адв

Data Scientist (Middle-Senior)

Привет! Меня зовут Елизавета, я HRBP Points Lab. Веду кандидатов от отклика до оффера и слежу, чтобы наши ожидания совпали с твоими.

адв

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Привет! Меня зовут Елизавета, я HRBP Points Lab. Веду кандидатов от отклика до оффера и слежу, чтобы наши ожидания совпали с твоими.

О нас

Points Lab строит модели, которые показывают брендам, откуда берутся их продажи: сколько дает реклама в каждом канале, промо, цена, сезон. По этим расчетам компании из FMCG, фармы и ритейла планируют бюджеты. Через наши модели прошло больше 7 млрд рублей рекламных бюджетов, модель собираем за 3 дня вместо классических 3 недель. Мы резиденты Сколково и ИНТЦ МГУ, в команде около 40 человек.

Сейчас расширяем команду моделирования и ищем трех дата-сайентистов уровня от Middle до Senior. Зарплатные ожидания готовы обсуждать на основе твоего уровня.

Ключевые задачи

  • Модели продаж: строить и улучшать маркетинг-микс модели продаж брендов. Основная категория FMCG.
  • Выбор подхода: подбирать алгоритм под задачу клиента и объяснять, почему выбран именно он. Одного рецепта на все случаи у нас нет.
  • Развитие методов: искать и проверять новые алгоритмы моделирования, дорабатывать модели, которые уже работают в продукте.
  • Аналитика: готовить аналитические выводы по результатам моделей.

Требования

  • Уверенный Python 3.8+, понимание алгоритмов и структур данных.
  • Обработка данных в Pandas или Polars, Git, Linux.
  • Статистика на уровне, который позволяет проверить модель, а не только обучить ее.
  • Модели временных рядов (ARMA, ARIMA и производные) и ML-подходы к прогнозу: случайный лес, градиентный бустинг, CatBoost.
  • Опыт построения маркетинг-микс моделей и аналитических отчетов на их основе.

Будет плюсом

  • Опыт с байесовскими моделями: PyMC, Stan.
  • Plotly и Dash.

Почему у нас интересно

Твоя модель попадает в продукт и в интерфейс клиента, а по ее результатам руководители брендов решают, куда пойдут деньги. Свои идеи по методам можно предлагать и проверять: если подход работает лучше текущего, он идет в продукт.

Что мы предлагаем

  • Оклад соотносится с уровнем, выплаты 5 и 20 числа.
  • График: 5/2 с 10:00 до 19:00 по Москве, гибрид или удаленно. Город и часовой пояс не важны.
  • Оформление: по ТК РФ, испытательный срок 3 месяца. После него ДМС. Доплата по больничному до 100%, обучение за счет компании.

Как проходит найм

  • Короткий звонок со HR
  • Собеседование с руководителем направления онлайн
  • Оффер

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.