Вступить в клуб →
← К вакансиям
Вкусно — и точка68/100

Data Scientist (Рекомендательные системы)

Опубликовано: 20 октября 2026
middlehybridML / Data SciencefulltimeМосква, Россияrupythonsqlрекомендательные системыматричная факторизацияградиентный бустингслучайный лесarimaprophetнейронные сетипрогнозирование временных рядовмашинное обучение
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Ecom.techМоскваhybridfulltimesenior75

Senior Data Scientist (RecSys only)

Развитие рекомендательных алгоритмов для Самоката, полный цикл разработки ML моделей от исследований до внедрения в продакшн, с фокусом на рост выручки и улучшение пользовательского опыта.

pythonsqlmldlab-тестырекомендательные системы+3
15 октября 2026
OkkoМосква, Санкт-Петербургremotefulltimesenior68

ML Engineer (Search)

Okko ищет senior ML-инженера в команду поиска — направления, генерирующего основной трафик на просмотры тайтлов. Задачи: разработка и вывод в продакшен ML-моделей, ранжирование, NLP, ускорение инференса, проведение A/B-исследований. Возможна удалённая работа, официальное трудоустройство и ДМС.

pythonnlpsqlмашинное обучениеранжированиенейронные сети+4
11 октября 2026
Top SelectionРоссияremotefulltimesenior

Data Scientist

Senior Data Scientist для решения исследовательских и алгоритмических задач: обработка 3D-геометрии и пространственных данных, построение пайплайнов гибридного поиска (dense + sparse, BM25, эмбеддинги), внедрение ML/DS-сервисов в продакшен. Требуется опыт промышленной эксплуатации ML/DS-решений, знание LLM-экосистемы и инструментов оценки (Ragas, TruLens, DeepEval), backend-разработка на FastAPI и Docker/Linux, а также опыт технического руководства небольшой командой и менторинга. Оформление как ИП, полная занятость, возможна удалённая работа, локация и гражданство — РФ.

ab-testingairflowasynciocatboostdockerembeddings+29
7 октября 2026220 000–240 000 RUB
МТС БанкМосква, Россияfulltime65

Эксперт Data Science

Разработка ML/DS-решений для системы принятия решений в розничных рисках МТС Банка: построение моделей вероятности дефолта (PD) по картам, кредитам наличными и POS-кредитам, моделей для коллекшн (NextBestOffer, Uplift), исследование данных и внедрение нейросетевых подходов. Требуются Python, SQL, знание прикладной статистики и метрик ML.

pythonsqlмашинное обучениестатистиканейронные сетиклассификация+6
4 октября 2026