требования:
— Высшее образование (техническое, математическое или IT-направление).
— Опыт работы в Data Science от 3 лет.
— Уверенное знание Python и SQL.
— Знание классического ML, статистики и продуктовых метрик.
— Опыт разработки рекомендательных систем, общее понимание видов архитектур.
— Знание RAG и опыт проектирования RAG-архитектур.
— Опыт работы с LLM, эмбеддингами и векторными базами данных.
— Умение превращать прототипы в стабильные production-сервисы.
Будет преимуществом:
— Опыт работы с LightRAG, GraphRAG или другими графовыми RAG-подходами.
— Знание Qdrant, ClickHouse, PostgreSQL, Redis.
— FastAPI, Docker.
— Опыт создания систем оценки LLM и работы с несколькими провайдерами моделей.
— Опыт разработки ИИ-агентов и MCP-интеграций.
— Опыт работы с медиаконтентом и рекомендательными системами для издателей.
Условия:
— График работы: 5/2, гибрид.
— Оформление по трудовому договору.
— Стабильность и прозрачность в отношении заработной платы.
— Испытательный срок 3 месяца с возможностью подключения к программе добровольного медицинского страхования и другим опциям социальной политики.
— Обеспечение необходимым техническим оборудованием (ноутбук).
— Работа в бизнес-центре класса А с развитой инфраструктурой (офис в 5 минутах от м. «Маяковская», кафе и магазины, зоны отдыха внутри здания).
Задачи:
— выполнять функции по автоматизации расчетов драйверных моделей
— анализ текущего процесса, который в основном реализован в Excel и SQL скриптах, разбирать логику и формулы
— поиск источников данных, анализ и репликация источников в DWH, согласование с владельцами систем
— разработка меппингов для работы с большими хранилищами и системами с более чем 500 параметрами
— создание витрин данных, проектирование и наполнение агрегированных слоев для бизнес-планирования
— внедрение автоматизированного процесса поддержки, обучение бизнес-пользователей новому формату
— прототипирование во внутренней системе (собственная разработка), создание модели планирования и запуск расчетов
Требования:
— опыт от 3+ лет в аналитике данных, бизнес-аналитике, клиентской аналитике физических лиц
— опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, GreenPlum, ClickHouse), знание SQL и Python
— умение визуализировать данные, писать качественные бизнес-требования на разработку дашбордов
— понимание метрик и драйверов для процессов бизнес-планирования, управления продуктом, клиентской аналитики
— опыт финансового моделирования продуктов, проектов, пилотов, инициатив
— базовые знания статистики
Будет плюсом:
— опыт работы в Banking, Retail, FinTech, E-commerce, Telecom
— знания методов cohort analysis, uplift modeling
— опыт работы с ML-моделями
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
— расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
— 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
— корпоративная пенсионная программа
Требования:
— Уверенный опыт работы с данными на позиции аналитика от 4-5 лет
— Опыт работы в Pharma - must
— Опыт работы с большими данными
— Продвинутый уровень SQL и Excel, ClickHouse (или другие колоночные БД). Важно уметь формировать SQL запросы без помощи нейронок
— Опыт построения отчётности на базе справочников и аналитических агрегатов
— Опыт постановки ТЗ для формирования отчётов
— Умение находить оптимальные способы решения задачи (оптимально по скорости, затраченным ресурсам и работе с БД)
— Высшее образование
— Гражданство и физическое местонахождение на территории РФ
Задачи:
— Работать с большим объемом данных
— Разрабатывать логику аналитических выборок и отчётов
— Работать с данными продаж, чеков, заказов, формировать агрегаты из транзакций, обогащать сырые данные
— Писать сложные SQL запросы
— Переводить бизнес-запросы в понятные технические задания для разработки отчётов, витрин
— Работать с расхождениями в данных, находить и анализировать ошибки
— Настраивать фильтры и метрики для BI
Просьба указывать ваши финансовые ожидания при отклике.
senior
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
- Разработка backend-сервисов на Go для IaaS/PaaS-платформы;
- Биллинг: учет потребления ресурсов, тарифы, списания, балансы, инвойсы, ЭДО, интеграция с внешними системами;
- Quota/resource management: лимиты CPU/RAM/storage/network, tenant/project quotas;
- Проектирование API и внутренних сервисных контрактов;
- Работа с PostgreSQL, ClickHouse;
- Проектирование архитектуры.
Требования:
- Опыт коммерческой разработки на Go с опытом работы в смежных доменах;
- Достаточное понимание и опыт с PostgreSQL, timescaledb/clickhouse для проектирования масштабных систем;
- Опыт с sqlc или аналогичными typed SQL-подходами;
- Понимание Kubernetes / облачной инфраструктуры будет плюсом;
- Умение брать ownership, предлагать архитектуру и аргументированно защищать свои решения;
- Понимание предметной области IaaS/PaaS, биллинга, квот и учета ресурсов;
- Опыт в работы в облаках, хостинге, телекоме;
- Prometheus, VictoriaMetrics, OpenTelemetry;
- Опыт написания операторов/контроллеров для k8s.
Условия:
- Интересный инфраструктурный продукт;
- Прямое влияние на архитектуру и принятие архитектурных решений;
- Полное отсутствие бюрократии.
В рамках данной позиции необходимо заниматься развитием и поддержкой существующих сервисов, улучшая их устойчивость к отказам и способность обрабатывать высокие нагрузки. Также предстоит расширять функционал для более гибкого и прозрачного управления заказами, их статусами и связанными метриками. Помимо этого, требуется создавать новые сервисы, учитывая современные тенденции рынка, включая проектирование архитектуры, организацию хранения данных и написание программного кода. Кандидат должен иметь опыт промышленной разработки от 2-3 лет, уметь эффективно взаимодействовать в команде, состоящей из разработчиков, аналитиков, тестировщиков и продакт-менеджеров, а также находить простые решения для сложных задач. В технологический стек входят Go, PostgreSQL, Elasticsearch, ClickHouse, Redis, Kafka, Prometheus, Grafana, Graylog, GitLab CI/CD, Allure, Docker, Kubernetes и Jira. Работа выполняется в удалённом формате.
Компания Wisebits приглашает DevOps-инженера для удаленной работы с полной занятостью и зарплатой от 4000 евро net. В обязанности входит автоматизация и поддержка инфраструктуры приложений на Kubernetes, эксплуатация компонентов Kubernetes и инфраструктурных сервисов в продакшн-средах, разработка и сопровождение CI/CD конвейеров, участие в релизах и повышении надежности доставки ПО. Также требуется настройка и обслуживание систем мониторинга, логирования и оповещений, поддержка баз данных и систем хранения, автоматизация рутинных задач с использованием скриптов и инфраструктуры как кода. Важна помощь в устранении инцидентов, анализ причин и взаимодействие с командами разработчиков для предотвращения повторных проблем. Кандидат должен иметь более 5 лет опыта в DevOps, глубокие знания эксплуатации Kubernetes в продакшн, уверенное владение Linux (Ubuntu) и сетями, опыт работы с GitLab CI/CD, автоматизацией через Ansible, написанием Bash-скриптов, системами мониторинга Prometheus/VictoriaMetrics и VictoriaLogs, а также администрированием PostgreSQL, ClickHouse и Elasticsearch. Необходим опыт разработки приложений из исходников, создания Helm-чартов и работы с Kubernetes на физическом оборудовании.
We’re looking for a DevOps Engineer (Data Focus) to strengthen our Data Engineering team. This role is all about building and maintaining reliable, scalable, and observable data infrastructure that powers our trading research and production systems.
Требования:
- Опыт TeamLead (управление командой) не менее 4 лет;
- Опыт разработки ETL/ELT-процессов, в которых значительная часть логики реализована на стороне СУБД;
- Опыт разработки и сопровождения хранимых процедур / функций в СУБД;
- Практический опыт использования SQL/PLSQL или аналогичных процедурных расширений SQL для реализации загрузок и трансформаций данных;
- Опыт участия в проектах миграции ETL-систем (Apache стек);
- Опыт разработки на Python (написание ETL-скриптов, работа с pandas, интеграция с API);
- Опыт написания и отладки DAG'ов в Apache Airflow (не только проектирование, но и разработка);
- Опыт работы с PySpark (трансформации, оптимизация, партиционирование);
- Опыт миграции ETL-процессов с Informatica PowerCenter на открытый стек (Airflow + Greenplum);
- Глубокое практическое знание NiFi и Airflow: проектирование потоков, подключение источников, обработка ошибок, мониторинг, отладка;
- Опыт работы с качеством данных: разработка правил валидации, анализ влияния на бизнес-процессы;
- Понимание архитектурных подходов к проектированию хранилищ, различие ETL и ELT;
- Опыт работы с Hive metastore (устройство, хранение на PostgreSQL) и форматами файлов (Parquet, ORC);
- Опыт работы с Оracle;
- Опыт применения сложных SQL-запросов (оконные функции, джоины);
- Умение оптимизировать запросы для highload-среды;
- Опыт проектирования интеграций Apache-стека с Kafka и BI-системами;
- Опыт настройки потоковой обработки данных;
- Опыт работы с Hadoop и Hive (знание версий, источников данных);
- Опыт работы с PostgreSQL, Greenplum, Clickhouse;
- Опыт работы с Grafana/Prometheus для отслеживания ETL-процессов;
- Опыт работы с биллингом;
- Опыт автоматической валидации и контроля качества данных после миграции (сравнение результатов, метрики);
Обязанности:
- Миграция ETL-процессов с Informatica PowerCenter на целевой стек: NiFi + Airflow + Greenplum + SQL/хранимые процедуры.
- Подготовка документации AS IS и TO BE;
- Написание SQL кода;
- Отслеживание метрик.
В роли Senior DevOPS / SRE инженера предстоит заниматься управлением и оптимизацией облачных платформ, автоматизацией CI/CD и GitOps пайплайнов, а также внедрением Infrastructure as Code с помощью инструментов Ansible, Terraform и Pulumi. Работа включает поддержку контейнеризированных сред на базе Docker, Docker Swarm и Kubernetes, а также обеспечение надежной инфраструктуры для BI-сервисов и data-driven приложений, таких как ClickHouse, SQL, Airflow, Tableau и Superset. Взаимодействие с командами разработки и BI направлено на повышение стабильности развертывания и эффективности операций. Требуется уверенное владение одной из облачных платформ, опыт построения масштабируемой IT-инфраструктуры, навыки администрирования Linux-серверов, понимание сетевой модели OSI и принципов информационной безопасности. Опыт работы с инфраструктурой для Business Intelligence и data-related решений будет преимуществом. Работа предполагает офисный формат в Минске или Лимассоле с зарплатой от 4000 до 5000 USD.
Продукт: высоконагруженная рекламная сеть TrafficStars с 10+ лет на международном рынке, регистрирующая свыше 7 млрд событий в сутки в кластере ClickHouse 3,6 петабайт, более 500 серверов в дата-центрах Европы и США, обрабатывающая более 1 млн запросов в секунду в пиковые часы.
Роль: работа в продуктовой команде разработки, ответственность за доставку от коммита до продакшена и наблюдаемости сервисов команды. Взаимодействие с инфраструктурной командой, которая отвечает за кластеры баз данных и хранилищ.
Задачи:
— Тесное взаимодействие и поддержка продуктовой команды разработки, участие в планировании, работа напрямую с разработчиками;
— Создание и поддержка helm-charts, kustomize и GitLab CI/CD pipelines;
— Создание и эксплуатация различных окружений от тестирования до продакшена;
— Настройка мониторинга, алертинга и логирования для сервисов команды;
— Обеспечение стабильной работы сервисов в сотрудничестве с инфраструктурной командой;
— Обнаружение потенциальных проблем и участие в создании решений по их устранению;
— Поиск, тестирование и внедрение новых решений для оптимизации процессов и повышения качества услуг.
Требования:
— Уверенное понимание принципов работы Kubernetes;
— Уверенный Linux;
— Опыт работы с Git, GitLab, GitLab CI;
— Опыт работы с Prometheus stack;
— Опыт работы с ELK/EFK;
— Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka);
— Знание любого скриптового языка программирования;
— Опыт работы бок о бок с разработчиками, а не через очередь тикетов;
— Готовность быстро погружаться в незнакомые сервисы и технологии.
Будет плюсом:
— Опыт работы с ClickHouse, PostgreSQL, Redis, Aerospike на уровне уверенного пользователя;
— Опыт работы в продуктовой или платформенной команде на highload-проекте.
Условия:
— Отсутствие дресс-кода и бюрократии;
— Рабочий ноутбук на выбор: Mac или PC;
— Покупка билетов до Кипра за счёт компании;
— Помощь с переездом семьи из любого региона;
— Рабочая виза для сотрудника и гостевая виза для членов семьи;
— Предоставление жилья на первый месяц;
— Медицинская страховка и мобильная связь;
— Бесплатные обеды и напитки;
— Всегда полные корзины фруктов и вкусняшек в офисе;
— Бесплатные курсы английского и греческого языков;
— Оплата занятий спортом;
— Частичная оплата школ и детских садов.
Задачи:
— Определить, что считается качеством модели: метрика, горизонт, baseline, калибровка, и довести предикт до этого уровня
— Интегрировать A/B-тесты пейволлов с предиктом, учитывая, что тест измеряет краткосрочный эффект, а раскатывать нужно по долгосрочной выручке
— Развить аналитику, выявить и устранить узкие места в данных, запросах или интерфейсе
— Принять решение по накопленным ML-наработкам: что доводить до продукта, что закрывать
— Руководить командой из двух ML-инженеров
Требования:
— Глубокие знания классического ML и математической статистики, способность вести предметный спор о метриках и горизонтах прогнозирования
— Владение SQL и Python для самостоятельного извлечения и проверки данных
— Умение самостоятельно вести широкое направление и доводить его до результата без необходимости постановки задач
— Продуктовый опыт является плюсом, но не обязателен
Плюсы:
— Опыт с подписками, мобильными приложениями или финтехом (LTV, churn, когортная экономика)
— Знания в области экспериментального дизайна: мощность теста, MDE, множественные сравнения
— Опыт работы с ClickHouse
— Участие в олимпиадах, Kaggle, наличие публичных проектов
О компании:
Adapty — платформа монетизации подписок для мобильных приложений, через которую проходит более $3 млрд подписочной выручки в год, используется более 20 000 приложений. В компании формируется новое направление аналитики и ML под одного владельца, с целью улучшения точности предсказания LTV для оптимизации расходов на привлечение пользователей.
Компания Centicore занимается продуктовой разработкой проектов Заказчиков под ключ. Вакансия Senior DevOps с удалённым форматом работы (РФ) и зарплатой 300 000-400 000 рублей на руки.
Требования:
— Опыт работы от 4-5 лет в эксплуатации высоконагруженных распределённых ИТ-систем.
— Отличные знания Kubernetes.
— Практический опыт настройки сетевых фабрик и Service Mesh (например, Istio, Linkerd).
— Опыт развертывания, оптимизации и масштабирования open-source компонентов Observability: сборщики и CDC (Vector, Debezium, OpenTelemetry Collector).
— Опыт работы с брокерами Apache Kafka (настройка кластеров, тюнинг партиций, управление квотами, обеспечение отказоустойчивости).
— Навыки администрирования, горизонтального масштабирования и резервного копирования баз данных (реляционных и аналитических/временных рядов): VictoriaMetrics, ClickHouse, Elasticsearch.
— Уверенное владение инструментами Infrastructure as Code (Terraform / OpenTofu, Ansible).
— Опыт построения CI/CD пайплайнов (GitLab CI, ArgoCD).
— Уверенное владение Bash/Shell.
— Хорошие навыки автоматизации рутинных задач на Python или Go.
Условия:
— Удалённый формат работы в IT аккредитованной компании.
— Длительный проект.
— Оплачиваемый отпуск 28 календарных дней в год и оплачиваемые больничные.
— Предоставление техники (MAC, Windows).
— ДМС со стоматологией.
— Компенсация хобби/спортзала/английского языка.
— Компенсация профессионального обучения.
— Возможность участия во внутренних программах компании и активностях, например, в реферальной программе «приведи друга».
— Онлайн и оффлайн корпоративные мероприятия (йога, шахматы, покер, квиз, марафон, CS2 и др.).
— Программа лояльности Сентибонусы за проявление активностей, стаж работы и др..
— Оформление по ТК.
Задачи:
– Полностью контролировать платформу Proxmox и Ceph — управление мощностью, обновлениями, производительностью и реагированием на инциденты.
– Запускать инфраструктуру на платформах OVH, Hetzner и физических серверах, а также рабочие нагрузки в AWS и GCP.
– Оптимизировать ресурсы: выявлять случаи переплаты, определять оптимальные параметры и доказывать экономию на счетах.
– Обеспечивать разделение рабочих нагрузок разработки на выделенный кластер без простоев в производственной среде.
– Всё делать в виде кода — Terraform, Ansible, ArgoCD и GitLab CI, без ручных изменений в продакшене.
– Обеспечивать собственную надежность: дежурство, реагирование на инциденты, анализ первопричин и следование инструкциям по действиям.
– Поддерживать уровень данных, на котором работает продукт — PostgreSQL, ClickHouse, Aerospike.
Требования:
– Более 10 лет опыта работы с инфраструктурой и физическим оборудованием, не только в сфере управляемых облачных решений.
– Более 5 лет опыта работы с Kubernetes и облачными платформами в производственной среде.
– Практический опыт работы с физическими серверами и провайдерами OVH и Hetzner, а также с AWS и/или GCP.
– Уверенное владение Terraform, Ansible, ArgoCD и GitLab CI — инфраструктура описывается в коде.
– Реальный опыт работы в сфере финансовых операций: способность назвать стоимость инфраструктуры до и после изменений.
– Способность доводить проблемы до первопричины и находить пути решения, включая за пределами формальной компетенции.
– Открытость в коммуникации: риски и плохие новости сообщаются на ранних этапах, а не после инцидента.
42 — независимая AI research-лаборатория, создающая универсальные фундаментальные модели для прогнозирования и принятия решений в сложных, быстро меняющихся системах.
Стек: Go, Rust, Kafka, Postgres, ClickHouse.
Амстердам, Нидерланды. Помощь с переездом.
Обязанности и задачи:
— Развёртывание и эксплуатация Kubernetes-кластеров в production: самостоятельное поднятие кластеров с нуля через Kubespray, понимание архитектуры и взаимодействия компонентов.
— Работа в закрытых контурах: подготовка всех необходимых пакетов, Docker-образов и зависимостей для развёртывания.
— Установка и настройка сервисов в Kubernetes через Helm, доработка и отладка Helm-чартов «на лету» в процессе внедрения у заказчика.
— Диагностика и устранение проблем Kubernetes, Helm, Linux, Container Registry, Ansible, Terraform.
— Полное ведение внедрения: от подготовки инфраструктуры до запуска и дальнейшей эксплуатации продукта у заказчика.
— Развёртывание и поддержка сервисов в Kubernetes: Kafka, ClickHouse, PostgreSQL, Qdrant, Traefik, OpenSearch, NATS, NACK.
— Работа с облачными платформами VK Cloud и OpenStack.
Требования:
— Уровень: Middle+
— Опыт работы: 4-5 лет
— Готовность к очному выезду к заказчикам в Москве для внедрения продукта в закрытых контурах (60% удаленно, 40% onsite).
— Практический опыт развертывания и эксплуатации Kubernetes в production.
— Уверенное владение Kubespray — самостоятельное развертывание кластера с нуля, понимание работы архитектурных компонентов и их взаимодействия.
— Опыт работы в закрытых (air-gapped) контурах без доступа к интернету.
— Умение самостоятельно подготовить все необходимые пакеты, образы и зависимости для offline-развертывания.
— Опыт установки и настройки сервисов в Kubernetes через Helm.
— Умение дебажить и дорабатывать Helm-чарты «на лету» в процессе внедрения.
— Уверенное знание Linux, Ansible, Terraform, Docker/Container Registry.
— Навыки диагностики и устранения проблем Kubernetes, Helm, Linux.
— Опыт внедрения решений у заказчиков.
— Способность самостоятельно доводить внедрение от подготовки инфраструктуры до запуска и эксплуатации продукта.
— Будет плюсом опыт работы с VK Cloud и OpenStack.
— Опыт работы с различными БД и сервисами в Kubernetes: Kafka, ClickHouse, PostgreSQL, Qdrant, Traefik, OpenSearch, NATS, NACK.
— Опыт работы с KubeRay Operator, NVIDIA Device Plugin.
— Умения настраивать ноды с GPU (nvidia-container-toolkit).
Условия:
— Карьерная и профессиональная возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании.
— Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог.
— Необходимая техника для комфортной работы.
— Обучение, сертификацию, Usetech English Club – онлайн изучение английского.
— Доступ к Корпоративной библиотеке и к Корпоративному университету.
— Внутрикорпоративные профильные комьюнити.
— Забота о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни.
— Геймифицированную программу лояльности с корпоративным магазином.
— Корпоративную жизнь с балансом работы и отдыха.
Задачи:
— Участие в проектах по развитию, внедрению и сопровождению платформ, связанных с автоматизированными системами электронных закупок.
— Участие в проектах по развитию, внедрению и сопровождению платформ, связанных с единой цифровой базой данных о контрагентах, электронным документооборотом и сертификацией товаров, работ и услуг.
— Изучение платформ и решений, включая импортозамещенное ПО и собственные разработки.
— Разработка и согласование проектной документации, включая функциональную архитектуру решения, требований и методик, обучающих роликов и материалов.
— Взаимодействие с партнерами и вендорами по устранению ошибок в настраиваемом ПО.
— Подготовка презентационных материалов и проведение пресэйлов.
— Коммуникация с заказчиком (взаимодействие с ключевыми стейкхолдерами: департаменты-владельцы данных, ИТ, ИБ).
Требования:
— Базовые знания в области управления системами класса BPM, CRM, ERP.
— Опыт работы в роли консультанта или аналитика в ИТ-проектах не менее 5 лет.
— Опыт работы с любой из промышленных баз данных.
— Сильные аналитические навыки, системное мышление и умение быстро структурировать информацию.
— Знание Microsoft Office: MS Word, Excel, Power Point.
— Приветствуется участие в разработке систем и хранилищ, опыт работы с Redis, Kafka, ClickHouse.
Условия:
— Возможность получить отсрочку от частичной мобилизации.
— Заработная плата, достойная профессионального уровня, размер обсуждается на собеседовании.
— Молодой коллектив, комфортная атмосфера.
— Возможность для профессионального развития: обучение, сертификация, тренинги и вебинары за счет компании.
— Забота о здоровье сотрудника и его семьи в рамках программы ДМС со стоматологией.
— Гибкий график, возможность работы из дома.
— Официальное трудоустройство и полное соблюдение ТК РФ.
Задачи:
— глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей
— опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок
— разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке
— разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования)
— анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV)
— построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений.
Требования:
— глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха
— продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов
— понимание принципов микроэкономики и теории цен
— опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа)
— продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML
— опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse).
Будет плюсом:
— опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning)
— опыт работы в ритейле, финтехе, marketplace-сегменте или сфере услуг с высокой конкуренцией
— умение переводить бизнес-задачи на язык данных и обратно
— знание основ юнит-экономики и финансового моделирования
— опыт разработки или интеграции решений с применением GenAI.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— офисный формат работы
— 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.
ОфисmiddleМосква
Зарплата не указана
Москва
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 6 · Job Hunters