Вступить в клуб →
← К вакансиям
@relocats60/100

Data Scientist

Опубликовано: 1 июля 2026
onsiteML / Data SciencefulltimeMontenegroen
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →
DATA SCIENTIST | RELOCATION TO MONTENEGRO | #relocation to #montenegro #datascience #fulltime #itjob #office t.me/••••••

Похожие вакансии

Все вакансии →
Ц1Москваhybridfulltimelead78

Руководитель отдела безопасности искусственного интеллекта (AiSEC)

Руководство AI/ML-направлением в SOC: разработка стратегии, организация разработки и внедрения ML-моделей для детектирования аномалий, приоритизации событий ИБ и снижения ложных срабатываний. Применение LLM и Generative AI для анализа и суммаризации инцидентов, интеграция решений с SIEM/SOAR, управление командой Data Science/ML Engineering.

pythonsqlmachine learningllmmlopspytorch+6
2 ноября 2026
ДомкликМосква, Россияhybridfulltimemiddle78

Data Scientist (RecSys)

Домклик ищет Data Scientist в команду рекомендательных систем: продуктовые ML-задачи от гипотезы и исследования данных до запуска в production и оценки бизнес-эффекта. Работа включает развитие моделей рекомендаций, ранжирования, прогнозирования и персонализации, проектирование экспериментов и A/B-тестов, взаимодействие с продуктом и ML/Backend-инженерами. Требуется уверенный Python, SQL, опыт построения рекомендательных систем (candidate generation, ranking/reranking, embeddings, two-tower).

pythonsqlrecsysrankingcandidate generationembeddings+6
2 ноября 2026
СоларМоскваhybridfulltimesenior74

Senior/Senior+ ML Engineer (DLP)

Разработка и поддержка production ML-сервисов «под ключ» для DLP-системы корпоративного класса: модули CV и NLP, пайплайны обучения и инференса, работа с LLM. Требуется опыт деплоя ML-сервисов от 3–4 лет, PyTorch/ONNX/Triton/vLLM, мониторинг и готовность к техническому лидерству. Формат: удалённо или гибрид в офисе в Москве.

pythonpytorchonnxtritonvllmllm+6
2 ноября 2026
Сибинтек-СофтМоскваhybridfulltimesenior88

Senior MLOps/LLMOps Engineer

Развёртывание и эксплуатация LLM-сервисов на GPU-кластере: настройка и тюнинг инференс-движков (vLLM/SGLang), мультинодовые схемы TP/PP/EP, P/D-дисагрегация с передачей KV-кэша по RDMA, наблюдаемость и планирование мощности. Требуется глубокий опыт с vLLM в проде, знание NVIDIA-стека, Kubernetes и нагрузочного тестирования инференса.

vllmsglangtensorrt-llmcudancclrdma+6
2 ноября 2026