Machine Learning Engineer (L3)
Где опубликована · 2
Мы собрали все публикации этой вакансии в одну. Условия на площадках иногда расходятся — сверяйте перед откликом.
| Источник | Дата | Зарплата | Где |
|---|---|---|---|
| @remotegeekjob | 12 октября 2026 | — | India · удалённо |
| @forpython | 12 октября 2026 | — | India · удалённо |
Похожие вакансии
Все вакансии →Staff Applied Scientist, AdTech
Launch Potato ищет hands-on Applied Scientist для построения моделей в AdTech: распределение страховых лидов по carrier'ам на click wall и оптимизация ставок в media buying с ответственностью за ROAS. Роль включает полный цикл — от постановки задачи с бизнесом и поиска данных до деплоя и мониторинга моделей, с фокусом на late labels, sparse features, drift и feedback loops.
Senior Research Scientist, AI & Workforce Intelligence
Wonderlic ищет старшего исследователя (Senior Research Scientist) на стыке индустриально-организационной психологии и машинного обучения: нужно развивать «Jobs Engine» — ML-систему, которая по неструктурированным данным рынка труда (O*NET, LinkedIn, Indeed) строит анализ тысяч профессий. Роль предполагает ответственность за научную обоснованность моделей, их справедливость и масштабируемость, а также консультирование продуктовых и I-O команд по применению AI. Формат — удалённо из США, четырёхдневная рабочая неделя (32 часа).
Quantitative researcher
Midpoint — проп-дэск на криптовалютных рынках, ищущий quantitative researcher для разработки торговых стратегий на споте и бессрочных фьючерсах. Задачи включают проверку гипотез на исторических данных, построение честных бэктестов, вывод стратегий в живую торговлю и аудит внешних квантов. Требуется опыт в mid/high-frequency trading, Python, ML/статистика, понимание криптодеривативов и работа с ИИ-агентами.
Middle/Senior Data Scientist (команда Лояльность)
Разработка и поддержка ML-пайплайна ежемесячных категорий начислений бонусов Спасибо: пул моделей прогнозирования клиентского поведения (транзакционная активность, вероятности акцепта категорий, up-lift, CSI/CSAT) и целочисленный оптимизатор персональных офферов. Нужны глубокое знание классического ML, Python, продвинутый SQL, опыт AB-тестирования и вывод моделей в прод.