Вступить в клуб →
← К вакансиям
ООО "ДУНАЙС"55/100

Ведущий ML-инженер

100 000–110 000 RUB
Опубликовано: 9 октября 2026
leadonsiteML / Data SciencefulltimeРостовская областьrun8ngenairagмультиагентная системавекторная базаopen-sourceon-premmlno-code
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на Работа России — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Россияremotefulltime75

Data Scientist

Развитие системы оценки качества продуктов Insider: определение измеримых критериев качества, перевод продуктовых ожиданий в метрики, тестовые наборы и процедуры оценки. Организация сбора и подготовки данных из продуктовых событий, поисковых запросов, диалогов, действий агента и пользовательской обратной связи. Компания — крупный банк, название скрыто под NDA.

nlpllmmlragpython
22 октября 2026от 287 000 RUB
МТСМоскваhybridfulltimesenior85

Старший разработчик по машинному обучению

Разработка и масштабирование LLM/RAG-копилотов и цифровых агентов на платформе xOps Copilots: проектирование пайплайнов, агентская логика, работа с неструктурированными документами, эмбеддингами и векторными БД. Требуется Python, опыт с LLM API и RAG, интеграции через API и доведение решений от MVP до продакшена.

pythonllmragembeddingsvector databasesopenai api+6
21 октября 2026от 198 000 RUB
Алабуга. МенеджментМоскваonsitefulltimesenior80

Senior ML Engineer

Разработка и внедрение ML-решений под задачи бизнеса: fine-tuning LLM (LoRA/PEFT), построение RAG-систем, NLP-задачи, инференс на Python/FastAPI с оптимизацией под production. Обязательна релокация в Елабугу (Республика Татарстан).

computer visioncomputer-visiondockerfastapifine-tuningllm+14
19 октября 2026от 487 500 RUB
Сбер. Data ScienceМоскваonsitefulltimemiddle72

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.

pythonmlnlppytorchllmrag+6
13 октября 2026