Data Science | Удалёнка

Public

Просмотреть канал

909

1.4K

Не можете присоединиться? @easy_ds_job

4.3k Участники

Обновлено: May 18, 2026 at 10:22 AM

Data Science | Удалёнка

Cайт easyoffer.ru Реклама @easyoffer_adv ВП @easyoffer_vp Бесплатно разместить вакансию: @freeIT_job Все каналы с вакансиями @ITjob_channels Тесты t.me/+Kn2WW6VoGrZkNzky Вопросы собесов t.me/+RQVnIJT__Z42ZWUy

Join @easy_ds_job for exclusive itjob_channels and easyofferru content and discussions in 12

Рейтинг

Глобальный рейтинг

#456

Рейтинг по языку

#45

Рейтинг по категории

#23

-1

Рост участников (Последние 7 дней)

Всего: 4.3K

Рост за 24ч: +0 0%

Последние посты

Data Science | Удалёнка

18 мая 2026 г., 22:23

Data Scientist (Middle+ / Senior)

Локация: Удалённо
Компания: Ситидрайв
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная

Ищем увлечённого Data Scientist в команду алгоритмических продуктов на задачи ценообразования. Наша миссия — создавать устойчивые, адаптивные и экономически эффективные алгоритмы ценообразования, которые балансируют спрос и предложение, повышают юнит-экономику и улучшают пользовательский опыт.

Чем предстоит заниматься:
🧳Разработка стратегии ценообразования. Это ключевая задача, включающая в себя:
- построение и развитие алгоритмов динамического ценообразования;
- моделирование спроса и предложения;
- разработку и внедрение новых pricing-концепций (в том числе с учётом SOTA-подходов на рынке);
- проверку решений на устойчивость, интерпретируемость и бизнес-адекватность;
- балансировку краткосрочных и долгосрочных эффектов (выручка, удержание, загрузка парка)
🧳Проведение A/B-тестов. Вам предстоит участвовать в подготовке, запуске и анализе A/B-тестов, направленных на проверку гипотез по изменениям в ценообразовании. Также ключевая часть — оценка корректности, устойчивости и прозрачности проведённых тестов, включая выявление артефактов и ошибок дизайна.
🧳Мониторинг эффективности сервиса. Вы будете визуализировать данные и строить дашборды, заниматься сбором датасетов для них, а также вести эти процессы на стыке бизнеса, DWH и BI-функций. Важно не просто строить отчёты, а уметь интерпретировать сигналы и находить отклонения.

Мы ждём от тебя:
🧳Владение SQL на продвинутом уровне. Умение работать с большими объёмами данных, писать сложные запросы, использовать оконные функции и оптимизировать вычисления.
🧳Глубокое знание Python. Опыт работы с pandas, numpy и другими библиотеками для анализа данных. Умение строить пайплайны, обучать и валидировать модели. Важно умение писать читаемый и эффективный код, а также разбираться в чужом.
🧳Сильная аналитическая база. Понимание теории A/B-тестирования, причинно-следственных связей, метрик и их ограничений.
🧳Опыт разработки алгоритмов. Умение формализовать задачу, предложить решение, реализовать его и оценить результат. Способность критически смотреть на собственные модели и находить их слабые места.
🧳Способность разбираться в новых подходах. Готовность быстро погружаться в новые концепции ценообразования, читать исследования, разбирать индустриальные решения и адаптировать их под бизнес.
🧳Продуктовая коммуникация. Умение общаться с заказчиком, формулировать задачи и защищать решения.
🧳Работа с визуализацией. Умение строить понятные графики и доносить выводы до стейкхолдеров.

🌐 Резюме отправлять: https://perm.hh.ru/vacancy/132733933?ysclid=motpyw53kb769852174

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

745

Data Science | Удалёнка

18 мая 2026 г., 22:23

ML Engineer / Data Scientist (Прогнозирование / Deep Learning)

Локация: Удалённо в РФ
Компания: X5 Tech
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная

Пример задач для позиции (Deep Learning / Time Series):
- Разработка, обучение и оптимизация моделей глубокого обучения с использованием PyTorch и/или TensorFlow для задач прогнозирования спроса и временных рядов.
- Настройка и сопровождение ML-экспериментов, логирование метрик, параметров и артефактов моделей с использованием MLflow или аналогичных инструментов.
- Применение и разработка методов интерпретируемости моделей, включая анализ важности признаков (feature importance) и explainability моделей.
- Разработка нейронных архитектур для прогнозирования временных рядов (LSTM, GRU, Transformer, TFT и др.).
- Использование и адаптация foundation-моделей временных рядов, включая Amazon Chronos, под бизнес-задачи.
- Выполнение fine-tuning и transfer learning pre-trained моделей для прогнозирования спроса и связанных задач.
- Проведение исследований современных научных публикаций и внедрение state-of-the-art решений в production-процессы.
- Решение задач cold start для новых товаров, магазинов и других сущностей с использованием DL и гибридных подходов.
- Разработка и улучшение пайплайнов подготовки данных для временных рядов (feature engineering, генерация лагов, работа с внешними факторами, обработка пропусков и аномалий).
- Проведение оценки качества моделей, выбор и анализ метрик прогнозирования.
- Оптимизация моделей с точки зрения производительности и масштабируемости.
- Участие в внедрении моделей в production, мониторинг деградации качества и переобучение моделей.
- Взаимодействие с бизнес-командами и аналитиками для формализации задач прогнозирования и оценки бизнес-эффекта моделей.

Требования (Deep Learning):
- Практический опыт разработки моделей глубокого обучения с использованием PyTorch и/или TensorFlow.
- Опыт работы с инструментами отслеживания экспериментов и управления жизненным циклом моделей (MLflow или аналогичные решения).
- Умение анализировать и интерпретировать модели, включая применение методов оценки важности признаков (feature importance) и explainability (SHAP, permutation importance, attention-based методы и др.).
- Базовое понимание архитектур нейронных сетей для прогнозирования временных рядов (RNN, LSTM, GRU, Transformer-подходы, TFT и др.).
- Понимание принципов подготовки данных для временных рядов (feature engineering, лаги, экзогенные признаки, обработка пропусков, нормализация).
- Опыт оценки качества моделей временных рядов и выбора метрик (MAE, RMSE, MAPE, WAPE и др.).
- Знакомство с библиотеками и фреймворками для временных рядов, включая Apache Chronos или аналогичные решения.
- Понимание принципов production-развертывания DL-моделей и мониторинга их качества будет плюсом.

🌐 Резюме отправлять: https://getmatch.ru/vacancies/32788-ml-engineer-data-scientist-prognozirovanie?s=offers

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

18 мая 2026 г., 22:23

Senior аналитик данных

Локация: Удалённо в РФ
Компания: CVM
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная

Обязанности:
Прогнозировать отток на уровне отдельного клиента: кто уйдёт, когда и почему;
Определять, кто вернётся органически, а кого нужно возвращать через коммуникации;
Разрабатывать и тестировать метрики и индикаторы риска оттока;
Строить сегментации и паттерны поведения DAC для таргетированного вмешательства;
Генерировать инсайты для команд по удержанию и реактивации;
Поддерживать и развивать ML-модели в тесной работе с дата саентистами.

Требования:
Опыт работы в аналитике данных от 3 лет;
Опыт в клиентской аналитике: RFM, когортный анализ, расчёт LTV, оценка прироста эффекта от коммуникаций;
Высшее образование.

Мы предлагаем:
Удалёнку из России, гибрид или офис (Москва, Краснодар);
Работа в аккредитованной ИТ-компании;
ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи;
Курсы и участие в конференциях;
Корпоративные скидки от компаний-партнеров.

💬 Резюме отправлять: https://t.me/fr_rec

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job

863

Data Science | Удалёнка

18 мая 2026 г., 22:23

Data Scientist (Ranking & Ads ML)

Локация: Удалённо
Компания: Авито
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная

Avito Ads —молодая, энергичная и быстро развивающаяся рекламная экосистема внутри Авито. Перед командой стоит амбициозная задача кратного роста в течение нескольких лет. Мы отвечаем за ML-часть рекламного движка: качество ранжирования, предсказаний и решений, которые напрямую влияют на CTR, конверсии и выручку.

Примеры будущих задач:
– обеспечивать полный цикл разработки ML-моделей: от постановки задач до AB-экспериментов и поддержки модели в продакшене;
– разрабатывать и улучшать модели CTR и CR;
– разрабатывать и поддерживать сервисы на Python;
– проектировать AB-эксперименты.

Мы ждём, что вы:
– имеете не менее трёх лет опыта работы и глубокие знания в области ML;
– имеете не менее года опыта промышленного применения моделей — от идеи до запуска;
– хорошо владеете Python, pySpark и SQL;
– понимаете, как работать с Big Data;
– понимаете, что DS включает не только обучение моделей.

Будет здорово, если вы:
– имеете базовое знакомство с языком Go;
– умеете принимать решения на основании данных и наглядно аргументировать свои решения, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами;
– готовы читать научные статьи и находить в них полезные для практики идеи;
– знаете, умеете и любите применять математику, ML и прикладную статистику для создания алгоритмических систем, видите связь между математическими формулами и их влиянием на бизнес;
– имеете опыт работы с ранжированием/рекомендациями или в области монетизации/ценообразования;
– не боитесь писать продакшен-код;
– занимались научной работой и любите исследования;
– имеете достижения в соревнованиях по программированию, математике, физике или ML.

🌐 Резюме отправлять: https://career.avito.com/vacancies/data-science/18334/

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

18 мая 2026 г., 22:23

Старший LLM-разработчик в сервис Нейроюрист

Локация: Удалённо
Компания: Яндекс
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная

Какие задачи вас ждут:
Улучшение LLM- и RAG-пайплайнов
Улучшать LLM- и RAG-пайплайны: оптимизация каждого компонента RAG, настройка embedder/reranker-моделей, промпт-инжиниринг, подтверждённость генерации.

Разработка юридических LLM-агентов
Проектировать, разрабатывать, внедрять LLM-агентов и оценивать их работу для сложных сценариев: анализ задачи пользователя, планирование, выбор подходящих инструментов на каждой итерации исполнения плана.

Дообучение и масштабирование
Дообучать LLM/ML-модели, включая дообучение с подкреплением совместно с командами базовых технологий Яндекса. Масштабировать продакшен-решения: latency, scalability, monitoring моделей.

Мы ждем, что вы:
Больше двух лет работали в ML/NLP/LLM-проектах, включая prod-системы
Пишете код (Python)
Имеете опыт с LLM, RAG
Интересуетесь агентами
Готовы внедрять ML-модели в рантайм, поддерживать их и автоматизировать сопутствующие процессы

Будет плюсом, если вы:
Делали тонкую настройку сложных RAG-пайплайнов
Разрабатывали LLM-агентов (LangGraph, AutoGen, Pydantic AI etc.)
Участвовали в разработке диалоговых сервисов
Разбираетесь в юридической сфере

🌐 Резюме отправлять: https://career.habr.com/vacancies/1000164856

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

991

Data Science | Удалёнка

18 мая 2026 г., 22:23

ML-инженер/инженер по машинному обучению (рекламные технологии Adtech)

Локация: Удалённо в РФ
Компания: Магнит
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная

Мы ищем ML-инженера, который будет развивать модели машинного обучения для маркетинговых задач: прогнозирование поведения клиентов, оптимизация кампаний и оценка инкрементального эффекта коммуникаций.

Чем ты будешь заниматься:
Разрабатывать и обучать ML-модели для маркетинговых задач
Строить predictive-моделей для прогнозирования поведения клиентов
Разрабатывать uplift-модели для оценки инкрементального эффекта маркетинговых кампаний
Оценивать качество моделей и анализировать результат с использованием стандартных ML-метрик
Участвовать в развертывании моделей в production
Улучшать существующие ML-модели и ML-pipeline
Участвовать в A/B-тестах и анализировать результаты ML-экспериментов

Мы ожидаем:
Опыт работы с Python и библиотеками машинного обучения (scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch)
Знание основных алгоритмов Machine Learning
Базовое понимание Deep Learning
Базовое понимание Recommender Systems
Опыт работы с данными: подготовка, анализ, построение признаков
Понимание ML-метрик и методов оценки качества моделей
Базовые знания статистики
Понимание принципов A/B-тестирования
Понимание связи ML-задач с продуктовыми и бизнес-метриками
Понимание жизненного цикла ML-моделей
Понимание или практический опыт uplift-моделирования
Опыт работы с PySpark
Опыт внедрения ML-моделей в production

🌐 Резюме отправлять: https://magnit.tech/vacancies/2754

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

18 мая 2026 г., 22:23

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: https://t.me/tany_aynat

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

967

Data Science | Удалёнка

18 мая 2026 г., 22:23

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

919

Data Science | Удалёнка

18 мая 2026 г., 22:23

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: https://t.me/aka_Buka

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

887

Data Science | Удалёнка

18 мая 2026 г., 22:23

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

4 мая 2026 г., 01:25

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

4 мая 2026 г., 01:25

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

4 мая 2026 г., 01:25

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: https://t.me/Dmitriy_Ptolemay

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

4 мая 2026 г., 01:25

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

1,140

Data Science | Удалёнка

4 мая 2026 г., 01:25

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

1,090

Data Science | Удалёнка

4 мая 2026 г., 01:25

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

4 мая 2026 г., 01:25

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

4 мая 2026 г., 01:25

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

960

Data Science | Удалёнка

4 мая 2026 г., 01:25

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

987

Data Science | Удалёнка

4 мая 2026 г., 01:25

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

1,080

Data Science | Удалёнка

30 апр. 2026 г., 06:53

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

951

Data Science | Удалёнка

30 апр. 2026 г., 06:53

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: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

30 апр. 2026 г., 06:53

ML Engineer

Локация: Удалённо
Компания: Авиасейлс
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная

Мы — команда, разрабатывающая аналитическую платформу. Одна из задач команды – объединить аналитику, обучение моделей и их внедрение в продукт для различных команд Авиасейлс на базе дата платформы.

Что нужно делать:
- проектировать и сопровождать дата пайплайны необходимых для работы МЛ платформы;
- разрабатывать и поддерживать офлайн (batch) сервисы обучения и инференса ML-моделей;
- деплоить модели в продакшн, обеспечивать их стабильность работы и масштабируемость, разрабатывать систему мониторинга;
- анализировать качество моделей;
- сотрудничать с разными командами разработки и аналитики для интеграции моделей в прод.

Чего ждём от тебя:
- опыт работы в Data Engineering/ML не менее 3 лет;
- уверенное владение SQL, Python. Понимание Lakehouse концепций;
- опыт работы с построением моделей (линейные/деревянные модели, ансамбли) для разных задач (регрессия, классификация, кластеризация, временные ряды и так далее);
- навыки работы с контейнерами (Docker, Kubernetes), CI/CD(Jenkins), мониторингом (Prometheus, Grafana);
- желание и способность работать в команде, обмениваться знаниями и опытом.

🌐 Резюме отправлять: https://www.aviasales.ru/about/vacancies/4221990

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

945

Data Science | Удалёнка

18 апр. 2026 г., 03:59

Senior Data Scientist (NLP|LLM)

Локация: Удаленно в РФ
Компания: СберЗдоровье - Платформа Digital Health
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная

Обязанности:
Проектировать и поддерживать полный цикл улучшения медицинских LLM: сбор, очистка, версионирование данных, обучение и дообучение (SFT, preference-tuning, DPO/ORPO, instruction tuning).
Строить датасеты и контуры разметки: схемы и гайдлайны, контроль согласованности, генерация синтетических данных, self-training, анализ ошибок и bias.
Разрабатывать LLM-based пайплайны и агентов для медицинских задач: RAG по клиническим рекомендациям и справочникам, tool-calling, маршрутизация, multi-step workflows, оркестрация (LangGraph и мультиагентные фреймворки), guardrails.
Создавать и развивать систему оценивания: тест-наборы и бенчмарки, автоматические метрики и LLM-as-a-judge там, где уместно, экспертная валидация с врачами, red-teaming, регрессионные прогоны, A/B тестирование в проде.
Проводить исследовательские итерации: формулировать гипотезы, ставить эксперименты, делать ablation-исследования, документировать результаты, готовить научные статьи и доводить материалы до публикации.

Требования:
3+ лет в NLP/ML, уверенный Python: типизация, тестирование, профилирование, аккуратный продакшн-код.
Практический опыт обучения и дообучения трансформеров: PyTorch + HuggingFace, понимание Accelerate, DeepSpeed или аналогов.
Опыт построения data-pipelines и воспроизводимых экспериментов: датасеты, версии, конфиги, трекинг (MLflow или ClearML), умение делать корректные сравнения.
Понимание LLM-систем: retrieval, tool-calling, агенты, деградации качества, галлюцинации, ограничения продакшна.
Навыки оценки качества: метрики, бенчмарки, error analysis, ablations, работа с разметкой и экспертной валидацией.
Опыт в медицине или биомеде: клинические тексты, ICD-10, клин. рекомендации, понимание доменных рисков.
Опыт alignment: preference data, RLHF, DPO, safety eval, hallucination mitigation. Практика продакшн-инференса: vLLM, оптимизация стоимости и задержки, Docker, K8s, мониторинг, трассировка.
Опыт с retrieval-стеком: hybrid search, rerankers, FAISS, Elastic, pgvector, продуманноеchunking, grounding.

Мы предлагаем:
Удаленку из России, гибрид или офис (уютный офис в БЦ Симонов Плаза с видом на Москва-реку);
Свободный дресс-код и общение на «ты»;
ДМС после прохождения испытательного срока;
Оплачиваемые курсы английского языка в нашем офисе;
Бесплатные занятия спортом: йога, сайкл, футбол/волейбол;
Свою библиотеку бумажных книг, которая пополняется по запросу;
Компенсацию спортивного абонемента.

💬 Резюме отправлять: https://t.me/fr_rec

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

18 апр. 2026 г., 03:59

🚨 Внимание! Важно! 🚨

Дорогие участники!

Мы хотим предупредить вас об участившихся случаях мошенничества, которые активно распространяются в сети. Мошенники, представляясь HR-специалистами или представителями компаний, предлагают пользователям войти в "корпоративный" iCloud и скачать некое приложение.

⚠️ Не поддавайтесь на эти уловки! ⚠️

На самом деле, данное приложение может блокировать ваши устройства, и мошенники начнут вымогать деньги за разблокировку ваших айфонов.

👉 Вот несколько признаков мошенничества:
1. предлагают вам зайти под чужим аккаунтом
2. скачать какое-то приложение
3. написать код из смс или письма
4. перейти по непонятной ссылке

Будьте бдительны! 💪

748

Data Science | Удалёнка

18 апр. 2026 г., 03:59

ML Engineer

Локация: Удаленно
Компания: Aston
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная

Предлагаем присоединиться в роли ML Engineer и работать над проектом заказчика.

Заказчик - крупнейший коммерческий банк страны, лидер по объему активов и цифровому развитию. Активно продвигает мобильные сервисы, ценит скорость, гибкость и неформальный подход внутри команд.

Обязанности:
- улучшать стабильность и качество текущих Auto ML-алгоритмов, оптимизировать код;
- разрабатывать новые сценарии платформы для аналитиков;
- улучшать отчетность и артефакты по полученной модели;
- обновлять документацию и технические инструкции по сценариям платформы;
- взаимодействовать по внедрению новых сценариев и фич платформы с MLOps командой;
- проводить анализ потребностей аналитиков, формализовать их в сценарии;
- поддерживать пользователей;
- отвечать за релизный цикл библиотеки;
- проводить ревью.

Требования:
- опыт работы в роли ML Engineer/Data Scientist от 2-х лет;
- отличные знания ML- и DL-стека Python: Pytorch, lightgbm/xgboost/catboost, Scikit-Learn, Pandas, Numpy;
- опыт работы с инструментами Spark, Hadoop, Hive, ML Flow, AirFlow/Argo Workflow.

🌐 Резюме отправлять: https://career.astondevs.ru/vacancy/500008555

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

966

Data Science | Удалёнка

18 апр. 2026 г., 03:59

Machine Learning Specialist

Локация: Удаленно
Компания: Cacao Mobile
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Проектная/Частичная

10 лет создаем приложения в категориях Health и Wellness, Entertainment и утилитов, привлекая тысячи пользователей по всему миру.

Коротко о проекте:
Мобильное приложение, которое измеряет частоту сердечных сокращений и вариабельность сердечного ритма (HRV) с использованием технологии PPG.

Фокусные задачи на позиции:
- Разработка и улучшение моделей для предсказания давления на основе PPG;
- Дообучение и оптимизация моделей на ограниченных и шумных данных (~3k сигналов);
- Улучшение качества предсказаний (в т.ч. для калиброванных пользователей);
- Обработка сигналов (фильтрация, преобразования, feature engineering);
- Работа с задачами без явных лейблов (кластеризация, PCA, поиск паттернов);
- Решение дополнительных задач на том же сигнале (стресс, энергия и др.);
- Разработка алгоритмов и персональных baseline-метрик пользователя;
- Проведение исследований и анализ новых подходов.

Что ждем от кандидатов:
- Год практического опыта в Machine Learning;
- Сильный бэкграунд в обработке сигналов;
- Опыт работы с шумными real-world данными;
- Практика в supervised и unsupervised learning;
- Опыт работы с неполными / неточными лейблами;
- Навык решения open-ended задач;
- Research mindset (работа со статьями, анализ решений);
- Плюс: опыт с PPG или понимание давления

Что с нашей стороны:
- Опыт работы в продуктовой команде, нацеленной на масштабирование;
- Возможность бустануть свои профессиональные навыки в команде единомышленников;
- Творческая атмосфера, прозрачные процессы, минимум бюрократии;
- Доступ ко всем необходимым для работы инструментам и сервисам;
- Полностью удаленная работа.

🌐 Резюме отправлять: https://wantapply.com/machine-learning-specialist-at-cacao-mobile

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

18 апр. 2026 г., 03:59

Senior Data Scientist (Search)

Локация: Удаленно
Компания: Островок!
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная

Команда Поиска отелей развивает важные для всего бизнеса компании компоненты: ранжирование отелей в поисковой выдаче, поисковые подсказки и растит метрику конверсии переходов на карточку отеля.

- Вести ML-проекты end-to-end: постановка задачи -> решение -> тест -> прод -> поддержка.
- Совместно с дата инженерами формировать датасеты и требования к данным, оценивать реализуемость, риски и ограничения.
- Совместно с дата аналитиками участвовать в дизайне и анализе A/B-тестов: метрики, сплиты, интерпретация результатов, рекомендации по выкатке решений.
- Разрабатывать и обучать модели (classic ML + DL).
- Передавать модель и код в продакшен (Python-сервис), сопровождать релизы и интеграции.
- Отвечать за качество модели после запуска: метрики, мониторинг, дрейф/деградации, план улучшений и регламенты поддержки.

Основные направления, которыми предстоит заниматься:
- Поиск гипотез для улучшения релевантности поисковой выдачи.
- Разработка новых признаков, обучение моделей ранжирования.
- Проектирование и проведение A/B-тестов, вывод решений в продакшен.
- Улучшение эксплуатационных характеристик ML-решений: наблюдаемость, надёжность, эффективность.

Требования:
- Опыт ведения ML-проектов end-to-end в продакшене (от постановки до поддержки).
- Отличное понимание классического ML: feature engineering, бустинги, классификация/регрессия, кросс-валидация, подбор порогов, калибровка.
- Опыт работы с поисковыми или рекомендательными системами.
- Опыт с DL (PyTorch/TensorFlow): понимание принципов fine-tuning, инференс моделей.
- Python (production-качество): читаемый код, тесты на критичные компоненты, понимание упаковки модели/артефактов и интеграции в сервис.
- Понимание мониторинга ML: метрики качества, дрейф, алерты, диагностика и регламенты поддержки.
SQL на уровне самостоятельной сборки датасетов (joins, window functions).
- Опыт с интерпретируемостью и анализом ошибок модели.
- MLflow / W&B / DVC или аналогичные инструменты трекинга экспериментов.
- Оркестрация/пайплайны (Airflow/Prefect/Dagster) и продвинутые data-процессы.
- Английский на уровне В1 (intermediate).

🌐 Резюме отправлять: https://career.ostrovok.ru/vacancy/4210370/

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

18 апр. 2026 г., 03:59

ML-инженер

Локация: Удаленно
Компания: Staffberry
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная

Мы создаём передовой блокчейн для распределенных вычислений в сфере ИИ. Мы ищем инженера, специализирующегося на инфраструктуре и производительности вывода машинного обучения. Ваша задача — сделать крупномасштабный вывод ИИ быстрым, экономически эффективным и безопасным в среде гетерогенных GPU-узлов, включая конфиденциальные и минимизированные по уровню доверия среды.

Обязанности:
Архитектура и разработка децентрализованных ИИ-систем корпоративного уровня (pro-code);
Создание и масштабирование ИИ-инфраструктуры на базе Kubernetes с использованием Docker, K8s, Terraform/Pulumi и распределенных фреймворков (KubeRay, SkyPilot);
Оптимизация вывода LLM / Transformer (задержки, пропускная способность, память);
Работа с vLLM, SGLang, пакетной обработкой, KV-кэшем, потоковым выводом;
Развертывание и настройка Triton Inference Server, TensorRT, ONNX Runtime;
Применение квантования (INT8 / FP16 / FP8) и анализ компромиссов между точностью и скоростью;
Профилирование и оптимизация использования CUDA/GPU;
Выбор и тестирование GPU для распределенных рабочих нагрузок;
Построение защищенных конвейеров вывода с использованием TEE (Intel SGX, NVIDIA Confidential Computing, аттестация):
Интеграция вывода ИИ с планированием на основе блокчейна и уровнями доверия.

Требования:
- AI / Inference: PyTorch, ONNX; vLLM, SGLang; Triton Inference Server, TensorRT; CUDA, NVIDIA NGC;
- Знания в области систем машинного обучения: Архитектура Transformer, механизм внимания; KV-кэш, токенизация, эмбеддинги; Линейная алгебра для повышения производительности машинного обучения;
- Языки программирования: Python, Rust.

🌐 Резюме отправлять: https://perm.hh.ru/vacancy/131567256?ysclid=mneaki2kge235993636

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

Data Science | Удалёнка

18 апр. 2026 г., 03:59

Senior Computer Vision Engineer

Локация: Удаленно (GMT - GMT +4, за пределами РФ и РБ)
Компания: Aiuta
ЗП: от 6 000 до 8 000 €
Занятость: Полная

Быстрорастущий B2B AI-стартап из США в сфере fashion-tech. Продукт помогает брендам и ритейлерам создавать digital-контент (изображения и видео) и улучшать онлайн-опыт покупателей.

В этой роли вы будете заниматься разработкой и обучением моделей для ключевых продуктов компании: виртуальной примерки, генерации изображений, генерацией видео из статичных фото, и др.

Чем предстоит заниматься:
- проектировать, обучать и улучшать CV-модели.
- участвовать во всех этапах ML-цикла — от подготовки данных до деплоя.
- работать вместе с product и engineering командами над интеграцией моделей в продукт.

Что важно:
- 3+ года опыта в research или разработке в области computer vision (Python, PyTorch).
- опыт разработки и обучения генеративных моделей (diffusion, GAN).
- опыт с video generation или virtual try-on - большой плюс.

📩 Резюме отправлять: [email protected]

–––
Бесплатный постинг вакансий: https://t.me/freeIT_job
Забирай 📚

872

Showing 30 of 38 posts

Рейтинг

Требуется вход

Отзывы пользователей (0)

Пока нет отзывов. Будьте первым, кто поделится своим опытом!

Data Science | Удалёнка

Data Science | Удалёнка

Рейтинг

Рост участников (Последние 7 дней)

Последние посты

Рейтинг

Отзывы пользователей (0)

Похожие каналы Telegram

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Похожие каналы Telegram

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Адреса на продажу #1 - voodoosh, just_ns, manyrin, honeymad, stray228, rostislav_999, ybicanoooobov, tpabomah, ilame, kareykadas

Отзывы пользователей (0)

Последние посты