ML / Data Science. Нашли 803 вакансии
Senior Quant/ML Researcher
Senior Quant/ML Researcher в команду технологической компании, развивающей quantitative-инфраструктуру и ML-решения для рынков цифровых активов (crypto/DeFi). Задачи: полный цикл исследований по микроструктуре, исполнению, хеджированию и распределению риска, реалистичная симуляция торговой экономики, paper/shadow-стратегии и перенос доказанных решений в production совместно с quant-разработчиками. Требуется отличный Python, сильная статистика и практический опыт ML/DL на последовательных финансовых данных.
ML-инженер (LLM / Python)
Senior/Middle+ ML-инженер на аналитический проект с оффлайн-контуром (Air-Gapped) в Москве. Требуется локальное развёртывание и сопровождение LLM (Llama-3, Qwen) на мощном железе, работа с форматами GGUF/FP8/AWQ; плюсом fine-tuning (LoRA/QLoRA), RAG и парсеры. Оплата кэшем/криптой выше рынка, есть тестовое задание с визитом в офис.
Стажер-разработчик C++ / Computer Vision (офис)
Стажировка в Smart Engines: разработка на C++ алгоритмов и подсистем компьютерного зрения для распознавания документов и обработки изображений. Занятость от 20 часов в неделю, офис в Москве, возможна совместимость с учебой.
ML Engineer
Разработка и улучшение ML/NLP/LLM-компонентов для AI-анализа коммуникаций менеджеров с клиентами: тональность, речевые паттерны, классификация и скоринг диалогов, RAG и агентные сценарии на базе GigaChat. Работа с текстом и аудио, проведение экспериментов, fine-tuning/LoRA, оценка качества моделей и вывод AI-решений в промышленную эксплуатацию.
ML-инженер
Разработка и внедрение ML/DL-моделей в финансовые продукты и внутренние процессы Т-Банка: проведение экспериментов, улучшение и ускорение моделей, построение воспроизводимых пайплайнов обучения и валидации.
Tech Lead ML (Поток)
Сбер ищет технологического лидера («играющего тренера») в новый юнит «Аналитика встреч» продукта «Поток»: руководство командой и самостоятельная разработка критичного кода. Задачи — аналитика встреч, персональные рекомендации и сводки, вывод ML-продукта из прототипа в промышленную эксплуатацию на всех сотрудников банка. Требуется 6+ лет опыта с Python/Pandas/NumPy/LangChain/LangGraph, опыт с LLM, ИИ-агентами, RAG и графовыми БД.
Team Lead Data Science в команду ранжирования
Ozon Банк ищет тимлида для руководства командой ранжирования, которая занимается ML-персонализацией продуктов (подбор категорий повышенного кешбэка). В задачи входит полный цикл ML-проектов: от ETL и feature engineering до вывода моделей в прод и мониторинга, а также управление командой из 3 человек. Стек: Python, PySpark, ClickHouse, S3, PyTorch, CatBoost, LightGBM, MLflow, Airflow.
ML Engineer (Поток)
Разработка ML-продукта «Аналитика встреч» в «Потоке»: автоматическая суммаризация встреч, извлечение ключевых договорённостей и следующих шагов, построение персональных рекомендаций с использованием LLM, RAG и AI-агентов. Вывод продукта из прототипа в промышленную эксплуатацию.
Computer Vision (Data Science) инженер
Разработка и внедрение AI-моделей компьютерного зрения для платформы видеоаналитики SmartView, обрабатывающей видеопоток с более чем 300 000 камер. В задачи входит анализ и подготовка данных, обучение и оценка CV-моделей (детекция, сегментация), их интеграция с backend-сервисами, развёртывание и мониторинг на промышленных стендах.
NLP-разработчик в Алису (ML/RL-инженер)
Команда ML-исследователей Алисы ищет инженера-исследователя для построения автономного computer-use-агента. Задачи: проектирование и запуск RL-экспериментов на многошаговых траекториях, reward design, обучение и файнтюнинг LLM/VLM, улучшение GUI grounding и визуального понимания экрана, оптимизация инференса (FP8, дистилляция, параллелизм) и вывод R&D-результатов в прод на платформе с миллионами пользователей. Требуется глубокий практический опыт DL/RL (GRPO, GSPO, DAPO, Dr.GRPO), обучение больших моделей, исследовательское мышление и уверенное владение Python и PyTorch.
Data scientist (направление HR)
Разработка и развитие ML/AI-решений для HR Tech и платформы Alfa People: полный цикл от постановки задачи и исследований до production-внедрения, мониторинга и оценки бизнес-эффекта. Работа на стыке DS, продукта и бизнеса, включая менторство и ревью решений в команде.
Ведущий инженер по машинному обучению и компьютерному зрению
Разработка и внедрение системы видеоаналитики на базе ИИ на промышленном предприятии: распознавание деталей и изделий, отслеживание перемещений между камерами, анализ производственных операций и отчетность. Система разворачивается на собственном сервере завода с интеграцией с 1С и внутренними базами данных. Проектная занятость, первый этап — пилот на выбранном участке производства.
Руководитель ML/AI-платформы
Руководитель ML/AI-платформы в Циан: развитие ML-платформы (~150 production-моделей) и LLM-платформы — шлюз к моделям, self-hosted инференс на GPU и корпоративный AI-ассистент. Отвечает за команду, GPU-мощности, безопасность и стратегию платформы.
Data Scientist
Разработка и вывод в прод ML-моделей для системы цифровой маркировки: прогнозирование, классификация, детектирование аномалий и временные ряды на классическом ML-стеке. Включает построение пайплайнов обработки данных, feature engineering и валидацию моделей.
ML-инженер
ML-инженер в команду развития ML/AI-функционала в области BI и коммерческой аналитики Ozon. Задачи: проектирование и деплой моделей (регрессия, Time Series, Uplift), построение пайплайнов обработки данных на PySpark, MLOps (FastAPI, DVC, MLflow), проведение A/B-тестов и оптимизация SQL/Spark-запросов в ClickHouse, Vertica, Trino.
Senior Data Scientist (команда рекомендаций)
Развитие ML-моделей поискового ранжирования и рекомендательных систем в продуктовых командах hh.ru: feature engineering, тюнинг и построение моделей с нуля, доведение решений до продакшна на Python и анализ A/B-экспериментов.
Junior Data Scientist/ML инженер
Участие в разработке и реализации моделей машинного обучения под руководством менторов, анализ и предобработка данных, тестирование и валидация алгоритмов, изучение современных методов ML/AI. Требуется высшее образование по физико-математическим или инженерным направлениям, знание Python и SQL, понимание LLM и классического ML.
Quantitative Researcher
FinTech-компания Дубайт ищет Quantitative Researcher для разработки и оптимизации моделей прогнозирования финансовых инструментов, alpha research и генерации сигналов, в том числе с использованием ML. Задачи включают анализ рыночных данных (order flow, временные ряды), бэктестинг и адаптацию HFT-стратегий и интеграцию алгоритмов в торговые системы. Требуется профильное высшее образование, глубокие знания математики, статистики и ML, опыт работы с Python; плюсом — опыт в HFT и знание C++, Linux и соответствующих библиотек.
ML Engineer (AI-решения)
Разработка AI-решений на базе больших языковых моделей: AI-агенты и мультиагентные системы, RAG-системы, промпт-инжиниринг и дообучение LLM. Полный цикл от подготовки данных и разработки архитектуры до внедрения и сопровождения AI-сервисов в production.
MLops Engineer
MLops Engineer в аккредитованной аутсорсинговой IT-компании Aston: тестирование и оценка ML-моделей, участие в разработке новых AI-сервисов, ведение проектной документации и внедрение новых технологий. Требуется опыт от 3 лет, глубокая экспертиза в Python (asyncio, threading, multiprocessing), FastAPI и Pydantic v2, PostgreSQL/Redis/MongoDB, Docker и Docker Compose, Kafka/RabbitMQ/Celery, а также опыт работы с Qdrant. Формат работы — удалённо, есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Нижнем Новгороде и Самаре.