ML / Data Science. Нашли 803 вакансии
Data Scientist
Разработка ML-моделей (lookalike/response/uplift/recsys) для персонализации коммуникаций, категорий кешбэка и рекламных материалов в цифровых каналах банка. Полный цикл от уточнения требований до продакшна и мониторинга, дизайн A/B-тестов, а также разработка AI-агентов и мультиагентной генерации контента.
Principal Data Scientist, Loom
Atlassian is hiring a Principal Data Scientist for Loom. The role can be remote within the US or on-site in San Francisco. More details are available in a LinkedIn post.
Data Scientist
Разработка, обучение и внедрение моделей классического ML для банковских задач: скоринг, отток, сегментация, антифрод. Дополнительно — исследования в области NLP/LLM, построение RAG и агентных систем, оценка качества LLM-пайплайнов. Работа в офисе Санкт-Петербурга, взаимодействие с бизнес-подразделениями.
Data Scientist (валидация ML моделей)
Валидация сложных ML-моделей: погружение в бизнес-процессы, оценка качества моделей и бизнес-эффекта от их деградации, защита решений перед бизнесом.
Data Scientist (Рекомендательные системы)
Разработка моделей рекомендательных систем для сети «Вкусно — и точка»: персональные предложения в мобильном приложении, рекомендации докупа в корзине и в карточке товара. Требуется высокий уровень Python, SQL, опыт с классическими и продвинутыми рекомендательными алгоритмами, а также с авторегрессионными и деревянными моделями прогнозирования.
Stream Lead DS (Риски)
Руководитель направления DS в Центре розничного риск-моделирования Сбера: управление модельным бэклогом и командой, постановка задач на разработку риск-моделей, контроль сроков и качества, внедрение и мониторинг. Работа офисная в Москве, связана с кредитными банковскими процессами и взаимодействием с DE, методологами и аналитиками.
ML-инженер (Middle, ML + LLM)
Разработка классических ML-моделей (прогнозирование, персонализация, uplift) на табличных и операционных данных, а также LLM-решений: RAG-пайплайны, мультиагентные системы с function calling для обработки обращений контакт-центра. Оценка качества моделей и генеративных решений (Hit Rate, MRR, Faithfulness, LLM-as-a-Judge), вывод решений в продакшн совместно с командой.
Data Scientist (Поиск)
Lamoda Tech ищет Data Scientist в команду поиска для улучшения алгоритмов поиска с использованием нейросетей и LLM, работы с пустым поиском, персонализацией и качеством поиска. Требуется от 3 лет опыта в анализе данных и ML, знание Python, SQL, Spark/Hadoop и ML-библиотек.
ML Engineer Middle
Аутсорсинговая IT-компания ищет ML-инженера для деплоя ML-моделей и агентов: развёртывание в k8s, публикация скиллов и Tool на MCP, настройка коммуникации агентов через A2A, использование LLM, мониторинг и алерты. Формат работы удалённый, но интервью проходит очно в московском офисе; загрузка парттайм (120–130 ч) с постепенным снижением.
Data Scientist Mid+
Аутсорсинговая IT-компания ищет Data Scientist уровня middle+ для разработки LLM-агентов на LangGraph по паттерну ReAct и ML-моделей (ранжирование, оптимизация). Работа полностью удалённая, загрузка парттайм (120–130 ч/мес с постепенным снижением), но интервью проходит очно в московском офисе, поэтому рассматриваются только кандидаты из Москвы.
Data Scientist (NLP / Prompt Engineering)
Разработка AI-агентов enterprise-уровня для автоматизации бизнес-процессов: NLP и CV, извлечение информации из документов и принятие решений на их основе. Позиция отвечает за промпт-инжиниринг, RAG-пайплайны, оценку качества агентных решений и выбор стека open-source LLM / GigaChat.
Tech Lead MLOps (LLMOps)
Технический лидер платформенного направления AI-платформы Московской Биржи: архитектура распределённых сервисов, промышленная эксплуатация LLM и AI-агентов, GPU-инфраструктура и Kubernetes, CI/CD и observability. Hands-on роль без административного управления людьми, с менторством команды MLOps-инженеров. Возможен удалённый формат работы с территории РФ.
Data Scientist в команду RecSys
Разработка и улучшение моделей рекомендаций и ранжирования для сервисов 2ГИС: рекомендации заведений на карте, поиск по категориям, персональные подборки. Полный цикл ML-задач — от гипотез и офлайн-оценки до внедрения в production, мониторинга и участия в A/B-тестах.
MLOps инженер (RUTUBE TECH)
Разработка сервисов на Python для интеграции ML-моделей в прод, поддержка команды DS/MLE, настройка мониторинга моделей и разбор инцидентов, разработка и поддержка дагов Airflow. Требуется хорошее знание Python, опыт с Docker/k8s, MLOps-платформами (ClearML, MLFlow), нейросетевыми моделями CV/NLP и оптимизацией инференса (ONNX, TensorRT, Triton).
Applied Scientist
Wheely ищет Applied Scientist для исследования, прототипирования и внедрения ML и оптимизационных моделей в продакшн. В задачи входит улучшение существующих алгоритмов, поиск новых подходов и работа с инженерами, дата-сайентистами, дизайнерами и продакт-менеджерами. Работа предполагает офис в Никосии, Кипр.
Tech Lead в Центр Робототехники
Руководство технической разработкой в Центре Робототехники Сбера: определение архитектурных решений и стандартов разработки, постановка и контроль технических задач, код-ревью и обеспечение качества кода и документации. Работа в офисе в Москве.
Senior Applied Data Scientist
Belvo — крупная fintech-платформа в Латинской Америке, работающая по принципу Open Finance. Ищут Senior Applied Data Scientist; форматы работы — офис в Сан-Паулу или удалёнка, гибкий график.
Senior ML Engineer (Offline Team)
Voodoo (топ-3 мобильный издатель игр и приложений) ищет Senior ML Engineer в Offline-команду в Париже или Хельсинки. Работа с Python, Scikit-learn, LightGBM, PyTorch, DBT, Spark и MLflow.
Data Scientist
Команда Центра компетенций ИИ «Газпром нефти» внедряет AI/ML-решения на всех этапах нефтегазового цикла: агентные LLM-системы и RAG по технической документации, оптимизацию бурения и логистики, классический ML и предиктивную аналитику. Требуется опыт доведения моделей до продакшена, фундаментальная математическая подготовка и владение Python-стеком ML/DL; гибридный формат в Санкт-Петербурге, зарплата по итогам интервью.
Стажер ML-инженер (Computer Vision)
Стажёр-помощник ML-инженера в проекте системы международной верификации личности: распознавание текста с документов, сверка данных и биометрия (сравнение лица с фото в документе). Задачи — генерация синтетических изображений документов, разметка и проверка качества данных, обучение и сравнение моделей (детекция, OCR, классификация), анализ метрик и написание документации. Формат — полностью удалённо, 0,25 ставки (1–3 часа в день), свободный график, выплаты каждую неделю.