Вакансии

-Исследовать большие объемы данных о покупательском поведении и находить закономерности для решения бизнес-задач. -Разрабатывать и улучшать ML-модели для прогнозирования оттока и отклика пользователей.

💼 Role: Data Scientist.

💎4-7 лет опыта, Python, Vertex AI, BigQuery ML, Cloud Run/Functions или AWS/Azure, Fluent English.

-Реализация полного цикла разработки моделей и ML-решений: от постановки задачи до передачи на внедрение и мониторинг. -Генерация ML-решений для задач бизнеса, формирование БТ моделей и ТЗ для смежных команд.

В АО «Bereke Bank» открыты вакансии для IT-специалистов в различных продуктах с разнообразными задачами. Предлагается гибридный формат работы (удаленка и офис). В AI команду требуются: — Senior Data Scientist — Middle Fullstack (честное разделение 50/50 между фронтендом и бэкендом) — Senior Fullstack (с уклоном в бэкенд на Python) — ML-инженер Для отклика и получения деталей по проектам необходимо связаться через Telegram @dashan13 с резюме.

Предстоит: Работа с геоданными: геокодирование, map matching, построение изохронов, расчёт ETA; Проектирование и оптимизация графов дорожной сети, работа с роутинг-движками (OSRM, GraphHopper, Valhalla или аналогами);

Предстоит: разрабатывать и улучшать модели оценки стоимости товаров на основе табличных данных, текстов и изображений; исследовать современные ML-подходы, формулировать и проверять гипотезы, проводить эксперименты и анализировать их результаты;

What you'll be working on: Participating in the development and improvement of recommendation systems, including user-item, item-item, and cross-platform recommendations. Optimizing recommendations on category, channel, and tag pages.

Ищем сильного ML Researcher уровня Senior / Staff для сложной исследовательской задачи на стыке probabilistic ML, sequential decision making и моделирования поведения агентов. Необходимо моделировать поведение участников и использовать эти прогнозы для принятия решений в условиях неопределённости и ограниченного inference budget.

Ожидание от кандидата: Высшее техническое или математическое образование; От 3–4 лет коммерческого опыта в Data Science / ML.

-Участие в проекте умного ценообразования банковских продуктов. -Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, построение uplift‑моделей, их валидация и оценка.

💎 Разработка CV-моделей для автоматизации складских процессов: детекция, классификация, трекинг, сегментация. Проектирование inference-пайплайнов, включая real-time, и ML-сервисов на Python в микросервисной архитектуре.

Deliver novel and impactful insights for client organizations using machine learning and AI technologies. Work closely with our Product, Platform Data, Insights & Strategy, and Sales teams to create client-facing analyses.

- 2+ years of experience in data analysis or modeling. - Strong knowledge of SQL (Google BigQuery, PostgreSQL).

• Development of machine learning and deep learning models. • Building solutions in NLP and Deep Learning.

построение моделей для управления розничным кредитным риском (PD, Expected Loss, прогнозирование событий жизненного цикла клиента). поддержание и изменение процессов калибровки и дообучения моделей.

Лидить команду DS (2 человека); Сопровождение ML-решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием);

• Глубокая аналитика продаж - работа с большими массивами данных. Ты будешь выгружать, обрабатывать и анализировать информацию о продажах.