Директор (Data scientist), Управление модельных рисков и валидации ВТБ
Работа в составе команды валидации для оценки эффективности модели и модельных рисков, связанных с подходами к разработке модели, качеством модели, качеством данных на разработке и применении, системами и процессами использования модели.
Локация: Москва
Детальное описание
Работа в составе команды валидации для оценки эффективности модели и модельных рисков, связанных с подходами к разработке модели, качеством модели, качеством данных на разработке и применении, системами и процессами использования модели.
Локация: Москва
Детальное описание
Senior Data Scientist Стрим «Модели партнерств и платформы больших данных» (Big Data) BigData
Стрим состоит из 5 команд. Мы занимаемся активностями по разработке и совершенствованию моделей с помощью новых источников данных и методов, решаем исследовательские задачи в рамках взаимодействия с научной средой, изучаем SOTA решения по ML/DL и занимаемся написанием статей.
Локация: Москва
Обязанности:
— анализ транзакционных данных, аквайринга, чеков ОФД с целью профилирования клиентов банка и создания сервисов рекомендаций (Recsys Platform)
— создание продуктов дистанционной оценки состояния движимого и недвижимо имущества (авто, квартиры, дома) по фото и видео с помощью Computer Vision
— графовая аналитика дочерней компании ВТБ и Ростелекома, создание моделей профилирования, сегментации и потребностей клиентов на графах
— NLP стек анализа обращений и отзывов клиентов во внутренних и внешних системах банка (ВТБ онлайн)
— аудио аналитика коммуникаций сотрудников банка и клиентов, анализ скриптов общения, эмоциональных составляющих разговоров и интонаций
Детальное описание
Стрим состоит из 5 команд. Мы занимаемся активностями по разработке и совершенствованию моделей с помощью новых источников данных и методов, решаем исследовательские задачи в рамках взаимодействия с научной средой, изучаем SOTA решения по ML/DL и занимаемся написанием статей.
Локация: Москва
Обязанности:
— анализ транзакционных данных, аквайринга, чеков ОФД с целью профилирования клиентов банка и создания сервисов рекомендаций (Recsys Platform)
— создание продуктов дистанционной оценки состояния движимого и недвижимо имущества (авто, квартиры, дома) по фото и видео с помощью Computer Vision
— графовая аналитика дочерней компании ВТБ и Ростелекома, создание моделей профилирования, сегментации и потребностей клиентов на графах
— NLP стек анализа обращений и отзывов клиентов во внутренних и внешних системах банка (ВТБ онлайн)
— аудио аналитика коммуникаций сотрудников банка и клиентов, анализ скриптов общения, эмоциональных составляющих разговоров и интонаций
Детальное описание
Руководитель проекта команды ML - Газпромбанк
Локация: Москва
— организация работы ML-команды
— управление процессами внедрения моделей, бизнес-требованиями
— координация очередности выполнения задач между подразделениями
— коммуникация между командами/смежными подразделениями в целях интеграции решений
— взаимодействие с поставщиками данных и внешними подрядчиками
Детальное описание
Локация: Москва
— организация работы ML-команды
— управление процессами внедрения моделей, бизнес-требованиями
— координация очередности выполнения задач между подразделениями
— коммуникация между командами/смежными подразделениями в целях интеграции решений
— взаимодействие с поставщиками данных и внешними подрядчиками
Детальное описание
Аналитик на проект в области ИИ - Университет Иннополис
Локация: Иннополис либо удаленная работа
-Погружение в программное обеспечение и информационные технологии
- Сбор и анализ требований для разработки нового функционала
- Разработка технических требований и другой программной документации
- Подготовка научно-технических отчетов
- Постановка задач разработчикам и консультирование
- Консультирование по валидации и верификации системы
- Участие в приемо-сдаточных испытаниях
Детальное описание
Локация: Иннополис либо удаленная работа
-Погружение в программное обеспечение и информационные технологии
- Сбор и анализ требований для разработки нового функционала
- Разработка технических требований и другой программной документации
- Подготовка научно-технических отчетов
- Постановка задач разработчикам и консультирование
- Консультирование по валидации и верификации системы
- Участие в приемо-сдаточных испытаниях
Детальное описание
👍3
Data science Team Lead - БАНК УРАЛСИБ
Банк Уралсиб ищет руководителя направления моделирования в команду рисков розничного и малого бизнеса. Наша команда определяет стратегию кредитования, а также управляет риском уже сформированного портфеля. Мы стремимся к максимальной автоматизации и ускорению принятия решений за счет использования моделей оценки риска заемщика на основе внутренних и внешних данных.
Задачи:
— самостоятельной разработкой моделей и менторством команды
— распространением DS экспертизы и лучших практик внутри команды и компании
— контролировать сроки и качество выполнения задач
— реализовывать полный цикл решения бизнес-задач: формализация задачи, анализ данных, разработка модели, анализ эффективности, внедрение, мониторинг.
Детальное описание
Банк Уралсиб ищет руководителя направления моделирования в команду рисков розничного и малого бизнеса. Наша команда определяет стратегию кредитования, а также управляет риском уже сформированного портфеля. Мы стремимся к максимальной автоматизации и ускорению принятия решений за счет использования моделей оценки риска заемщика на основе внутренних и внешних данных.
Задачи:
— самостоятельной разработкой моделей и менторством команды
— распространением DS экспертизы и лучших практик внутри команды и компании
— контролировать сроки и качество выполнения задач
— реализовывать полный цикл решения бизнес-задач: формализация задачи, анализ данных, разработка модели, анализ эффективности, внедрение, мониторинг.
Детальное описание
Менеджер по валидации и моделированию службы риск-менеджмента - БАНК УРАЛСИБ
Задачи:
— проверять, как работают модели оценки кредитного, рыночного риска и казначейства
— контролировать качество данных
— оценивать модельные риски и результаты мониторинга моделей
— готовить презентации, отчёты и представлять их руководству
— проходить курсы по машинному обучению
— консультировать разработчиков
Детальное описание
Задачи:
— проверять, как работают модели оценки кредитного, рыночного риска и казначейства
— контролировать качество данных
— оценивать модельные риски и результаты мониторинга моделей
— готовить презентации, отчёты и представлять их руководству
— проходить курсы по машинному обучению
— консультировать разработчиков
Детальное описание
Руководитель / директор проекта в розничных рисках - БАНК УРАЛСИБ
Задачи:
— управлять проектами (содержание, сроки, стоимость, качество, риски, коммуникации)
— управлять ожиданиями спонсоров проекта и конечным результатом
— формировать команды проекта, ставить задачи, мониторить и контролировать результаты работы команды проекта
— предоставлять регулярную отчетность спонсорам проекта, руководству банка, соответствующим комитетам о статусе выполнения проектов
— управлять распределенными проектными командами, включающими внешних подрядчиков
— управлять бюджетами проектов
— выполнять необходимые задачи по инициации проектов, в соответствии с принятой в банке методологией и бизнес-процессами
— инициировать и сопровождать со стороны проекта конкурсные процедуры, при наличии таких потребностей в рамках проекта
— организовывать процессы согласования проектной и контрактной документации, относящейся к проектам
— организовывать предпроектное исследование для проработки проектных инициатив.
Детальное описание
Задачи:
— управлять проектами (содержание, сроки, стоимость, качество, риски, коммуникации)
— управлять ожиданиями спонсоров проекта и конечным результатом
— формировать команды проекта, ставить задачи, мониторить и контролировать результаты работы команды проекта
— предоставлять регулярную отчетность спонсорам проекта, руководству банка, соответствующим комитетам о статусе выполнения проектов
— управлять распределенными проектными командами, включающими внешних подрядчиков
— управлять бюджетами проектов
— выполнять необходимые задачи по инициации проектов, в соответствии с принятой в банке методологией и бизнес-процессами
— инициировать и сопровождать со стороны проекта конкурсные процедуры, при наличии таких потребностей в рамках проекта
— организовывать процессы согласования проектной и контрактной документации, относящейся к проектам
— организовывать предпроектное исследование для проработки проектных инициатив.
Детальное описание
Chief Data Officer - Сбербанк
В команду по работе с данными в очень быстро растущей бизнес-вертикали группы компаний Сбер нужен CDO. Наша цель – обеспечение необходимыми данными и инструментами по работе с данными всех заинтересованных.
Задачи:
— Управлять развитием домена, который занимается данными, нашей бизнес-вертикали (тимлид команды с численностью 50+ человек);
— Принимать решения в архитектурных, технологических, процессных развилках, с которыми будет сталкиваться команда;
— Выстраивать долгосрочные партнёрские отношения с командами, которые развивают источники данных, с командами продуктов нашей бизнес-вертикали, с платформами и хранилищами других бизнес-вертикалях;
— Усилить команду;
— Оптимизировать стоимость владения хранилищем.
Детальное описание
В команду по работе с данными в очень быстро растущей бизнес-вертикали группы компаний Сбер нужен CDO. Наша цель – обеспечение необходимыми данными и инструментами по работе с данными всех заинтересованных.
Задачи:
— Управлять развитием домена, который занимается данными, нашей бизнес-вертикали (тимлид команды с численностью 50+ человек);
— Принимать решения в архитектурных, технологических, процессных развилках, с которыми будет сталкиваться команда;
— Выстраивать долгосрочные партнёрские отношения с командами, которые развивают источники данных, с командами продуктов нашей бизнес-вертикали, с платформами и хранилищами других бизнес-вертикалях;
— Усилить команду;
— Оптимизировать стоимость владения хранилищем.
Детальное описание
Junior Data scientist - ВТБ
Участие в проектах по разработке моделей оценки кредитного риска для клиентов корпоративного бизнеса:
— анализ данных для моделирования (подготовка, обработка, анализ качества);
— участие в проработке архитектуры модели;
— формирование выборок для моделирования;
— участие в проведении однофакторного, многофакторного анализа (корреляционный анализ, определение значимости факторов, определение ранжирующей способности факторов и т.д.);
— оценка различных метрик качества модели (ранжирующая способность, стабильность, точность);
— подготовка материалов для защиты результатов перед заказчиком;
— подготовка модельной документации.
Детальное описание
Участие в проектах по разработке моделей оценки кредитного риска для клиентов корпоративного бизнеса:
— анализ данных для моделирования (подготовка, обработка, анализ качества);
— участие в проработке архитектуры модели;
— формирование выборок для моделирования;
— участие в проведении однофакторного, многофакторного анализа (корреляционный анализ, определение значимости факторов, определение ранжирующей способности факторов и т.д.);
— оценка различных метрик качества модели (ранжирующая способность, стабильность, точность);
— подготовка материалов для защиты результатов перед заказчиком;
— подготовка модельной документации.
Детальное описание
👍1
DATA SCIENTIST (BIG DATA) - МТС
Команда Big Data в поиске Data Scientist для развития экосистемы МТС.
У нас много задач классического ML на табличках (рисковый скоринг, лидогенерация, построение сегментов), рекомендательных систем (как в продуктах, так и в виде SaaS) и других R&D направлений (прогнозирование спроса, анализ выживаемости, модели на графах, геоаналитика и прочее). Развиваем как бизнес, так и технологические продукты (DataOps и MLOps платформы, RecSys\Targeting\AB\Forecasting движки, BigData as a Service).
В команде Data Science сейчас 30 человек (во всей Big Data МТС более 300 человек). Все DS поделены на группы со своими лидами - есть группа рекомендательных систем, скоринга и другие. Каждую неделю мы обмениваемся опытом на совместных синках.
DS работают в продуктах со своей автономной командой, в которой есть все роли: аналитики, DE, DS, разработчики, девопсы, менеджеры продукта.
Задачи:
— выгружать и готовить/обрабатывать данные (находить аномалии и инсайты)
— перебирать гиперпараметры ml-моделей, пока кросс-валидация не даст нормальный результат 🙂
— дорабатывать ml-модели из стандартных библиотек
— проверять бизнес гипотезы в offline и готовить дизайн A/B тестов
— доводить модель до прода совместно с разработчиками
Детальное описание
Команда Big Data в поиске Data Scientist для развития экосистемы МТС.
У нас много задач классического ML на табличках (рисковый скоринг, лидогенерация, построение сегментов), рекомендательных систем (как в продуктах, так и в виде SaaS) и других R&D направлений (прогнозирование спроса, анализ выживаемости, модели на графах, геоаналитика и прочее). Развиваем как бизнес, так и технологические продукты (DataOps и MLOps платформы, RecSys\Targeting\AB\Forecasting движки, BigData as a Service).
В команде Data Science сейчас 30 человек (во всей Big Data МТС более 300 человек). Все DS поделены на группы со своими лидами - есть группа рекомендательных систем, скоринга и другие. Каждую неделю мы обмениваемся опытом на совместных синках.
DS работают в продуктах со своей автономной командой, в которой есть все роли: аналитики, DE, DS, разработчики, девопсы, менеджеры продукта.
Задачи:
— выгружать и готовить/обрабатывать данные (находить аномалии и инсайты)
— перебирать гиперпараметры ml-моделей, пока кросс-валидация не даст нормальный результат 🙂
— дорабатывать ml-модели из стандартных библиотек
— проверять бизнес гипотезы в offline и готовить дизайн A/B тестов
— доводить модель до прода совместно с разработчиками
Детальное описание
👍3
Data Scientist (Middle) - Леруа Мерлен
Вилка ЗП: 200тр-330тр
Задачи:
— Автоматизация процесса обработки больших данных с использованием машинного обучения для решения практических задач компании.
— Разработка моделей как с использованием алгоритмов машинного обучения так и без, их внедрение в бизнес процессы компании, повышение их точности прогнозирования.
— Взаимодействие с заказчиками моделей, дата-инженерами и дата-аналитиками в рамках задачи по разработке и внедрению моделей. Задачи включают разработку модели любой сложности (логистические регрессии, классификации, нейросети, AI и т.д.).
— Формализация требований к сбору обучающей выборки.
— Генерация и проверка гипотез.
— Проведение исследований алгоритмов машинного обучения.
— Дизайн, разработка и тюнинг моделей машинного обучения.
— Построение и оптимизация пайплайнов от признаков до обучения моделей.
— Продуктивизация ML-решений.
— Проведение аналитических исследований и R&D на больших данных с применением ML.
— Нахождение оптимального архитектурного решения для удовлетворения потребностей бизнеса.
— Поддержка работоспособности решений, контроль качества получаемых данных.
Детальное описание
Вилка ЗП: 200тр-330тр
Задачи:
— Автоматизация процесса обработки больших данных с использованием машинного обучения для решения практических задач компании.
— Разработка моделей как с использованием алгоритмов машинного обучения так и без, их внедрение в бизнес процессы компании, повышение их точности прогнозирования.
— Взаимодействие с заказчиками моделей, дата-инженерами и дата-аналитиками в рамках задачи по разработке и внедрению моделей. Задачи включают разработку модели любой сложности (логистические регрессии, классификации, нейросети, AI и т.д.).
— Формализация требований к сбору обучающей выборки.
— Генерация и проверка гипотез.
— Проведение исследований алгоритмов машинного обучения.
— Дизайн, разработка и тюнинг моделей машинного обучения.
— Построение и оптимизация пайплайнов от признаков до обучения моделей.
— Продуктивизация ML-решений.
— Проведение аналитических исследований и R&D на больших данных с применением ML.
— Нахождение оптимального архитектурного решения для удовлетворения потребностей бизнеса.
— Поддержка работоспособности решений, контроль качества получаемых данных.
Детальное описание
👍5
Junior+\Middle Data Scientist — Сбер
Локация: Санкт-Петербург (м. Нарвская, режим – смешанный/офис)
Команда разрабатывает модели ценообразования и CLTV. Модели используются для определения оптимального ценового и продуктового предложения для клиентов – юридических лиц.
Мы ищем Data Scientist’a, желающего находить баланс между клиентом и банком, решая практические задачи в области ценообразования банковских продуктов, а также моделирования LTV клиентов при реализации различных сценариев.
Мы работаем с табличными данными, зачастую – с временными рядами.
Детальное описание
Локация: Санкт-Петербург (м. Нарвская, режим – смешанный/офис)
Команда разрабатывает модели ценообразования и CLTV. Модели используются для определения оптимального ценового и продуктового предложения для клиентов – юридических лиц.
Мы ищем Data Scientist’a, желающего находить баланс между клиентом и банком, решая практические задачи в области ценообразования банковских продуктов, а также моделирования LTV клиентов при реализации различных сценариев.
Мы работаем с табличными данными, зачастую – с временными рядами.
Детальное описание
👍3
DataEngineer - #СБЕР #Москва #Cybersecurity
В команду Кибербезопасности СБЕР Банка ищем Data Engineer на проект по разработке продукта для межбанковского автоматического обмена информацией о киберугрозах включающего:
• Информирование регулятора и участников обмена, а также ответы на запросы об операциях без согласия клиентов
• Получение из Банка России агрегированных списков с различными типами реквизитов мошенников с целью дальнейшей прогрузки в алгоритмы фрод-мониторинга
• Личный кабинет для доступа к статистической и аналитической информации
Задачи:
• Разработка/оптимизация и внедрение потоков для получения и отправки данных (батчовая и потоковая обработка)
• Разработка витрин/объектов исходя из требований аналитиков
Детальное описание
В команду Кибербезопасности СБЕР Банка ищем Data Engineer на проект по разработке продукта для межбанковского автоматического обмена информацией о киберугрозах включающего:
• Информирование регулятора и участников обмена, а также ответы на запросы об операциях без согласия клиентов
• Получение из Банка России агрегированных списков с различными типами реквизитов мошенников с целью дальнейшей прогрузки в алгоритмы фрод-мониторинга
• Личный кабинет для доступа к статистической и аналитической информации
Задачи:
• Разработка/оптимизация и внедрение потоков для получения и отправки данных (батчовая и потоковая обработка)
• Разработка витрин/объектов исходя из требований аналитиков
Детальное описание
👍2
Начальник центра разметки данных - СБЕР
Задачи:
— Стратегическое управление продуктом в сфере ИТ/платформ/краудсорсинговых решений;
— Управление стоимостью процесса, выполнение мероприятий, направленных на оптимизацию/снижение затрат;
— Организация/привлечение/управление дистанционными группами исполнителей на платформе.
Детальное описание
Задачи:
— Стратегическое управление продуктом в сфере ИТ/платформ/краудсорсинговых решений;
— Управление стоимостью процесса, выполнение мероприятий, направленных на оптимизацию/снижение затрат;
— Организация/привлечение/управление дистанционными группами исполнителей на платформе.
Детальное описание
👍3❤1
Middle/Senior Data Engineer в Сбер
Локация: Москва, Кутузовский проспект, 32к1
Наша команда создает крупнейшее в России распределенное хранилище данных, основанное на принципах data-mesh и model-driven-development
Проект: ЕСС «Единый семантический слой» - описание всех данных розничного бизнеса.
Задачи:
— Проектирование и разработка аналитических витрин данных для целей отчетности и моделирования на стеке Hadoop + Spark + Java
— Мониторинг и оптимизация процессов сборки витрин
— Разработка и поддержка сопроводительной документации и спецификаций данных, развитие и поддержка базы знаний по вопросам работы с данными
— Предоставление экспертной поддержки внутренним потребителям (data analysts, data scientists) по вопросам, связанным с использованием данных
Детальное описание
Локация: Москва, Кутузовский проспект, 32к1
Наша команда создает крупнейшее в России распределенное хранилище данных, основанное на принципах data-mesh и model-driven-development
Проект: ЕСС «Единый семантический слой» - описание всех данных розничного бизнеса.
Задачи:
— Проектирование и разработка аналитических витрин данных для целей отчетности и моделирования на стеке Hadoop + Spark + Java
— Мониторинг и оптимизация процессов сборки витрин
— Разработка и поддержка сопроводительной документации и спецификаций данных, развитие и поддержка базы знаний по вопросам работы с данными
— Предоставление экспертной поддержки внутренним потребителям (data analysts, data scientists) по вопросам, связанным с использованием данных
Детальное описание
👍6
Директор (Data scientist) Управления модельных рисков и валидации - ВТБ
Валидация моделей и оценка модельного риска с целью снижения вероятности реализации модельного риска и уменьшения возможных последствий в случае его реализации. В том числе:
— сбор данных, необходимых для валидации моделей;
— анализ качества данных;
— проведение количественного и качественного анализа моделей;
— подготовка отчетов по результатам проведенных работ;
— подготовка заключений и рекомендаций по результатам валидации в адрес других подразделений;
— согласование заключений и рекомендаций с другими подразделениями;
— развитие методологии валидации, консультирование других сотрудников;
— повышение степени автоматизации и эффективности работы в рамках своих задач.
Детальное описание
Валидация моделей и оценка модельного риска с целью снижения вероятности реализации модельного риска и уменьшения возможных последствий в случае его реализации. В том числе:
— сбор данных, необходимых для валидации моделей;
— анализ качества данных;
— проведение количественного и качественного анализа моделей;
— подготовка отчетов по результатам проведенных работ;
— подготовка заключений и рекомендаций по результатам валидации в адрес других подразделений;
— согласование заключений и рекомендаций с другими подразделениями;
— развитие методологии валидации, консультирование других сотрудников;
— повышение степени автоматизации и эффективности работы в рамках своих задач.
Детальное описание
👍2
Product Owner AI/NLP - Сбербанк блок "Сеть продаж"
Мы ищем опытного специалиста, с широким кругозором в области задач NLP. Перед нами стоят амбициозные задачи по созданию систем речевой аналитики. Мы создаем модели для детектирования ошибок сотрудников при общении с клиентами и помощи в их исправлении. Также есть ряд других NLP задач в областях анализа отзывов и СМИ. Решаем реальные бизнес-задачи, поэтому в скоуп входит ответственный подход к валидации моделей, участие во внедрении в пром и оценка финансового результата.
Задачи:
- Выбор и разработка NLP моделей машинного обучения;
- Анализ результатов и их интерпретация для бизнес-заказчика;
- Проведение валидации и интеграция pipeline модели в промышленную инфраструктуру;
- Планирование и запуск пилотов, АВ-тестирование;
- Менторство менее опытных коллег;
Детальное описание
Мы ищем опытного специалиста, с широким кругозором в области задач NLP. Перед нами стоят амбициозные задачи по созданию систем речевой аналитики. Мы создаем модели для детектирования ошибок сотрудников при общении с клиентами и помощи в их исправлении. Также есть ряд других NLP задач в областях анализа отзывов и СМИ. Решаем реальные бизнес-задачи, поэтому в скоуп входит ответственный подход к валидации моделей, участие во внедрении в пром и оценка финансового результата.
Задачи:
- Выбор и разработка NLP моделей машинного обучения;
- Анализ результатов и их интерпретация для бизнес-заказчика;
- Проведение валидации и интеграция pipeline модели в промышленную инфраструктуру;
- Планирование и запуск пилотов, АВ-тестирование;
- Менторство менее опытных коллег;
Детальное описание
👍4
Руководитель направления по исследованию данных
Команда занимается созданием единого рабочего места руководителя. Мобильное приложение, интегрированное с виртуальным ассистентом семейства Салют для обеспечения голосового взаимодействия внутри интерфейса, должно позволить пользователю сократить время на выполнение следующих регулярных активностей: получение высокоуровневых данных для принятия решений (показатели, новости), постановка задач во внутренних системах Банка. Важным стримом является разработка ML и DL моделей для обеспечения развития продукта с точки зрения реализации поиска в массивах неструктурированной информации, генерации естественной формы ответа Ассистента, а также формирования внутренней рекомендательной системы на основе данных логов пользовательской активности.
Задачи:
— дескриптивная аналитика, визуализация и проверка статистических гипотез;
— NLP-препроцессинг (лемматизация, стемминг, bag of words, tf-idf);
— NLP-задачи: классификация, NER, саммаризация и др.;
— RecSys на основе ретроспективы логов действий пользователя с Ассистентом и принятых им решений;
— индексация и ранжирование на массиве документов (.pdf, .docx, .rtf и др.);
— плотное взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований к AI-компоненте продукта и самостоятельная постановка задачи на основании извлечения vision;
— участие в разработке архитектуры решения в части AI-компоненты (технологический стек для развертывания моделей в средах исполнения);
— в качестве дополнительных регулярных активностей в рамках CDS-вертикали Блока рассматривается участие в стримах по валидации разработанных моделей и постановке их на автомониторинг.
Детальное описание
Команда занимается созданием единого рабочего места руководителя. Мобильное приложение, интегрированное с виртуальным ассистентом семейства Салют для обеспечения голосового взаимодействия внутри интерфейса, должно позволить пользователю сократить время на выполнение следующих регулярных активностей: получение высокоуровневых данных для принятия решений (показатели, новости), постановка задач во внутренних системах Банка. Важным стримом является разработка ML и DL моделей для обеспечения развития продукта с точки зрения реализации поиска в массивах неструктурированной информации, генерации естественной формы ответа Ассистента, а также формирования внутренней рекомендательной системы на основе данных логов пользовательской активности.
Задачи:
— дескриптивная аналитика, визуализация и проверка статистических гипотез;
— NLP-препроцессинг (лемматизация, стемминг, bag of words, tf-idf);
— NLP-задачи: классификация, NER, саммаризация и др.;
— RecSys на основе ретроспективы логов действий пользователя с Ассистентом и принятых им решений;
— индексация и ранжирование на массиве документов (.pdf, .docx, .rtf и др.);
— плотное взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований к AI-компоненте продукта и самостоятельная постановка задачи на основании извлечения vision;
— участие в разработке архитектуры решения в части AI-компоненты (технологический стек для развертывания моделей в средах исполнения);
— в качестве дополнительных регулярных активностей в рамках CDS-вертикали Блока рассматривается участие в стримах по валидации разработанных моделей и постановке их на автомониторинг.
Детальное описание
👍1
Преподаватель физики - London Gates
Международный образовательный центр London Gates education group (Москва, м. Арбатская) ищет преподавателя физики для работы с подростками 13-15 лет.
Проектная занятость от 1-2 уроков в неделю (вечер понедельника и/или среды).
Опыт в преподавании не важен! Мы оказываем всестороннюю методическую поддержку и сопровождение. Главное, чтобы вам было интересно делиться знаниями с подрастающим поколением!
Основные требования: свободное владение английским языком, увлеченность своей профессией и умение интересно рассказывать о своем предмете.
Уроки проходят по понедельникам и средам с 16:30 до 20:00. Длительность 45 мин.
Модуль стартует 6 апреля.
Детали (там же можно прислать свое резюме):
https://londongates.org/teachers_vacancies/teacher-vacancy/?branch=1
Контакты: [email protected] или @JeniaBlanko
Международный образовательный центр London Gates education group (Москва, м. Арбатская) ищет преподавателя физики для работы с подростками 13-15 лет.
Проектная занятость от 1-2 уроков в неделю (вечер понедельника и/или среды).
Опыт в преподавании не важен! Мы оказываем всестороннюю методическую поддержку и сопровождение. Главное, чтобы вам было интересно делиться знаниями с подрастающим поколением!
Основные требования: свободное владение английским языком, увлеченность своей профессией и умение интересно рассказывать о своем предмете.
Уроки проходят по понедельникам и средам с 16:30 до 20:00. Длительность 45 мин.
Модуль стартует 6 апреля.
Детали (там же можно прислать свое резюме):
https://londongates.org/teachers_vacancies/teacher-vacancy/?branch=1
Контакты: [email protected] или @JeniaBlanko
👍2
Lead Data Scientist в СберЗдоровье (ex DocDoc).
Это крутая возможность запустить и масштабировать функцию DS/ML в компании индустрии Digital Health.
Локация: Москва, Автозаводская (можно гибридный график)
Вилка (gross): 400-550k
Задачи:
- распознавания сканов анализов / диагнозов / заключений и выделение сущностей (например, для переноса информации в цифровую медкарту)
- работа с артефактами (чат, голос, мед заключения) телемед консультаций для контроля качества (например, выявлять тех кто фуфломицины выписывает)
- рекомендательные системы (например, контент и геймификация в рамках проекта Wellness)
- оптимизация процессов КЦ (голосовая аналитика, автоматизация и тд)
Детальное описание
Это крутая возможность запустить и масштабировать функцию DS/ML в компании индустрии Digital Health.
Локация: Москва, Автозаводская (можно гибридный график)
Вилка (gross): 400-550k
Задачи:
- распознавания сканов анализов / диагнозов / заключений и выделение сущностей (например, для переноса информации в цифровую медкарту)
- работа с артефактами (чат, голос, мед заключения) телемед консультаций для контроля качества (например, выявлять тех кто фуфломицины выписывает)
- рекомендательные системы (например, контент и геймификация в рамках проекта Wellness)
- оптимизация процессов КЦ (голосовая аналитика, автоматизация и тд)
Детальное описание
👍3
Team-lead data science (senior or manager level) — Мокка
https://mokka.ru/ — online-сервис оплаты частями. На рынке РФ сервис работает с 2012 года, с 2018 года - в Польше, с 2020 года - в Румынии.
У нас вы получите:
— Быстрое влияние на бизнес-результат – нет бюрократии
— Облачные технологии
— Степень свободы – сейчас в этом направлении нет жесткого бэклога
Команда: CDO, DE (4), DWH (4), BI (3), DS Риски (3), DS Маркетинг (2), MLOPS (1)
Фокус позиции: разработка e2e data-сервисов на основе ML моделей с целью максимизации LTV клиента: кросс-продажи, борьба с оттоком. Управление и построение команды ds.
Планируем развивать модели для маркетинга с 0, поэтому нужен играющий тренер.
Вилка ЗП: оклад 350-420К руб на руки по ТК РФ + полугодовая премия + ДМС + хорошее железо (MacBook Pro или PC Dell) + оплата конференций или курсов + доброжелательная коммуникация в команде + индексация ЗП;
Локация: гибрид в офисе или удаленка; г. Москва, м. Тульская, Варшавское шоссе, 9с1Б, БЦ “Даниловская Мануфактура“;
Детальное описание
https://mokka.ru/ — online-сервис оплаты частями. На рынке РФ сервис работает с 2012 года, с 2018 года - в Польше, с 2020 года - в Румынии.
У нас вы получите:
— Быстрое влияние на бизнес-результат – нет бюрократии
— Облачные технологии
— Степень свободы – сейчас в этом направлении нет жесткого бэклога
Команда: CDO, DE (4), DWH (4), BI (3), DS Риски (3), DS Маркетинг (2), MLOPS (1)
Фокус позиции: разработка e2e data-сервисов на основе ML моделей с целью максимизации LTV клиента: кросс-продажи, борьба с оттоком. Управление и построение команды ds.
Планируем развивать модели для маркетинга с 0, поэтому нужен играющий тренер.
Вилка ЗП: оклад 350-420К руб на руки по ТК РФ + полугодовая премия + ДМС + хорошее железо (MacBook Pro или PC Dell) + оплата конференций или курсов + доброжелательная коммуникация в команде + индексация ЗП;
Локация: гибрид в офисе или удаленка; г. Москва, м. Тульская, Варшавское шоссе, 9с1Б, БЦ “Даниловская Мануфактура“;
Детальное описание