Data Science & ML — свежие вакансии на HH.ru

IT-компания GNIVC - партнер государственных компаний и лидеров российского бизнеса, разработчик и системный интегратор крупнейших государственных информационных систем, а также коммерческих решений для налогового мониторинга.

• Компания входит в ТОП-100 лучших работодателей страны и на 9-м месте в категории «IT-компании» 2025 года по рейтингу работодателей hh.ru среди крупных компаний;
• Мы в 25% лучших по уровню счастья среди компаний отрасли IT и России 2025 по версии Happy Job;
• У нас есть ИИ-песочница - среда для экспериментов и реальных проектов на современных опенсорс-больших языковых моделях. Здесь можно применять ИИ для оптимизации своей работы, автоматизации процессов и реализации собственных идей от гипотезы до результата;
• Являемся аккредитованной ИТ-компанией.

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.

Будет плюсом:

• опыт с классификацией текстов (продуктовые каталоги, поиск/рекомендации);
• навыки организации разметки данных и data pipeline engineering (ETL, preprocessing);
• работа с ONNX для inference, multi-GPU training (DDP).

Мы предлагаем:

• гибкие форматы работы: возможность работы в офисе, по гибридному графику или полностью дистанционно на территории РФ;
• рабочий график: пятидневная рабочая неделя (пн.–чт. с 09:00 до 18:00, пт. с 09:00 до 16:45);
• достойное вознаграждение: конкурентная заработная плата по результатам собеседования, а также премии за эффективную работу и достигнутые результаты;
• официальное трудоустройство: полное соблюдение требований ТК РФ, включая оплачиваемые отпуска (с дополнительной выплатой 50% от оклада после 11 месяцев работы в Компании) и выплату заработной платы дважды в месяц;
• заботу о здоровье:
• компенсация больничного листа продолжительностью до 7 дней с сохранением полной оплаты, эквивалентной рабочему дню,
• добровольное медицинское страхование (ДМС) по окончании испытательного срока, с широким перечнем ведущих медицинских учреждений, включая качественную стоматологию,
• возмещение до 50% затрат на занятия спортом;
• развитие и обучение:
• профессиональное обучение и сертификация за счет компании,
• организация внутренних и внешних митапов, хакатонов, конференций, семинаров и тренингов,
• партнерские программы по изучению иностранных языков и развитию профессиональных навыков от Skyeng и Skillbox,
• доступ к корпоративной библиотеке на платформе Alpina Digital;
• дополнительные выходные: возможность взять 5 дополнительных оплачиваемых выходных (ресурсных) дней в течение календарного года (с 1 января до 31 декабря) для сотрудников, проработавших в компании более 11 месяцев.

Привет! Мы — команда R&D Digital в лидирующем российском рекламном холдинге Okkam. Наша задача — разрабатывать продукты, позволяющие делать digital-кампании результативнее, а работу с ними — приятнее и быстрее.

Phoenix - новый продукт группы Оккам, который автоматически собирает данные digital-медиапланов агентств, приводит их к нормализованному виду и позволяет строить на них общегрупповую рекламную аналитику.

Основные вызовы продукта:

• Творческий подход пользователей к формированию и заполнению медиапланов.
• Необходимость в умной конвертации неструктурированных данных в строгий финансовый формат с постоянным дообучением.
• Требование локальной обработки чувствительных данных внутри контура.

Сейчас мы находимся в поиске ML-инженера, который готов построить с нуля AI-ядро продукта.

Что предстоит делать:

• Разрабатывать алгоритмы для приведения рекламных медиапланов в Excel к нормализованному виду.
• Преобразовывать содержимое медиапланов для загрузки во внутренние системы.
• Выстраивать процесс дообучения моделей с использованием фактических данных / ОС от пользователей.
• Мониторить эффективность работы алгоритмов и оптимизировать их.
• Интегрировать свои решения в production, поддерживать их работоспособность.
• Документировать исследования, разработанные решения.

Наш идеальный кандидат:

• Имеет опыт разработки NLP-решений для работы с табличными данными с использованием ML-подходов и LLM.
• Внедряет свои алгоритмы / модели в production.
• Пишет production-код на Python: читаемый, поддерживаемый и отказоустойчивый.
• Имеет опыт развертывания и работы с локальными LLM.
• Умеет находить общий язык с командой разработки, доносить и аргументировать свои позицию и решения.
• Умеет внятно презентовать / рассказать о проделанной работе, своих решениях и дальнейших шагах.

Будет плюсом:

• Обработка / извлечение табличных данных из Excel.
• Опыт работы на рынке Интернет-рекламы.

Условия:

• Адекватная конкурентоспособная заработная плата и годовой бонус.
• ДМС со стоматологией после испытательного срока, страхование от несчастных случаев.
• Удалённая работа или комфортабельный офис в башне Империя Москва Сити, в БЦ Финляндский.
• Корпоративная программа скидок от партнёров и платформы Best Benefits.
• Бесплатные консультации от психологов, налоговых консультантов, юристов и проч.
• Комфортная неформальная атмосфера, клубы по интересам.

Наш центр технологий искусственного интеллекта внедряет ML-модели, которые улучшают клиентский опыт, развивают технологии и приносят измеримую пользу бизнесу.

Чем мы занимаемся:

• Прорабатываем решения от гипотезы до A/B-теста и внедрения в продакшен.
• Решаем задачи ранжирования и поиска в приложении.
• Увеличиваем рост экономических эффектов от ML.
• Создаем интерфейсные решения, которые меняют клиентские сценарии.

Ищем тимлида, который уже управлял кросс-функциональной ML-командой. Вы будете отвечать за ML в Daily Banking — направлении финансовых продуктов.

Обязанности

• Разрабатывать и реализовывать долгосрочную стратегию применения ML и AI в Daily Banking: определять приоритетные ML-инициативы, которые принесут максимальный бизнес-эффект.
• Управлять кросс-функциональной ML-командой: выстраивать сильную техническую культуру, развивать таланты, быть наставником и помогать ML-инженерам расти.
• Участвовать в проектировании ML-систем: проводить ревью ML System Design и System Design-архитектур, оптимизировать и повышать эффективность пайплайнов, выстраивать интеграцию с core-системами компании.
• Консультировать продуктовые и инженерные команды по вопросам ML-архитектуры и лучшим практикам.
• Развивать ML-инфраструктуру.
• Оценивать, планировать и управлять затратами на обучение и инференс, вычислительными ресурсами — GPU и CPU, cloud и on-prem.
• Развивать глубокую аналитику, мониторинг и оценку эффекта от ML.
• Отвечать за прозрачность, воспроизводимость и контролируемость ML-моделей в соответствии с требованиями ЦБ и ИБ.
• Общаться и выстраивать коммуникацию с бизнес-стейкхолдерами и техническими командами.

Требования

• У вас есть опыт работы в ML от 5 лет, из которых от 2 лет — в роли руководителя ML-команд.
• Глубоко понимаете машинное обучение и глубокое обучение, знакомы с современными технологиями и индустриальными трендами в ML — в приоритете домены Classic ML, NLP, RecSys, Computer Vision.
• У вас есть опыт полного цикла ML-разработки и выстраивания процессов для команды.
• Развивали и поддерживали ML-инфраструктуру и MLOps: встраивали модели в продакшен, работали с мониторингом, логированием и масштабированием.
• Управляли распределенными командами из 5+ человек: ставили цели, работали над мотивацией, выстраивали командную культуру.
• Работали со стейкхолдерами и бизнес-заказчиками для ведения ML-продуктовой разработки.
• Отлично разбираетесь в проектировании архитектуры ML-пайплайнов и систем — ML System Design, System Design.
• Разрабатывали дизайн и запускали A/B-тесты, оценивали эффект от ML.
• Будет плюсом опыт работы в финтехе или крупном банке по внедрению ML в финансовые продукты, знания или опыт работы с DL, LLM и RAG, опыт работы в ML-доменах — Classic ML, RecSys, Computer Vision, NLP.

Мы предлагаем

• Гибридный график и офис у метро «Белорусская», в котором есть всё, что нужно: Т-Клиника, салон красоты, фитнес-зоны, комнаты для сна и медитации. Если захочется поработать на свежем воздухе — терраса с панорамным видом.
• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании.
• ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Ещё — страховка от несчастных случаев и болезней.
• Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью.
• Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи.
• Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни.
• Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т-Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами.
• Завтраки и обеды в Т-Кафе. В офисе есть ресторан и кофейни, на каждом этаже — кухня, где можно перекусить.
• 3 дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию.
• Специальные тарифы на продукты Т-Банка и широкую программу скидок от партнеров.
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании.

deeplay — продуктовая ИТ-компания. Мы создаём системы и решения в сфере интеллектуальных игр.

Мы ценим идейных людей, которых заряжают нестандартные задачи и профессиональные вызовы. Тех, кто любит экспериментировать, находить уникальные решения и всегда ориентируется на результат. Если тебе близок такой подход, будем рады видеть тебя среди наших тиммейтов!

Сейчас нам нужен Java/ML Developer [Стажер] , который будет вносить свой вклад в развитие продуктов компании, сможет поддерживать открытое общение и дружескую атмосферу.

С нами ты можешь комфортно работать из любого уголка мира, потому что мы:

• Настроили процессы технического оснащения, чтобы можно было рассчитывать на нашу помощь в подготовке техники для работы, где бы ты ни находился.
• Выстроили систему взаимодействия — никаких бесконечных чатов в ТГ. Работаем через онлайн-сервис управления проектами и корпоративный мессенджер с настроенной картой каналов.
• Организовываем рабочие процессы с учётом часовых поясов, время для регулярных командных встреч подбирается максимально удобно для всех.
• Помогаем сохранять контекст и знакомиться с коллегами из других отделов — регулярно проводим общие информационные и развлекательные онлайн-мероприятия, а также командные встречи с выездами в российские города и за границу.

Наш стек технологий: Java, SQL (ClickHouse), Python, Docker, Git.

Чем предстоит заниматься:

• Проведение исследований на данных: аналитика данных, поиск зависимостей, корреляции;
• Улучшение существующих алгоритмов обработки и анализа данных;
• Разработка моделей.

Для реализации этих задач потребуется:

• Знание Java Core (ООП, collections, lambda, stream, multi threads, concurrent) или других C-подобных языков (C#; C++);
• Понимание базовых алгоритмов (включая рекурсию)
• Базовые знания теории вероятностей, математической статистики и комбинаторики, дискретной математики и математической логики;
• Базовые навыки работы с данными (SQL или Python/pandas).

У тебя точно получится, если ты:

• Учишься на последних курсах технического/математического направления или уже выпускник);
• Можешь работать 40 часов в неделю;
• Интересуешься новым и не рутинным: тебе нравится исследовать, ресерчить, искать информацию;
• Умеешь управлять временем и параллельно вести несколько задач;
• Не боишься задавать вопросы и обсуждать решения.

Будет плюсом:

• Опыт разработки собственных алгоритмов обработки данных и принятия решений;
• Опыт с ML или желание развиваться в этом направлении;
• Навык работы с SQL;
• Участие в олимпиадах, хакатонах или других программистских мероприятиях.

Мы предлагаем:

• Гибкий подход к формату и месту работы — выбирай любое место на карте или один из комфортных офисов в Омске, Новосибирске и Санкт-Петербурге;
• Корпоративную культуру: общаемся на равных, поддерживаем друг друга, ценим обратную связь и инициативность, легкость общения и юмор.
• Возможность влиять на процессы: если увидишь потенциал для улучшения, сможешь воплотить свои идеи, повысить эффективность и качество продукта.
• Стать частью команды, которая находит драйв в своих задачах и стремится к технологическому лидерству в индустрии.
• Доступность руководства компании и открытую внутреннюю политику.

Обучение и развитие:

• Оценка компетенций и составление индивидуального плана для прокачки твоих скилов.
• Ежегодный перфоманс ревью с полезными рекомендациями от команды и возможностью увидеть свои достижения глазами тиммейтов.
• Частичная компенсация затрат на обучение.
• Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю.
• Доступ к корпоративной офлайн и онлайн-библиотеке.
• Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры.

Корпоративная жизнь:

• Открыто делимся новостями о развитии компании: регулярно проводим интервью и внутренние бизнес-мероприятия с руководителями и экспертами deeplay.
• Работаем из любой точки мира, но всё равно не теряем связь с командой — помогают в этом командообразующие мероприятия: живое общение, новые локации и настоящие эмоции. Делаем ставку на реальные впечатления и командный дух.
• Поддерживаем актуальное внутреннее информирование: систематически публикуем дайджесты о стратегии, продуктах и технологиях компании.
• Развиваем тематические комьюнити: проводим командные и личные турниры, участвуем в квизах/мозгобойнях, спортивных челленджах.
• Оказываем спонсорскую помощь профильным факультетам, выступаем с технической экспертизой на внешних мероприятиях, создаём собственные образовательные проекты.

Если вам близка тема машинного обучения и вы хотите расти в этом направлении, то сопроводительном письме будем рады прочитать о вашем опыте с ML-моделями, используемых технологиях и о том, что мотивирует вас развиваться в этой сфере :)

Задачи

• проведение тестирования различных компонентов продукта: витрины данных, конвейеры обработки данных, внешние и внутренние интеграции, сервисы, API.
• формирование отчетов о проведенном тестировании.
• проработка тестовых сценариев и участие в процессе формирования требований на разработку.
• проектирование и разработка автотестов на Python (unit / integration / e2e).
• проведение нагрузочного и стресс-тестирования различных компонентов продукта.
• взаимодействие с заказчиками и разработчиками.

Что мы ожидаем

• опыт работы в аналогичной роли от 2 лет.
• уверенное владение Python и фреймворком pytest.
• знание основ теории тестирования.
• практика написания и оптимизации сложных SQL-запросов (JOIN, CTE, оконки).
• умение эффективно использовать ClickHouse.
• опыт применения Airflow.
• навыки организации тестового окружения: Docker, Docker Compose.
• опыт работы с testcontainers.

Будет плюсом

• опыт работы с GitLab CI/CD.
• практические навыки работы с Spark и Trino.
• практические навыки работы с Kafka.
• глубокое понимание архитектуры конвейеров обработки данных.
• знание принципов построения и устройства DWH.

Что мы предлагаем

• Работу в аккредитованной ИТ-компании.
• Шаг в космос — для тех, кто вдохновлён идеей покорения космоса и мечтает быть к этому причастным.
• ДМС со стоматологией.
• Программу корпоративных скидок Best Benefits.
• Возможность выбора формата работы (офис/гибрид/удалённо).
• Комфортный современный лофт-офис в 5 минутах от метро «Улица 1905 года».
• Оформление в соответствии с ТК РФ.
• Конкурентный уровень заработной платы — на уровне лидеров ИТ/телеком-индустрии.

Мы — Addamant (ADM). Уже более 14 лет разрабатываем и поддерживаем цифровые решения для российского бизнеса: от крупных федеральных компаний до известных дизайн‑студий. Нужен Data Engineer, который будет строить надёжные пайплайны и платформу данных. senior level position 4+ года Data Engineer / ETL разработчиком;Сильный SQL и опыт работы с MPP СУБД;Опыт с Kafka, Airflow и, желательно, Spark;Понимание архитектуры DWH/Data Lake и CI/CD для данных.

В hh.ru мы делаем рекомендации и персонализированный поиск для соискателей и работодателей. Все модели работают в онлайне на достаточно большом каталоге — десятки миллионов резюме и миллион вакансий. Мы используем как классические признаки, так и нейросетевые модели для обработки текстов и поведения пользователей. Наша конечная цель — увеличивать число наймов и помогать делать это быстрее; для этого каждая из моделей должна учитывать двусторонний интерес соискателей и работодателей. Мы ищем ML-инженера в команду, занимающуюся улучшением поиска вакансий для соискателей.

Обязанности

• Улучшать релевантность поиска вакансий: развивать retrieval (векторный поиск) и ранжирование, проводить эксперименты с эмбеддингами, добавлять новые фичи в модели.
• Разрабатывать прототипы диалоговых ассистентов на базе LLM и агентных фреймворков.
• Вести полный цикл разработки моделей: от постановки задачи и сбора данных до деплоя в production и мониторинга качества, в том числе готовить A/B-эксперименты.
• Строить датасеты на основе поисковых логов, применять оценку качества с помощью LLM, проводить эксперименты с таргетами моделей.
• Анализировать поведение пользователей совместно с продактами и аналитиками, выдвигать гипотезы для проверки.

Требования

• Опыт реализации и применения моделей машинного обучения для продакшена.
• Опыт построения NLP-моделей или рекомендаций/персонализированного поиска.
• Владение Python с классическим ML-стеком.
• Опыт реализации инференса в нагруженных online-системах — большой плюс.

Условия

• Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса.
• Гибкий график рабочего дня.
• Оформление в соответствии с ТК РФ, «Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок.
• Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно).
• Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях.