ML / Data Science. Нашли 803 вакансии
Data Scientist (ML / AI Agents / LangGraph)
Разработка интеллектуального агента для автоматизации процессов в крупном телеком-проекте: ML-модели приоритизации и ранжирования вариантов замен, подготовка данных и витрин, создание AI-агентов на LangGraph по паттерну ReAct с интеграцией LLM и инструментов через REST API и MCP, оценка качества моделей и мониторинг дрейфа данных. Ожидается опыт разработки ML от 3 лет, уверенный Python (pandas, scikit-learn, XGBoost/LightGBM), опыт агентных систем на LangGraph, знание SQL и REST API. Формат: удалённо по РФ или гибрид из Москвы.
Старший ML-разработчик в VK Видео
Развитие рекомендаций фильмов и сериалов в VK Видео: обучение ML-моделей, матчинг и дедупликация контента, работа с высоконагруженным рантаймом и A/B-экспериментами на аудитории десятков миллионов пользователей. Требуется от 3 лет опыта разработки ML-решений и уверенное владение Python, Java или C++.
MLOps (Инженер LLM-инфраструктуры)
Инженер в AI Platform Team Битрикс24: проектирование, развёртывание и оптимизация платформы инференса больших языковых моделей (BitrixGPT, локальные и облачные модели) на базе vLLM, Nvidia Triton и GPU-кластеров. Задачи — балансировка нагрузки, батчинг и стриминг токенов, capacity planning, профилирование latency/throughput и построение observability-стека (Prometheus, Grafana, ELK). Требуется продовый опыт эксплуатации ML/LLM-сервисов, Python, Docker и понимание архитектуры трансформеров.
Data Scientist, Контроль качества
Разработка моделей автоматической модерации контента маркетплейса Ozon: полный цикл ML-разработки на multi-modal данных (изображения, тексты, таблицы) с использованием NLP, CV и современных архитектур (Transformers, CLIP). Оптимизация моделей, ускорение inference и улучшение бизнес-метрик во взаимодействии с аналитиками, продактами и разработчиками.
Senior ML/NLP Engineer
Разработка backend-сервисов на Python, оптимизация обработки больших массивов данных и распознавания документов, интеграция LLM в продукты компании. Работа в МТС Web Services с гибридным форматом в Москве или удалённо по России.
ML Engineer
Разработка и внедрение ML-моделей для выявления угроз и аномалий, работа с потоками событий, телеметрией и логами: выбор подходов, обучение и оценка моделей. Позиция в офисе в Москве, зарплата от 200 000 ₽ на руки. Вакансию размещает рекрутинговое агентство getmatch, детали у рекрутера после отклика.
Data Scientist / Data Analyst (Коммерция, Управление выгодой)
Разработка и совершенствование ML-моделей для задач коммерции и управления выгодой, поддержание точности, стабильности и быстродействия существующих моделей. Формулирование гипотез, проведение экспериментов и анализ результатов по ключевым метрикам. Работа в X5 Tech — цифровом партнёре торговых сетей X5 Group.
Старший ML-разработчик, Команда операционных прогнозов
Развивать и улучшать модели прогнозирования, собирать и обрабатывать данные, проводить feature engineering и проверять гипотезы, проектировать архитектуру ML-систем от пайплайнов до продакшн-сервисов. Работа в команде операционных прогнозов Ozon — одной из крупнейших российских e-commerce компаний.
Senior Data Scientist (Команда "Сервисы мониторинга")
Разработка мультиагентной системы мониторинга корпоративных клиентов, построение LLM evals suite для контроля качества и RAG-пайплайнов (сбор данных, hybrid search, reranking). Работа в команде "Сервисы мониторинга" Сбера, офис в Москве.
ML-инженер
Разработка интеллектуальных систем семантического анализа неструктурированных данных: ETL-пайплайны для документов (PDF, JPEG, PNG), CV-препроцессинг и сегментация сканов, интеграция и промпт-инжиниринг локальных VLM/LLM (Ollama, vLLM) для извлечения сущностей. Требуется уверенный Python, понимание SOTA-подходов к OCR и Key Information Extraction, опыт работы с PyMuPDF/PyPDF2 и локальными LLM.
Эксперт по машинному обучению
Разработка, внедрение и развитие корпоративных решений на базе больших языковых моделей (диалоговые агенты, RAG, LLM workflows) в Холдинге. Полный цикл AI/ML: от гипотез и прототипов до production и мониторинга, с оптимизацией качества, производительности и стоимости LLM. Требуется уровень Senior, опыт LLM-инжиниринга от 4 лет, Python/SQL/PySpark и знание архитектур LLM, файнтюнинга и методов оценки.
Data Scientist / Data Analyst (Управление выгодой)
Разработка и поддержка ML-моделей и полный цикл аналитики для платформы управления коммерческими условиями и торговой выгодой X5. Задачи включают генерацию гипотез, эксперименты, оценку метрик и написание production-кода для обучения моделей, фичей и инференса.
ML-инженер (Senior)
Развитие рекомендательной системы и CV/NLP-сервисов продуктов Дрома: поддержка и улучшение RecSys, построение пайплайнов сбора данных, оптимизация моделей и инфраструктуры инференса. Совмещение задач Data Science и ML-инженерии в продуктовой команде, удалённый формат с началом дня по Екатеринбургу.
Middle ML-разработчик (AI-агенты)
Разработка и внедрение core-логики AI-агента в production, проектирование backend-сервисов на Python, интеграция с LLM и внешними системами через Kafka, REST API, gRPC. Построение архитектуры автономных AI-систем, оркестрация задач агента, подготовка релизов моделей и защита решений перед регуляторами.
Middle DS (Marketing: Uplift, RFM)
Разработка и поддержка аналитических решений для маркетинга: uplift-моделирование, прогноз RFM, участие в A/B тестах и расчёт финансовых эффектов. Работа с Python, PySpark, SQL и ML-библиотеками.
Руководитель отдела скоринга
Руководитель отдела скоринга в страховой компании Ренессанс. Формирование новой команды, разработка и внедрение скоринговых и ML-моделей для страховых продуктов, взаимодействие с бизнес-заказчиками.
Middle / Senior Data Scientist (Финансы)
Разработка AI-агента для управления портфелем облигаций: оркестрация ML-моделей для анализа биржевых стаканов и генерации торговых сигналов. Дополнительно — автоматизация квитовки платежей и универсальный инструмент мониторинга временных рядов для детекции аномалий. Задачи включают построение моделей на табличных данных, прогнозирование временных рядов, NLP-классификацию новостей, RAG и fine-tuning LLM для обоснования торговых идей.
Стажер в команду Департамента «Занять и сберегать»
Стажировка в команде Data Science департамента «Занять и сберегать» Сбербанка: проверка гипотез, построение ML-моделей, A/B-тесты и внедрение решений масштаба страны. Работа включает ценообразование, uplift-моделирование, задачи ранжирования, response-модели и матчинг.
Junior CV инженер
Разработка интеллектуальных систем оптической сортировки для агропромышленности на базе computer vision и machine learning. В задачи входит подготовка и анализ датасетов, разметка данных, обучение и тестирование CV-моделей, эксперименты с архитектурами и вывод моделей в production.
Data Scientist
Разработка и внедрение ML-моделей ценообразования, uplift-моделей и моделей ценовой чувствительности корпоративных клиентов на табличных данных. Работа с большими объёмами данных (Spark, SQL, PySpark) и вывод моделей в промышленную эксплуатацию совместно с Data Engineering и MLOps. Удалёнка по РФ.