ИАД — объявления не про майнор

Как попробовать себя в роли студента онлайн-магистратур ФКН? Для этого мы открываем бесплатные демо-версии программ. На них вы поймёте, как устроена учёба в выбранной онлайн-магистратуре и создадите проект для своего портфолио. Можно присоединиться к тест-драйвам онлайн-магистратур: «Искусственный интеллект» 📆 1-26 июня, 18:10 (МСК) 🐭 Зарегистрироваться «Прикладные нейросетевые технологии» 📆 16-25 июня, 19:00 (МСК) 🐭 Зарегистрироваться «Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом» 📆 20-24 июня, 19:00 (МСК) 🐭 Зарегистрироваться #мероприятия #магистратура #абитуриенту 💙 Мы в ВК

Наша команда Digital Financing создает цифровые финансовые сервисы для компаний. Мы отвечаем за кредиты, овердрафты и факторинг — делаем их удобнее и продвигаем на рынке. Наша цель — изменить подход к корпоративному кредитованию, чтобы процесс одобрения и выдачи денег стал для клиентов максимально быстрым и простым. Чем предстоит заниматься • разрабатывать продуктовые ML/NLP-решения, как с помощью классических методов, так и с применением LLM • проектировать архитектуру (System Design) продуктовых систем, которые используют ML-сервисы; • искать и проверять гипотезы для улучшения продукта; • выстраивать процесс разметки данных: как с привлечением разметчиков, так и с помощью синтетической генерации. Наши ожидания • обучение на последних курсах бакалавриата, специалитета или магистратуры по специальностям: прикладная математика и информатика, физика, бизнес информатика и смежной технической области; • глубокие знания статистики и умение применять методы проверки гипотез для анализа данных и оценки моделей; • уверенное владение Python; • готовность изучать и применять современные подходы в области LLM; • интерес к инновационным технологиям и желание развиваться в области искусственного интеллекта, особенно в контексте корпоративных решений; • умение работать в команде, задавать вопросы, получать обратную связь и адаптироваться к новым задачам и технологиям. Мы предлагаем • решение реальных бизнес-задач и возможность влиять на бизнес компании; • работу с корпоративным бизнесом, где преобладают персонализированный подход к клиенту и кастомизированные решения, а также есть большие возможности для исследований; • оплачиваемую стажировку на 6 месяцев и официальное трудоустройство с первого дня; • гибридный формат работы; • гибкий график от 30 часов в неделю — можно легко совмещать с учебой; • ДМС со стоматологией, массажем, телемедициной, чек-апами с первого месяца работы; • поддержку опытного наставника, обучающие курсы и стажерское комьюнити. Как откликнуться: Присылайте резюме в TG @Pollinchesssss

Привет! Я Батыржан, я руковожу одним из финансовых направлений в Яндекс Еде и сейчас ищу в команду человека на стыке финансов, аналитики и технологий. Это не классическая роль “финансового аналитика”, где основная задача — собирать отчеты и обновлять таблички. Наоборот — мне нужен человек, которого раздражает ручная работа и который получает удовольствие от того, что может автоматизировать процесс, сократить часы рутины до пары минут и построить систему, которая работает сама. В фокусе роли: - автоматизация финансовых и операционных процессов; - построение инструментов и пайплайнов для отчетности; - работа с данными, SQL и Python; - поиск узких мест и переизобретение процессов; - внедрение AI-инструментов в ежедневную работу команды; - глубокое погружение в задачи и поиск нестандартных решений. Если ты: - оканчиваешь или уже окончил вуз по экономической, финансовой или технической специальности; - знаешь основы корпоративных финансов и строил финансовые модели; - хорошо понимаешь математическую статистику и любишь data analysis; - не понаслышке знаешь, что такое Opus, Haiku и Sonnet; - уже автоматизировал процессы и в целом стремишься минимизировать ручной труд; - готов долго и глубоко копаться в задачах, пока не найдешь сильное решение; - постоянно пробуешь новые технологии и хочешь быть на переднем крае AI; то нам точно стоит пообщаться. Будет особенно круто, если тебе знакомы: - Python / SQL / BI; - AI-агенты, LLM и workflow-инструменты; - подход “лучше потратить день на автоматизацию, чем месяц делать руками”. Что можно получить: - сильную автономность и влияние на процессы; - реальные задачи с большим эффектом для бизнеса; - сплоченную и сильную команду, в которой можно быстро расти; - возможность строить вещи, которые реально меняют способ работы команды. Если тебе интереснее написать систему, которая заменит 20 часов ручной работы, чем делать эти 20 часов руками — скорее всего, мы ищем именно тебя. Если заинтересовало, то откликайся на сайте В комментарии укажи "клодкод"

Весенний онлайн-лекторий ФКН 15-16 апреля пройдет Весенний онлайн-лекторий «Горячие клавиши в мир ИТ-возможностей» в рамках Дней компьютерных наук. Разберемся в технологиях вместе с Яндекс, Сбер, RWB, Т-Банк, X5 Tech, ИВИ и другими лидерами рынка. В программе ⚪️ Обзорный карьерный вебинар про возможности в корпорациях ⚪️ Мастер-классы по трекам: ИИ-алгоритмы в маркетплейсах, аналитика данных, нейросети, финансовые технологии, борьба с мошенничеством ⚪️ Панельная дискуссия выпускников и экспертов ФКН о технологиях и навыках будущего ⚪️ Карьерный блок с прожаркой резюме и лекция на тему поиска работы в Азии ❤️ Вы получите прикладные навыки сразу из нескольких ИТ-областей, а также быстро изучите Data Science (науки о данных), искусственный интеллект и нейросети.

Активные участники получат сертификат, подтверждающий прохождение Лектория, и дополнительные баллы при поступлении в онлайн-магистратуры ФКН.

📆 Когда: 15-16 апреля c 16:00 💻 Где: онлайн 🐭 Посмотреть программу 🐭 Зарегистрироваться #мероприятия

Всем дата — зовём всех! Мы уже нашли партнёров — они поделятся данными. Мы уже готовим пространство — большое, уютное, с розетками и интернетом, прямо в центре Москвы. И мы уже зовём вас на хакатон по журналистике данных! 18-19 апреля в ВШЭ на Покровском бульваре Мы создаём пространство для свободного творчества и работы с данными. В первый день мы опубликуем датасеты и вы с командой приступите к созданию медийного дата-проекта. Презентации результатов пройдут в конце второго дня — времени для творчества будет достаточно Мы намеренно не ставим задачу, чтобы вы могли: - найти в данных инсайты и вдохновиться ими - придумать свой формат подачи и реализовать его - создать материал, которым будете гордиться Отмечайте в календаре, зовите друзей и регистрируйтесь Подробности и регистрация — на сайте

🤓Стань преподавателем на проекте Data Culture в Вышке🤓 Проект Data Culture приглашает выпускников НИУ ВШЭ (и не только) стать преподавателями цифровых дисциплин в 2026/2027 учебном году С 2017 года мы обучаем студентов всех бакалаврских программ цифровой грамотности, программированию и анализу данных. Мы показываем, что технологии доступны каждому, объясняем сложные вещи простым языком и вдохновляем этим студентов. Мы приглашаем вас присоединиться к команде преподавателей проекта Нам нужны преподаватели по направлениям: 🟢цифровая грамотность и искусственный интеллект; 🟢программирование на Python; 🟢анализ данных. Читайте все подробности о вакансии по ссылке: https://www.hse.ru/dataculture/vacancy Откликнуться можно тут: https://forms.yandex.ru/cloud/696e28fb95add58ad6b45f72/ Приходите и помогайте нам стать лучше💚 По вопросам пишите @roslovcevak 🦔

Оплачиваемая стажировка: Data Analyst в крупнейший банк Привет! Мы ищем талантливых стажеров в продуктовую команду Daily Banking & Liquidity Management. Мы разрабатываем расчетные и пассивные решения для корпоративных клиентов. У вас будет возможность выбрать одно из двух направлений команды: 1) Liquidity Solutions: рублевые платежи, управление ликвидностью, расчетные счета и спецрешения для корпоративных клиентов. 2) International Business: валютные платежи, валютный контроль, управление валютной ликвидностью и корреспондентские счета. Чем предстоит заниматься: • Формулировать и проверять гипотезы для развития транзакционных продуктов; • Поддерживать и обновлять текущие аналитические витрины в хранилище; • Участвовать в создании дерева продуктовых метрик для клиентского профилирования; • Реализовывать, поддерживать и обновлять Dashboard Map’ы; • Улучшать общие data-практики - как внутри команды, так и на уровне домена; Наши ожидания от кандидата: • Готовность работать от 30 часов в неделю (гибридный формат); • Студенты старших курсов или выпускники технических направлений; • Уверенное владение Python и SQL; • Глубокие знания статистики и методов проверки гипотез; • Понимание основ Machine Learning; • Интерес к применению LLM и влиянию на скорость аналитики в продукте через применение языковых моделей; • Умение работать в команде, задавать правильные вопросы, воспринимать обратную связь и быстро адаптироваться. Что мы предлагаем: • Оплачиваемая стажировка на 6 месяцев с реальным шансом перехода в штат на позицию Junior Analyst; • Гибридный формат: работа удаленно и в комфортном офисе без строгого дресс-кода; • Решение серьезных бизнес-задач и влияние напродукты для корпоративного сектора; • Работа с кастомизированными решениями и большие возможности для исследований; • ДМС со стоматологией с первого дня, оплата больничных и скидки отпартнеров банка. Присылайте резюме в TG @Pollinchesssss

🚀 Оплачиваемая стажировка: DL/ML-инженер в один из крупнейших банков Всем привет! Ищем стажёра в команду торгового финансирования. Мы делаем так, чтобы сложные B2B-продукты (гарантии и аккредитивы) стали для бизнеса такими же простыми и быстрыми, как обычный перевод по номеру телефона. Чтобы это реализовать, мы активно внедряем ML и автоматизируем/оптимизируем процессы под капотом. Чем предстоит заниматься: 🧠 Внедрять LLM и OCR-технологии для улучшения клиентских сценариев; 🤖 Автоматизировать и ускорять внутренние процессы банка с помощью AI; 📈 Разрабатывать классические ML-модели (отток, смарт-прайсинг и др.); 📊 Оценивать эффективность внедрённых решений с помощью методов математической статистики. Кого мы ищем: • Студентов или выпускников тех. специальностей (ПМИ, физика, бизнес-информатика и др.); • Уверенно пишешь на Python и имеешь практические навыки в ML и работе с LLM; • Дружишь со статистикой и знаешь, как применять методы проверки гипотез на практике; • Знаешь английский на уровне Intermediate и выше (для чтения док и ресёрча); • Готов уделять работе от 30 часов в неделю. Что предлагаем: 💰 Оплачиваемая стажировка (6 месяцев) с реальной возможностью перейти в штат на Junior-позицию; 🔥 Высокая автономность: возможность выбирать технологии, тестировать свои идеи и влиять на реальный бизнес; 💻 Большие массивы данных и нетривиальные задачи (например, оценка эффекта на небольших выборках); 🏥 ДМС со стоматологией с первого дня, доплаты по больничным, скидки от партнеров; 🏢 Гибридный формат: можно работать удаленно или в комфортном офисе без строгого дресс-кода. А еще у нас классные внутренние митапы и обучение! 📩 Как откликнуться: Присылайте резюме в личку: @anastasiawork6 Будем рады пообщаться!

Центр непрерывного образования ФКН собирает базу потенциальных ассистентов для КОРПОРАТИВНОГО обучения. Мы проводим для крупных компаний программы по математике, программированию, анализу данных и машинному обучению. Форматы бывают самые разные: очно и онлайн, короткий интенсив и длинный курс на несколько месяцев. Особенности: ▫️Необычный опыт — учить взрослых людей, которые пришли за конкретными навыками и с конкретными запросами. ▫️Требования к качеству обучения высокие, нужно оперативно отвечать на вопросы слушателей и давать качественный фидбек по заданиям. ▫️В зависимости от курса задачи ассистента могут быть разными: где-то это проверка домашних заданий, где-то это помощь слушателям во время практических занятий. ▫️Оплата по ГПХ. Если вы хотите быть ассистентом на программах корпоративного обучения, пожалуйста, заполните форму Мы будем приглашать вас по мере возникновения запросов от компаний. По вопросам можно обратиться к Любови Шабровой @shaber_love

Зимняя школа для поступающих в онлайн-магистратуру ФКН Запускаем регистрацию на Зимнюю школу Онлайна по компьютерным наукам 2026. На Зимней школе Онлайна вы ⚪️ разберетесь в новых правилах приема и особенностях поступления в 2026 году ⚪️ узнаете всё об онлайн-магистратурах ФКН ⚪️ пообщаетесь с академическими руководителями, ведущими экспертами из индустрии и единомышленниками ⚪️ познакомитесь с 2️⃣ новыми программами магистратуры ⚪️ получите 5 баллов к портфолио при поступлении на онлайн-магистратуры ФКН Приглашаем ❤️ Студентов, которые интересуются IT — получите новые инструменты для развития ❤️ Специалистов из IT — откроете для себя новые направления ❤️ Специалистов из других сфер — узнаете, как использовать ИИ в своей работе 📆 Когда: 19-21 февраля, 18:00-20:00 в будни и 11:00-14:00 в субботу 💻 Формат: онлайн 🐭 Зарегистрироваться #мероприятия #магистратура

Онлайн-программы факультета компьютерных наук ВШЭ ищут менеджера по работе с абитуриентами. Это отличная возможность стать частью команды Вышки! 🚀 Чем предстоит заниматься: • Консультировать абитуриентов (чаты, почта, телефон, трансляции). • Участвовать в разработке позиционирования программ и документов по приему совместно с академическими руководителями и маркетингом. • Наполнять сайт информацией о программах. • Организовывать вступительные испытания, участвовать в Днях открытых дверей, мастер-классах, выставках. • Взаимодействовать с отделами ВШЭ и партнерами. • Готовить презентации и другую визуальную информацию. • Работать с отчетностью и корпоративными системами. Что важно иметь: • Опыт в образовании, маркетинге, event-менеджменте или админ. работе (работа с абитуриентами — плюс). • Отличные коммуникативные навыки, грамотность, внимательность к деталям. • Уверенное владение MS Office / Google Tools. • Навыки в PowerPoint, Figma (или аналогах) для создания материалов на основе существующих шаблонов. • Инициативность, умение систематизировать задачи. Что предлагаем: • Официальное трудоустройство и зарплата от 110 000 ₽ до вычета налогов. • Работа в кампусе на Покровском бульваре (м. Курская). • График 5/2 с 9:30 до 18:00. • Соцпакет: парковка, спортзал, повышение квалификации, софинансирование ДМС после года работы и др. Прислать резюме и задать вопросы можно Виктору Муравлеву @murik9n

LLM в работе службы поддержки Яндекса Как мы учим искусственный интеллект понимать и помогать миллионам пользователей Яндекса, а главное — какие задачи в этой области станут настоящим вызовом для нового поколения исследователей и где можно применить свои знания уже сегодня. В рамках лекции будет рассказано о том: ⁃ Как Яндекс внедряет GPT для автоматизации различных процессов ⁃ Как построить высокопроизводительную RAG-систему: обработка миллионов обращений в поддержку на ограниченном железе с высоким качеством ответов ⁃ Как соединить классический RAG с графовыми алгоритмами ⁃ Как сделать ответы LLM интерпретируемыми и контролируемым ⁃ Какие уроки были извлечены в процессе переосмысления подхода к использованию языковых моделей Руководитель группы технологий машинного обучения Технологической платформы Городских сервисов Яндекса, выпускник ШАДа Николай Пономаренко расскажет о том, как решаются эти задачи, и поделится секретами, как превратить передовые научные исследования в прорывные продукты, полезные миллионам людей. Когда: 8 декабря, 18:10 Где: аудитория M203 Регистрация по ссылке: https://forms.yandex.ru/surveys/13806048.731c845ac61cf49cfa7868caa8a3747af1f10219

Раз в месяц в формате научного семинара мы проводим встречи с R&D-командой Городских сервисов Яндекса, которая решает исследовательские задачи для разных продуктов экосистемы. В прошлый раз обсуждали задачи Яндекс Еды (Система ранжирование-реклама-прайсинг в Яндекс Еде, Ирхин Илья), а до этого - в Городских сервисах (Исследовательские ML/AI проекты в городских сервисах Яндекса, Андрей Соколов). Теперь погрузимся в то, как машинное обучение работает в Яндекс Такси. ML в Яндекс Такси: Как модели машинного обучения ежедневно управляют миллионами поездок в 35 странах мира Яндекс Такси — это не просто приложение для вызова машины. Под капотом — десятки ML-моделей, которые ежедневно управляют миллионами поездок в 35 странах мира. Эти модели решают задачи, достойные top-tier конференций: - как распределять заказы между водителями так, чтобы минимизировать время ожидания? - как персонализировать скидки и субсидии для разных пользователей? - как предсказать спрос на поездки в разных районах и в разное время? - как определить оптимальные точки посадки и высадки, чтобы упростить путь и пассажиру, и водителю? Вы узнаете, как устроены модели прогнозирования и диспетчеризации, где проходит грань между исследованием и продуктом, и почему в реальных системах важны не только метрики, но и стабильность, объяснимость и масштабируемость решений. Обо всём этом расскажет Александр Мамаев, руководитель службы ML Яндекс Такси. Приходите — будет интересно! 10 ноября, 18:10-19:30, D501 Регистрация: https://forms.yandex.ru/surveys/13797942.780cde5c06a0235a1961a229e17c8286b22dc361

Что такое AI-агенты и зачем они нужны? Современные интеллектуальные системы перестают быть просто чат-ботами и становятся полноценными агентами, способными действовать автономно, принимать решения и выполнять сложные задачи. На вебинаре от Центра непрерывного образования ФКН разберем, как именно это работает и почему AI-агенты — следующая ступень эволюции искусственного интеллекта. Темы вебинара: 🟣как работают чат-боты на базе больших языковых моделей (LLM); 🟣механизм взаимодействия с пользователем и хранение контекста диалога; 🟣что такое AI-агенты и в чем их отличие от традиционных LLM-систем; 🟣практика: создание простого AI-агента на Python с использованием DeepSeek. 🎙Спикер: Елена Кантонистова, преподаватель онлайн-курса «LLM: создание и интеграция интеллектуальных ассистентов». 📁Дата и время: 22 октября в 19:00. Регистрация 📍

Мы время от времени проводим встречи (в формате научного семинара) с R&D-командой Городских сервисов Яндекса, которая делает интересные исследовательские задачи из Такси, Маркета и т.д. В прошлый раз говорили об их проектах в целом, а теперь поговорим про сложные задачи вокруг Яндекс Еды. Яндекс Еда служит мостиком между голодными пользователями и широким спектром ресторанов. И на этом мостике возникает множество задач: - какие рестораны порекомендовать пользователю, учтя все важные для него факторы? - как определить стоимость доставки в каждом из ресторанов? - как дать ресторанам инструменты для роста и привлечения новых клиентов ? И, главное, как объединить все эти задачи в одной системе? Вы узнаете какие метрики оптимизируются при ценообразовании, как работает рекламный аукцион и почему для ранжирования может быть недостаточно определить порядок ресторанов. Приходите, будет интересно! Расскажет об этом Илья Ирхин, руководитель аналитики Яндекс Еды. Когда: 13 октября, в 18:10 Где: D108 Регистрация по ссылке: https://forms.yandex.ru/surveys/13789568.fb6bec420c3006333dc10d80a2de1c417b57d956

Всем привет! Мы в поиске стажера ML-Engineer’а в крупный банк Стажеру предстоит присоединиться к центральной команде ML-Engineer’ов корпоративного бизнеса, которая отвечает за разработку и оптимизацию LLM моделей и продуктов, таких как LLM Chat и LLM API; Чем предстоит заниматься: • проводить исследования и эксперименты для улучшения производительности и точности моделей, а также анализа их поведения в реальных сценариях; • работать с данными, включая подготовку, очистку и предобработку, для обучения и тестирования моделей; • взаимодействовать с командами разработчиков и инженеров для интеграции моделей в продукты и сервисы; • изучать и применять новые технологии и методы в области машинного обучения и обработки естественного языка для решения бизнес-задач. Наши ожидания: • студенты старших курсов технического, экономического, финансового ВУЗа, с возможность работать 30-40 часов в неделю; • опыт работы с данными и базовыми навыками программирования, желательно в области обработки естественного языка или машинного обучения, с пониманием основ работы с большими языковыми моделями. • навыки программирования на Python; • способность анализировать данные, выявлять закономерности и участвовать в экспериментах для улучшения моделей и продуктов; • готовность изучать и применять современные подходы в области LLM, включая обучение, тонкую настройку и оценку моделей. Мы предлагаем • возможность работать над передовыми технологиями в области больших языковых моделей (LLM), участвовать в разработке продуктов; • участие в создании и оптимизации моделей, включая обучение, настройку и интеграцию в продукты; • работа в команде, которая развивает продукты для корпоративных клиентов, что дает возможность влиять на масштабные решения и улучшать цифровые сервисы для бизнеса; • доступ к современным инструментам и технологиям, включая работу с данными, моделирование и интеграцию с внутренними системами; • возможность изучать и применять новые подходы в области машинного обучения и NLP, а также участвовать в проектах, связанных с разработкой и внедрением LLM-решений в реальных условиях; • работа в комфорте — как удаленно, так и в современном офисе в пяти минутах от станции метро «Смоленская», где отсутствует строгий дресс-код, есть уютное кафе и кофейня, комфортные зоны отдыха. Писать: @kamila_bgsh

Всем привет! Мы в поиске стажера BI аналитика в крупный банк. Будущему стажеру предстоит заниматься сбором и интеграцией данных из различных источников, анализом для выявления ключевых тенденций, созданием визуализаций и дашбордов для наглядного представления данных для поддержки принятия стратегических решений. Чем предстоит заниматься - разрабатывать удобную и полезную отчетность в домене корпоративного бизнеса; - управлять пулом отчётов как продуктом: собирать требования, вести бэклог доработок и идей, наводить порядок в своей зоне ответственности; - помогать аналитикам с работой в Power BI и с дизайном дашбордов; - развивать культуру визуализации и подготовки данных в домене. Стек Power BI (построение дашбордов); Figma (Построение макетов для отчетов); SQL (Выгрузка данных в Power BI); Python (PySpark + соответствующие библиотеки для обработки данных). Наши ожидания - являетесь студентом старших курсов технического\экономического\финансового вуза; - имеете возможность работать 30-40 часов в неделю - получаете удовольствие от визуализации данных и знаете, как лучшим образом их представить, чтобы бизнесу было проще принимать решения; - уверенно знаете SQL и можете подготовить источник данных для дашборда; - умеете общаться с заказчиком и собрать требования к задаче; обладаете культурой самопроверки - знаете основы Python - понимаете, как правильно собрать ТЗ для отчётов, которыми пользуется большое количество пользователей; Будет плюсом: - опыт с Tableau, Power BI, DataLens, Metabase или любым другим BI-инструментом; - желание глубоко разобраться в корпоративном банковском бизнесе; - стремление к развитию в области BI Analytics. Мы предлагаем - возможность получить практический опыт в области BI-аналитики и выстраивания системы отчетности; - участие в проектах, направленных на улучшение аналитических процессов и поддержку принятия решений на уровне руководства; - работу с корпоративным бизнесом, где преобладают персонализированный подход к клиенту и кастомизированные решения, а также есть большие возможности для исследований; - работу с большим массивом данных; - профессиональные тренинги и образовательные курсы, конференции, внутрибанковские митапы с приглашенными экспертами; - ДМС со стоматологией с первых дней работы и доплаты по больничным листам, а также льготные условия на продукты банка и партнеров (рестораны, отели, обучающие курсы и многое другое); работу в комфорте — как удаленно, так и в современном офисе в пяти минутах от станции метро «Смоленская», где отсутствует строгий дресс-код, есть уютное кафе и комфортные зоны отдыха. Писать: @iiirinas

tl;dr: AI VK ищет Middle и Senior MLE на мультимодальные модели (NLP, CV, Audio и др.) 🔵 Компания: AI VK 🔵 Вилка: до 600k ₽ gross (примерный уровень) + премии 🔵 Локация: Москва, БЦ "Аврора" (7 минут от м. Павелецкая) ✍️ О нас: Мы подразделение экспериментальных технологий, сформированное из ex Дзен сотрудников, которое решает широкий спектр ML и DL задач VK. У нас уже есть успешные релизы мультимодальных контентных моделей для core-продуктов (рекомендации, поиск), экспертиза в текстовых и видео энкодерах, и сейчас мы хотим расширять штат на эти задачи. (Можно посмотреть наши даклады про контентные модели с датафестов 2024 и 2025 годов) 💻 Задачи: Основная цель — глубокая интерпретация контента (эмбеддинги, предсказание таргетов) с использованием всех модальностей: - Текст - Изображения и видео - Аудио и речь - OCR - и др. Типы контента: видео, клипы, посты, сторис, музыка, ECOM, сообщества и др. Продукты: VK, Дзен, ОК. Интеграция моделей: в рекомендации, рекламу и поиск. 👨‍💻 Что предстоит делать: Вести одно из направлений выше, участвие во всех этапах разработки: 1. Сбор данных, определение таргетов (работа с разметчиками и синтетика). 2. Разработка мультимодальных моделей. 3. Эксперименты с архитектурами энкодеров. 4. Оценка качества моделей + интеграция в продуктовые механики. 5. Конвертация и деплой моделей. 6. Сопровождение релизов (A/B-тесты, мониторинг, версионирование). 🛠 Стек: PyTorch Lightning, YTsaurus, YQL, Triton, TensorRT, VLLM 💪 Требования: - Уверенное знание арихитектур DL (NLP и CV для нас являются приоритетом). - Понимание концепций metric-learning. - Опыт сборки prod-like пайплайнов на PyTorch. - Знание SQL. ➕ Желательно: - Опыт внедрения DL-моделей в продакшен. - Опыт работы с retrieval-задачами. - Экспертиза в домене Audio. - Релевантные публикации и выступления на конференциях. 🤝 Условия: - Стандартный пакет бигтеха: гпу-кластера, рабочий мак, фрукты на кухне. - Хороший спортзал и студия йоги. - Гибкий график. ☎️ Резюме присылать: @chat_22

Ищем Junior Data Scientist в МТС Финтех О нас: МТС Финтех – одно из ключевых направлений экосистемы МТС. Мы используем современные цифровые решения и развиваем технологичные банковские сервисы, доступные каждому Чем предстоит заниматься: - Анализ транзакционного поведения клиентов и выявление паттернов - Разработка и внедрение ML-моделей (склонность к продуктам, оптимизация каналов коммуникации) - Полный цикл работы с моделями: от feature engineering до мониторинга и переобучения - Поиск новых данных и фичей для улучшения предсказательной силы моделей - Участие в построении MLOps-процессов Мы ждем, что у вас есть: - Высшее образование (или студент старших курсов) в технической/математической/экономической сфере - 1+ год опыта в Data Science - Практические навыки: - знание основных ML-алгоритмов (градиентный бустинг, деревья, регрессия) - уверенное владение Python (pandas, sklearn, lightgbm/catboost и т.д.) - SQL (сложные запросы, оптимизация) - MLOps-инструменты (mlflow/dvc, git, docker, Airflow) - A/B-тестирование и интерпретация результатов - Будет плюсом: опыт в математической оптимизации (в маркетинге, operational research) Что мы предлагаем: - Гибкий график (2-3 дня в офисе в Москве) - Обучение за счет компании (курсы, конференции) - Современный стек и участие в масштабных проектах. Для отклика писать @jassalm

Летняя школа по аналитике, Data Science и Data Engineering Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ открывает регистрацию на летнюю школу «IT-сеанс: погружение в мир данных». Вас ждут выступления спикеров из таких компаний, как: Яндекс, Т-Банк, Ozon Tech, МТС Web Services, Альфа-Банк, X5 Tech, Magnit Tech, Авито и Вкусно — и точка. Приглашаем всех, кто хочет разобраться: 〰️〰️〰️〰️〰️〰️ Зачем переходить в IT: 🟣Как данные меняют бизнес-процессы и какие роли в этом играют аналитики, дата-сайентисты и инженеры данных? 🟣Какие тренды в Al и Big Data формируют будущее технологий и компаний? Как построить карьеру в аналитике, в Data Science и в Data Engineering: 🟣Какие навыки являются востребованными для каждого из трех карьерных путей и где их прокачать? 🟣Можно ли перейти в сферу данных с непрофильным образованием? 🟣На что смотрят HR и технические интервьюеры? Как аналитика, Data Science и Data Engineering применяются в разных индустриях: 🟣Какие задачи решают аналитики, дата-сайентисты и инженеры данных в банковской, телеком- и ритейл-отраслях? 🟣Какие инструменты и технологии входят в рабочий стек специалистов в ритейле, банках и digital-сервисах? Школа подойдет как тем, кто только решил освоить новую профессию, так и начинающим специалистам. Когда: 21 августа в онлайн-формате, 23 августа — очно. Где: Центр Культур НИУ ВШЭ, г. Москва, Покровский бульвар, 11. 📁Участие бесплатное для всех желающих, требуется регистрация: по ссылке 📍