Вступить в клуб →
← К вакансиям
Mayflower68/100

Data Scientist (Moderation)

Опубликовано: 29 октября 2026
onsiteML / Data ScienceЛимассол, Кипрrupythonjupyter notebookpandassqlclickhouseapache kafkascikit-learnxgboostlightgbm
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на getmatch — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
ДИРЕКТ ТЕХМоскваhybridfulltimemiddle78

Data Scientist

Разработка, валидация и мониторинг скоринговых PD- и антифрод-моделей в мультибанковском кредитном сервисе. Полный цикл ML: сбор и подготовка данных на SQL/Python, построение и внедрение моделей.

pythonsqlpandasnumpyscikit-learncatboost+6
30 октября 2026
USETECHМосква, Россияremotefulltimemiddle66

Data Scientist / ML-инженер

Разработка и внедрение ML-моделей для крупного банка: прогнозирование клиентского поведения, uplift-модели, рекомендательные системы и оптимизация кредитования юрлиц. Работа с классическим ML на больших табличных данных (Spark/Hadoop/Hive), а также пайплайнами с применением LLM и RAG. Взаимодействие с командами Data Engineering и MLOps для вывода моделей в промышленную эксплуатацию.

pythonlightgbmxgboostcatboostscikit-learnpandas+6
29 октября 2026
Операционное совершенствоМоскваremotefulltimesenior80

Senior ML Engineer

Разработка ИИ-системы автоматизации оперативного управления для горнодобывающей отрасли: вероятностные прогнозы времени прибытия, длительности обслуживания и очередей на основе телеметрии. Вывод моделей в продакшн, мониторинг дрейфа и оценка эффекта автономных решений через A/B и switchback-эксперименты.

pythonlightgbmcatboostxgboostpandaspolars+6
26 октября 2026
Камаев Богдан ЭльмаровичМоскваremotefulltimemiddle62

ML-инженер (Classic ML) / Data Scientist

Разработка и внедрение моделей машинного обучения на табличных данных и временных рядах: скоринг, отток, LTV, uplift, антифрод, прогнозирование спроса. Полный цикл от гипотезы и feature engineering до продакшена, мониторинга и оценки эффекта через A/B-тесты. Работа в связке с бизнесом, оформление по ТК РФ, ДМС, удалённо или гибрид.

pythonpandasnumpyscikit-learncatboostlightgbm+6
25 октября 2026