Вступить в клуб →
← К вакансиям
АДВ (Points Lab)

Data Scientist

250 000–350 000 RUB
Опубликовано: 15 октября 2026
seniorremoteML / Data SciencefulltimeМоскваrupythonpandaspolarsgitlinuxстатистикавременные рядыarimamlcatboostградиентный бустингpymc
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Сбер. Data ScienceСанкт-Петербургonsitefulltimesenior78

Senior ML engineer

Разработка и внедрение ML-моделей на табличных данных в процессы банка, включая MVP-решения на базе LLM. Роль предполагает лидирование направления разработки моделей, подготовку аналитики результатов и презентацию заказчикам, развитие ML-инструментов и техстека.

pythonpandassklearncatboostllmprompt-engineering+6
15 октября 2026
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
Асланян Роза АлександровнаМоскваremotefulltimejunior62

ML Researcher / Quant Researcher

Исследовательская работа над ML-моделями для прогнозирования финансовых временных рядов и поиска торговых сигналов: формулировка и проверка гипотез, backtesting, walk-forward validation, контроль data leakage и переобучения. Требуется сильная математическая база, Python-стек (numpy, pandas, scikit-learn, CatBoost/LightGBM), приветствуется опыт quant research/HFT. Полная удалённая занятость, оплата в USDT, вилка не указана.

backtestingcatboostdockerlightgbmmachine learningml+7
8 октября 2026
Сбер. ITМоскваonsitefulltimesenior84

Senior Data Scientist

Разработка с нуля мультиагентной платформы мониторинга ИИ-агентов Сбера: LLM-as-a-Judge, детекция аномалий, прогноз деградации и локализация причин сбоев. Полный цикл — от R&D и прототипа до прода и поддержки, интеграция с MLOps-экосистемой. Работа в офисе у метро Кутузовская.

pythonmlllmragmlopsnumpy+6
8 октября 2026