Вступить в клуб →
← К вакансиям
Полигонатор75/100

AI R&D Engineer / ML Engineer (Python)

Опубликовано: 6 ноября 2026
middlehybridML / Data SciencefulltimeМоскваruci/cddockerfastapigithugging facellmmachine learningmlmlflownumpyonnxpandaspytestpythonpytorchreinforcement learningrlsqlvllmwandb
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Где опубликована · 7

Мы собрали все публикации этой вакансии в одну. Условия на площадках иногда расходятся — сверяйте перед откликом.

ИсточникДатаЗарплатаГде
hh.ru ↗6 ноября 2026—Москва · гибрид
hh.ru ↗6 ноября 2026—Санкт-Петербург · офис
hh.ru ↗6 ноября 2026—Краснодар · гибрид
hh.ru ↗6 ноября 2026—Волгоград, Россия · офис
hh.ru ↗6 ноября 2026—Воронеж · офис
hh.ru ↗6 ноября 2026—Ростов-на-Дону, Россия · офис
hh.ru ↗6 ноября 2026—Таганрог · офис

Похожие вакансии

Все вакансии →
Алабуга. МенеджментМоскваonsitefulltimesenior80

Senior ML Engineer

Разработка и внедрение ML-решений под задачи бизнеса: fine-tuning LLM (LoRA/PEFT), построение RAG-систем, NLP-задачи, инференс на Python/FastAPI с оптимизацией под production. Обязательна релокация в Елабугу (Республика Татарстан).

computer visioncomputer-visiondockerfastapifine-tuningllm+14
19 октября 2026от 487 500 RUB
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
Сбер. Data ScienceМоскваhybridfulltimesenior78

Senior Data Scientist

Настройка клиентских стратегий в розничном бизнесе Сбера: построение uplift-моделей эластичности к ставке по вкладам и кредитам, прогнозирование досрочного погашения и оценка эффекта через A/B-тесты и causal inference. Работа с большими данными в Hadoop (PySpark, SQL), от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и мониторинга.

a/b тестированиеcatboostcausal inferencedockerelasticsearchfine-tuning+17
28 октября 2026
RWBМоскваremotefulltimelead82

Руководитель направления (ML Lead)

Руководство ML-командой в финтех-направлении RWB: найм и развитие инженеров, построение ML-пайплайнов и вывод моделей в production. Задачи включают risk-моделирование, CRM/collection, мониторинг стабильности моделей и код-ревью.

pythonsqlsparkpytorchairflowdocker+6
23 октября 2026