ML / Data Science. Нашли 803 вакансии
ML Engineer / Data Scientist (Data Quality)
Разработка ML- и статистических методов контроля качества данных: обнаружение аномалий, дрейфа распределений, работа с временными рядами и контроль полноты/актуальности данных. Интеграция решений в production-пайплайны на Airflow, PySpark, Hadoop/Hive с последующим мониторингом и алертингом.
Дата-сайентист ИИ (Data Scientist AI)
Разработка AI-агентов и RAG-систем на базе LLM-фреймворков (langflow, langchain, langgraph), семантический поиск и сопоставление текстов, работа с векторными БД (OpenSearch). Обучение и дообучение NLP/DL-моделей, промпт-инжиниринг, классификация, кластеризация и саммаризация. Позиция на декретную ставку, офис у м. Калужская с гибридным форматом.
Data Scientist
Вакансия Data Scientist в Альфа-банке, в исследовательском направлении антифрод-платформы банка — Антифрод Discovery. Место работы — Москва.
Data scientist (Risk)
Разработка и внедрение ML-моделей для снижения Cost of Risk в BNPL-финтехе: скоринг дефолта, антифрод и коллекшен-модели. Нужны промышленный Python, SQL, опыт скоринговых моделей, валидация и мониторинг качества, расчёт финансового эффекта. Возможен гибрид или полностью удалённый формат.
Senior Data Scientist (SberAds)
Команда SberAds разрабатывает предиктивные модели и высоконагруженные сервисы для real-time аукционов показа интернет-рекламы: от идентификации пользователя и оценки интересов до выбора объявлений и определения ставки. Задачи включают полный цикл DS/ML — от гипотез и построения моделей до внедрения и мониторинга в проде на стеке Python, Spark, Kafka, ClickHouse.
Стажер Data Scientist
Команда Управления благосостояния Сбербанка ищет стажера Data Scientist для разработки и внедрения ML-моделей на большой клиентской базе B2C и B2B. Задачи включают рекомендательные системы, классификацию, регрессию, кластеризацию, uplift-моделирование и feature engineering на больших данных.
Senior Data Scientist (ML)
Ozon Tech набирает сеньорных Data Scientist'ов в команды ранжирования, рекомендаций, нейросетей, рекламы и биддинга через программу Fast Track — все этапы собеседований занимают до 5 дней. Требуется опыт в DS от 4 лет, отклик через сайт компании.
Senior Machine Learning Engineer / RecSys
Разработка и вывод в production ML- и RecSys-решений для персонализации видеоплатформы RUTUBE: кандидатные и ранжирующие модели, трансформерные sequence-модели, retrieval/ranking/reranking, offline-оценка и A/B-тесты. Позиция senior в команде Газпром ИД на период декретного отпуска основного сотрудника, формат удалённо/гибрид, Москва.
Data Scientist (AI агенты)
Разработка AI-агентов на базе GigaPlatform и open-source LLM для системы управления интегрированными рисками экосистемы Сбера, включая дообучение моделей (LoRA, SFT, GRPO) и вывод агентов в промышленную эксплуатацию. Работа с RAG-подходами, стек vLLM, LangChain/LangGraph, PyTorch на кластере A100.
Machine Learning Engineer
Разработка ИИ-ассистентов и функциональных агентов для ИИ-инкубатора: PoC идей, RAG на векторных базах, function calling, квантизация и запуск LLM на GPU/CPU, контейнеризация и мониторинг. Требуется уверенный Python/ML-стек, SQL, опыт оценки качества LLM-систем и эксплуатации highload-инфраструктуры.
Инженер данных
Разработка на Python пайплайнов сбора, обработки и подготовки больших объёмов фото- и видеоданных для разметки и обучения ML/CV-моделей. Автоматизация загрузки данных в S3-хранилище, извлечение данных из ROS bag и интеграция с платформами разметки через API.
ML Engineer
ML Engineer в аутсорсинговой компании Aston для проекта российского подразделения крупного производителя продуктов питания: разработка и развитие ядра plan-optimizer, моделей прогнозирования спроса, интеграций с OR-Tools/PySCIPOpt и пайплайнов данных. Требуется от 3 лет опыта в ML, навыки работы с временными рядами, классическим ML, градиентным бустингом, backtesting и SQL.
ML-инженер
Разработка и продакшн-внедрение ML-моделей на Python: прототипирование, выстраивание процесса работы с задачами и экспериментами, участие в выборе решений под задачи заказчика. Компания — разработчик MDM-систем и ПО для управления клиентскими данными.
Senior Data Scientist (Внутренняя безопасность)
Новое подразделение Сбера создаёт инструменты и решения для внутренней безопасности на базе AI: мультиагентские системы, RAG, локальные инстансы LLM с файнтюнингом, DL-модели скоринга и графовые нейросети. Задачи включают разработку и поддержку ML/DL-моделей, адаптацию открытых LLM, построение систем мониторинга качества и вывод решений в продакшен. Формат работы — полностью офисный в Москве.
ML/CV-инженер
Разработка и внедрение систем компьютерного зрения: обучение и дообучение моделей детекции (YOLO/Ultralytics), настройка трекинга объектов, подготовка и разметка датасетов в CVAT, валидация моделей и оценка инференса. Работа офисная в Елабуге (Республика Татарстан) с релокацией и транспортом из Елабуги, Набережных Челнов и Нижнекамска.
Старший инженер данных
Проектирование и оптимизация масштабируемых batch- и streaming-пайплайнов обработки данных на Airflow, Spark, Hadoop и ClickHouse, обеспечение качества данных и поставки признаков для аналитики и ML. Участие в разработке AI/ML-сервисов в Корпоративном центре ИИ телеком-холдинга. Требуется опыт от 3 лет, продвинутый SQL и Python/PySpark, знание Kafka, S3, ETL/ELT и CI/CD.
Руководитель отдела безопасности искусственного интеллекта (AiSEC)
Руководство AI/ML-направлением в SOC: разработка стратегии, организация разработки и внедрения ML-моделей для детектирования аномалий, приоритизации событий ИБ и снижения ложных срабатываний. Применение LLM и Generative AI для анализа и суммаризации инцидентов, интеграция решений с SIEM/SOAR, управление командой Data Science/ML Engineering.
Data Scientist (RecSys)
Домклик ищет Data Scientist в команду рекомендательных систем: продуктовые ML-задачи от гипотезы и исследования данных до запуска в production и оценки бизнес-эффекта. Работа включает развитие моделей рекомендаций, ранжирования, прогнозирования и персонализации, проектирование экспериментов и A/B-тестов, взаимодействие с продуктом и ML/Backend-инженерами. Требуется уверенный Python, SQL, опыт построения рекомендательных систем (candidate generation, ranking/reranking, embeddings, two-tower).
Senior/Senior+ ML Engineer (DLP)
Разработка и поддержка production ML-сервисов «под ключ» для DLP-системы корпоративного класса: модули CV и NLP, пайплайны обучения и инференса, работа с LLM. Требуется опыт деплоя ML-сервисов от 3–4 лет, PyTorch/ONNX/Triton/vLLM, мониторинг и готовность к техническому лидерству. Формат: удалённо или гибрид в офисе в Москве.
Senior MLOps/LLMOps Engineer
Развёртывание и эксплуатация LLM-сервисов на GPU-кластере: настройка и тюнинг инференс-движков (vLLM/SGLang), мультинодовые схемы TP/PP/EP, P/D-дисагрегация с передачей KV-кэша по RDMA, наблюдаемость и планирование мощности. Требуется глубокий опыт с vLLM в проде, знание NVIDIA-стека, Kubernetes и нагрузочного тестирования инференса.