mts web services

Middle+/Senior Data Scientist (Защитник, Big Data)

mts web services · На сервисе с: 19.06.26 18:22

↑ Вакансия с автоподнятием
300k–350k ₽РоссияМоскваГибрид

Big Data МТС — место, где телеком-данные превращаются в реально работающие IT-продукты. Мы создали и протестировали несколько десятков сервисов. Самые успешные из них уже стали частью экосистемы МТС. Например, МТС Маркетолог, рекомендации в KION (МТС ТВ), услуга “Кто звонит?” или Спам-blacklist.

Кого мы ищем?

Middle+/Senior Data Scientist в продукт Защитник

Описание продукта

Мы — data-команда продукта МТС Защитник, который защищает миллионы пользователей от телефонного спама и мошенников. Это живая и постоянно меняющаяся задача: спамеры адаптируются под фильтры, меняют поведение и тексты, а мошенники регулярно придумывают новые схемы, используя социальную инженерию и давление на эмоции. Мы работаем с большими объёмами данных и моделями, которые должны не просто хорошо считать метрики, но и стабильно работать в продакшене с жёсткими требованиями к latency и качеству — и реально влиять на безопасность людей.

Чем предстоит заниматься

  • Поддерживать и развивать ML-модели для выявления телефонного спама и мошенничества (табличные модели и NLP: классификация текстов, анализ расшифровок звонков).
  • Заниматься feature engineering, у нас много витрин и источников данных, важно извлекать из них полезные сигналы.
  • Участвовать в построении pipeline от данных до production-инференса (обучение, оптимизация, мониторинг).
  • Участвовать в постановке задач разметки и работе с качеством данных.
  • Общаться с бизнес-заказчиками: помогать формализовать задачи, согласовывать метрики, объяснять ограничения и результаты моделей.
  • Предлагать и проверять новые подходы к детектированию спама и мошеннических сценариев.

Что нужно для этой работы

  • Опыт работы в Data Science / ML от 3 лет.
  • Хорошее понимание классического ML и практический опыт feature engineering.
  • Опыт продуктивизации ML-моделей и их сопровождения.
  • Опыт в дообучении NLP-моделей под конкретные задачи: классификация, NER.
  • Умение переводить бизнес-задачи в ML-формулировки и внятно объяснять результаты.
  • Уверенные навыки Python и SQL.
  • Опционально: PySpark, Hadoop, MLOps.

Что мы предлагаем:

  • Собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах.
  • Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше.

  • Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации.

  • Участие во внешних IT-конференциях. Мы выступаем на HighLoad++, DataFest, Mobius, Test Driven Conf, Joker, DevOps, Матемаркетинг и даже проводим собственную конференцию по архитектуре True Tech Arch.

  • Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку.

А еще:

  • ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию.

  • Страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальную помощь в сложных жизненных ситуациях.

  • Отпуск 28 календарных дней + 3 дополнительных дня по ненормированному графику.

  • Прием врачей общей практики и массаж в офисе.

  • Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких.

  • Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.

Похожие вакансии Data Science & ML

Сайты компаний
сбер. it

Junior Data Scientist

сбер. itНа сервисе с: 20.08.26 19:59
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Наша команда помогает развивать сеть банкоматов Сбера и обеспечивать ее бесперебойную работу. Мы погружены в разные части этого процесса — от AI-агента в банкоматах нового поколения до автоматизации обработки заявок на техническое обслуживание устройств. В команде есть как современные решения на основе LLM, RAG и AI-агентов, так и классические ML-задачи.

  • Разрабатывать и развивать AI-агентов и LLM-системы: строить пайплайны, экспериментировать с моделями и подходами, оценивать качество и улучшать решения

  • Решать задачи классического ML и NLP: классификация, работа с текстами, эмбеддингами и другими ML-моделями

  • Проводить эксперименты с моделями и их параметрами, анализировать результаты и выбирать лучшие подходы

  • Разрабатывать пайплайны подготовки и обработки данных для ad-hoc аналитики и построения витрин

  • Организовывать и проводить оценку качества ML/LLM-решений, работать с разметкой данных

  • Участвовать в развитии решений на всех этапах: от постановки задачи и общения с заказчиком до внедрения и мониторинга в проде

  • Понимание принципов построения AI-агентов

  • Уверенное владение Python и SQL, умение работать с Git

  • Понимание основных этапов разработки ML-решения

  • Знание основ классического ML: классификация, регрессия, основные алгоритмы и метрики качества

  • Понимание основных подходов NLP и работы с текстовыми данными

Будет плюсом:

  • Знание RAG-систем

  • Знание Hadoop, Spark

  • Базовое понимание MLOps (Docker, Jenkins) и Linux

  • Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (офисный или гибридный режим работы)

  • Корпоративный спортзал и зоны отдыха

  • Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции

  • Программа адаптации и помощь руководителя на старте

  • ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии

  • Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

  • Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

  • Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

  • Корпоративная пенсионная программа

  • Корпоративные мероприятия.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
Соц.сети
E

Data Scientist (Pricing)

emerging_travel_groupНа сервисе с: 20.08.26 19:16
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

#ds
Data Scientist (Pricing) ⚡️
Remote.

Emerging Travel Group — travel-tech компания с продуктами в сегментах B2C, B2B, B2A (RateHawk, Roundtrip, ZenHotels), которые помогают клиентам управлять всеми потребностями в путешествиях.

Расширяют Data Science‑команду в Emerging Travel Group по миру — ищу Data Scientist в направление Pricing ✨

Задачи: ценообразование для B2B/B2C, прогноз и оптимизация финансовых и операционных метрик, uplift‑моделирование, приоритизация инцидентов и эффективность customer journey (revenue growth, cost savings, business impact).

Проекты — от постановки задачи до пилота и передачи в прод.

Что важно:
• 3+ лет опыта в Data Science.
• End‑to‑end ML‑проекты: от формализации до результата.
• Классический ML: бустинги, классификация, регрессия.
• Uplift‑моделирование и временные ряды на реальных бизнес‑задачах.
• Python и SQL уверенно.

Плюсом:
• A/B‑тесты: метрики, сплиты, интерпретация.
• Работа со стейкхолдерами и понимание оптимизационных задач: pricing, LTV, retention.
• MLflow/DVC, Airflow, мониторинг моделей.

Читать подробнее:
→ Откликнуться тут

⚡️ - прямой контакт

Другие площадки
G

Senior ML Engineer

gettransferНа сервисе с: 20.08.26 19:01
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

ML Engineer — GetTransfer

GetTransferищет опытного ML Engineerдля разработки и внедрения ML-решений в production.
В периметре компании — широкий спектр проектов: от RightTech и mobilityдо fintech и других технологических направлений. Это возможность работать с разными типами ML-задач, современным стеком и практически безграничными возможностями для профессионального развития в области Machine Learning.

Что предстоит делать:
- разрабатывать и улучшать ML-модели;
- работать с большими объёмами данных;
- внедрять модели в production и поддерживать их жизненный цикл;
- выстраивать ML pipelines и MLOps-процессы;
- заниматься мониторингом качества моделей и данных;
- работать с Python и современным ML-стеком.

Ожидания:
- 5+ лет опыта в Machine Learning;
- сильный Python;
- опыт production deployment ML-моделей;
- опыт с MLOps, MLflow или аналогичными инструментами;
- понимание model/data versioning, CI/CD и автоматизации ML pipelines;
- опыт построения мониторинга моделей и data quality;
- умение работать с большими объёмами данных и сложными ML-системами.

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