альфа-банк

Data Scientist (Антифрод)

Мы занимаемся развитием платформы интеллектуального управления безопасностью финансовых потоков. Наши ML-решения в реальном времени оценивают транзакции на предмет мошенничества, комплаенс-рисков и других нежелательных действий. В работе м…

альфа-банк

↑ Вакансия с автоподнятием
250k–400k ₽РоссияМоскваУдалёнка

Мы занимаемся развитием платформы интеллектуального управления безопасностью финансовых потоков. Наши ML-решения в реальном времени оценивают транзакции на предмет мошенничества, комплаенс-рисков и других нежелательных действий. В работе мы применяем продвинутые методы машинного обучения, прикладной математики и статистики. Исследуем новые данные, проверяем различные ML-гипотезы и постоянно ищем возможности значимо улучшить существующие решения. Сейчас мы расширяем команду и ищем DS-специалистов уровня Middle и Senior.

Обязанности:

  • Погружаться в бизнес-контекст платформы ограничений, изучать доступные данные и существующую инфраструктуру — высоконагруженные сервисы, обрабатывающие миллионы транзакций в день.
  • Анализировать текущие бизнес-процессы, выявлять их уязвимые места и точки роста.
  • Пробовать различные подходы машинного обучения: классификацию, кластеризацию, uplift-модели, ранжирующие модели и нейросетевые решения (частично или полностью).
  • Сравнивать результаты экспериментальных моделей с текущим решением, оценивая их преимущества и недостатки.
  • Валидировать модели с помощью офлайн-метрик (AUC, PR-кривые, NDCG, uplift-метрики и др.), убеждаться в статистически значимом приросте точности.
  • Подготавливать аналитическую статью или отчёт, в котором будет подробно сравниваться каждый метод и обосновываться выбор оптимального решения.
  • Запускать в продакшн лучшее из протестированных решений, обеспечивая его интеграцию в существующую систему управления ограничениями.


Требования:

  • Высшее техническое образование.
  • Опыт работы в DS от 2 лет. Опыт вывода моделей в прод.
  • Уверенный Python, продвинутый SQL, PySpark как плюс.
  • Большой опыт в решении задач классического ML: бустинги, регрессия, ранжирование, классификация.
  • Статистика, A/B тесты, знание основ оптимизации, понимание принципов работы используемых методов.
  • Умение презентовать результат сложных решений понятным бизнесу языком, проактивность в поиске точек роста и генерации новых идей.


Условия:

  • Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI.
  • Гибкий график работы: вы сможете планировать время так, как удобно вам и вашей команде.
  • Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи.
  • Сложные и интересные задачи, современный стек технологий.
  • Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного.
  • Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни.
  • Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр.
  • Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданий.
  • Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК.
  • Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня.

Похожие вакансии Data Science & ML

hh.ru
ozon

Инженер Computer Vision, направление разработки аппаратных проектов

ozonАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияИннополисГибрид

Привет! Мы команда разработки аппаратных проектов.

Мы делаем устройства, которые улучшают складские процессы в Озоне и ищем в свою команду CV инженера на проект "Разработка автоматических устройств измерения ОВХ товаров и постингов".

Вы будете

  • Разрабатывать и поддерживать решения на основе компьютерного зрения для измерения габаритов товаров;
  • Настраивать камеры и работать с SDK устройств;
  • Разрабатывать микросервисы - Python, Docker;
  • Проводить интеграции с внутренними системами заказчиков;
  • Работать с ML моделями;
  • Покрывать фичи тестами;
  • Анализировать эффективность существующих решений, оценивать внедрение новых алгоритмов.

Нам важно

  • Высшее образование (техническое, математическое);
  • Знание Python 3;
  • Навыки разработки качественного кода с применением паттернов ООП;
  • Базовое знание теории алгоритмов и структур данных;
  • Знание алгоритмов компьютерного зрения: классические и ML подходы;
  • Знание git;
  • Знание английского языка на уровне чтения технической литературы.

Будет плюсом

  • Знание методов 3д реконструкции по фото и стерео зрения, основ проективной и эпиполярной геометрии, опыт работы с 3д облаками точек;
  • Знание основных принципов и алгоритмов машинного обучения (регрессия, нейросети, градиентный спуск);
  • Опыт применения алгоритмов детекции, классификации и сегментации изображений;
  • Навыки разработки на C++;
  • Опыт работы с БД и знание SQL;
  • Опыт работы с web (бэкенд или фронтенд);
  • Опыт написания качественных unit тестов.
hh.ru
x5 tech

Middle/Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys

x5 techАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

X5 – ведущая российская продуктовая розничная компания, которая управляет магазинами нескольких торговых сетей: магазинами «у дома» «Пятёрочка», супермаркетами «Перекрёсток» и «жёсткими» дискаунтерами «Чижик». X5 занимает лидирующие позиции в e-commerce, цифровые бизнесы компании включают 5Post и X5 Digital.
Под управлением X5 находится более 30 тыс. магазинов (Пятерочка, Перекресток, Чижик), а также более 5 тыс. точек подключённых к программе франчайзинга под брендом «ОКОЛО».
X5 является одним из крупнейших российских работодателей. На сегодняшний день в компании работают 375 тыс. сотрудников. По итогам 2025 года Х5 вошла в топ-3 рейтинга лучших работодателей России по версии HeadHunter.

X5 Tech - IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Команда из более 5000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 372 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты.

Мы команда, которая работает над задачами поиска и рекомендательных систем в компании.

Команде предстоит создавать модели по требованиям от внутренних бизнес-заказчиков, определять метрики и критерии успеха, обеспечивать жизненный цикл моделей. Глобальная задача для команды - повысить качество работы рекомендательных систем во всех бизнесах X5.

Чем предстоит заниматься:

  • Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды;
  • Строить модели машинного обучения, улучшать качество;
  • Писать код, проводить code-review;
  • Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов.

Что ждем от кандидата:

  • Знание Python;
  • Опыт работы в рекомендательных системах/поиске;
  • Опыт работы в роли mle/ds от 5ти лет;
  • Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения;
  • Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком;
  • Опыт работы с docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow;
  • Наличие опыта вывода разработанных решений в прод.

Мы предлагаем:

  • Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы;
  • Удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники». Офис БЦ Оазис
  • Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00);
  • Возможность работать удалённо или в гибридном формате;
  • Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья;
  • Возможность учиться и развиваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, участие в крупнейших конференциях страны, программы развития цифровых и управленческих навыков (Цифровая академия, Школа Тимлидов), онлайн и офлайн мастер-классы, корпоративный университет «X5 Полка», школа наставников и многое другое;
  • Программы мотивации для спикеров и авторов: внутренняя школа Speak Up School, Write Up, ачивки и баллы за выступления, подготовка спикеров к крупнейшим конференциям страны, сообщество авторов на Хабре, возможность шерить опыт с комьюнити внутренних и внешних экспертов;
  • Обмен опытом через cообщества: 12 технических комьюнити от java до devops;
  • Яркая корпоративная жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, день IT-специалиста, программы волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge.

Присоединяйся к команде X5 Tech, чтобы создавать будущее ритейла вместе с нами!

Эта вакансия также есть на:Getmatch
Сайты компаний
vk

Инженер машинного обучения

vkАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Мы — команда, которая строит и развивает LLM-агентов для поддержки пользователей и внутренних бизнес-процессов. Делаем решения под ключ: от прототипов и экспериментов до промышленных сервисов с мониторингом качества, метриками и стабильной эксплуатацией.

Работаем на стыке ML/LLM и backend-разработки: проектируем пайплайны, интегрируемся с продуктами и инфраструктурой, строим RAG-системы и агентные сценарии, измеряем качество (precision/recall/F1, macro-F1), ведём эксперименты и улучшаем модели на данных. Используем Python, LangGraph/LangChain-подходы, Langfuse для наблюдаемости, Git и внутренние платформы хранения/обработки данных (в том числе YTsaurus), а также очереди и хранилища (Kafka/Redis).

Задачи

  • Разрабатывать и развивать LLM-агентов: сценарии, инструменты (tools), оркестрацию, память, маршрутизацию, обработку ошибок и fallback-логики
  • Проектировать и внедрять RAG: индексация, эмбеддинги, ретриверы, ранжирование, чанкинг, оценка качества поиска и ответа
  • Интегрировать агентные решения в прод: сервисы, API, взаимодействие с Kafka/Redis и другими компонентами инфраструктуры
  • Настраивать наблюдаемость и контроль качества: логирование/трейсинг, Langfuse, дашборды, алерты, анализ деградаций
  • Проводить офлайн/онлайн-оценку качества: считать precision/recall/F1/F1-macro, строить датасеты, проводить A/B или квазиэксперименты, формулировать гипотезы улучшений
  • Участвовать в улучшении пайплайнов данных и экспериментов: подготовка данных, разметка/валидация, хранение и воспроизводимость
  • Писать поддерживаемый код: ревью, тесты, документация, CI/CD, участие в архитектурных решениях

Требования

  • Уверенный Python (проектирование модулей, типизация, тестирование, работа с API/сервисами)
  • Практический опыт работы с LLM/agentic-подходами: промптинг, tool calling, цепочки/графы, управление контекстом, обработка галлюцинаций и ограничений моделей
  • Понимание и опыт оценки качества: precision/recall/F1, macro-F1, построение датасетов и интерпретация метрик
  • Опыт построения или внедрения RAG (retrieval, embeddings, индексация, ранжирование, чанкинг, оценка retrieval-качества)
  • Опыт разработки и эксплуатации сервисов: REST/gRPC, асинхронность, логирование, мониторинг, работа с Git
  • Понимание очередей/кешей/хранилищ (Kafka, Redis или аналоги), опыт интеграций

Будет плюсом

  • Опыт с LangGraph/LangChain, Langfuse (трейсинг, промпт-менеджмент, датасеты, evaluation)
  • Опыт с YTsaurus или другими распределёнными системами хранения/обработки данных
  • Опыт low-code/конструкторов пайплайнов и быстрых прототипов, доведение их до production
  • Знание подходов к ранжированию, rerank, hybrid search, query rewriting, guardrails/safety
  • Опыт A/B-тестов, построения продуктовых метрик и причинно-следственного анализа
  • Опыт работы с контейнеризацией и деплоем (Docker/K8s), CI/CD

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.