Вступить в клуб →
← К вакансиям
HeadHunter::Analytics/Data Science76/100

Team Lead TrustML

Опубликовано: 28 октября 2026
leadhybridML / Data SciencefulltimeМоскваrupythonmachine learningpytorchsklearncatboostpandasnumpynlpsqlkafkaантифродml в продакшене
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
HeadHunter (Аналитика/Data Science)Москваremotefulltimesenior88

Senior Data Scientist (команда рекомендаций)

Развитие ML-моделей поискового ранжирования и рекомендательных систем в продуктовых командах hh.ru: feature engineering, тюнинг и построение моделей с нуля, доведение решений до продакшна на Python и анализ A/B-экспериментов.

pythonmachine learningnlppytorchsklearnnumpy+6
7 октября 2026от 450 000 RUB
AvitoВесь мир — удалённоremotefulltime88

Data Scientist в команду Антифрода

Разработка и внедрение моделей для детекции взломов, аренды аккаунтов и авторегистраций на Авито. Улучшение существующих эвристик и ML-систем с онлайн-инференсом, от простых правил до полноценных моделей, подбор оптимальных санкций.

machine learningnlppythonnumpypandasscikit-learn+4
3 октября 2026269 000–413 000 RUB
ЭВРИКАСанкт-Петербург, Россияonsitefulltimemiddle72

Machine Learning инженер (NLP)

Разработка и поддержка блоков интеллектуальной обработки текстовых материалов в информационно-аналитической системе: предобработка и feature engineering неструктурированных текстов, многозначная классификация, иерархическая кластеризация, лингвистическая и семантическая обработка, работа с графами знаний и оценка метрик алгоритмов. Требуется уверенный Python, классический ML/NLP и опыт коммерческих Deep Learning моделей.

pythonnlpmachine learningdeep learningpytorchtensorflow+6
15 октября 2026
X5 TechМоскваremotefulltimesenior82

Senior Data Scientist/ML Engineer (Антифрод)

Разработка и внедрение ML-моделей для антифрод-системы X5 Tech: анализ транзакционных данных, поиск аномалий, обучение и валидация предсказательных моделей на Gradient Boosting и RNN/LSTM, работа с большими витринами данных на SQL. Модели продуктивятся через REST-сервисы (Flask/FastAPI) и интегрируются в существующие антифрод-процессы, включая разбор фрод-кейсов и генерацию гипотез. Требуется опыт DS/MLE от 4 лет, Python, опыт в антифроде, кибербезопасности или финтехе.

catboostfastapiflaskgradient boostingkafkalightgbm+8
13 октября 2026