Data Scientist (RecSys)
Локация: Удалённо
Компания: 2ГИС
ЗП: от 250 000 р. на руки
Занятость: Полная
Наша команда в поиске Data Scientist-специалиста для команды RecSys, которая занимается развитием рекомендательных сервисов внутри компании.
Чем предстоит заниматься:
Разработка систем мониторинга качества рекомендательных систем.
Персонализация основного алгоритма поиска 2ГИС/Отелло.
Разработка рекомендательных алгоритмов для всех продуктов в 2ГИС/Отелло.
Настройка мониторинга и алертинга качества данных.
Написание unit-тестов (pytest), тестов для различных участков ML-пайплайна, участие в код-ревью.
Мы ждём от тебя:
Опыт полного цикла решения ML-задач: от аналитики до вывода моделей в прод (от 3-х лет).
Отличные знания Python, SQL, классического ML-стека и соответствующих ему библиотек.
Владение одним из DL-фреймворков (PyTorch/TensorFlow/Keras).
Глубокое понимание рекомендательных систем: подходы, типичные проблемы, метрики, A/B-тестирование.
Опыт написания Unit-тестов, разработки архитектуры и Code Review.
Опыт работы с инструментами разработки и CI/CD — Git, Jenkins, GitLab, Jira.
🌐 Резюме отправлять: https://getmatch.ru/vacancies/33237-data-scientist-recsys?s=offers
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: 2ГИС
ЗП: от 250 000 р. на руки
Занятость: Полная
Наша команда в поиске Data Scientist-специалиста для команды RecSys, которая занимается развитием рекомендательных сервисов внутри компании.
Чем предстоит заниматься:
Разработка систем мониторинга качества рекомендательных систем.
Персонализация основного алгоритма поиска 2ГИС/Отелло.
Разработка рекомендательных алгоритмов для всех продуктов в 2ГИС/Отелло.
Настройка мониторинга и алертинга качества данных.
Написание unit-тестов (pytest), тестов для различных участков ML-пайплайна, участие в код-ревью.
Мы ждём от тебя:
Опыт полного цикла решения ML-задач: от аналитики до вывода моделей в прод (от 3-х лет).
Отличные знания Python, SQL, классического ML-стека и соответствующих ему библиотек.
Владение одним из DL-фреймворков (PyTorch/TensorFlow/Keras).
Глубокое понимание рекомендательных систем: подходы, типичные проблемы, метрики, A/B-тестирование.
Опыт написания Unit-тестов, разработки архитектуры и Code Review.
Опыт работы с инструментами разработки и CI/CD — Git, Jenkins, GitLab, Jira.
🌐 Резюме отправлять: https://getmatch.ru/vacancies/33237-data-scientist-recsys?s=offers
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
ML Data Engineer
Локация: Удалённо
Компания: Snoonu
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
We look for experienced engineer for position of dedicated DE for ML team. Main responsibilities will include creating end extending existing feature marts and realtime marts, including investigation of feature drift and performance optimizations. What we also consider as important is having enough skills to take responsibility for full ML-DE interaction, including new pipelines creation in existing DE infrastructure. Main tools used for feature engineering are Dbt, BigQuery, Databricks and Spark structured streaming, having AWS streaming services and infrastructure as a code for DE part.
🛠 What You’ll Get Your Hands On:
- Feature engineering - support and creating feature marts for ML team, including tests and validation
- Realtime Feature engineering - creating realtime pipelines, extending realtime feature store with new features
- Integrating new sources into existing data pipelines for ML needs, ensuring data quality and consistency
- Monitor and automate ML pipelines processes, including data drift, pipelines performance, alerting
🧙♂️ The Magic You Bring:
- Experience in several programming languages or Python frameworks
- PySpark knowledge i.e. Spark structured streaming, data distribution, optimizations
- Strong SQL skills, ability to apply subqueries, window functions, CTEs, math specific database functions
- Experience with modern ETL processes, collection, ingestion, storage, cleaning, transformation, analysis of data
- Software design skills - software patterns, application, data system design
- Math statistics knowhelege, i.e. stdev, quartiles, ability to apply them for drift or outlier detection
- Infrastructure as a code is a plus
- Experience with databricks as a plus
🌐 Резюме отправлять: https://wantapply.com/ml-data-engineer-at-snoonu?from=home
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Snoonu
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
We look for experienced engineer for position of dedicated DE for ML team. Main responsibilities will include creating end extending existing feature marts and realtime marts, including investigation of feature drift and performance optimizations. What we also consider as important is having enough skills to take responsibility for full ML-DE interaction, including new pipelines creation in existing DE infrastructure. Main tools used for feature engineering are Dbt, BigQuery, Databricks and Spark structured streaming, having AWS streaming services and infrastructure as a code for DE part.
🛠 What You’ll Get Your Hands On:
- Feature engineering - support and creating feature marts for ML team, including tests and validation
- Realtime Feature engineering - creating realtime pipelines, extending realtime feature store with new features
- Integrating new sources into existing data pipelines for ML needs, ensuring data quality and consistency
- Monitor and automate ML pipelines processes, including data drift, pipelines performance, alerting
🧙♂️ The Magic You Bring:
- Experience in several programming languages or Python frameworks
- PySpark knowledge i.e. Spark structured streaming, data distribution, optimizations
- Strong SQL skills, ability to apply subqueries, window functions, CTEs, math specific database functions
- Experience with modern ETL processes, collection, ingestion, storage, cleaning, transformation, analysis of data
- Software design skills - software patterns, application, data system design
- Math statistics knowhelege, i.e. stdev, quartiles, ability to apply them for drift or outlier detection
- Infrastructure as a code is a plus
- Experience with databricks as a plus
🌐 Резюме отправлять: https://wantapply.com/ml-data-engineer-at-snoonu?from=home
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
❤1
ML инженер
Локация: Удалённо
Компания: Экстил
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Проектная/Аутстафф
Мы ищем опытного ML инженера (с опытом в RecSys, Ecom) для выполнения проектных задач ПО МОДЕЛИ АУТСТАФФ (подключение специалиста в команду заказчика).
Ждем специалиста который специализируется на рекомендательных системах и персонализации. Вы будете развивать и поддерживать модели в продуктивной среде: от прототипирования на Python (PyTorch, CatBoost, XGBoost) до их вывода в production и готового к полной занятости в режиме 5/2.
Требования:
• 3+ лет опыта работы в ML, включая участие в проектах по рекомендациям или персонализации.
• Уверенное владение Python и базовым ML-стеком (scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch).
• Опыт участия в выводе ML-моделей в production.
• Понимание классических подходов к рекомендациям (ALS, коллаборативная фильтрация, Item2Vec и др.).
• Базовое понимание оффлайн- и онлайн-метрик оценки рекомендаций.
• Знание SQL и опыт работы с реляционными БД.
🌐 Резюме отправлять: https://career.habr.com/vacancies/1000166100
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Экстил
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Проектная/Аутстафф
Мы ищем опытного ML инженера (с опытом в RecSys, Ecom) для выполнения проектных задач ПО МОДЕЛИ АУТСТАФФ (подключение специалиста в команду заказчика).
Ждем специалиста который специализируется на рекомендательных системах и персонализации. Вы будете развивать и поддерживать модели в продуктивной среде: от прототипирования на Python (PyTorch, CatBoost, XGBoost) до их вывода в production и готового к полной занятости в режиме 5/2.
Требования:
• 3+ лет опыта работы в ML, включая участие в проектах по рекомендациям или персонализации.
• Уверенное владение Python и базовым ML-стеком (scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch).
• Опыт участия в выводе ML-моделей в production.
• Понимание классических подходов к рекомендациям (ALS, коллаборативная фильтрация, Item2Vec и др.).
• Базовое понимание оффлайн- и онлайн-метрик оценки рекомендаций.
• Знание SQL и опыт работы с реляционными БД.
🌐 Резюме отправлять: https://career.habr.com/vacancies/1000166100
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Data Scientist Middle / Senior Scoring
Локация: Удалённо
Компания: Билайн
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Сейчас у вас есть возможность присоединиться к лучшей команде BD&AI Скоринг и верификация в качестве Data Scientist.
Итак, вам предстоит:
Развитие скоринговых моделей.
Построение предиктивных моделей для задач B2C и B2B кредитования, страхования и e-commerce.
Создание современных решений для задач предотвращения мошенничества.
Разработка моделей fraud prevention.
Поиск новых и применение актуальных методов для улучшения широкого круга задач.
ML-research в области NLP, анализа графов и нейронных сетей.
Внедрение разработок в продуктив.
Усовершенствование пайплайнов и оптимизация расчетов на кластере.
Мы будем рады рассмотреть тебя, если у тебя есть:
Успешный профессиональный опыт работы в финтех индустрии не менее 1 года, или стаж в DS и ML более 2 лет.
Опыт построения моделей с помощью классического ML-стека.
Навыки работы с Python, (py)Spark, SQL, уверенные знания теории вероятности и статистики.
Понимание ООП и структур данных.
Кейсы с применением собственных методик в анализе данных и построении моделей на табличных данных.
Хорошие отношения с Git, Jira, Confluence.
🌐 Резюме отправлять: https://career.habr.com/vacancies/1000165983
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Билайн
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Сейчас у вас есть возможность присоединиться к лучшей команде BD&AI Скоринг и верификация в качестве Data Scientist.
Итак, вам предстоит:
Развитие скоринговых моделей.
Построение предиктивных моделей для задач B2C и B2B кредитования, страхования и e-commerce.
Создание современных решений для задач предотвращения мошенничества.
Разработка моделей fraud prevention.
Поиск новых и применение актуальных методов для улучшения широкого круга задач.
ML-research в области NLP, анализа графов и нейронных сетей.
Внедрение разработок в продуктив.
Усовершенствование пайплайнов и оптимизация расчетов на кластере.
Мы будем рады рассмотреть тебя, если у тебя есть:
Успешный профессиональный опыт работы в финтех индустрии не менее 1 года, или стаж в DS и ML более 2 лет.
Опыт построения моделей с помощью классического ML-стека.
Навыки работы с Python, (py)Spark, SQL, уверенные знания теории вероятности и статистики.
Понимание ООП и структур данных.
Кейсы с применением собственных методик в анализе данных и построении моделей на табличных данных.
Хорошие отношения с Git, Jira, Confluence.
🌐 Резюме отправлять: https://career.habr.com/vacancies/1000165983
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
ML-инженер (Machine Learning Engineer)
Локация: Удалённо
Компания: Окуляр
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
У нас царит атмосфера старатапа, мы больше про идеи, самореализации и новые технологии - нет отчетов и бумаг. Мы ценим людей, которые пойдут с нами эту дорогу с самого начала и дадим солидные бонусы и должности по мере роста компании
Ожидания от кандидата:
Основная цель - развивать существующее AI/ML-решение:
- стабилизировать пайплайны;
- улучшить качество моделей;
- обеспечить масштабируемость и воспроизводимость
Роль прикладная, с сильным инженерным уклоном, не чистый research.
Навыки и опыт:
- Опыт продуктовой разработки 1-3 года
- Сборка и обучение моделей с 0 (все стадии) до прода
- Опыт работы с реальными (шумными, неполными) данными
- Опыт деплоя моделей
- Работа с метриками качества, а не только loss
- Умение разрабатывать кастомные loss
- Работа с логированием и мониторингом качества
- Опыт работы с LLM и семейством ViT
Желательно (будет плюсом):
- MLOps
- Docker
Условия работы:
Работа удаленная со свободным графиком. Значение имеет только Ваш вклад в продукт.
Бонусы:
Ежегодные бонусы по итогам года + промежуточные бонусы за закрытые проекты
Возможность роста по должности по мере роста компании
🌐 Резюме отправлять: https://career.habr.com/vacancies/1000166081
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Окуляр
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
У нас царит атмосфера старатапа, мы больше про идеи, самореализации и новые технологии - нет отчетов и бумаг. Мы ценим людей, которые пойдут с нами эту дорогу с самого начала и дадим солидные бонусы и должности по мере роста компании
Ожидания от кандидата:
Основная цель - развивать существующее AI/ML-решение:
- стабилизировать пайплайны;
- улучшить качество моделей;
- обеспечить масштабируемость и воспроизводимость
Роль прикладная, с сильным инженерным уклоном, не чистый research.
Навыки и опыт:
- Опыт продуктовой разработки 1-3 года
- Сборка и обучение моделей с 0 (все стадии) до прода
- Опыт работы с реальными (шумными, неполными) данными
- Опыт деплоя моделей
- Работа с метриками качества, а не только loss
- Умение разрабатывать кастомные loss
- Работа с логированием и мониторингом качества
- Опыт работы с LLM и семейством ViT
Желательно (будет плюсом):
- MLOps
- Docker
Условия работы:
Работа удаленная со свободным графиком. Значение имеет только Ваш вклад в продукт.
Бонусы:
Ежегодные бонусы по итогам года + промежуточные бонусы за закрытые проекты
Возможность роста по должности по мере роста компании
🌐 Резюме отправлять: https://career.habr.com/vacancies/1000166081
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
DS инженер в команду Авито Путешествия
Локация: Удалённо
Компания: Авито
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Авито.Путешествия — один из крупнейших сервисов краткосрочной аренды жилья в России. Каждый день мы помогаем тысячам людей найти место для отдыха, а хостам — быстрее сдавать и зарабатывать больше. Ищем Data Scientist’а в продуктовую команду, чтобы прокачивать селлерский и пользовательский опыт через CV/NLP и ML: помогать делать объявления заметнее, повышать качество контента и персонализировать подсказки и фильтры под разные сценарии поиска.
Примеры будущих задач:
- Оценка и улучшение качества фотографий: image quality scoring, детект “плохих” фото, enhancement/ретушь, рекомендации хосту.
- Извлечение атрибутов из фото и текста: классификация/сегментация, мультимодальные модели, нормализация и добавление параметров в фильтры.
- Автозаполнение/улучшение описаний: генерация и подсказки на основе выявленных атрибутов жилья и контента.
- Интеграция ML в селлерскую платформу и ассистента: подсветка “что исправить”, персональные рекомендации, измеримый эффект на конверсию/качество объявлений.
Вам предстоит:
- Решать разнообразные мультимодальные задачи на стыке CV/NLP.
- Декомпозировать продуктовые/бизнес-задачи в ML-постановки, формировать гипотезы и критерии успеха вместе с командой.
- Вести полный цикл разработки моделей: данные → фичи/обучение → offline/online-оценка → внедрение → итерации.
- Встраивать модели в продукт: интеграции с сервисами, API, оптимизация скорости/стоимости инференса.
- Обеспечивать “продовую” зрелость: воспроизводимость, тесты, мониторинг качества/дрейфа, алерты, документация.
Мы ждём, что вы:
- имеете 2+ года опыта в DS с фокусом на CV и/или NLP (желательно — в продуктовой среде).
- имеете уверенный Python и опыт построения ML-пайплайнов от датасета до прода.
- имеете опыт продуктивизации моделей: Docker, Git, CI/CD, работа с сервисной архитектурой/микросервисами, мониторинг.
- умеете объяснять решения и результаты стейкхолдерам без DS-бэкграунда, объяснить подход и метрики.
- имеете понимание ML-метрик и валидации, постановка A/B тестов совместно с аналитической командой
🌐 Резюме отправлять: https://career.avito.com/vacancies/data-science/18782/
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Авито
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Авито.Путешествия — один из крупнейших сервисов краткосрочной аренды жилья в России. Каждый день мы помогаем тысячам людей найти место для отдыха, а хостам — быстрее сдавать и зарабатывать больше. Ищем Data Scientist’а в продуктовую команду, чтобы прокачивать селлерский и пользовательский опыт через CV/NLP и ML: помогать делать объявления заметнее, повышать качество контента и персонализировать подсказки и фильтры под разные сценарии поиска.
Примеры будущих задач:
- Оценка и улучшение качества фотографий: image quality scoring, детект “плохих” фото, enhancement/ретушь, рекомендации хосту.
- Извлечение атрибутов из фото и текста: классификация/сегментация, мультимодальные модели, нормализация и добавление параметров в фильтры.
- Автозаполнение/улучшение описаний: генерация и подсказки на основе выявленных атрибутов жилья и контента.
- Интеграция ML в селлерскую платформу и ассистента: подсветка “что исправить”, персональные рекомендации, измеримый эффект на конверсию/качество объявлений.
Вам предстоит:
- Решать разнообразные мультимодальные задачи на стыке CV/NLP.
- Декомпозировать продуктовые/бизнес-задачи в ML-постановки, формировать гипотезы и критерии успеха вместе с командой.
- Вести полный цикл разработки моделей: данные → фичи/обучение → offline/online-оценка → внедрение → итерации.
- Встраивать модели в продукт: интеграции с сервисами, API, оптимизация скорости/стоимости инференса.
- Обеспечивать “продовую” зрелость: воспроизводимость, тесты, мониторинг качества/дрейфа, алерты, документация.
Мы ждём, что вы:
- имеете 2+ года опыта в DS с фокусом на CV и/или NLP (желательно — в продуктовой среде).
- имеете уверенный Python и опыт построения ML-пайплайнов от датасета до прода.
- имеете опыт продуктивизации моделей: Docker, Git, CI/CD, работа с сервисной архитектурой/микросервисами, мониторинг.
- умеете объяснять решения и результаты стейкхолдерам без DS-бэкграунда, объяснить подход и метрики.
- имеете понимание ML-метрик и валидации, постановка A/B тестов совместно с аналитической командой
🌐 Резюме отправлять: https://career.avito.com/vacancies/data-science/18782/
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
ML-разработчик в Город
Локация: Удалённо
Компания: Т-Банк
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Мы развиваем Shopping — новое направление в мобильном приложении Т‑Банка в разделе «Город». Это маркетплейс с брендами, которых нет на других площадках.
Наша команда работает над рекомендательными системами FMCG-товаров (доставка продуктов) и non-FMCG-товаров (доставка одежды, обуви и так далее). Мы делаем ленты рекомендаций user2item, рекомендации на карточках товара item2item и товаров под корзиной заказа.
Ищем ML-инженера, который будет развивать двухуровневые рекомендательные пайплайны, экспериментировать с новыми подходами и проверять гипотезы для улучшения бизнес-метрик.
Обязанности:
- Ставить ML-задачи и определять подходящий для них стек ML-моделей
- Собирать и предобрабатывать датасеты для обучения моделей
- Разрабатывать ML-модели c нуля, проводить эксперименты для повышения качества и сравнивать разные подходы
- Участвовать в подготовке и проведении A/B-тестов
- Внедрять модели в прод через обновляемые по расписанию витрины и их поддержку. Или писать для этого API-микросервисы на K8s
- Настраивать мониторинг качества модели и бизнес-метрик, проводить диагностику и поддерживать стабильность ML-pipelines
- Читать статьи и разбирать новые подходы к персонализации
Требования:
- У вас есть высшее техническое образование или вы студент последних курсов
- Есть опыт работы в индустриальных ML-проектах от 2 лет — включая этап доставки предсказаний и моделей до прода
- Есть опыт в построении рекомендательных систем
- Уверенно владеете ML и DL
- Умеете программировать на Python, знаете стандартные библиотеки и фреймворки — PyTorch, Tensorflow 2.0, Jax
- Хорошо знаете SQL
- Умеете работать с Git и Docker
- Умеете работать в unix-подобных системах и с удаленными серверами
- Будет плюсом опыт создания и поддержания CI/CD-пайплайнов, создания и настройки систем мониторинга качества модели, опыт работы с клиентами баз данных, Kafka и Airflow
🌐 Резюме отправлять: https://www.tbank.ru/career/it/vacancy/moscow/ml-razrabotchik-v-gorod/077bd149-eb77-4d96-aacc-cf88472d1c82/
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Т-Банк
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Мы развиваем Shopping — новое направление в мобильном приложении Т‑Банка в разделе «Город». Это маркетплейс с брендами, которых нет на других площадках.
Наша команда работает над рекомендательными системами FMCG-товаров (доставка продуктов) и non-FMCG-товаров (доставка одежды, обуви и так далее). Мы делаем ленты рекомендаций user2item, рекомендации на карточках товара item2item и товаров под корзиной заказа.
Ищем ML-инженера, который будет развивать двухуровневые рекомендательные пайплайны, экспериментировать с новыми подходами и проверять гипотезы для улучшения бизнес-метрик.
Обязанности:
- Ставить ML-задачи и определять подходящий для них стек ML-моделей
- Собирать и предобрабатывать датасеты для обучения моделей
- Разрабатывать ML-модели c нуля, проводить эксперименты для повышения качества и сравнивать разные подходы
- Участвовать в подготовке и проведении A/B-тестов
- Внедрять модели в прод через обновляемые по расписанию витрины и их поддержку. Или писать для этого API-микросервисы на K8s
- Настраивать мониторинг качества модели и бизнес-метрик, проводить диагностику и поддерживать стабильность ML-pipelines
- Читать статьи и разбирать новые подходы к персонализации
Требования:
- У вас есть высшее техническое образование или вы студент последних курсов
- Есть опыт работы в индустриальных ML-проектах от 2 лет — включая этап доставки предсказаний и моделей до прода
- Есть опыт в построении рекомендательных систем
- Уверенно владеете ML и DL
- Умеете программировать на Python, знаете стандартные библиотеки и фреймворки — PyTorch, Tensorflow 2.0, Jax
- Хорошо знаете SQL
- Умеете работать с Git и Docker
- Умеете работать в unix-подобных системах и с удаленными серверами
- Будет плюсом опыт создания и поддержания CI/CD-пайплайнов, создания и настройки систем мониторинга качества модели, опыт работы с клиентами баз данных, Kafka и Airflow
🌐 Резюме отправлять: https://www.tbank.ru/career/it/vacancy/moscow/ml-razrabotchik-v-gorod/077bd149-eb77-4d96-aacc-cf88472d1c82/
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Data Analyst / Data Scientist (Fintech / Payments)
Локация: Удалённо
Компания: AUROSPACE Holding
ЗП: от 3 000 до 6 000 $
Занятость: Полная
Мы ищем специалиста, который поможет выстроить аналитику как реальный инструмент управления бизнесом: от системы ключевых метрик до поиска причин просадки KPI, выявления аномалий, прогнозирования и поиска точек роста.
Основной фокус роли: работа с транзакционными, финансовыми, продуктовыми и операционными данными, формирование управленческой аналитики и практических рекомендаций для бизнеса.
Требования:
Сильный SQL
Уверенный Python для анализа данных
Опыт построения дашбордов и управленческой отчётности
Понимание продуктовой аналитики
Понимание финансовых метрик и unit economics
Опыт анализа больших массивов данных
Опыт поиска причин изменения KPI
Опыт сегментации клиентов, каналов, продуктов и сценариев
Опыт прогнозирования бизнес-метрик
Умение формулировать прикладные выводы для бизнеса
Опыт в fintech / payments / banking будет сильным преимуществом
Будет плюсом:
опыт в fintech / payments / banking / wallet products;
forecasting;
A/B tests;
ML / anomaly detection;
опыт построения витрин данных и аналитической инфраструктуры.
опыт с антифрод-моделями: аномалии, antifraud-правила и скоринг, настройка порогов, триггеров и критериев срабатывания.
🌐 Резюме отправлять: https://career.habr.com/vacancies/1000166148
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: AUROSPACE Holding
ЗП: от 3 000 до 6 000 $
Занятость: Полная
Мы ищем специалиста, который поможет выстроить аналитику как реальный инструмент управления бизнесом: от системы ключевых метрик до поиска причин просадки KPI, выявления аномалий, прогнозирования и поиска точек роста.
Основной фокус роли: работа с транзакционными, финансовыми, продуктовыми и операционными данными, формирование управленческой аналитики и практических рекомендаций для бизнеса.
Требования:
Сильный SQL
Уверенный Python для анализа данных
Опыт построения дашбордов и управленческой отчётности
Понимание продуктовой аналитики
Понимание финансовых метрик и unit economics
Опыт анализа больших массивов данных
Опыт поиска причин изменения KPI
Опыт сегментации клиентов, каналов, продуктов и сценариев
Опыт прогнозирования бизнес-метрик
Умение формулировать прикладные выводы для бизнеса
Опыт в fintech / payments / banking будет сильным преимуществом
Будет плюсом:
опыт в fintech / payments / banking / wallet products;
forecasting;
A/B tests;
ML / anomaly detection;
опыт построения витрин данных и аналитической инфраструктуры.
опыт с антифрод-моделями: аномалии, antifraud-правила и скоринг, настройка порогов, триггеров и критериев срабатывания.
🌐 Резюме отправлять: https://career.habr.com/vacancies/1000166148
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Стажер / Data Scientist (NLP/LLM)
Локация: Удалённо
Компания: Мегафон
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Какие задачи необходимо решать:
Участие в разработке NLP-решений: классификация, поиск, RAG, LLM-ассистенты
Подготовка и анализ данных, ad-hoc аналитика
Помощь в разработке и тестировании ML/NLP-пайплайнов
Участие во внедрении и сопровождении разработанных решений
Для решения этих задач требуется:
Высшее или неоконченное высшее техническое образование
Уверенное знание Python
Базовое понимание машинного обучения, статистики и теории вероятностей
Интерес к области data science/NLP/LLM
Внимательность, ответственность, готовность разбираться в новых задачах
Будет плюсом:
Опыт учебных или pet-проектов в NLP/LLM
Знакомство с трансформерными моделями (BERT, T5, LLM)
Понимание основ RAG и агентных пайплайнов
🌐 Резюме отправлять: https://job.megafon.ru/vacancy/udalennyj-format/it-reshenia/stazher-data-scientist-nlp-llm-4538
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Мегафон
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Какие задачи необходимо решать:
Участие в разработке NLP-решений: классификация, поиск, RAG, LLM-ассистенты
Подготовка и анализ данных, ad-hoc аналитика
Помощь в разработке и тестировании ML/NLP-пайплайнов
Участие во внедрении и сопровождении разработанных решений
Для решения этих задач требуется:
Высшее или неоконченное высшее техническое образование
Уверенное знание Python
Базовое понимание машинного обучения, статистики и теории вероятностей
Интерес к области data science/NLP/LLM
Внимательность, ответственность, готовность разбираться в новых задачах
Будет плюсом:
Опыт учебных или pet-проектов в NLP/LLM
Знакомство с трансформерными моделями (BERT, T5, LLM)
Понимание основ RAG и агентных пайплайнов
🌐 Резюме отправлять: https://job.megafon.ru/vacancy/udalennyj-format/it-reshenia/stazher-data-scientist-nlp-llm-4538
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Senior ML Engineer
Локация: Удалённо (аутстафф)
Компания: Ptolemay
ЗП: от 4 000 до 5 000 $ net
Занятость: Полная/Проектная
Проект: Химическая промышленность
Длительность: более года
Часовой пояс: МСК
Старт: ASAP
Оформление: ИП, СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
Ptolemay — аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем Senior ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере химической промышленности.
Требования:
• Алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей: глубокое понимание методов машинного обучения, глубокого обучения (Deep Learning), а также специфики работы с CV (Computer Vision).
• Языки программирования: экспертные знания Python и библиотек машинного обучения, таких как PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV.
• Архитектуры нейронных сетей: знание архитектур CV (Yolo, ResNet, EfficientNet и другие), а также опыт работы с CV методами и их адаптацией.
• Математическая база: понимание линейной алгебры, вероятности, статистики, оптимизации, которые применяются при обучении моделей.
• Инфраструктура для работы с ИИ: опыт работы с серверным оборудованием для развертывания и обслуживания ИИ-решений.
• Системы управления версиями: опыт работы с Git для контроля версий и командной разработки.
• Контейнеризация и оркестрация: знание Docker и Kubernetes для развертывания моделей в продакшн.
• Методы обработки данных: понимание предобработки данных, работы с большими объемами данных, опыт разметки данных (использование CVAT).
• API-интерфейсы: опыт разработки и интеграции моделей через RESTful API и использование систем CI/CD (Jenkins, GitLab CI).
Условия:
• Удалённый формат работы
• Полная занятость
• Долгосрочный проект с возможностью продления
• Оформление по ИП или СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
• Оплата: 4000 – 5000$ net
💬 Резюме отправлять: @Dmitriy_Ptolemay
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо (аутстафф)
Компания: Ptolemay
ЗП: от 4 000 до 5 000 $ net
Занятость: Полная/Проектная
Проект: Химическая промышленность
Длительность: более года
Часовой пояс: МСК
Старт: ASAP
Оформление: ИП, СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
Ptolemay — аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем Senior ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере химической промышленности.
Требования:
• Алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей: глубокое понимание методов машинного обучения, глубокого обучения (Deep Learning), а также специфики работы с CV (Computer Vision).
• Языки программирования: экспертные знания Python и библиотек машинного обучения, таких как PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV.
• Архитектуры нейронных сетей: знание архитектур CV (Yolo, ResNet, EfficientNet и другие), а также опыт работы с CV методами и их адаптацией.
• Математическая база: понимание линейной алгебры, вероятности, статистики, оптимизации, которые применяются при обучении моделей.
• Инфраструктура для работы с ИИ: опыт работы с серверным оборудованием для развертывания и обслуживания ИИ-решений.
• Системы управления версиями: опыт работы с Git для контроля версий и командной разработки.
• Контейнеризация и оркестрация: знание Docker и Kubernetes для развертывания моделей в продакшн.
• Методы обработки данных: понимание предобработки данных, работы с большими объемами данных, опыт разметки данных (использование CVAT).
• API-интерфейсы: опыт разработки и интеграции моделей через RESTful API и использование систем CI/CD (Jenkins, GitLab CI).
Условия:
• Удалённый формат работы
• Полная занятость
• Долгосрочный проект с возможностью продления
• Оформление по ИП или СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
• Оплата: 4000 – 5000$ net
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Data Scientist в команду Посуточно
Локация: Удалённо
Компания: Циан
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Команда создаёт удобный и технологичный сервис для посуточной аренды жилья — прозрачный, быстрый и надежный как для гостей, так и для владельцев объектов.
На данный момент количество объектов у нас измеряется сотнями тысяч, количество бронирований в день тысячами и мы постоянно растем.
Наш стек:
Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch, LightFM, RecFormer).
Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka)
Airflow
Задачи:
Развитие алгоритмов ранжирования и рекомендаций для контента вертикали Посутка
Построение и развитие моделей улучшения качества контента
Исследование возможностей внедрения ML и AI в команде
Вместе с продуктовым руководителем вертикали формировать планы и отвечать за результат работы ML моделей
Требования к кандидату:
Опыт работы от 3х лет
Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения.
Опыт построения ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR.
Опыт использования технологий для работы с большими данными и распределенными системами (Hadoop, Spark, S3).
Знание ML-алгоритмов и применение их на практике.
Владение Python и основными ML-фреймворками.
Понимание различных моделей монетизации и механизмов управления ликвидности.
Прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций
🌐 Резюме отправлять: https://www.cian.ru/vacancies/1510/
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Циан
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Команда создаёт удобный и технологичный сервис для посуточной аренды жилья — прозрачный, быстрый и надежный как для гостей, так и для владельцев объектов.
На данный момент количество объектов у нас измеряется сотнями тысяч, количество бронирований в день тысячами и мы постоянно растем.
Наш стек:
Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch, LightFM, RecFormer).
Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka)
Airflow
Задачи:
Развитие алгоритмов ранжирования и рекомендаций для контента вертикали Посутка
Построение и развитие моделей улучшения качества контента
Исследование возможностей внедрения ML и AI в команде
Вместе с продуктовым руководителем вертикали формировать планы и отвечать за результат работы ML моделей
Требования к кандидату:
Опыт работы от 3х лет
Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения.
Опыт построения ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR.
Опыт использования технологий для работы с большими данными и распределенными системами (Hadoop, Spark, S3).
Знание ML-алгоритмов и применение их на практике.
Владение Python и основными ML-фреймворками.
Понимание различных моделей монетизации и механизмов управления ликвидности.
Прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций
🌐 Резюме отправлять: https://www.cian.ru/vacancies/1510/
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
ML-инженер CVM
Локация: Удалённо
Компания: Dodo Brands
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
МЫ ОЖИДАЕМ:
- 2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на решении операционных задач: построение моделей прогнозирования спроса (временные ряды) и динамического ценообразования
- Уверенное владение Python, SQL и PySpark для работы с большими наборами данных
- Глубокое понимание основ ML и опыт работы с большими наборами данных
- Глубокие знания в области A/B-тестирования: от дизайна и корректного запуска до интерпретации результатов и оценки влияния на бизнес-метрики
- Понимание юнит-экономики: способность понимать, как ML-модели влияют на ключевые рычаги юнит-экономики (стоимость доставки, утилизация мощностей, labor cost), и умение связать технические метрики моделей (MAPE, RMSE) с итоговыми финансовыми показателями (выручка, прибыль)
- Умение выбирать оптимальные алгоритмы для решения конкретных задач для достижения максимальной пользы с минимальными усилиями
- Будет преимуществом: опыт разработки рекомендательных систем или других моделей персонализации (CVM)
ТЕБЕ ПРЕДСТОИТ:
- Работать над полным циклом ML-моделей, которые лежат в основе экономики и клиентского опыта Додо;
- Разрабатывать и внедрять модели прогнозирования спроса для систем динамического ценообразования (Surge Pricing) и оптимизации стоимости доставки;
- Строить модели для предсказания операционной нагрузки пиццерий и точного времени доставки заказа (ETA);
- Активно участвовать в развитии нашей MLOps-культуры: выстраивать production-ready пайплайны и полный цикл жизни моделей, используя такие инструменты, как MLflow;
- Создавать и поддерживать инфраструктуру для Feature Store, который станет единым источником данных как для операционных, так и для CVM-моделей;
- Разрабатывать и внедрять рекомендательные системы (персональное меню, акции, апселл);
- Проводить A/B-тесты для проверки гипотез и оценивать экономический эффект от внедрения всех моделей — как операционных, так и рекомендательных.
🌐 Резюме отправлять: https://dodoteam.ru/vacancy/?vacancyId=7919
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Dodo Brands
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
МЫ ОЖИДАЕМ:
- 2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на решении операционных задач: построение моделей прогнозирования спроса (временные ряды) и динамического ценообразования
- Уверенное владение Python, SQL и PySpark для работы с большими наборами данных
- Глубокое понимание основ ML и опыт работы с большими наборами данных
- Глубокие знания в области A/B-тестирования: от дизайна и корректного запуска до интерпретации результатов и оценки влияния на бизнес-метрики
- Понимание юнит-экономики: способность понимать, как ML-модели влияют на ключевые рычаги юнит-экономики (стоимость доставки, утилизация мощностей, labor cost), и умение связать технические метрики моделей (MAPE, RMSE) с итоговыми финансовыми показателями (выручка, прибыль)
- Умение выбирать оптимальные алгоритмы для решения конкретных задач для достижения максимальной пользы с минимальными усилиями
- Будет преимуществом: опыт разработки рекомендательных систем или других моделей персонализации (CVM)
ТЕБЕ ПРЕДСТОИТ:
- Работать над полным циклом ML-моделей, которые лежат в основе экономики и клиентского опыта Додо;
- Разрабатывать и внедрять модели прогнозирования спроса для систем динамического ценообразования (Surge Pricing) и оптимизации стоимости доставки;
- Строить модели для предсказания операционной нагрузки пиццерий и точного времени доставки заказа (ETA);
- Активно участвовать в развитии нашей MLOps-культуры: выстраивать production-ready пайплайны и полный цикл жизни моделей, используя такие инструменты, как MLflow;
- Создавать и поддерживать инфраструктуру для Feature Store, который станет единым источником данных как для операционных, так и для CVM-моделей;
- Разрабатывать и внедрять рекомендательные системы (персональное меню, акции, апселл);
- Проводить A/B-тесты для проверки гипотез и оценивать экономический эффект от внедрения всех моделей — как операционных, так и рекомендательных.
🌐 Резюме отправлять: https://dodoteam.ru/vacancy/?vacancyId=7919
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
AI Engineer / Senior ML Engineer
Локация: Удалённо в РФ (гражданство РФ)
Компания: Арт-Финтех
ЗП: до 300 000 р. на руки
Занятость: Полная
⌨️ Требования к кандидату:
— Гражданство и локация РФ
— Сильный Python background: backend-разработка, API-интеграции, асинхронность, типизация, валидация данных, ORM и миграции.
— Опыт разработки и поддержки production-grade API и интеграционных сервисов.
— Хорошее понимание REST, gRPC, WebSocket, очередей и event-driven architecture.
— Уверенные знания PostgreSQL, Redis, контейнеризации и CI/CD.
— Понимание сервисной безопасности: OAuth2/JWT, service-to-service auth, secrets management, audit trail.
— Опыт проектирования отказоустойчивых интеграций и диагностики проблем в распределённых системах.
— Умение писать чистый, поддерживаемый и надёжный код.
Будет плюсом:
— Опыт работы с LLM-приложениями, tool calling, агентными пайплайнами и retrieval / search-сценариями.Технологический стек
— Python 3.11+
— FastAPI / ASGI
— Pydantic
— SQLAlchemy/Alembic
— PostgreSQL
— Redis
— REST/gRPC/WebSocket
— Message brokers/background workers
— Docker
— Kubernetes
— CI/CD
— LLM API, embeddings, vector search, tool execution protocols
✅ Обязанности:
— Разрабатывать backend-сервисы для интеграции AI-компонентов с внутренними API, сервисами и источниками данных.
— Строить единый слой доступа к инструментам и системам: каталог интеграций, реестр коннекторов и механизмы вызова инструментов для агентных сценариев.
— Подключать новые системы через стандартные протоколы взаимодействия моделей, агентов и инструментов.
— Проектировать безопасность интеграционного слоя: аутентификацию, авторизацию, аудит действий, разграничение доступа и работу с секретами.
— Обеспечивать надёжность integration layer: retries, очереди, rate limiting, идемпотентность, мониторинг, логирование и трейсинг.
— Превращать разрозненные интеграции в платформенный слой, которым смогут пользоваться другие команды.
— Участвовать в архитектуре AI-сервисов: backend, orchestration, observability и production operations.
🪩 Немного о нас:
Группа компаний «АРТ-Финтех» более 20 лет на рынке — международный поставщик инновационных банковских программных решений. Наша компания разрабатывает ПО для финансового сектора
💬 Резюме отправлять: @Oleghols
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо в РФ (гражданство РФ)
Компания: Арт-Финтех
ЗП: до 300 000 р. на руки
Занятость: Полная
⌨️ Требования к кандидату:
— Гражданство и локация РФ
— Сильный Python background: backend-разработка, API-интеграции, асинхронность, типизация, валидация данных, ORM и миграции.
— Опыт разработки и поддержки production-grade API и интеграционных сервисов.
— Хорошее понимание REST, gRPC, WebSocket, очередей и event-driven architecture.
— Уверенные знания PostgreSQL, Redis, контейнеризации и CI/CD.
— Понимание сервисной безопасности: OAuth2/JWT, service-to-service auth, secrets management, audit trail.
— Опыт проектирования отказоустойчивых интеграций и диагностики проблем в распределённых системах.
— Умение писать чистый, поддерживаемый и надёжный код.
Будет плюсом:
— Опыт работы с LLM-приложениями, tool calling, агентными пайплайнами и retrieval / search-сценариями.Технологический стек
— Python 3.11+
— FastAPI / ASGI
— Pydantic
— SQLAlchemy/Alembic
— PostgreSQL
— Redis
— REST/gRPC/WebSocket
— Message brokers/background workers
— Docker
— Kubernetes
— CI/CD
— LLM API, embeddings, vector search, tool execution protocols
✅ Обязанности:
— Разрабатывать backend-сервисы для интеграции AI-компонентов с внутренними API, сервисами и источниками данных.
— Строить единый слой доступа к инструментам и системам: каталог интеграций, реестр коннекторов и механизмы вызова инструментов для агентных сценариев.
— Подключать новые системы через стандартные протоколы взаимодействия моделей, агентов и инструментов.
— Проектировать безопасность интеграционного слоя: аутентификацию, авторизацию, аудит действий, разграничение доступа и работу с секретами.
— Обеспечивать надёжность integration layer: retries, очереди, rate limiting, идемпотентность, мониторинг, логирование и трейсинг.
— Превращать разрозненные интеграции в платформенный слой, которым смогут пользоваться другие команды.
— Участвовать в архитектуре AI-сервисов: backend, orchestration, observability и production operations.
🪩 Немного о нас:
Группа компаний «АРТ-Финтех» более 20 лет на рынке — международный поставщик инновационных банковских программных решений. Наша компания разрабатывает ПО для финансового сектора
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁2
Data Science Team Lead
Локация: Удалённо в РФ не менее 6 мес. в год (можно уезжать на зимовки)
Компания: Островок
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
🟢 Что нужно делать:
- Тимлидство: поддержание мотивации сотрудников, их развитие, организация их деятельности;
- Организация эффективной работы командой DS: планирование задач, постановка целей, контроль выполнения, performance review;
- Организация эффективной коммуникации со стейкхолдерами и продуктовой командой;
- Квартальное и оперативное планирование работы;
- Участие в code review, grooming, поддержка стандартов качества кода и лучших практик;
- Модерация Scrum‑ритуалов: daily, grooming, planning, retrospective.
🟢 Ты точно подходишь, если у тебя есть:
- Опыт в в роли линейного DS от 3 лет
- Опыт в роли Team Lead DS команды от 4 человек - от 1 года
- Опыт в управлении командой (приоритезация, найм, рост и прочее)
- Умение работать с бизнес-метриками (модельные, продуктовые и финансовые) и влиять на них - наличие в резюме конкретных эффектов, которые принесла твоя команда
- Опыт с LLM, uplift, time series и тд.
- Навыки организации эффективной работы команды DS, наставничества и поддержки развития специалистов;
- Опыт управления проектами по внедрению DS/ML-решений, соблюдая сроки и качество выполнения задач;
- Умение четко и доступно объяснять сложные технические решения коллегам и заинтересованным сторонам;
- Способность находить и реализовывать эффективные решения для сложных задач DS/ML на практике;
- Английский на уровне чтения документации.
🙌 Что предлагаем:
- Интересные проекты: мы создаём продукты для путешественников, тревел-агентов и отельеров по всему миру.
- Результат важнее всего, поэтому мы даём свободу для его достижения: гибкий график, удалёнка или офис — ты сам решаешь, где и когда работать.
- Мы открыто общаемся, принимаем решения на инженерных кворумах и обсуждаем все вопросы в корпоративном мессенджере.
- Нестандартно подходим к работе и пробуем новое. Например, решать некоторые задачи нам помогают бот и компаньон для кодирования на основе AI.
- «Сам себе CEO» — важный принцип нашей работы. Он означает, что каждый чувствует себя в своей зоне ответственности так свободно, как будто это его собственный бизнес: самостоятельно расставляет приоритеты, выбирает пути решения задач и не боится действовать.
- Техническое комьюнити Ostrovok! Tech проводит митапы, хакатоны, участвует в конференциях и поддерживает любые, даже самые смелые идеи.
- Мы помогаем сотрудникам выступать на профессиональных конференциях: от подачи заявки до подготовки презентации.
В нашем офисе у метро «Новослободская» в Москве есть всё для комфортной работы и отдыха. И минимум раз в месяц мы проводим вечеринки!
- Мы заботимся о самочувствии нашей команды: с первого месяца работы у наших сотрудников есть ДМС и скидки в сервисе «Ясно». Кроме того, мы предоставляем дополнительный оплачиваемый выходной день MyTime Day Off, который можно использовать по своему усмотрению — посвятить времени заботе о своем самочувствии и здоровье или заняться личными делами.
- Рост и развитие каждого — наш приоритет. У нас есть внутренние программы адаптации и обучения, развития soft skills и лидерских навыков, подобранные индивидуально для каждого сотрудника.
- В тревел-индустрии сложно расти без отличного знания английского, поэтому мы поддерживаем его изучение: предоставляем скидки на курсы Skyeng.
- У нас действуют корпоративные цены на отели и другие тревел-услуги — чтобы наши сотрудники путешествовали чаще.
- Островок — аккредитованная IT-компания.
💬 Резюме отправлять: @k_shvt
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо в РФ не менее 6 мес. в год (можно уезжать на зимовки)
Компания: Островок
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
- Тимлидство: поддержание мотивации сотрудников, их развитие, организация их деятельности;
- Организация эффективной работы командой DS: планирование задач, постановка целей, контроль выполнения, performance review;
- Организация эффективной коммуникации со стейкхолдерами и продуктовой командой;
- Квартальное и оперативное планирование работы;
- Участие в code review, grooming, поддержка стандартов качества кода и лучших практик;
- Модерация Scrum‑ритуалов: daily, grooming, planning, retrospective.
- Опыт в в роли линейного DS от 3 лет
- Опыт в роли Team Lead DS команды от 4 человек - от 1 года
- Опыт в управлении командой (приоритезация, найм, рост и прочее)
- Умение работать с бизнес-метриками (модельные, продуктовые и финансовые) и влиять на них - наличие в резюме конкретных эффектов, которые принесла твоя команда
- Опыт с LLM, uplift, time series и тд.
- Навыки организации эффективной работы команды DS, наставничества и поддержки развития специалистов;
- Опыт управления проектами по внедрению DS/ML-решений, соблюдая сроки и качество выполнения задач;
- Умение четко и доступно объяснять сложные технические решения коллегам и заинтересованным сторонам;
- Способность находить и реализовывать эффективные решения для сложных задач DS/ML на практике;
- Английский на уровне чтения документации.
- Интересные проекты: мы создаём продукты для путешественников, тревел-агентов и отельеров по всему миру.
- Результат важнее всего, поэтому мы даём свободу для его достижения: гибкий график, удалёнка или офис — ты сам решаешь, где и когда работать.
- Мы открыто общаемся, принимаем решения на инженерных кворумах и обсуждаем все вопросы в корпоративном мессенджере.
- Нестандартно подходим к работе и пробуем новое. Например, решать некоторые задачи нам помогают бот и компаньон для кодирования на основе AI.
- «Сам себе CEO» — важный принцип нашей работы. Он означает, что каждый чувствует себя в своей зоне ответственности так свободно, как будто это его собственный бизнес: самостоятельно расставляет приоритеты, выбирает пути решения задач и не боится действовать.
- Техническое комьюнити Ostrovok! Tech проводит митапы, хакатоны, участвует в конференциях и поддерживает любые, даже самые смелые идеи.
- Мы помогаем сотрудникам выступать на профессиональных конференциях: от подачи заявки до подготовки презентации.
В нашем офисе у метро «Новослободская» в Москве есть всё для комфортной работы и отдыха. И минимум раз в месяц мы проводим вечеринки!
- Мы заботимся о самочувствии нашей команды: с первого месяца работы у наших сотрудников есть ДМС и скидки в сервисе «Ясно». Кроме того, мы предоставляем дополнительный оплачиваемый выходной день MyTime Day Off, который можно использовать по своему усмотрению — посвятить времени заботе о своем самочувствии и здоровье или заняться личными делами.
- Рост и развитие каждого — наш приоритет. У нас есть внутренние программы адаптации и обучения, развития soft skills и лидерских навыков, подобранные индивидуально для каждого сотрудника.
- В тревел-индустрии сложно расти без отличного знания английского, поэтому мы поддерживаем его изучение: предоставляем скидки на курсы Skyeng.
- У нас действуют корпоративные цены на отели и другие тревел-услуги — чтобы наши сотрудники путешествовали чаще.
- Островок — аккредитованная IT-компания.
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
MIDDLE NLP ML ENGINEER
Локация: Удалённо
Компания: Золотое Яблоко
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Ты будешь работать в команде AI-разработки, которая отвечает за создание и развитие интеллектуальных продуктов компании.
Приглашаем Middle NLP ML Engineer в команду, которая развивает AI-продукт - виртуального beauty-ассистента.
ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ:
Работать над улучшением алгоритмов векторного текстового поиска с гибким учетом товарных атрибутов
Участвовать в разработке сложного LLM-сервиса, интегрированного с разными бэкенд-сервисами (например, рекомендаций, поиска, RAG)
Повышать качество связанных RAG-сервисов
ЧТО ЖДЕМ ОТ КАНДИДАТА:
Уверенное владение Python, и опыт разработки production-ready ML-сервисов
Уверенные знания NLP и большой интерес к развитию в этой области
Опыт обучения и дообучения нейросетевых текстовых моделей
Опыт интеграции с векторными базами данных
БУДЕТ ПЛЮСОМ:
Опыт в разработке поисковых систем
Опыт работы с LLM API и реализации LLM-based сервисов (диалоговые агенты, RAG, agent workflows), понимание нюансов и трейдофов
Знание CV
🌐 Резюме отправлять: https://job.goldapple.ru/vacancy/69b7f6d41a54f7e80412dac0-middle-nlp-ml-engineer
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Золотое Яблоко
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Ты будешь работать в команде AI-разработки, которая отвечает за создание и развитие интеллектуальных продуктов компании.
Приглашаем Middle NLP ML Engineer в команду, которая развивает AI-продукт - виртуального beauty-ассистента.
ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ:
Работать над улучшением алгоритмов векторного текстового поиска с гибким учетом товарных атрибутов
Участвовать в разработке сложного LLM-сервиса, интегрированного с разными бэкенд-сервисами (например, рекомендаций, поиска, RAG)
Повышать качество связанных RAG-сервисов
ЧТО ЖДЕМ ОТ КАНДИДАТА:
Уверенное владение Python, и опыт разработки production-ready ML-сервисов
Уверенные знания NLP и большой интерес к развитию в этой области
Опыт обучения и дообучения нейросетевых текстовых моделей
Опыт интеграции с векторными базами данных
БУДЕТ ПЛЮСОМ:
Опыт в разработке поисковых систем
Опыт работы с LLM API и реализации LLM-based сервисов (диалоговые агенты, RAG, agent workflows), понимание нюансов и трейдофов
Знание CV
🌐 Резюме отправлять: https://job.goldapple.ru/vacancy/69b7f6d41a54f7e80412dac0-middle-nlp-ml-engineer
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
👍3
Senior Machine Learning Engineer
Локация: Удалённо
Компания: Wallarm
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Since 2016, Wallarm has been on a mission to secure the internet's critical infrastructure: APIs.
We're building ML-powered detection systems that protect APIs from automated abuse credential stuffing, scraping, enumeration, and attack patterns that evolve daily. This is a greenfield effort: we have the data and the ideas, but the ML infrastructure, pipelines, and models need to be built from scratch.
You'll be the first dedicated ML engineer on the team, working closely with engineers, security researchers and DevOps. This is a senior IC role with a clear path to technical leadership - we plan to grow the ML function around this hire.
What You'll Do:
- Build the ML stack from the ground up - Design and implement the data pipelines, feature extraction, model training, and serving infrastructure needed for production-grade anomaly detection.
- Detecting anomalies in API traffic - Your first major outcome: build a system that identifies malicious behavioral patterns across client sessions with high precision and recall, trained per-client.
- Own the full lifecycle - From raw data exploration and feature engineering through model development, evaluation, deployment, and continuous monitoring. No handoffs to a separate "productionization" team.
- Design experiments and metrics - Build offline evaluations, define detection-quality metrics, and monitor for false positives, drift, and adversarial adaptation.
- Work with text and structured behavioral data - Extract signals from API sessions, request sequences, payloads, and traffic metadata using NLP and statistical techniques.
- Leverage LLMs where they add value - Explore embedding-based models and LLM-augmented approaches for signal enrichment, classification, and explainability.
- Shape the technical direction - Document findings, present to cross-functional teams, and help define the ML roadmap as the team grows.
Job requirements:
- 5+ years in Applied ML or ML Engineering with production deployment experience (not research-only backgrounds).
- Strong NLP / text data experience - hands-on work with text classification, pattern extraction, tokenization, embeddings, or similar. This is the core of the work.
- Proficiency in Python and production-grade systems (APIs, data pipelines, model serving).
- Solid data engineering skills - experience building ETL/data pipelines, working with batch and streaming data, and understanding the full ML data lifecycle (DAGs, data versioning, feature stores).
- Deep hands-on experience across ML fundamentals: classification, anomaly detection, clustering, statistical methods - and the judgment to choose the right approach for a given problem.
- Comfort with imperfect data - noisy labels, class imbalance, evolving distributions - and practical strategies for labeling, evaluation, and shipping reliable models.
- End-to-end ownership mindset - ability to take a problem from raw data to production deployment, working with DevOps to stand up the necessary infrastructure.
- Strong experimentation skills: prototype fast, design rigorous evaluations, measure outcomes, reason about trade-offs (cost, quality, latency).
🌐 Резюме отправлять: https://wallarm.recruitee.com/o/senior-machine-learning-engineer
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Wallarm
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Since 2016, Wallarm has been on a mission to secure the internet's critical infrastructure: APIs.
We're building ML-powered detection systems that protect APIs from automated abuse credential stuffing, scraping, enumeration, and attack patterns that evolve daily. This is a greenfield effort: we have the data and the ideas, but the ML infrastructure, pipelines, and models need to be built from scratch.
You'll be the first dedicated ML engineer on the team, working closely with engineers, security researchers and DevOps. This is a senior IC role with a clear path to technical leadership - we plan to grow the ML function around this hire.
What You'll Do:
- Build the ML stack from the ground up - Design and implement the data pipelines, feature extraction, model training, and serving infrastructure needed for production-grade anomaly detection.
- Detecting anomalies in API traffic - Your first major outcome: build a system that identifies malicious behavioral patterns across client sessions with high precision and recall, trained per-client.
- Own the full lifecycle - From raw data exploration and feature engineering through model development, evaluation, deployment, and continuous monitoring. No handoffs to a separate "productionization" team.
- Design experiments and metrics - Build offline evaluations, define detection-quality metrics, and monitor for false positives, drift, and adversarial adaptation.
- Work with text and structured behavioral data - Extract signals from API sessions, request sequences, payloads, and traffic metadata using NLP and statistical techniques.
- Leverage LLMs where they add value - Explore embedding-based models and LLM-augmented approaches for signal enrichment, classification, and explainability.
- Shape the technical direction - Document findings, present to cross-functional teams, and help define the ML roadmap as the team grows.
Job requirements:
- 5+ years in Applied ML or ML Engineering with production deployment experience (not research-only backgrounds).
- Strong NLP / text data experience - hands-on work with text classification, pattern extraction, tokenization, embeddings, or similar. This is the core of the work.
- Proficiency in Python and production-grade systems (APIs, data pipelines, model serving).
- Solid data engineering skills - experience building ETL/data pipelines, working with batch and streaming data, and understanding the full ML data lifecycle (DAGs, data versioning, feature stores).
- Deep hands-on experience across ML fundamentals: classification, anomaly detection, clustering, statistical methods - and the judgment to choose the right approach for a given problem.
- Comfort with imperfect data - noisy labels, class imbalance, evolving distributions - and practical strategies for labeling, evaluation, and shipping reliable models.
- End-to-end ownership mindset - ability to take a problem from raw data to production deployment, working with DevOps to stand up the necessary infrastructure.
- Strong experimentation skills: prototype fast, design rigorous evaluations, measure outcomes, reason about trade-offs (cost, quality, latency).
🌐 Резюме отправлять: https://wallarm.recruitee.com/o/senior-machine-learning-engineer
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
ML инженер
Локация: Удалённо в РФ (гражданство РФ)
Компания: КА Холикод (аутстафф)
ЗП: до 265 000 / 320 000 р. (ТД / ИП)
Занятость: Проектная (6 мес.)
Требования:
• Коммерческий опыт от 4 лет в роли ML-инженера или Data Scientist с выраженной инженерной составляющей.
• Опыт обновления драйверов NVIDIA и CUDA Toolkit на ML-платформе.
• Опыт проработки процесса миграции ML-решений между системами (ML-среды и ML-платформа).
• Опыт проработки мониторинга моделей в предпродуктивной среде ML-платформы.
• Опыт сопровождения процесса переноса ML-решений в ML-платформу.
• Опыт подготовки песочницы (sandbox) на базе ML-платформы для проверки гипотез и апробации ML-решений.
• Уверенное владение Python и основными ML-фреймворками (TensorFlow/PyTorch/scikit-learn).
• Понимание принципов работы GPU (NVIDIA) и опыт настройки окружения CUDA/cuDNN под задачи обучения и инференса.
💬 Резюме отправлять: @aka_Buka
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо в РФ (гражданство РФ)
Компания: КА Холикод (аутстафф)
ЗП: до 265 000 / 320 000 р. (ТД / ИП)
Занятость: Проектная (6 мес.)
Требования:
• Коммерческий опыт от 4 лет в роли ML-инженера или Data Scientist с выраженной инженерной составляющей.
• Опыт обновления драйверов NVIDIA и CUDA Toolkit на ML-платформе.
• Опыт проработки процесса миграции ML-решений между системами (ML-среды и ML-платформа).
• Опыт проработки мониторинга моделей в предпродуктивной среде ML-платформы.
• Опыт сопровождения процесса переноса ML-решений в ML-платформу.
• Опыт подготовки песочницы (sandbox) на базе ML-платформы для проверки гипотез и апробации ML-решений.
• Уверенное владение Python и основными ML-фреймворками (TensorFlow/PyTorch/scikit-learn).
• Понимание принципов работы GPU (NVIDIA) и опыт настройки окружения CUDA/cuDNN под задачи обучения и инференса.
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁6
Data Scientist (Applied ML & Recommendations)
Локация: Удалённо
Компания: Lingokids
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
What you'll do:
- Own the production recommendation infrastructure: maintain and improve the systems that serve personalized content to millions of users, ensuring reliability, low latency, and scalability as the catalog and user base grow.
- Research and prototype advanced recommendation algorithms: explore newer approaches - deep learning-based models, contextual bandits, session-based recommendations, graph-based methods - evaluate their potential, and run controlled experiments to validate uplift before production.
- Produce ML models and pipelines: take prototypes (from yourself or from the team's Data Scientist) and turn them into production-grade, monitored, maintainable features integrated into the live recommendation engine.
- Design scalable infrastructure: anticipate bottlenecks and design systems that can handle larger catalogs, more complex segmentations, and higher traffic - including serving layer optimization, caching strategies, and pipeline orchestration.
- Build and maintain data pipelines in DBT and Databricks, ensuring clean transformations, data quality, and robust experimentation frameworks that the team can rely on.
- Monitor model health in production: define retraining strategies, detect drift, and ensure recommendation quality is measured and maintained over time.
- Collaborate closely with the Data Scientist and Senior Analyst to translate statistical insights and business requirements into engineering decisions.
What you'll bring:
- Python for ML and infrastructure: strong Python skills applied to model training, evaluation, deployment, and pipeline scripting. Writes production-quality, testable, version-controlled code - not just notebooks.
- SQL and DBT: solid SQL and hands-on DBT experience to build and maintain reliable transformation pipelines with clear data lineage and quality controls.
- ML production on AWS: hands-on experience deploying and monitoring ML models using AWS services (SageMaker, Lambda, ECS, Step Functions). Understands model drift, monitoring strategies, and retraining triggers.
- Batch ML model training and evaluation pipelines: design, build, and maintain scalable machine learning training and evaluation pipelines that support recommendation systems and related personalization use cases.
- Advanced ML algorithms: familiarity with recommendation techniques beyond collaborative filtering - e.g. neural approaches (two-tower models, transformers for sequences), contextual bandits, learning-to-rank.
- Orchestration and CI/CD: experience with orchestration tools (Airflow, Prefect, or Dagster) for reliable, observable pipelines, and comfort with Git and CI/CD workflows for ML systems.
- Scalability and system design mindset: can anticipate infrastructure bottlenecks, reason through architecture trade-offs (batch vs. streaming, horizontal vs. vertical scaling), and connect engineering decisions to business outcomes.
🌐 Резюме отправлять: https://wantapply.com/data-scientist-applied-ml-recommendations-at-lingokids?from=home
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Lingokids
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
What you'll do:
- Own the production recommendation infrastructure: maintain and improve the systems that serve personalized content to millions of users, ensuring reliability, low latency, and scalability as the catalog and user base grow.
- Research and prototype advanced recommendation algorithms: explore newer approaches - deep learning-based models, contextual bandits, session-based recommendations, graph-based methods - evaluate their potential, and run controlled experiments to validate uplift before production.
- Produce ML models and pipelines: take prototypes (from yourself or from the team's Data Scientist) and turn them into production-grade, monitored, maintainable features integrated into the live recommendation engine.
- Design scalable infrastructure: anticipate bottlenecks and design systems that can handle larger catalogs, more complex segmentations, and higher traffic - including serving layer optimization, caching strategies, and pipeline orchestration.
- Build and maintain data pipelines in DBT and Databricks, ensuring clean transformations, data quality, and robust experimentation frameworks that the team can rely on.
- Monitor model health in production: define retraining strategies, detect drift, and ensure recommendation quality is measured and maintained over time.
- Collaborate closely with the Data Scientist and Senior Analyst to translate statistical insights and business requirements into engineering decisions.
What you'll bring:
- Python for ML and infrastructure: strong Python skills applied to model training, evaluation, deployment, and pipeline scripting. Writes production-quality, testable, version-controlled code - not just notebooks.
- SQL and DBT: solid SQL and hands-on DBT experience to build and maintain reliable transformation pipelines with clear data lineage and quality controls.
- ML production on AWS: hands-on experience deploying and monitoring ML models using AWS services (SageMaker, Lambda, ECS, Step Functions). Understands model drift, monitoring strategies, and retraining triggers.
- Batch ML model training and evaluation pipelines: design, build, and maintain scalable machine learning training and evaluation pipelines that support recommendation systems and related personalization use cases.
- Advanced ML algorithms: familiarity with recommendation techniques beyond collaborative filtering - e.g. neural approaches (two-tower models, transformers for sequences), contextual bandits, learning-to-rank.
- Orchestration and CI/CD: experience with orchestration tools (Airflow, Prefect, or Dagster) for reliable, observable pipelines, and comfort with Git and CI/CD workflows for ML systems.
- Scalability and system design mindset: can anticipate infrastructure bottlenecks, reason through architecture trade-offs (batch vs. streaming, horizontal vs. vertical scaling), and connect engineering decisions to business outcomes.
🌐 Резюме отправлять: https://wantapply.com/data-scientist-applied-ml-recommendations-at-lingokids?from=home
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
❤1
Data Scientist
Локация: Удалённо в РБ, Польше
Компания: On The Spot
ЗП: от 6 000 до 6 500 $ gross
Занятость: Полная
On The Spot нанимает в инженерную команду 365Scores.
Они делают продукт для 60+ млн пользователей - платформа со спортивными новостями, статистикой и лайв-результатами матчей.
Требования:
• 5+ years in Data Science / ML with business-driven use cases
• deep expertise in mathematical optimization
• causal inference knowledge
• production ML / MLOps exposure
• good English (B2 or higher)
Суть роли — разработка масштабируемых ML-систем в продакшене и работа с real-time данными.
Формат: ремоут-френдли, но обязательно из Беларуси/Польши. Для трудоустройства в Польше (B2B) нужен документ, дающий на это легальное право.
💬 Резюме отправлять: @tany_aynat
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо в РБ, Польше
Компания: On The Spot
ЗП: от 6 000 до 6 500 $ gross
Занятость: Полная
On The Spot нанимает в инженерную команду 365Scores.
Они делают продукт для 60+ млн пользователей - платформа со спортивными новостями, статистикой и лайв-результатами матчей.
Требования:
• 5+ years in Data Science / ML with business-driven use cases
• deep expertise in mathematical optimization
• causal inference knowledge
• production ML / MLOps exposure
• good English (B2 or higher)
Суть роли — разработка масштабируемых ML-систем в продакшене и работа с real-time данными.
Формат: ремоут-френдли, но обязательно из Беларуси/Польши. Для трудоустройства в Польше (B2B) нужен документ, дающий на это легальное право.
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Data Science / Machine Learning Аналитик ERP
Локация: Удалённо
Компания: Haulmont
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Задачи:
- построение ML-аналитической системы поверх ERP-данных;
- подготовка признаков и бизнес-метрик на основе транзакционных данных ERP;
- проектирование end-to-end пайплайнов: от данных и обучения моделей до production inference и мониторинга;
- интеграция аналитики и ML в процессы продаж, закупок, склада, финансов и операций
Требования:
- опыт работы с ERP-системами в крупной компании;
- практический опыт в Data Science / Machine Learning.
- сильный Python и SQL
- опыт работы с табличными и временными данными
- понимание бизнес-процессов: продажи, закупки, запасы, ценообразование, финансы
- опыт вывода ML-решений в продакшн будет преимуществом
🌐 Резюме отправлять: https://spb.hh.ru/vacancy/132423899?ysclid=mol3on6lkr764010146
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Локация: Удалённо
Компания: Haulmont
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Задачи:
- построение ML-аналитической системы поверх ERP-данных;
- подготовка признаков и бизнес-метрик на основе транзакционных данных ERP;
- проектирование end-to-end пайплайнов: от данных и обучения моделей до production inference и мониторинга;
- интеграция аналитики и ML в процессы продаж, закупок, склада, финансов и операций
Требования:
- опыт работы с ERP-системами в крупной компании;
- практический опыт в Data Science / Machine Learning.
- сильный Python и SQL
- опыт работы с табличными и временными данными
- понимание бизнес-процессов: продажи, закупки, запасы, ценообразование, финансы
- опыт вывода ML-решений в продакшн будет преимуществом
🌐 Резюме отправлять: https://spb.hh.ru/vacancy/132423899?ysclid=mol3on6lkr764010146
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
❤1