Вступить в клуб →
← К вакансиям
JACOBS DOUWE EGBERTS (JDE)78/100

Аналитик данных | Data scientist

Опубликовано: 4 ноября 2026
middlehybridML / Data SciencefulltimeМоскваrupythonsqlllmragpandasnumpyscikit-learncatboostpostgresqlclickhousefastapietl
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
AstonСанкт-Петербург, Россияhybridfulltimemiddle72

ML Engineer

ML Engineer в аутсорсинговой компании Aston для проекта российского подразделения крупного производителя продуктов питания: разработка и развитие ядра plan-optimizer, моделей прогнозирования спроса, интеграций с OR-Tools/PySCIPOpt и пайплайнов данных. Требуется от 3 лет опыта в ML, навыки работы с временными рядами, классическим ML, градиентным бустингом, backtesting и SQL.

airflowcatboostdeep learninghadoopkuberneteslanggraph+18
3 ноября 2026
РОМИРМоскваonsitefulltimemiddle

Специалист Data Science

РОМИР ищет специалиста Data Science в команду на проекты ритейл-аналитики и обработки больших данных. Задачи: сборка выборок из ClickHouse/MySQL/Postgres, реализация ML-гипотез и LLM-пайплайнов (RAG, DeepSearch, эмбеддинги), оценка качества моделей, разработка и поддержка ML-модулей на Python, участие в R&D. Требуется уверенный Python (pandas, numpy, scikit-learn), классический ML, SQL, понимание LLM и векторного поиска.

pythonsqlpandasnumpyscikit-learnllm+6
23 октября 2026
АО "РТ ЛАБС"Россия, Московская область, Долгопрудныйonsitefulltimemiddle70

Аналитик данных

Внедрение LLM, разработка RAG-агентов, создание собственной LLM и ML-платформы. Участие в полном цикле разработки — от постановки задачи до внедрения, создание высоконагруженных ML-сервисов и production-ready кода, проведение исследований и внедрение их результатов в продукты.

fastapihighloadkubernetesllmmachine learningml+13
6 октября 2026100 000–140 000 RUB
remote82

ML / DS Engineer (Classic ML)

Вакансия ML / DS Engineer с фокусом на классическом машинном обучении: градиентный бустинг, feature engineering, end-to-end ML-пайплайны, MLOps и интеграция моделей в продакшн. Формат работы — удалённый.

pythonpandasnumpyscikit-learnlightgbmxgboost+6
2 ноября 2026