Вступить в клуб →
← К вакансиям
HeadHunter (Аналитика/Data Science)88/100

Senior Data Scientist (команда рекомендаций)

от 450 000 RUB
Опубликовано: 7 октября 2026
seniorremoteML / Data SciencefulltimeМоскваrupythonmachine learningnlppytorchsklearnnumpysqlrankingrecsysa/b-тестыfeature engineeringkafka
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
AvitoВесь мир — удалённоremotefulltime88

Data Scientist в команду Антифрода

Разработка и внедрение моделей для детекции взломов, аренды аккаунтов и авторегистраций на Авито. Улучшение существующих эвристик и ML-систем с онлайн-инференсом, от простых правил до полноценных моделей, подбор оптимальных санкций.

machine learningnlppythonnumpypandasscikit-learn+4
3 октября 2026269 000–413 000 RUB
IT-ImplantМоскваremotefulltimesenior

Data Scientist (Middle+/Senior)

Аккредитованный системный интегратор ищет Data Scientist для заказных ML/аналитических проектов: постановка и декомпозиция бизнес-задач, EDA, разработка и валидация моделей (классический ML, статистика, временные ряды, рекомендательные системы, NLP/LLM), оценка эффекта от внедрения и защита решений перед стейкхолдерами. Требуется от 4 лет опыта, уверенный Python (pandas, numpy, scikit-learn) и SQL. Удалённый формат, фултайм, оформление как самозанятый или ИП, ставка 260–290 тыс. руб. на руки.

pythonsqlpandasnumpyscikit-learnстатистика+6
22 октября 2026260 000–290 000 RUB
2GISРоссияremotefulltimemiddle65

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.

pythonsqlpytorchtensorflowrecsysmachine learning+4
20 октября 2026
ЭВРИКАСанкт-Петербург, Россияonsitefulltimemiddle72

Machine Learning инженер (NLP)

Разработка и поддержка блоков интеллектуальной обработки текстовых материалов в информационно-аналитической системе: предобработка и feature engineering неструктурированных текстов, многозначная классификация, иерархическая кластеризация, лингвистическая и семантическая обработка, работа с графами знаний и оценка метрик алгоритмов. Требуется уверенный Python, классический ML/NLP и опыт коммерческих Deep Learning моделей.

pythonnlpmachine learningdeep learningpytorchtensorflow+6
15 октября 2026