Вступить в клуб →
← К вакансиям
Chess.com70/100

Senior Manager (Data Science)

Опубликовано: 26 июня 2026
seniorremoteML / Data SciencefulltimeRemoterupythonsqlbigquerygcpcursorclaude code
🔒 Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →
Chess.com – крупнейшая шахматная платформа со 100+ млн пользователей, ищет Senior Manager (Data Science) в удаленную команду.
Senior Manager (Data Science) в Chess.com 📍Remote 💎5+ лет опыта, Python, SQL, BigQuery, GCP, Cursor, Claude Code 🚀СEO и ко-фаундер — Erik Allebest (MBA Stanford), в компании работают русскоговорящие ребята 💙 Chess.com — самая популярная платформа для обучения и игры в шахматы со 100+ млн. пользователей. Размер команды — 700+ | Выручка компании в 2024 году составила более $100M 🔥 Узнать подробнее и откликнуться: тут Другие вакансии в компании: — All-stack Engineer — Database Engineer

Похожие вакансии

Все вакансии →
Gradient LabsRemote (UK) / Лондонremotefulltimelead70

Lead Product Data Scientist

Gradient Labs — AI-платформа для финансовых сервисов, автоматизирующая customer support и back-office процессы. Ищем Lead Product Data Scientist, удалённо в UK или в Лондоне; требуются SQL и Python.

sqlpython
24 сентября 2026
Alif Techhybridfulltimemiddle60

ML-инженер (middle)

Alif Tech, международная финтех-компания (Узбекистан, Таджикистан, Пакистан, Великобритания, ОАЭ), ищет ML-инженера уровня middle. Стек: Python (pandas, numpy), XGBoost/LGBM/CatBoost, SQL, Airflow, базовый DL. Формат — офис (предпочтительно), возможны гибрид или удалённая работа.

pythonpandasnumpyxgboostlightgbmcatboost+3
24 сентября 2026
Alif Techhybridfulltimemiddle68

Миддл ML-инженер

Alif Tech — международная финтех-компания, ищет Middle ML-инженера. Стек: Python (pandas, numpy), XGBoost/LGBM/CatBoost, SQL, Airflow, базовый DL. Офис предпочтительно, возможен гибрид или удалённая работа.

pythonpandasnumpyxgboostlightgbmcatboost+3
24 сентября 2026
Урал ЛогистикаМоскваhybridfulltimemiddle68

ML-инженер (Python, PyTorch, fine-tuning)

Разработка и дообучение ML/LLM-моделей: построение конвейеров подготовки и разметки данных, обучение адаптеров, извлечение сущностей и связей, оценка качества и метрики. Развёртывание и оптимизация локального inference (vLLM, CUDA, квантование, tensor parallelism). Формат — офис или гибрид в Москве.

pythonpytorchhugging face transformerspeftpandassql+6
24 сентября 2026