Вступить в клуб →
← К вакансиям
Золотое Яблоко65/100

Senior Data Scientist (Персонализация)

Опубликовано: 29 сентября 2026
seniorremoteML / Data SciencefulltimeРоссия — удалённоrupythondockerkafkakubernetesqaclickhousefastapimachine learningairflow
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на getmatch — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
МТСМоскваhybridfulltimesenior78

Старший Инженер по машинному обучению (ML Engineer) [RecSys, Big Data, МТС Веб Сервисы]

Разработка и обучение рекомендательных ML-моделей, проверка гипотез и внедрение ML-пайплайнов в real-time сервисы. Работа с рекомендательной платформой МТС, включая исследования генеративных полок и взаимодействие с дата-инженерами и аналитиками. Требуется коммерческий опыт в Data Science от 2 лет, уверенный Python, знание теории вероятностей и математической статистики.

pythonpytorchcatboosthadooppysparksql+6
28 октября 2026
Сбер. ITМоскваhybridfulltimemiddle84

ML engineer (Мониторинг инфраструктуры)

Команда инфраструктурного мониторинга Сбера ищет ML-инженера для построения AI-слоя, который прогнозирует сбои, анализирует логи и трассировки, классифицирует алерты и автоматизирует эксплуатацию. Предстоит внедрять модели временных рядов, LLM-решения, MLOps-практики и пайплайны работы с данными в высоконагруженной среде.

pythonmachine learningtime seriesmlopsllmclickhouse+6
23 октября 2026
RUTUBEМоскваremotefulltimemiddle72

MLOps инженер (RUTUBE TECH)

Разработка сервисов на Python для интеграции ML-моделей в прод, поддержка команды DS/MLE, настройка мониторинга моделей и разбор инцидентов, разработка и поддержка дагов Airflow. Требуется хорошее знание Python, опыт с Docker/k8s, MLOps-платформами (ClearML, MLFlow), нейросетевыми моделями CV/NLP и оптимизацией инференса (ONNX, TensorRT, Triton).

pythonmlflowclearmldockerkubernetesairflow+6
20 октября 2026
Электронная МоскваМоскваhybridfulltimemiddle75

Аналитик разработчик

Разработка и внедрение решений на Python (FastAPI), микросервисной архитектуры, аналитических пайплайнов и ML/LLM-моделей для цифровых проектов ДИТ Москвы. Гибридный формат работы.

pythonfastapikubernetesdockerkafkasql+6
14 октября 2026