Локация: Москва (офисный или гибридный формат)Зарплата: 350 000 — 550 000 ₽ на рукиКомпанияКоманда мобильного приложения Сбербанк Онлайн, занимающаяся созданием цифрового ассистента на базе технологий LLM.Что делатьРазра…
Локация: Москва (м. Кутузовская), гибридный формат работыЗарплата: 500 000 — 750 000 ₽ на рукиКомпанияДивизион «Моделирование и исследование данных» в Блоке Сеть Продаж Сбера, занимающийся внедрением AI в бизнес-процессы…
Локация: Офис в Москве (м. Кутузовская)Зарплата: 500 000 — 750 000 ₽/месКомпанияКрупнейший банк, активно внедряющий AI-технологии в свои бизнес-процессы.Что делатьУправлять командой DS и MLE, включая найм, развитие компе…
Обязанности: Проектирование и разработка AI-пайплайнов Аналитика и работа с данными Инженерная поддержка и MLOps Поддержка и развитие data driven продуктов Требования: Опыт работы с языковыми моделями / их интеграция в п…
Чем предстоит заниматься: Сбор и формализация бизнес-требований к подсистемам прогнозирования спроса и оптимизации: управление доходами; смежные контуры — загруженность транспортной сети, загрузка персонала. Описание сце…
В нашей компании открыта позиция ведущего DevOps Engineer / Platform Engineer (ML Infrastructure) в лабораторию интеллектуальных систем службы научно-технических разработок и инноваций. Мы ищем DevOps-инженера, который п…
Data Science Engineer / ML Engineer Прогнозирование спроса и управление заказами в сети кафе и ресторанов Мы создаём интеллектуальную систему управления заказами, запасами и производством для крупной сети предприятий общ…
Data Science Engineer / ML Engineer Прогнозирование спроса и управление заказами в сети кафе и ресторанов Мы создаём интеллектуальную систему управления заказами, запасами и производством для крупной сети предприятий общ…
Департамент информационных технологий Москвы создает и развивает цифровые проекты, которые делают столицу комфортнее, а жизнь горожан — удобнее и мобильнее. Для системы управления столицей технологии — это незаменимый ин…
Привет! Это команда платформы инференса Ozon. Мы строим ML-инфраструктуру, отвечающую за финальный и самый критичный этап жизненного цикла моделей — их работу в реальных продуктах. Через нашу платформу проходят ранжирова…