Вступить в клуб →
← К вакансиям
RWB82/100

Руководитель направления (ML Lead)

Опубликовано: 23 октября 2026
leadremoteML / Data SciencefulltimeМоскваrupythonsqlsparkpytorchairflowdockergitmlllmclickhousehadoopmlflow
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на Хабр Карьера — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
RWB (Wildberries & Russ)Москва, Россияhybridfulltimemiddle80

ML инженер в Финтех

Full-stack ML/AI команда внедряет ML/AI в бизнес Финтех/Банка в РФ и СНГ. Задачи: скоринг, модели оттока и отклика, прогноз продаж, risk-моделирование (PD/LGD/PnL), CRM и Collection, вывод моделей в production и мониторинг их стабильности. Требуется опыт в DS/ML от 3 лет, включая не менее года в банке, финтехе или на маркетплейсе.

pythonsparkpytorchairflowgitdocker+6
22 октября 2026
RWB (Wildberries & Russ)Москваhybridfulltimelead82

Team lead ML в Финтех

Руководство full-stack ML/AI командой в Финтехе (банк и СНГ): найм и развитие инженеров, построение пайплайнов, вывод в production скоринговых моделей, моделей оттока, отклика и прогноза продаж, risk-моделирование (PD/LGD/PnL), мониторинг стабильности моделей и код-ревью.

pythonsparkpytorchairflowdockersql+6
22 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
X5 TechМоскваhybridfulltimemiddle74

Алгоритмист/Data Scientist в команду Интегрированного бизнес-планирования

Разработка оптимизационных и ML-алгоритмов для системы интегрированного бизнес-планирования и управления цепочками поставок ритейлера X5 (Пятёрочка, Перекрёсток). Задачи на реальных объёмах данных: десятки тысяч магазинов, прогнозирование, линейное и целочисленное программирование, эвристики, оценка эффектов.

pythonsqlмашинное обучениеоптимизациялинейное программированиеhadoop+6
21 октября 2026