Вступить в клуб →
← К вакансиям
Сбер. Data Science72/100

Data Scientist (Центр модельных рисков розничного бизнеса)

Опубликовано: 26 октября 2026
onsiteML / Data SciencefulltimeМоскваrupythonклассическое машинное обучениеupliftpysparksqlpytorchtransformersnlpa/b тестированиевалидация моделеймониторинг моделейhuggingface
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
СберМоскваonsitefulltimesenior85

Data Scientist (Центр модельных рисков розничного бизнеса)

Работа в Центре модельных рисков розничного бизнеса Сбера: оценка качества Classic ML-моделей и их влияния на бизнес, исследование и улучшение подходов к моделированию и валидации. Автоматизация валидации и мониторинга моделей, в том числе с использованием агентов.

pythonmachine learningpytorchpysparknlptransformers+5
29 сентября 2026250 000–350 000 RUB
Ozon TechМосква, Россияremotefulltimesenior80

Старший Data Scientist (Возвраты ML)

Новая ML-команда отдела «Возвраты маркетплейса» Ozon: построение ML-направления для автоматизации модерации возвратов, споров и обработки звонков. Полный цикл ML-разработки — от постановки бизнес-задачи и анализа данных до обучения, деплоя и мониторинга моделей в продакшене, с фокусом на NLP/LLM и Computer Vision.

pythonpytorchscikit-learnnlpllmtransformers+6
2 ноября 2026
Джетлинremotefulltime62

Machine Learning Engineer

Разработка ИИ-ассистентов и функциональных агентов для ИИ-инкубатора: PoC идей, RAG на векторных базах, function calling, квантизация и запуск LLM на GPU/CPU, контейнеризация и мониторинг. Требуется уверенный Python/ML-стек, SQL, опыт оценки качества LLM-систем и эксплуатации highload-инфраструктуры.

pythonllmnlpragkubernetesapache airflow+6
3 ноября 2026
IT-hunterМосква, Россияremotefulltimelead78

Senior ML Engineer (Python / NLP / LLM)

Российская IT-компания ищет самостоятельного ML-инженера для проектирования и развития ML/NLP/LLM-пайплайнов: обучение и дообучение моделей (BERT, Transformers, RAG, fine-tuning), классификация текстов, NER, оценка качества и вывод моделей в production. Роль hands-on без управления командой, с прямым взаимодействием с заказчиками и влиянием на архитектуру; в перспективе — агентные системы. Грейд по данным площадки — Lead, требуется 6–8 лет релевантного опыта; удалённо из РФ или гибрид (офис в Москве).

pythonnlpllmpytorchmachine learningkafka+6
29 октября 2026