Data Science | Вакансии

Вакансия Старший специалист по Data Science 🟢Удаленно в РФ🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию Quickly Search #ds_ml 🟦Описание вакансии Коллеги, привет! Нахожусь в поиске Старшего специалиста по Data Science на крупный банковский проект. 🟦Задачи – Поддерживать существующие алгоритмы и ML-пайплайны и разрабатывать новые (от исследования до production) – Формировать и развивать метрики качества алгоритмов – Участвовать в развитии архитектуры и технической документации проекта – Работать с MLE/MLOps и смежными бизнес-командами 🟦Требования – 4+ лет опыта в ML/DS/математической оптимизации – Уверенный python и DS/ML стек – Знание методов математической оптимизации – Опыт решения задач распределения ресурсов и маршрутизации, работы с геоданными 🟦Будет плюсом – Опыт с OSRM, OpenRouteService и др. – Spark/Hadoop – Опыт с графовыми алгоритмами, GNN 🟦Мы предлагаем – Удаленный формат работы по РФ – Оформление по ИП или ТК в аккредитованную ИТ-компанию – ДМС со стоматологией с 1го дня – Техника на выбор – Сильная команда с возможностью обмениваться экспертизой и влиять на развитие продукта 💬 Резюме отправлять: @liza_mich

Вакансия Senior Data Engineer 🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию Velvetech #data_engineer 🟦Описание вакансии Мы ищем старшего инженера по обработке данных с глубокими знаниями Python и SQL. Вы будете проектировать, внедрять и оптимизировать конвейеры обработки данных и процессы ETL, обеспечивая высокую производительность, масштабируемость и надежность. Это полностью удаленная позиция с гибкими условиями работы. 🟦Задачи – Разработка и оптимизация ETL-процессов с использованием Python и SQL. – Разработка и внедрение масштабируемых конвейеров обработки данных для обработки различных источников данных. – Работа с реляционными базами данных (например, PostgreSQL, Oracle) для обеспечения эффективного хранения и извлечения данных. – Оптимизируйте SQL-запросы и скрипты Python для повышения производительности и удобства сопровождения. – Внедрите надежную обработку ошибок, ведение журналов и мониторинг для конвейеров обработки данных. – Взаимодействовать с межфункциональными командами для интеграции и управления источниками данных. 🟦Требования – Более 5 лет опыта в области проектирования данных. – Навыки работы с Python и SQL на экспертном уровне – умение писать эффективный, масштабируемый и поддерживаемый код. – Обширный опыт в проектировании ETL-процессов и работе с большими массивами данных. – Глубокое понимание оптимизации производительности баз данных и оптимизации запросов. – Опыт работы с моделированием данных и проектированием схем. – Знание решений для облачного хранения данных (Azure, AWS или GCP). – Высокие навыки решения проблем и способность работать самостоятельно. – Желательно: опыт работы с PySpark, оркестраторами и знание CI/CD для автоматизации процесса развертывания. 🌐 Откликнуться

Вакансия Data Scientist / ML Engineer 🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢от 3 425 до 5 400 EUR gross 🟢В компанию Andersen #ds_ml 🟦Задачи – Разработка и внедрение моделей компьютерного зрения для проверки подлинности и защиты от подделки. – Разработка конвейеров обработки естественного языка для извлечения поведенческих сигналов и анализа инцидентов. – Полный цикл машинного обучения: аннотирование данных, обучение, развертывание, мониторинг. – Разработка и поддержка систем обнаружения мошенничества и злоупотреблений. – Внесение вклада в оценку безопасности с использованием поведенческих и исторических данных. – Интеграция моделей машинного обучения с серверными сервисами и мобильной инфраструктурой. – Участие в обсуждениях архитектуры системы. – Сотрудничество с командой разработчиков продукта в определении и проверке гипотез. 🟦Требования – Опыт работы в области анализа данных и машинного обучения с упором на современные технологии искусственного интеллекта более 5 лет. – Практический опыт работы с системами RAG: векторные базы данных, модели встраивания, семантический поиск. – Практический опыт работы с LLM: тонкая настройка, оперативное проектирование на системном уровне, оценка LLM. – Опыт работы с обработкой аудио/речи: автоматическое распознавание речи, диаризация говорящих, обнаружение аудиособытий или анализ разговорной речи. – Знание разработки продуктов GenAI и конвейеров рассуждений на основе LLM. – Навыки MLOps: развертывание и мониторинг LLM/аудиомоделей в производственной среде. – Опыт работы с потоковой и асинхронной обработкой данных. – Владение языком Python и основными библиотеками для работы с данными и машинным обучением. – Уровень владения английским языком – от среднего и выше. 🌐 Откликнуться

Вакансия ML разработчик 🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию RedLab #ds_ml 🟦Задачи – Исследовать и применять математические и ML-методы для решения прикладных бизнес-задач, выбирать оптимальные алгоритмы под специфику данных и целей. – Разрабатывать и обучать ML-модели (RecSys, модели оттока, Uplift, Propensity, NLP/NER, LLM/RAG-решения). – Строить end-to-end ML-пайплайны: от проверки гипотез и анализа данных до обучения, валидации и выбора лучших моделей или ансамблей. – Реализовывать production-ready решения: подготовка моделей к эксплуатации, оптимизация инференса (скорость, стабильность, масштабируемость). – Интегрировать ML-решения в существующую ИТ-инфраструктуру (API, брокеры сообщений, хранилища данных). – Оптимизировать производительность и масштабируемость ML-решений для высоконагруженных систем. – Настраивать мониторинг технических и качественных метрик моделей. – Взаимодействовать с инженерами, аналитиками и продуктовыми командами. 🟦Требования – Опыт коммерческой разработки в области Machine Learning от 3 лет. – Python — продвинутый уровень (от 5 лет), умение писать чистый и поддерживаемый production код (OOP, SOLID). – Знание фреймворков FastAPI/Django/Flask – Глубокое понимание теоретической базы ML: основные задачи, методы, метрики, математическая статистика и теория вероятностей. – Практический опыт классического ML и бустингов: Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM. – Опыт работы с deep learning и NLP: PyTorch, Hugging Face Transformers; – Задачи NLP/NER, работа с текстовыми данными. – Опыт построения и эксплуатации LLM- и RAG-пайплайнов. – Практическая работа с LLM-инструментами и агентными фреймворками: LangChain, LangGraph (или аналогичные) – Опыт подготовки моделей к продакшену: Docker, CI/CD – Хорошее знание Linux. – Опыт работы с векторными базами данных: Pinecone/Weaviate/Qdrant/pgvector. – Умение работать с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ) – Понимание принципов MLOps и мониторинга (включая Grafana). 🌐 Откликнуться

Вакансия Data Scientist в RecSys 🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию 2ГИС #ds_ml 🟦Задачи – написание сервисов для команды рекомендательных систем; – разработка систем мониторинга качества рекомендательных систем; – настройка мониторинга и алертинга качества данных; – написание unit тестов (pytest), тестов для различных участков ML пайплайна, участие в код ревью. 🟦Требования – опыт работы с рекомендательными системами от 2х лет; – 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 (torch/tensorflow/keras); – глубокое понимание рекомендательных систем: подходы, типичные проблемы, метрики, А\Б тестирование; – опыт написания Unit-тестов, разработки архитектуры и Code Review; – опыт работы с инструментами разработки и CI/CD — Git, Jenkins, GitLab, Jira. 🌐 Откликнуться

Вакансия Руководитель команды 🟢Удаленно в РФ🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию PrideInBrains #ds_ml 🟦Задачи – Формирование витрин данных для построения аналитических отчетов, рекомендаций, основанных на транзакционном поведении клиентов и их продуктовом профиле. – Кластеризация клиентов по типу поведения, используемым продуктам. – Постановка задач дата-инженерам и аналитикам данных в части сбора данных, построения моделей. 🟦Требования – Развитые аналитические навыки, погружение в контекст. – Опыт руководства командой аналитиков, дата-инженеров. – Опыт управления ожиданиями заказчика, взаимодействие со смежными командами стрима. – Знание подходов к построению DWH/ Data Lake, ETL, способность оценивать сложность и трудоемкость задачи. – Знание основ хранилищ данных: S3, PostgreSQL, ClickHouse. – DevOps-культура, понимание процессов разработки ИТ-систем в банках. 🟦Будет плюсом – Опыт работы с аналитическими задачами в риск-менеджменте (кредитные риски, ALM), понимание регулирования ЦБ. – Опыт проведения портфельного анализа клиентов юридических лиц. – Опыт постановки задач на разработку ML-моделей (или самостоятельной разработки), таких как: CLTV (customer lifetime value), next best offer, NLP (Natural Language Processing), кластеризации клиентов. – Умение пользоваться DS-библиотеками Python (pandas, numpy, pytorch, tensorflow, scikit-learn). 🟦Мы предлагаем – Работа в компании PrideInBrains; – Полностью удаленный формат работы (строго с территории РФ); – Оформление по ТК; – IT Аккредитация; – Заработная плата обсуждается индивидуально. 💬 Резюме отправлять: @HR_PiB

Вакансия Data engineer 🟢Удаленно в РФ/Аутстафф🟢Полная занятость 🟢от 200 000 до 250 000 р. на руки 🟢В компанию AGIMA #data_engineer Проект: МФК 🟦Задачи – разработка и оптимизация ETL-процессов: разработка и поддержка процессов загрузки и трансформации данных из мастер-систем (ETL) – разработка нового и доработка существующего функционала DWH – оптимизация и рефакторинг существующих решений в контуре DWH – управление оркестрацией процессов и системой мониторинга: настройка и сопровождение оркестрации процессов, настройка алертинга о событиях выполнения процедур в системы мониторинга и контроля – создание проектной документации и деталей маппинга данных: подготовка проектной технической документации и формирование детальных спецификаций маппинга данных (Source-to-Target) – создание отчетных панелей и визуализаций данных: создание объектов бизнес-отчетности и визуализация данных с использованием инструментов SuperSet и PowerB – взаимодействие со смежными командами и заказчиками 🟦Требования – опыт работы: опыт от 2 лет опыта на аналогичной позиции – опыт проектирования потоков загрузки данных и моделирования баз данных – опыт в проектировании объектов баз данных и архитектуре хранилищ данных (от 3 лет) – технический стек: языки программирования и библиотеки: Python, уверенное владение MSSQL либо Postgre/Greenplum (аналитические функции, оптимизация запросов). Промышленный ETL-инструментарий (Airflow, Debezium, ClickHouse и аналоги) – опыт формирования пакетов для передачи данных в БКИ согласно методологии БКИ – опыт работы с Credit Registry будет преимуществом 🟦Мы предлагаем – удаленка по РФ; – гибкий график: 5/2 с 10:00 до 19:00 по Москве, но при необходимости часы работы подстроим под вас; – теплая атмосфера: клубы по интересам, летний выезд на природу AGIMA Camp и корпоративные вечеринки, куда можно приглашать и свою семью; – сильная команда: открытость к решению любых вопросов и поддержка в создании вашего личного бренда для профессионального роста; – особые бонусы: бесплатные билеты на культовый забег для IT-специалистов RUNIT; – оформление по ГПХ с физлицом. 💬 Резюме отправлять: @katik_nes

Вакансия Продуктовый аналитик 🟢Удаленно в РФ🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию Фоксфорд #product_analyst 🟦Описание вакансии Сейчас мы в поисках Продуктового аналитика, который вместе с бизнес-командой будет влиять на увеличение оборота (то есть продаж) Дополнительного образования. 🟦Задачи – совместно с продуктовой командой растить метрики конверсий в регистрацию и покупку; – проводить исследования пользовательского пути на главных страницах сайта (регистрация/каталог/корзина); – реализовывать множество А/Б тестов - дизайн, сопровождение, подготовка рекомендация по результату; – в команде с аналитиками образовательного блока искать зависимости бизнес-метрик и метрик образовательного прогресса ученика; – оценивать результаты внедрения/изменения продуктов; – развивать хранилище данных вместе с DWH командой; – создавать дешборды и отчеты. 🟦Требования – опыт в продуктовой аналитике от 2х лет; – уверенное владение SQL (ClickHouse в приоритете); – навыки применения АБ тестов; – знание Python и библиотек для анализа данных; – опыт работы с любым BI инструментом; – умение аргументировано и понятно излагать свои мысли; – партнерскую позицию в диалоге с бизнесом: ты готов вместе искать решения, которые приносят пользу, учитывать риски и быть ответственным за результат. 🌐 Откликнуться

Вакансия Data Scientist Middle/Senior Scoring 🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию Билайн #ds_ml 🟦Задачи – 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. 🟦Требования – 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. 🌐 Откликнуться

Вакансия Senior ML Engineer (LLM Training & Serving) 🟢Удаленно из Европы, Великобритании, Грузии, Армении, Турции и ряда стран Латинской Америки🟢Частичная занятость 🟢от 40 до 45 $/час 🟢В компанию Unimatch Lab #ds_ml 🟦Описание вакансии Ищем Senior ML Engineer, который возьмет на себя полный цикл работы с LLM/VLM: от подготовки данных и дообучения моделей до их оценки, деплоя и поддержки в production. 🟦Задачи – Дообучать LLM/VLM (LoRA, QLoRA, distillation) – Работать с датасетами, разметкой и синтетическими данными – Строить систему оценки качества моделей (EM, Precision/Recall, F1, CER, WER и др.) – Разворачивать self-hosted inference (vLLM), оптимизировать производительность – Запускать модели в production, анализировать качество и инициировать переобучение – Работать с Docker, Kubernetes и CI/CD. 🟦Требования – 5+ лет опыта разработки и вывода ML-систем в production – Практический опыт fine-tuning LLM/VLM – Опыт с OCR для многоязычных документов – Понимание построения evaluation-пайплайнов – Опыт self-hosted LLM serving (vLLM или аналоги) – Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis – Docker, Kubernetes, CI/CD. 🟦Будет плюсом – Hugging Face Transformers, PEFT – MLOps – Опыт с voice agents / TTS. 💬 Резюме отправлять: @Unimatch_work

Вакансия ML‑инженер в Толк, middle/middle+ 🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию Контур #ds_ml 🟦Описание вакансии Ищем ML-инженера в Контур.Толк. Это сервис видео-конференц-связи для бизнеса. Он объединяет онлайн-встречи, корпоративные чаты, доски для совместной работы, вебинары и трансляции. 🟦Задачи – Улучшать автоматическое протоколирование встреч: повышать качество генерации, работать с галлюцинациями, настраивать и оптимизировать воркфлоу-решения, выстраивать мониторинг качества и предотвращать деградацию решения. – Запускать новую ИИ-функциональность, поддерживать и улучшать качество существующей функциональности как в NLP, так и на стыке разных доменных областей. – Развивать агентские системы внутри продукта: оптимизировать, улучшать качество, реализовывать новые сценарии. 🟦Требования – Опыт разработки и поддержки продакшн-решений на основе современных моделей NLP. – Владение Python на продакшн-уровне, PyTorch. – Опыт решения прикладных задач с LLM, практический опыт с SFT, RAG и дистилляцией. – Опыт работы с фреймворками для построения агентных систем: Pydantic AI, LangChain, LangGraph или аналоги. – Опыт работы с инструментами для наблюдения и отладки LLM-приложений: Langfuse, LangSmith или аналоги. – Опыт деплоя моделей, понимание MLOps: Docker, Kubernetes, CI/CD для ML. – Большой плюс — опыт разработки и внедрения моделей в CV- или Speech-доменах. 🌐 Откликнуться

Вакансия Senior DS/ML Engineer в команду операционных прогнозов 🟢Удаленно в РФ, РБ🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию Ozon #ds_ml 🟦Описание вакансии Привет! 👋 Это команда операционных прогнозов. Мы занимаемся операционным прогнозированием в ритейле: в команде много разных направлений — прогноз спроса, прогноз курьеров, золотые полки, прогноз смен и другие проекты, которые напрямую влияют на управление запасами и логистику. 🟦Стек технологий – Python, – PostgreSQL, – ClickHouse, – Airflow, – Spark/PySpark, – Kafka, – Hive, – HDFS. 🟦Задачи – Развивать и улучшать модели прогнозирования. – Заниматься полным циклом: сбор и обработка данных, feature engineering, выдвижение и проверка гипотез, оценка качества моделей на статистических и бизнес-метриках. – Проектировать архитектуру ML-систем — от пайплайнов данных до продакшн-сервисов. – Доводить решения до продакшна самостоятельно: писать промышленный код, создавать простые API-сервисы для интеграции моделей с внутренними системами. – Общаться с заказчиками, формализовывать требования, предлагать и обосновывать новые подходы. 🟦Требования – Уверенное знание Python и стандартных DS-библиотек. – Опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса (или смежных задач) — понимание специфики: сезонность, интермиттентный спрос, иерархическая структура данных. – Опыт построения архитектуры ML-систем и вывода моделей в продакшн, а не только в исследовательском режиме. – Инженерные навыки: сбор и обработка данных, построение пайплайнов, работа с базами данных (SQL). – Опыт разработки простых API-сервисов для интеграции моделей с другими системами. – Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки или смежные. 🟦Будет плюсом – Опыт агентской разработки и использования ИИ-инструментов в повседневной работе. – Опыт работы с gRPC — в команде сервисы принято делать на gRPC, HTTP почти не используется. 💬 Резюме отправлять: @a_privato

Вакансия ML Engineer (Trading) 🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП готовы обсуждать + доля от PnL 🟢В компанию BCH Labs #ds_ml 🟦Описание вакансии Мы, BCH Labs — инженерная команда, которая строит на Solana уже 2 года. Делаем технически сложные, высоконагруженные проекты: сейчас больше работаем на клиентов, параллельно развиваем свой продукт. Наша большая цель — построить финансовую инфраструктуру на Solana, повышающую доступность и ликвидность средств. Усиливаемся и хотим расти сильными людьми. Ищем сильного ML с опытом в трейдинге (уже есть опыт разработки прибыльных ML-моделей/торговых стратегий). Можешь самостоятельно генерировать и валидировать торговые идеи, строить исследовательские пайплайны и доводить стратегии до продакшн-состояния. 🟦Задачи – Разрабатывать и улучшать торговые стратегии; – Строить ML / количественные модели для прогнозирования и генерации сигналов; – Анализировать временные ряды и рыночные данные в реальном времени; – Тестировать гипотезы и улучшать существующие стратегии; – Работать с бэктестинговой инфраструктурой; 🟦Мы предлагаем – Достойная заработная плата - в $ или крипте – Удалённый формат работы в любой точке мира, полная занятость – Оформление через юрлицо РБ – Небольшая команда с минимумом бюрократии — быстрое принятие решений и оперативная проверка гипотез 💬 Резюме отправлять: @bchlabs

Вакансия Data Scientist в команду Внепродуктовой аналитики 🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию X5 Tech #ds_ml 🟦Задачи – Делать дизайны и оценки нестандартных экспертиментов через A/B (с обычными у нас платформа справляется); – Заниматься end-to-end разработкой методологий и инструментов для оценки эффектов в случае, когда классические A/B-тесты неприменимы; – Проводить полноценные рисерчи, чтобы применять лучшие инструменты в индустрии; – Писать интересные статьи по результатам выполненных задач и не только. 🟦Требования – Опыт работы в DS-сфере от 3ех лет; – Бэкграунд в Causal Inference / эконометрике (наука, учеба, работа); – Владение базовым финансовым аппаратом (EBITDA, IRR, NPV, ТЭО) и понимание логики построения финансовых моделей инвестиционных проектов; – Знакомство с современными подходами к анализу кросс-секционных и панельных данных (Doubly Robust Estimators (AIPW), DiD, TWFE, IV); – Умение писать чистый и структурированный код на Python, знаешь классические алгоритмы и структуры данных; – Знание SQL - умеешь строить оптимальные запросы, знакомство с hadoop-стэком будет плюсом; – A/B тесты, генерация и проверка гипотез (будет плюсом опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов). 🌐 Откликнуться

Вакансия Старший DS инженер в команду рекомендаций 🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию Авито #ds_ml 🟦Описание вакансии Кого мы ищем: DS, которые не боятся production и хотят внедрять SOTA в персонализацию главной страницы Авито У нас полный цикл: от чтения статьи до ONNX и A/B-теста на десятках миллионах пользователей. 🟦Задачи – Semantic ID, end‑to‑end генеративные модели (OneRec, TIGER). – Масштабирование на multi-GPU/multi-node (кластер H100) – Построение семантик (Semantic ID) с помощью RQ-VAE / RQ-KMEANS – Multimodal энкодеры (текст + изображения) Файнтюнинг – Доставка семантических ID и векторных эмбеддингов (Redis + Sphinx + ANN) 🟦Требования – имеете опыт с PyTorch / Lightning – обучали трансформеры, Seq2Seq, двухбашенки в проде – имеете опыт работы с большими данными – читаете статьи (KDD, RecSys) и реплицируете идеи в код 🌐 Откликнуться

Вакансия Аналитик данных 🟢Удаленно в РФ🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию PrideInBrains #data_analyst 🟦Задачи – Анализ бизнес задачи, формирование предложений по ее решению, согласование подхода с заказчиком – Проработку источников данных, анализ данных в источнике - логический анализ, статистический анализ, анализ качества, формирование витрин данных – Формирование влияющих факторов, анализ предсказательной способности – Подготовку аналитических материалов – Разработку скоринговых моделей, предсказательных моделей – Подготовку документации  – Исследование новых подходов к разработке моделей 🟦Требования – Знание SQL – Опыт формирования витрин данных из различных внешних источников, проверки качества данных и корректности формирования итоговой витрины, математические и экспертные – Хорошие навыки статистического анализа, портфельного анализа, представления результатов анализа высшему руководству – Общее понимание банковской деятельности, банковских продуктов, принципов формирования дохода банка за счет пассивов, понятие трансфертной ставки, принципов работы казначейства банков и юридических лиц, рыночных рисков, важности стабильности пассивной базы для функционирования банка – Процесс производства технологических продуктов – Гибкие методики разработки технологических продуктов – Основы машинного обучения и методов анализа данных 🟦Будет плюсом – Опыт поведения портфельного анализа клиентов юридических лиц – Опыт руководства командой аналитиков, дата инженеров – Опыт постановки задач на разработку моделей (или самостоятельной разработки) CLTV (customer lifetime value), next best offer, NLP (Natural Language Processing), кластеризации клиентов,  – Умение пользоваться DS-библиотеками Python (pandas, numpy, pytorch,tensorflow, scikit-learn) 🟦Мы предлагаем – Работа в компании PrideInBrains; – Полностью удаленный формат работы (строго с территории РФ); – Оформление по ТК; – IT Аккредитация; – Заработная плата обсуждается индивидуально. 💬 Резюме отправлять: @HR_PiB

Вакансия ML-инженер senior 🟢Удаленно в РФ🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию ГНИВЦ #ds_ml 🟦Задачи – разработка и доработка классификатора названий товарных позиций на базе BERT-архитектур (включая предобучение, дообучение и оптимизацию моделей); – организация и контроль процесса разметки данных: постановка задач разметчикам, контроль качества, автоматизация пайплайнов; – подготовка датасетов: очистка, нормализация данных с использованием pandas, datasets (Hugging Face) и regex; – проектирование и реализация архитектуры моделей: эксперименты с BERT, DistilBERT, кастомными головами, ensemble-методами; – мониторинг производительности моделей в продакшене: метрики качества, drift-детекция, A/B-тестирование, автоматизированное дообучение; – работа с PostgreSQL: создание таблиц, написание хранимых процедур и функций, оптимизация запросов (индексы, materialized views, EXPLAIN ANALYZE), ETL-пайплайны для данных моделей; – интеграция моделей в production: Docker-контейнеризация, мониторинг GPU/CPU. 🟦Требования – высшее образование (предпочтительно в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин); – 2+ года опыта в NLP/ML, включая fine-tuning transformer-моделей (BERT/RoBERTa/DistilBERT); – глубокий опыт с PyTorch, Hugging Face Transformers, pandas, datasets; – опыт работы с PostgreSQL: SQL, создание/оптимизация схем, хранимые функции, производительность запросов; – знание техник model optimization: quantization, layer-wise LR, custom loss functions; – опыт production ML: monitoring, anomaly detection, model serving; – уверенное владение Python, Git, Linux/Shell scripting. 🌐 Откликнуться

Вакансия Data Engineer 🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию Авиасейлс #data_engineer 🟦Задачи – активно участвовать в командном чате: отслеживать запросы, оперативно реагировать на вопросы и задачи в рабочее время; – мониторить системы и решать возникающие инциденты вместе с дежурными дата инженерами; – оптимизировать текущие процессы обработки данных; – модернизировать текущую дата платформу вместе с Core командой дата инженеров. 🟦Требования – опыт работы инженером данных от 1 года; – знание языков программирования: Python/SQL (обязательно), опыт работы с другими языками будет плюсом. – понимание принципов ETL/ELT процессов и опыт работы с инструментами – понимание как работают распределенные вычисления – опыт работы в нашем стеке Apache Spark, Apache Airflow, DBT, Trino будет плюсом; – самостоятельность и ответственность, умение коммуницировать с разными командами и людьми желание развиваться и выстраивать процессы вокруг себя. 🌐 Откликнуться

Вакансия Руководитель группы ML, Базовые модели и инструменты 🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию Ozon #ds_ml 🟦Задачи – Управлять командой из 4 ML-инженеров, распределять задачи и расставлять приоритеты. – Разрабатывать процессы и инструменты оценки поставляемых ML-решений – Координировать взаимодействие с продуктом, аналитикой и другими техническими командами. – Работать с моделями в направлении CV и NLP. 🟦Требования – Опыт управления командой data science или ML-инженеров от одного года. – Опыт работы с NLP/СV от 3 лет. – Опыт создания решений для реалтайм оценки ML-моделей. – Способность строить процессы, а не только запускать отдельные эксперименты. – Умение соблюдать баланс между строгостью оценки и скоростью доставки решений в продакшен. – Умение обосновывать решения на основе данных. – Умение объяснять сложные метрики простым языком. 🌐 Откликнуться