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
Требования:
— опыт работы от 2 лет в области анализа данных и машинного обучения
— вы знаете, как работают ML-алгоритмы и не будете тратить время на эксперименты с заведомо плохими решениями
— понимаете, когда нужно остановиться и использовать вместо ML более простые и быстрые подходы
— у вас продвинутые знания Python, в т.ч. основных ml-библиотек
— умеете делать препроцессинг данных на SQL или PySpark
— умеете работать с git
— есть базовые навыки работы в Linux/Unix
Будет плюсом:
— знаете минимум один из классических языков C, Java, Scala, C/C++/C# и есть опыт программирования в прошлом
— есть опыт вывода ml-решений в продакшн
Стек:
— работаем с данными на классическом hadoop-стеке (Spark, Hive)
— разрабатываем на python3: R&D делаем в Jupyter, продуктивизируем в PyCharm
— обучаем модели на отдельных мощных машинах с видеокартами Tesla V100
— используем собственные разработки для скоринга больших данных и MLFlow для экспериментов
— храним код в gitlab, CI/CD в Jenkins, процессы запускаем в Airflow
Дополнительные Условия:
каждый месяц - аванс и зарплата, дважды в год - премия. ДМС + стоматология, корпоративная связь, специальные предложения от партнеров и друзей МТС, отпуск 31 день в год. Выдаем 16” MacBook Pro или Dell на выбор.
Обучение:
— Локальные и международные конференции, митапы.
— Корпоративный университет МТС и масштабная виртуальная библиотека.
— А ещё мы регулярно обмениваемся опытом на совместных синках с лидами экспертизы
Какой график? Гибкое начало рабочего дня в промежутке с 8 до 11. Есть возможность работать несколько дней вне офиса по договоренности с командой.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://job.mts.ru/vacancy/8027
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
Требования:
— опыт работы от 2 лет в области анализа данных и машинного обучения
— вы знаете, как работают ML-алгоритмы и не будете тратить время на эксперименты с заведомо плохими решениями
— понимаете, когда нужно остановиться и использовать вместо ML более простые и быстрые подходы
— у вас продвинутые знания Python, в т.ч. основных ml-библиотек
— умеете делать препроцессинг данных на SQL или PySpark
— умеете работать с git
— есть базовые навыки работы в Linux/Unix
Будет плюсом:
— знаете минимум один из классических языков C, Java, Scala, C/C++/C# и есть опыт программирования в прошлом
— есть опыт вывода ml-решений в продакшн
Стек:
— работаем с данными на классическом hadoop-стеке (Spark, Hive)
— разрабатываем на python3: R&D делаем в Jupyter, продуктивизируем в PyCharm
— обучаем модели на отдельных мощных машинах с видеокартами Tesla V100
— используем собственные разработки для скоринга больших данных и MLFlow для экспериментов
— храним код в gitlab, CI/CD в Jenkins, процессы запускаем в Airflow
Дополнительные Условия:
каждый месяц - аванс и зарплата, дважды в год - премия. ДМС + стоматология, корпоративная связь, специальные предложения от партнеров и друзей МТС, отпуск 31 день в год. Выдаем 16” MacBook Pro или Dell на выбор.
Обучение:
— Локальные и международные конференции, митапы.
— Корпоративный университет МТС и масштабная виртуальная библиотека.
— А ещё мы регулярно обмениваемся опытом на совместных синках с лидами экспертизы
Какой график? Гибкое начало рабочего дня в промежутке с 8 до 11. Есть возможность работать несколько дней вне офиса по договоренности с командой.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://job.mts.ru/vacancy/8027
👍2
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.
Требования:
— Техническое образование (можно неполное высшее)
— Опыт работы в аналитике/ data science от 1 года
— Знание Теории вероятности, Мат. анализа и линейной алгебры, достаточного для чтения научных статей и проведения экспериментов
— Умение проверять статистические гипотезы, знание основных критериев
— Знание и понимание основных метрик и принципов оценки качества моделей и получаемого с их помощью результата, способов валидации моделей
— Уверенное знание python (+ классический набор библиотек для анализа данных/ машинного обучения: scikit-learn, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn
— Опыт обучения моделей градиентного бустинга, использования одной из библиотек (Catboost, LightGBM, XGBoost)
— Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя
— Умение работать с Git
Плюсом будет:
— Опыт продуктивизации моделей, поддержки ML-решений
— Опыт fullstack / backend разработки на phyton
— Навыки работы с Linux, Bash
— Опыт работы с нереляционными БД
— Опыт работы с docker, kunernetes, jenkins, airflow, kafka, prometeus, grafana kuBernetes
— Опыт использования Pytorch / Tensorflow
— Опыт написания ETL / построения витрин
— Успешное участие в соревнованиях по машинному обучению
Дополнительные условия:
— Работу в международной компании с сильной инженерной культурой;
— Денежную компенсацию: оклад, ежемесячный и квартальный бонусы;
— Компенсацию профессионального обучения (курсы, конференции и тд);
— Компенсацию изучения иностранного языка (английский, французский);
— Возможность получить акции ADEO Group;
— Полис ДМС (включая стоматологию), страхование жизни и здоровья;
— Компенсацию питания (столовая, кафе, яндекс.еда);
— Участие в конференциях и во внутренних, и внешних митапах;
— Компенсацию мобильной связи - телефон + SIM-карта;
— Гибридный график либо полная удалёнка.
Стек:
Catboost, LightGBM, TensorFlow, OpenCV, DVC, MLFlow
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51421868
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.
Требования:
— Техническое образование (можно неполное высшее)
— Опыт работы в аналитике/ data science от 1 года
— Знание Теории вероятности, Мат. анализа и линейной алгебры, достаточного для чтения научных статей и проведения экспериментов
— Умение проверять статистические гипотезы, знание основных критериев
— Знание и понимание основных метрик и принципов оценки качества моделей и получаемого с их помощью результата, способов валидации моделей
— Уверенное знание python (+ классический набор библиотек для анализа данных/ машинного обучения: scikit-learn, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn
— Опыт обучения моделей градиентного бустинга, использования одной из библиотек (Catboost, LightGBM, XGBoost)
— Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя
— Умение работать с Git
Плюсом будет:
— Опыт продуктивизации моделей, поддержки ML-решений
— Опыт fullstack / backend разработки на phyton
— Навыки работы с Linux, Bash
— Опыт работы с нереляционными БД
— Опыт работы с docker, kunernetes, jenkins, airflow, kafka, prometeus, grafana kuBernetes
— Опыт использования Pytorch / Tensorflow
— Опыт написания ETL / построения витрин
— Успешное участие в соревнованиях по машинному обучению
Дополнительные условия:
— Работу в международной компании с сильной инженерной культурой;
— Денежную компенсацию: оклад, ежемесячный и квартальный бонусы;
— Компенсацию профессионального обучения (курсы, конференции и тд);
— Компенсацию изучения иностранного языка (английский, французский);
— Возможность получить акции ADEO Group;
— Полис ДМС (включая стоматологию), страхование жизни и здоровья;
— Компенсацию питания (столовая, кафе, яндекс.еда);
— Участие в конференциях и во внутренних, и внешних митапах;
— Компенсацию мобильной связи - телефон + SIM-карта;
— Гибридный график либо полная удалёнка.
Стек:
Catboost, LightGBM, TensorFlow, OpenCV, DVC, MLFlow
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51421868
👍2
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.
Требования:
— Уверенное владение Python, SQL;
— Уверенное знание основных классических алгоритмов ML (linear models, random forest, gradient boosting)
— Корректное применение метрик оценки моделей;
— Опыт использования библиотек pandas, numpy, sklearn, catboost/lightgbm/xgboost;
— Знание мат. статистики;
Будет плюсом:
— Опыт решения задач ценообразования с помощью ML и uplift моделирования;
— Опыт работы с большими данными (Hadoop, Hive, Spark);
— Опыт работы в PyTorch, применение нейросетевых подходов в задачах с табличными данными;
— Умение работать c ОС Linux, Git.
Задачи:
— Анализ доступных данных на применимость для построения модели для конкретной бизнес-задачи;
— Разработка моделей лучше определенного NoML бенчмарка, приносящих пользу бизнесу;
— Демонстрация бизнес-заказчикам полученных результатов;
— Подготовка моделей для автоматизации;
— Работа с общим git-репозиторием.
Дополнительные условия:
— Расширенный соц. пакет (ДМС, страхование жизни), бесплатный тренажерный зал;
— Скидки от участников и партнеров Экосистемы, льготные условия по ипотеке и кредитам Сбера;
— MacBook Pro;
— Обучение на внутренних и внешних курсах, безлимитный доступ к Coursera.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
vmipetrova@sberbank.ru, Валерия
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.
Требования:
— Уверенное владение Python, SQL;
— Уверенное знание основных классических алгоритмов ML (linear models, random forest, gradient boosting)
— Корректное применение метрик оценки моделей;
— Опыт использования библиотек pandas, numpy, sklearn, catboost/lightgbm/xgboost;
— Знание мат. статистики;
Будет плюсом:
— Опыт решения задач ценообразования с помощью ML и uplift моделирования;
— Опыт работы с большими данными (Hadoop, Hive, Spark);
— Опыт работы в PyTorch, применение нейросетевых подходов в задачах с табличными данными;
— Умение работать c ОС Linux, Git.
Задачи:
— Анализ доступных данных на применимость для построения модели для конкретной бизнес-задачи;
— Разработка моделей лучше определенного NoML бенчмарка, приносящих пользу бизнесу;
— Демонстрация бизнес-заказчикам полученных результатов;
— Подготовка моделей для автоматизации;
— Работа с общим git-репозиторием.
Дополнительные условия:
— Расширенный соц. пакет (ДМС, страхование жизни), бесплатный тренажерный зал;
— Скидки от участников и партнеров Экосистемы, льготные условия по ипотеке и кредитам Сбера;
— MacBook Pro;
— Обучение на внутренних и внешних курсах, безлимитный доступ к Coursera.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
vmipetrova@sberbank.ru, Валерия
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
Требования:
• Опыт работы в сфере разработки ПО – от 3 лет
• Уверенные знания Scala, в том числе многопоточного программирования и концепции ФП (функционального программирования)
• Уверенные знания и опыт работы от года со стеком Hadoop: HDFS, Yarn, Hive, Spark, HBase
• Опыт разработки ETL процессов с использованием стека Hadoop
• Навыки работы с реляционными БД (PortgreSQL)
• Знание систем контроля версий (Git)
• Опыт работы в командной строке Linux
Будет плюсом:
• Опыт работы с Docker и Kubernetes/OpenShift
• Навыки работы с ClickHouse
• Знания и опыт использования Apache Kafka
Дополнительные условия:
• ЗП вилка 150-300 (обсуждается индивидуально)
• Профессиональное обучение, семинары, тренинги, конференции;
• Годовые премии;
• ДМС с первого дня, сниженные ставки по кредитованию, субсидия по ипотеке 4% от рыночной ставки, программы лояльности для сотрудников;
• Самые инновационные, амбициозные проекты и задачи;
• Место работы – г. Москва, Кутузовский пр-т, 32
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
voshalamaeva@sberbank.ru или @shalamaeva
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
Требования:
• Опыт работы в сфере разработки ПО – от 3 лет
• Уверенные знания Scala, в том числе многопоточного программирования и концепции ФП (функционального программирования)
• Уверенные знания и опыт работы от года со стеком Hadoop: HDFS, Yarn, Hive, Spark, HBase
• Опыт разработки ETL процессов с использованием стека Hadoop
• Навыки работы с реляционными БД (PortgreSQL)
• Знание систем контроля версий (Git)
• Опыт работы в командной строке Linux
Будет плюсом:
• Опыт работы с Docker и Kubernetes/OpenShift
• Навыки работы с ClickHouse
• Знания и опыт использования Apache Kafka
Дополнительные условия:
• ЗП вилка 150-300 (обсуждается индивидуально)
• Профессиональное обучение, семинары, тренинги, конференции;
• Годовые премии;
• ДМС с первого дня, сниженные ставки по кредитованию, субсидия по ипотеке 4% от рыночной ставки, программы лояльности для сотрудников;
• Самые инновационные, амбициозные проекты и задачи;
• Место работы – г. Москва, Кутузовский пр-т, 32
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
voshalamaeva@sberbank.ru или @shalamaeva
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.
Требования:
— Иметь практический опыт выстраивания краудсорсинговых процессов на технологической платформе с привлечением/управлением дистанционными группами исполнителей;
— Владеть инструментами бизнес планирования, расчета фин.модели, PL продукта, юнит экономики, аналитики в области экономики продукта, тарификации, бюджетирования;
— Уметь оптимизировать процесс, делать редизайн процесса с целью снижения стоимости функции;
— Владеть принципами продуктового управления;
— Иметь опыт проектного/продуктового управления в сфере внедрения платформ, машинного обучения, создание AI-цикла продуктов.
Дополнительные условия:
— Скидки на продукты Сбера;
— Возможность выбирать карьерный путь внутри компании;
— Команду профессионалов, готовых поддержать инициативы;
— Создание продукта для многомиллионной аудитории пользователей;
— Регулярное корпоративное профильное обучение.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51989633
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.
Требования:
— Иметь практический опыт выстраивания краудсорсинговых процессов на технологической платформе с привлечением/управлением дистанционными группами исполнителей;
— Владеть инструментами бизнес планирования, расчета фин.модели, PL продукта, юнит экономики, аналитики в области экономики продукта, тарификации, бюджетирования;
— Уметь оптимизировать процесс, делать редизайн процесса с целью снижения стоимости функции;
— Владеть принципами продуктового управления;
— Иметь опыт проектного/продуктового управления в сфере внедрения платформ, машинного обучения, создание AI-цикла продуктов.
Дополнительные условия:
— Скидки на продукты Сбера;
— Возможность выбирать карьерный путь внутри компании;
— Команду профессионалов, готовых поддержать инициативы;
— Создание продукта для многомиллионной аудитории пользователей;
— Регулярное корпоративное профильное обучение.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/51989633
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
Требования:
— От 1 года работы в качестве Data Engineer/Data Analyst/ETL Developer
— Знание SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация производительности),
— Опыт работы с большими объемами данных с использованием стека технологий Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala)
— Знание основных понятий и концепций из области Data Warehousing. Желателен опыт разработки витрин данных.
— Хорошее знание Java, знание Python/Scala являются преимуществом
Также, мы особенно ценим Soft-качества: самостоятельность, честность, ответственность, уважение к себе и другим
Стек:
— Hadoop(Hive/Impala/Oozie)
— Apache Spark
— Java
— Kafka
Дополнительные условия:
— ДМС, фитнес
— Возможность посещения конференций, обучения, тренингов и сертификации за счет компании (в т.ч. английский язык)
— Программа льготного кредитования в Сбербанке
— Дисконт-программы от компаний партнеров
— Комфортный офис «Sbergile Home» с просторными опенспейсами, лаунж-зонами, кафе, рестораном, оборудованными кухнями, бильярдом, а так же Sony Playstation
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
Присылать резюме и обращаться по всем вопросам можно в личку @hr_tatyana и на почту TAZolotova@sberbank.ru
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
Требования:
— От 1 года работы в качестве Data Engineer/Data Analyst/ETL Developer
— Знание SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация производительности),
— Опыт работы с большими объемами данных с использованием стека технологий Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala)
— Знание основных понятий и концепций из области Data Warehousing. Желателен опыт разработки витрин данных.
— Хорошее знание Java, знание Python/Scala являются преимуществом
Также, мы особенно ценим Soft-качества: самостоятельность, честность, ответственность, уважение к себе и другим
Стек:
— Hadoop(Hive/Impala/Oozie)
— Apache Spark
— Java
— Kafka
Дополнительные условия:
— ДМС, фитнес
— Возможность посещения конференций, обучения, тренингов и сертификации за счет компании (в т.ч. английский язык)
— Программа льготного кредитования в Сбербанке
— Дисконт-программы от компаний партнеров
— Комфортный офис «Sbergile Home» с просторными опенспейсами, лаунж-зонами, кафе, рестораном, оборудованными кухнями, бильярдом, а так же Sony Playstation
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
Присылать резюме и обращаться по всем вопросам можно в личку @hr_tatyana и на почту TAZolotova@sberbank.ru
Директор (Data scientist) Управления модельных рисков и валидации - ВТБ
Задачи:
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.
Требования:
— высшее образование (физико- математическое, техническое);
— опыт работы в сфере анализа данных от 2-х лет;
— знание статистики и методов математического моделирования;
— владение специализированными средствами обработки и анализа данных;
— владение специализированными средствами обработки и анализа данных (Python, SQL);
— понимание основ экономики и финансов.
Дополнительные условия:
— трудоустройство согласно Законодательству;
— конкурентная заработная плата;
— профессиональное обучение и развитие;
— добровольное медицинское страхование, льготные условия кредитования;
— корпоративная пенсионная программа, материальная помощь;
— спортивная жизнь и корпоративные мероприятия;
— возможность построить карьеру в ведущем банке России.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/52178650
Задачи:
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.
Требования:
— высшее образование (физико- математическое, техническое);
— опыт работы в сфере анализа данных от 2-х лет;
— знание статистики и методов математического моделирования;
— владение специализированными средствами обработки и анализа данных;
— владение специализированными средствами обработки и анализа данных (Python, SQL);
— понимание основ экономики и финансов.
Дополнительные условия:
— трудоустройство согласно Законодательству;
— конкурентная заработная плата;
— профессиональное обучение и развитие;
— добровольное медицинское страхование, льготные условия кредитования;
— корпоративная пенсионная программа, материальная помощь;
— спортивная жизнь и корпоративные мероприятия;
— возможность построить карьеру в ведущем банке России.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/52178650
Sberloga Jobs Full
Директор (Data scientist) Управления модельных рисков и валидации - ВТБ Задачи: Валидация моделей и оценка модельного риска с целью снижения вероятности реализации модельного риска и уменьшения возможных последствий в случае его реализации. В том числе: —…
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;
Требования:
- Глубокие знания современных подходов к NLP задачам; Знание классических алгоритмов машинного обучения;
- Базовые знания Computer Science (алгоритмы и структуры данных);
- Понимание областей применимости разных алгоритмов, метрик качества и математики за ними;
- Опыт разработки на Python с ML-стеком (Numpy, Pandas, Sklearn, PyTorch или TF);
- Опыт работы с базами данных и git;
- Высшее математическое/техническое образование;
- Обучаемость и стремление находить решения самостоятельно;
- Организованность и самостоятельность в планировании и решении задач;
Будет плюсом:
- Опыт в Speech Recognition;
- Опыт решения NLP задач в области Customer Support;
Дополнительные условия:
- Скидки на продукты Сбера;
- Возможность выбирать карьерный путь внутри компании;
- Команду профессионалов, готовых поддержать инициативы;
- Создание продукта для многомиллионной аудитории пользователей;
- Регулярное корпоративное профильное обучение
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
Мария Вайнберг, HR BP, https://news.1rj.ru/str/mvwine
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;
Требования:
- Глубокие знания современных подходов к NLP задачам; Знание классических алгоритмов машинного обучения;
- Базовые знания Computer Science (алгоритмы и структуры данных);
- Понимание областей применимости разных алгоритмов, метрик качества и математики за ними;
- Опыт разработки на Python с ML-стеком (Numpy, Pandas, Sklearn, PyTorch или TF);
- Опыт работы с базами данных и git;
- Высшее математическое/техническое образование;
- Обучаемость и стремление находить решения самостоятельно;
- Организованность и самостоятельность в планировании и решении задач;
Будет плюсом:
- Опыт в Speech Recognition;
- Опыт решения NLP задач в области Customer Support;
Дополнительные условия:
- Скидки на продукты Сбера;
- Возможность выбирать карьерный путь внутри компании;
- Команду профессионалов, готовых поддержать инициативы;
- Создание продукта для многомиллионной аудитории пользователей;
- Регулярное корпоративное профильное обучение
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
Мария Вайнберг, HR BP, https://news.1rj.ru/str/mvwine
Руководитель направления по исследованию данных
Команда «ИСУ Президента» совместно с кластером офиса CDS Блока «Стратегия и развитие» 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.
Требования:
— образование в техническом ВУЗе в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики. Наиболее приоритетны: ВШЭ, МГУ, МИФИ;
— опыт в разработке NLP моделей и рекомендательных систем, понимание основных подходов реализации решения данных задач;
— понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM);
— умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов;
— высокий уровень владения ядром Python и SQL;
— свободное владение базовыми библиотеками на Python, в том числе: pandas, numpy, matplotlib, seaborn;
— знание фреймворков/библиотек/алгоритмов машинного обучения (Scikit-learn, Pytorch, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, Keras);
— опыт работы с NLP библиотеками: transformers, pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy;
— опыт разработки, обучения и внедрения моделей;
— опыт работы с pip, venv и самостоятельной установкой пакетов;
— технический английский (статьи, документация)
Будет плюсом:
— свои проекты на Github;
— умение работы со стеком Confluence, Jira;
— медали на Kaggle;
— готовность брать на себя менеджерские задачи и коммуникацию;
— опыт руководства отделом или группой аналитики / Data Science.
Дополнительные условия:
— Понимающую команду, которую выслушать и поддержать ваши инициативы;
— Хорошее железо и прекрасный современный ИТ офис (с подземной парковкой и фитнес центром);
— Возможность участия в конференциях, а также обучение за счёт компании;
— ДМС, социальные гарантии, корпоративные мероприятия;
— Возможность профильного обучения за счет компании;
— Льготные условия по ипотеке и кредитам Сбера.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/52263313
Команда «ИСУ Президента» совместно с кластером офиса CDS Блока «Стратегия и развитие» 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.
Требования:
— образование в техническом ВУЗе в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики. Наиболее приоритетны: ВШЭ, МГУ, МИФИ;
— опыт в разработке NLP моделей и рекомендательных систем, понимание основных подходов реализации решения данных задач;
— понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM);
— умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов;
— высокий уровень владения ядром Python и SQL;
— свободное владение базовыми библиотеками на Python, в том числе: pandas, numpy, matplotlib, seaborn;
— знание фреймворков/библиотек/алгоритмов машинного обучения (Scikit-learn, Pytorch, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, Keras);
— опыт работы с NLP библиотеками: transformers, pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy;
— опыт разработки, обучения и внедрения моделей;
— опыт работы с pip, venv и самостоятельной установкой пакетов;
— технический английский (статьи, документация)
Будет плюсом:
— свои проекты на Github;
— умение работы со стеком Confluence, Jira;
— медали на Kaggle;
— готовность брать на себя менеджерские задачи и коммуникацию;
— опыт руководства отделом или группой аналитики / Data Science.
Дополнительные условия:
— Понимающую команду, которую выслушать и поддержать ваши инициативы;
— Хорошее железо и прекрасный современный ИТ офис (с подземной парковкой и фитнес центром);
— Возможность участия в конференциях, а также обучение за счёт компании;
— ДМС, социальные гарантии, корпоративные мероприятия;
— Возможность профильного обучения за счет компании;
— Льготные условия по ипотеке и кредитам Сбера.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
https://hh.ru/vacancy/52263313
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: hr@londongates.org 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: hr@londongates.org или @JeniaBlanko
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)
Требования:
- Опыт в роли DS 5+ лет
- Знать и уметь основные алгоритмы и подходы классического ML
- Опыт работы и глубокое понимание в области NLP
- Уметь общаться с бизнесом и переводить задачи из продуктовых в ML
- Опыт внедрение моделей в прод
- Python / torch / keras / tf / git и вотэтовсё
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
По всем вопросам касательно позиции можно смело писать мне @mtyoleg
Резюме отправляйте Кире на почту mailto:kalekseeva@sberhealth.ru или @kikavoka
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)
Требования:
- Опыт в роли DS 5+ лет
- Знать и уметь основные алгоритмы и подходы классического ML
- Опыт работы и глубокое понимание в области NLP
- Уметь общаться с бизнесом и переводить задачи из продуктовых в ML
- Опыт внедрение моделей в прод
- Python / torch / keras / tf / git и вотэтовсё
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
По всем вопросам касательно позиции можно смело писать мне @mtyoleg
Резюме отправляйте Кире на почту mailto:kalekseeva@sberhealth.ru или @kikavoka
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“;
Стек:
— CloudNative: поставщик YandexCloud для соблюдения GDPR и ФЗ-152
— D-people LAB: Python, PostGre/MSSQL;
— Offline оркестратор: Airflow, Online оркестратор: kuber/comunda + MongoDB;
— DataLake: S3
— ETL/Streaming: NIFI/Kafka
— Deployment: gitlab CI/CD;
— Jira, Confluence, Slack;
Задачи:
— Формирование бэклога;
— Проведение церемоний Agile (работаем по Scrum);
— Управление и развитие команды Data Science до 3 сотрудников;
— Разработка e2e data-сервисов на основе ML моделей с целью максимизации LTV клиента: кросс-продажи, борьба с оттоком, индивидуальные кривые эластичности;
— Разработка рекомендательных систем для персонализации интерфейсов: мобильное приложение и сайт;
— Курирование процесса DevOps в смежных командах для операционализации дата-сервисов;
— Разработка прототипа features store и курирование его реализации командами DWH/DMP;
— Регулярная проверка новых источников данных для задач максимизации LTV
— Подготовка презентаций для бизнес-пользователей.
Требования:
— Понимание принципов работы CRM, жизненного цикла клиента, канальных ограничений, LTV клиента;
— Понимание жизненного цикла моделей: от бизнес-задачи до мониторинга качества и retraining;
— Промышленное использование ML алгоритмов для задач повышения конверсии персональных предложений: повышение среднего чека/уровня конверсии, противодействие «churn»;
— Опыт разработки NBA оптимизатора;
— Опыт разработки контентных рекомендаций: collaborative filtering, als, factorization machines. Embedding clustering и DPP алгоритмы
— Знание SQL на хорошем уровне. Оконные функции, иерархические запросы;
— Linux. Знание основных команд, умение писать bash скрипты. Умение работать с pipe;
— Опыт работы с git;
— Хорошее знание Python;
— Уметь remote-development;
— Знать стандартный набор DS: numpy, pandas, sklearn;
— Знакомство с pytorch / tensorflow;
— Опыт работы с Pyspark.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
s.gurozhapova@revo.ru
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“;
Стек:
— CloudNative: поставщик YandexCloud для соблюдения GDPR и ФЗ-152
— D-people LAB: Python, PostGre/MSSQL;
— Offline оркестратор: Airflow, Online оркестратор: kuber/comunda + MongoDB;
— DataLake: S3
— ETL/Streaming: NIFI/Kafka
— Deployment: gitlab CI/CD;
— Jira, Confluence, Slack;
Задачи:
— Формирование бэклога;
— Проведение церемоний Agile (работаем по Scrum);
— Управление и развитие команды Data Science до 3 сотрудников;
— Разработка e2e data-сервисов на основе ML моделей с целью максимизации LTV клиента: кросс-продажи, борьба с оттоком, индивидуальные кривые эластичности;
— Разработка рекомендательных систем для персонализации интерфейсов: мобильное приложение и сайт;
— Курирование процесса DevOps в смежных командах для операционализации дата-сервисов;
— Разработка прототипа features store и курирование его реализации командами DWH/DMP;
— Регулярная проверка новых источников данных для задач максимизации LTV
— Подготовка презентаций для бизнес-пользователей.
Требования:
— Понимание принципов работы CRM, жизненного цикла клиента, канальных ограничений, LTV клиента;
— Понимание жизненного цикла моделей: от бизнес-задачи до мониторинга качества и retraining;
— Промышленное использование ML алгоритмов для задач повышения конверсии персональных предложений: повышение среднего чека/уровня конверсии, противодействие «churn»;
— Опыт разработки NBA оптимизатора;
— Опыт разработки контентных рекомендаций: collaborative filtering, als, factorization machines. Embedding clustering и DPP алгоритмы
— Знание SQL на хорошем уровне. Оконные функции, иерархические запросы;
— Linux. Знание основных команд, умение писать bash скрипты. Умение работать с pipe;
— Опыт работы с git;
— Хорошее знание Python;
— Уметь remote-development;
— Знать стандартный набор DS: numpy, pandas, sklearn;
— Знакомство с pytorch / tensorflow;
— Опыт работы с Pyspark.
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
s.gurozhapova@revo.ru
👍1
Есть вакансии в Центре постгеномных технологий для опытных биоинформатиков и биоаналитиков. Для биомедицинских научно-исследовательских проектов.
Москва
Зарплата оговаривается(зависит от рабочей недели, опыта работы, знаний)
Основные задачи:
— работа с данными NGS: разработка пайпланов для анализа NGS данных;
— филогенетический анализ баз данных ;
— статистический анализ биологических данных;
— разработка и оптимизация баз данных.
Для выполнения задач нужно:
— знание Python, SQL, знание основ генетики, методов стат.анализа, филогенетического анализа.
Кому интересно, пишите в @katish, на почту: hr1@cspmz.ru, звоните
Москва
Зарплата оговаривается(зависит от рабочей недели, опыта работы, знаний)
Основные задачи:
— работа с данными NGS: разработка пайпланов для анализа NGS данных;
— филогенетический анализ баз данных ;
— статистический анализ биологических данных;
— разработка и оптимизация баз данных.
Для выполнения задач нужно:
— знание Python, SQL, знание основ генетики, методов стат.анализа, филогенетического анализа.
Кому интересно, пишите в @katish, на почту: hr1@cspmz.ru, звоните
👍1
Вакансия: Software Developer - Maintenance
Компания: Tradepath Capital
Локация: Permanent Work From Home
Salary: 3500-4500 Euros / Depend upon experience & skills
Experience: 3 To 5 yrs
Education: Bachelor’s Degree in IT/ Computer Science or equivalent.
Required Skills:
- Deep understanding of C# (.Net 5/6) as a language, its .NET's sdks & OOP
- Deep understanding of
- Modern .Net front + back GUI architectures for C# WPF
- Designing modern XAML components/ windows for .Net ⅚ with / without Dev express
- Oop dependency injection using Ninject
- Charting / plotting using Scichart
- Deep understanding of Threadpool, Task (async / await) patterns with a very high degree of parallelism while supporting threadsafe nonlocked access to the GUI thread
- Deep understanding of socket networking and low level unsafe code (Pointers, structs and unmanaged code in C#)
- Ability to plan and code performant algorithms involving arithmetic and statistical math of (financial) timeseries.
- good command of the English language
Role & Responsibilities:
- Run performance and maintenance using .Net & profilling
About Tradepath Capital:
Tradepath Capital is an extension of our single family office with an intuitional philosophy across a family of affiliates of companies. Third eye incorporation is an exclusive trade partner of path capital. We specialize in automated trading system, algorithmic trading strategies and quantitative analysis.
For more details:https://tradepathcapital.com
Kindly share CV on hrcontact.tradepathcapital@gmail.com
Компания: Tradepath Capital
Локация: Permanent Work From Home
Salary: 3500-4500 Euros / Depend upon experience & skills
Experience: 3 To 5 yrs
Education: Bachelor’s Degree in IT/ Computer Science or equivalent.
Required Skills:
- Deep understanding of C# (.Net 5/6) as a language, its .NET's sdks & OOP
- Deep understanding of
- Modern .Net front + back GUI architectures for C# WPF
- Designing modern XAML components/ windows for .Net ⅚ with / without Dev express
- Oop dependency injection using Ninject
- Charting / plotting using Scichart
- Deep understanding of Threadpool, Task (async / await) patterns with a very high degree of parallelism while supporting threadsafe nonlocked access to the GUI thread
- Deep understanding of socket networking and low level unsafe code (Pointers, structs and unmanaged code in C#)
- Ability to plan and code performant algorithms involving arithmetic and statistical math of (financial) timeseries.
- good command of the English language
Role & Responsibilities:
- Run performance and maintenance using .Net & profilling
About Tradepath Capital:
Tradepath Capital is an extension of our single family office with an intuitional philosophy across a family of affiliates of companies. Third eye incorporation is an exclusive trade partner of path capital. We specialize in automated trading system, algorithmic trading strategies and quantitative analysis.
For more details:https://tradepathcapital.com
Kindly share CV on hrcontact.tradepathcapital@gmail.com
Вакансия: GUI Software Developer
Компания: Tradepath Capital
Локация: Permanent Work From Home
Salary: 3500-4500 Euros / Depend upon experience & skills
Experience: 3 To 5 yrs
Education: Bachelor’s Degree in IT/ Computer Science or equivalent.
Required Skills:
- Deep understanding of C# (.Net 5/6) as a language, its .NET's sdks & OOP
- Deep understanding of
- Modern .Net front + back GUI architectures for C# WPF
- Designing modern XAML components/ windows for .Net ⅚ with / without Dev express
- Oop dependency injection using Ninject
- Charting / plotting using Scichart
- Deep understanding of Threadpool, Task (async / await) patterns with a very high degree of parallelism while supporting threadsafe nonlocked access to the GUI thread
- Deep understanding of socket networking and low level unsafe code (Pointers, structs and unmanaged code in C#)
- Ability to plan and code performant algorithms involving arithmetic and statistical math of (financial) timeseries.
- good command of the English language
Role & Responsibilities:
- Perform Live Bug fixes on th system
- Regular System maintenance
- Run Trading System App as Console
About Tradepath Capital:
Tradepath Capital is an extension of our single family office with an intuitional philosophy across a family of affiliates of companies. Third eye incorporation is an exclusive trade partner of path capital. We specialize in automated trading system, algorithmic trading strategies and quantitative analysis.
For more details:https://tradepathcapital.com
Kindly share CV on hrcontact.tradepathcapital@gmail.com
Компания: Tradepath Capital
Локация: Permanent Work From Home
Salary: 3500-4500 Euros / Depend upon experience & skills
Experience: 3 To 5 yrs
Education: Bachelor’s Degree in IT/ Computer Science or equivalent.
Required Skills:
- Deep understanding of C# (.Net 5/6) as a language, its .NET's sdks & OOP
- Deep understanding of
- Modern .Net front + back GUI architectures for C# WPF
- Designing modern XAML components/ windows for .Net ⅚ with / without Dev express
- Oop dependency injection using Ninject
- Charting / plotting using Scichart
- Deep understanding of Threadpool, Task (async / await) patterns with a very high degree of parallelism while supporting threadsafe nonlocked access to the GUI thread
- Deep understanding of socket networking and low level unsafe code (Pointers, structs and unmanaged code in C#)
- Ability to plan and code performant algorithms involving arithmetic and statistical math of (financial) timeseries.
- good command of the English language
Role & Responsibilities:
- Perform Live Bug fixes on th system
- Regular System maintenance
- Run Trading System App as Console
About Tradepath Capital:
Tradepath Capital is an extension of our single family office with an intuitional philosophy across a family of affiliates of companies. Third eye incorporation is an exclusive trade partner of path capital. We specialize in automated trading system, algorithmic trading strategies and quantitative analysis.
For more details:https://tradepathcapital.com
Kindly share CV on hrcontact.tradepathcapital@gmail.com
Вакансия: Senior Backend Developer
Компания: Tradepath Capital
Локация: Permanent Work From Home
Salary: 3500-4500 Euros / Depend upon experience & skills
Experience: 3 To 5 yrs
Education: Bachelor’s Degree in IT/ Computer Science or equivalent.
Project Name: Data Service
Required Skills:
- Deep understanding of C# (.Net 5/6) as a language, its .NET's sdks & OOP
- Deep understanding of
- Modern .Net front + back GUI architectures for C# WPF
- Designing modern XAML components/ windows for .Net ⅚ with / without Dev express
- Oop dependency injection using Ninject
- Charting / plotting using Scichart
- Deep understanding of Threadpool, Task (async / await) patterns with a very high degree of parallelism while supporting threadsafe nonlocked access to the GUI thread
- Deep understanding of socket networking and low level unsafe code (Pointers, structs and unmanaged code in C#)
- Ability to plan and code performant algorithms involving arithmetic and statistical math of (financial) timeseries.
- good command of the English language
Role & Responsibilities:
- Establish Full Reconnection
- Pulling day data in memory
- Replace NetMQ with Raw TCP
- Implement data subscriber and Publisher.
About Tradepath Capital:
Tradepath Capital is an extension of our single family office with an intuitional philosophy across a family of affiliates of companies. Third eye incorporation is an exclusive trade partner of path capital. We specialize in automated trading system, algorithmic trading strategies and quantitative analysis.
For more details:https://tradepathcapital.com
Kindly share CV on hrcontact.tradepathcapital@gmail.com
Компания: Tradepath Capital
Локация: Permanent Work From Home
Salary: 3500-4500 Euros / Depend upon experience & skills
Experience: 3 To 5 yrs
Education: Bachelor’s Degree in IT/ Computer Science or equivalent.
Project Name: Data Service
Required Skills:
- Deep understanding of C# (.Net 5/6) as a language, its .NET's sdks & OOP
- Deep understanding of
- Modern .Net front + back GUI architectures for C# WPF
- Designing modern XAML components/ windows for .Net ⅚ with / without Dev express
- Oop dependency injection using Ninject
- Charting / plotting using Scichart
- Deep understanding of Threadpool, Task (async / await) patterns with a very high degree of parallelism while supporting threadsafe nonlocked access to the GUI thread
- Deep understanding of socket networking and low level unsafe code (Pointers, structs and unmanaged code in C#)
- Ability to plan and code performant algorithms involving arithmetic and statistical math of (financial) timeseries.
- good command of the English language
Role & Responsibilities:
- Establish Full Reconnection
- Pulling day data in memory
- Replace NetMQ with Raw TCP
- Implement data subscriber and Publisher.
About Tradepath Capital:
Tradepath Capital is an extension of our single family office with an intuitional philosophy across a family of affiliates of companies. Third eye incorporation is an exclusive trade partner of path capital. We specialize in automated trading system, algorithmic trading strategies and quantitative analysis.
For more details:https://tradepathcapital.com
Kindly share CV on hrcontact.tradepathcapital@gmail.com
Director (CV/NLP/Graph/MLE/SE...) - Яндекс
обеспечить конкурентное преимущество Медиасервисам технологически (в том числе через ML).
Локация: Москва
Требования:
Технологический или ML исследовательский бэкграунд и широкий кругозор;
Способность мыслить бизнес категориями (ML как инструмент роста бизнеса);
Способность к технологической стратегии
Навыки управления людьми (35+ чел. в подчинении).
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
@tosmthwndfl
обеспечить конкурентное преимущество Медиасервисам технологически (в том числе через ML).
Локация: Москва
Требования:
Технологический или ML исследовательский бэкграунд и широкий кругозор;
Способность мыслить бизнес категориями (ML как инструмент роста бизнеса);
Способность к технологической стратегии
Навыки управления людьми (35+ чел. в подчинении).
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии:
@tosmthwndfl
Senior analyst / tech lead
Специализация: высокочастотная торговля криптой
Компания: Terminus Research (часть европейской группы) ищет математиков для разработки торговых стратегий. Команда отвечает за исследование, разработку и внедрение количественных методов алготрейдинга на рынках криптовалюты/NFT. Эта роль требует сочетания количественных, деловых и технических знаний.
Локация: Дубай 🇦🇪
Требования: Отличное значение математики / статистки + моделирование на Python, английский
Стек: AWS Cloud, Python, Kotlin, Crypto/NFT exchanges
Обязанности: Разработка и улучшение торговых стратегий
Вилка ЗП: 5000EUD + компенсация проживания (в Дубае нет налогов)
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии можно боту @Terminus_HR_bot
Специализация: высокочастотная торговля криптой
Компания: Terminus Research (часть европейской группы) ищет математиков для разработки торговых стратегий. Команда отвечает за исследование, разработку и внедрение количественных методов алготрейдинга на рынках криптовалюты/NFT. Эта роль требует сочетания количественных, деловых и технических знаний.
Локация: Дубай 🇦🇪
Требования: Отличное значение математики / статистки + моделирование на Python, английский
Стек: AWS Cloud, Python, Kotlin, Crypto/NFT exchanges
Обязанности: Разработка и улучшение торговых стратегий
Вилка ЗП: 5000EUD + компенсация проживания (в Дубае нет налогов)
Отправлять резюме и задать вопросы по вакансии можно боту @Terminus_HR_bot
👍1
Devops - Alif Uzbekistan
Ищем и ждём опытного и решительного Devops-инженера. Если вы тигр, организатор по жизни, победитель по натуре , который сможет не только решать поставленные задачи, но и обогатит нашу команду своими знаниями, компетенциями и опытом, то вам к нам.
Почему мы?
— Культура, где можно расти и чувствовать себя комфортно;
— Команда, ориентированная на создание крутого продукта;
— Оплачиваем участия в конференциях и курсах для прокачки скилов
— Комфортный офис со всеми условиями: игры, тимбилдинги и другие
Наши достижения:
Сегодня Алиф — это одна из самых быстрорастущих и дорогих финансово-технологических компаний в Центральной Азии, оцененная в более чем в 100 млн долларов США.
— Алиф стал резидентом IT-Park в 2019 году и начал свою деятельность в Узбекистане.
— На сегодняшний день это команда из 170 квалифицированных специалистов обслуживающих свыше 400 тысяч человек в более чем 1000 торговых точках партнёров во всех 14 регионах Узбекистана.
— За 2,5 года компании удалось занять передовую позицию на рынке в сегменте финтех-решений «Купите сейчас — платите потом».
Оклад: от 1000$
Ожидания от вас:
- Понимание работы с Linux в целом: настройка сети, устройство ФС, права доступа;
- Уверенное знание командной строки и базовых утилит;
- Умение писать скрипты (sh, bash);
- MySQL, опыт написания простых запросов;
- Базовые знания docker.
- Знания Linux (CentOS, Debian);
- Уметь развернуть готовый стек (Python, PHP, Ruby, DB) для работы в production;
Будет плюсом:
- Ansible;
- Gitlab;
- Знание любой из систем мониторинга: zabbix, prometheus и сопутствующих утилит;
- Опыт работы с брокерами сообщений.
Адрес:
ул. Шота Руставели 12А, бизнес центр “Grand”
Контакты:
Тг: @aliftech_it_jobs
Сайт: https://aliftech.uz/vacancy/40
Ищем и ждём опытного и решительного Devops-инженера. Если вы тигр, организатор по жизни, победитель по натуре , который сможет не только решать поставленные задачи, но и обогатит нашу команду своими знаниями, компетенциями и опытом, то вам к нам.
Почему мы?
— Культура, где можно расти и чувствовать себя комфортно;
— Команда, ориентированная на создание крутого продукта;
— Оплачиваем участия в конференциях и курсах для прокачки скилов
— Комфортный офис со всеми условиями: игры, тимбилдинги и другие
Наши достижения:
Сегодня Алиф — это одна из самых быстрорастущих и дорогих финансово-технологических компаний в Центральной Азии, оцененная в более чем в 100 млн долларов США.
— Алиф стал резидентом IT-Park в 2019 году и начал свою деятельность в Узбекистане.
— На сегодняшний день это команда из 170 квалифицированных специалистов обслуживающих свыше 400 тысяч человек в более чем 1000 торговых точках партнёров во всех 14 регионах Узбекистана.
— За 2,5 года компании удалось занять передовую позицию на рынке в сегменте финтех-решений «Купите сейчас — платите потом».
Оклад: от 1000$
Ожидания от вас:
- Понимание работы с Linux в целом: настройка сети, устройство ФС, права доступа;
- Уверенное знание командной строки и базовых утилит;
- Умение писать скрипты (sh, bash);
- MySQL, опыт написания простых запросов;
- Базовые знания docker.
- Знания Linux (CentOS, Debian);
- Уметь развернуть готовый стек (Python, PHP, Ruby, DB) для работы в production;
Будет плюсом:
- Ansible;
- Gitlab;
- Знание любой из систем мониторинга: zabbix, prometheus и сопутствующих утилит;
- Опыт работы с брокерами сообщений.
Адрес:
ул. Шота Руставели 12А, бизнес центр “Grand”
Контакты:
Тг: @aliftech_it_jobs
Сайт: https://aliftech.uz/vacancy/40
🔥1
Middle/Senior Data Analytics - Сбер
Вилка ЗП: 195.000 - 350.000 Гросс + премии
Локация: Москва, офис
Мы команда Управления Комплаенс ищем нового Middle Data analyst. Основной задачей Управления Комплаенс является построение стратегий, основанных на статистистическом анализе и аналитике данных, выявления схем легализации доходов, полученных преступным путем.
Новому Data analyst нужно будет работать с таблицами на sql/spark, работать с графами связей, разрабатывать прототипы витрин, общаться с инженерами, методологами, изучать предметную область и формировать предложения по улучшения процесса выявления.
Обязанности:
▪️Разработка стратегий принятия решений в области компалаенс риска;
▪️Изучение выявления схем легализации и формирование предложений по их изменению и автоматизации;
▪️Обработка данных и статистический анализ данных и гипотез;
▪️Подготовка прототипа для пилотирования/внедрения моделей;
▪️Мониторинг разработанных моделей;
▪️Определение требований к качеству данных;
▪️Подготовка аналитических исследований в области выявления схем легализации доходов, полученных преступным путем;
Требования:
▪️Профильное высшее образование, опыт работы в области анализа данных не менее года;
▪️Опыт работы с базами данных (SQL);
▪️Знание Python / Spark;
▪️Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики;
▪️Желателен опыт разработки стратегий принятия решений (риск политик)
Условия:
▪️Выгодная ипотека для каждого сотрудника и льготные условия кредитования;
▪️Бесплатные фитнес залы в офисах компании;
▪️Бесплатная подписка СберПрайм+;
▪️Скидки на продукты компаний-партнеров;
▪️ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
▪️Корпоративная пенсионная программа;
▪️Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;
▪️Крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.
Контакт: @TNemkovskaya
Вилка ЗП: 195.000 - 350.000 Гросс + премии
Локация: Москва, офис
Мы команда Управления Комплаенс ищем нового Middle Data analyst. Основной задачей Управления Комплаенс является построение стратегий, основанных на статистистическом анализе и аналитике данных, выявления схем легализации доходов, полученных преступным путем.
Новому Data analyst нужно будет работать с таблицами на sql/spark, работать с графами связей, разрабатывать прототипы витрин, общаться с инженерами, методологами, изучать предметную область и формировать предложения по улучшения процесса выявления.
Обязанности:
▪️Разработка стратегий принятия решений в области компалаенс риска;
▪️Изучение выявления схем легализации и формирование предложений по их изменению и автоматизации;
▪️Обработка данных и статистический анализ данных и гипотез;
▪️Подготовка прототипа для пилотирования/внедрения моделей;
▪️Мониторинг разработанных моделей;
▪️Определение требований к качеству данных;
▪️Подготовка аналитических исследований в области выявления схем легализации доходов, полученных преступным путем;
Требования:
▪️Профильное высшее образование, опыт работы в области анализа данных не менее года;
▪️Опыт работы с базами данных (SQL);
▪️Знание Python / Spark;
▪️Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики;
▪️Желателен опыт разработки стратегий принятия решений (риск политик)
Условия:
▪️Выгодная ипотека для каждого сотрудника и льготные условия кредитования;
▪️Бесплатные фитнес залы в офисах компании;
▪️Бесплатная подписка СберПрайм+;
▪️Скидки на продукты компаний-партнеров;
▪️ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
▪️Корпоративная пенсионная программа;
▪️Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;
▪️Крупнейшее DS&AI community - более 600 DS банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.
Контакт: @TNemkovskaya
Middle/Senior Python Engineer - Сбербанк, Intelligent Document Processing
Город: Москва (гибрид, но приоритет на офис)
Стек: Python3, Django, Docker, Postgres
Вилки:
Middle: 160-230к net (+ годовая премия x2-x4)
Senior: 230-300к net (+ годовая премия x2-x4)
Мы разрабатываем продукты для решения задач в области Intelligent Document Processing: обработка документов и неструктурированного контента: от загрузки, разметки и верификации данных до дизайна и исполнения высоконагруженных workflows (через наши системы проходит более 1 млн. документов в день).
Вам предстоит участвовать в разработке Low- и No-code платформы на современном стеке в тесной коллаборации с Data Science командой.
Задачи:
- Заниматься продуктовой разработкой (инструменты разметки/верификации данных, AutoML платформа и No-code дизайнер процессов)
- Проектировать и писать нагруженные сервисы на Python3
- Создавать масштабируемую и надежную архитектуру и API
- Интегрироваться с партнерами и внутренними системами банка
- Оптимизироваться сервисы и улучшать их быстродействие
Наши ожидания от вас:
- Опыт создания высоконагруженных продуктов
- Опыт промышленной разработки на Python от 3-х лет (мы используем Django, Asyncio)
- Хорошие знания алгоритмов, архитектурных принципов проектирования
- Умение в Docker и Postgres
- Самостоятельность, умение анализировать и структурировать требования, декомпозировать задачи
- Желание разбираться в продукте в целом, а не только в своем коде
Будет плюсом:
- Опыт создания CI/CD pipeline’ов, (мы используем Jenkins, Ansible)
- Общее понимание технологий CV, NLP, основ Data Science
- Опыт работы с Kafka, Redis
- Опыт работы с Openshift, Minio, Ceph
Выступления нашей DS команды:
https://www.youtube.com/watch?v=jYo9lPzq4AQ
https://www.youtube.com/watch?v=JvkeSj0ydlk
Если вы сильный специалист, но не нашли подходящую вилку – пишите, обсудим.
Для отправки резюме, заполните форму: https://airtable.com/shrHAer5XqXnrnQeW
По всем вопросам писать мне в телеграм:
telegram: @Igeti
Город: Москва (гибрид, но приоритет на офис)
Стек: Python3, Django, Docker, Postgres
Вилки:
Middle: 160-230к net (+ годовая премия x2-x4)
Senior: 230-300к net (+ годовая премия x2-x4)
Мы разрабатываем продукты для решения задач в области Intelligent Document Processing: обработка документов и неструктурированного контента: от загрузки, разметки и верификации данных до дизайна и исполнения высоконагруженных workflows (через наши системы проходит более 1 млн. документов в день).
Вам предстоит участвовать в разработке Low- и No-code платформы на современном стеке в тесной коллаборации с Data Science командой.
Задачи:
- Заниматься продуктовой разработкой (инструменты разметки/верификации данных, AutoML платформа и No-code дизайнер процессов)
- Проектировать и писать нагруженные сервисы на Python3
- Создавать масштабируемую и надежную архитектуру и API
- Интегрироваться с партнерами и внутренними системами банка
- Оптимизироваться сервисы и улучшать их быстродействие
Наши ожидания от вас:
- Опыт создания высоконагруженных продуктов
- Опыт промышленной разработки на Python от 3-х лет (мы используем Django, Asyncio)
- Хорошие знания алгоритмов, архитектурных принципов проектирования
- Умение в Docker и Postgres
- Самостоятельность, умение анализировать и структурировать требования, декомпозировать задачи
- Желание разбираться в продукте в целом, а не только в своем коде
Будет плюсом:
- Опыт создания CI/CD pipeline’ов, (мы используем Jenkins, Ansible)
- Общее понимание технологий CV, NLP, основ Data Science
- Опыт работы с Kafka, Redis
- Опыт работы с Openshift, Minio, Ceph
Выступления нашей DS команды:
https://www.youtube.com/watch?v=jYo9lPzq4AQ
https://www.youtube.com/watch?v=JvkeSj0ydlk
Если вы сильный специалист, но не нашли подходящую вилку – пишите, обсудим.
Для отправки резюме, заполните форму: https://airtable.com/shrHAer5XqXnrnQeW
По всем вопросам писать мне в телеграм:
telegram: @Igeti