team.inno / фабрика инноваций и решений

Machine Learning Engineer/Data Scientist (ML/DS) (Python)

Team.Inno – одна из наиболее опытных белорусских компаний в области полного цикла разработки, внедрения и поддержки программного обеспечения, бизнес-анализа, дизайна, тестирования и управления проектами

team.inno / фабрика инноваций и решений

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаБеларусьМинскОфис

Team.Inno – одна из наиболее опытных белорусских компаний в области полного цикла разработки, внедрения и поддержки программного обеспечения, бизнес-анализа, дизайна, тестирования и управления проектами

За 18+ лет мы реализовали более 1600 проектов в разных отраслях для заказчиков из США, Канады, Великобритании, Германии, Франции, Италии, Японии и других стран. Наша команда специализируется на 40+ бизнес-доменах, включая Artificial Intelligence, Machine Learning, Augmented & Virtual Reality

Сейчас Team.Inno объединяет 3500+ специалистов, которые работают в офисах компании в Беларуси, Польше, Литве, Грузии и Германии. Мы постоянно ищем опытных и начинающих специалистов, а с 2025 предлагаем обучение на бесплатных онлайн-курсах для всех, кто хочет начать карьеру в IT

У нас можно пробовать себя на проектах разного масштаба, менять направления и выбирать карьерные треки. Присоединяйся!

Наши ожидания:

  • Уверенное владение Python;

  • 2+ года профессионального и коммерческого опыта в разработке и применении практик Data Science, NLP и Computer Vision (всех или некоторых) для решения бизнес-задач; знакомство с современными (SOTA) моделями и передовыми подходами в области;

  • Глубокие знания ML/AI-фреймворков (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn), алгоритмов (supervised, unsupervised, reinforcement learning) и техник (feature engineering, оптимизация моделей, подбор гиперпараметров);

  • Опыт разработки решений на базе крупных языковых моделей (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), построения интеллектуальных агентов, применения методик MCP и других современных AI-подходов;

  • Понимание работы с big-data-платформами (Spark, Hadoop) и облачными сервисами (AWS, Azure, Google Cloud) для масштабируемого деплоя;

  • Базовые навыки DevOps, включая работу с CI/CD, основы Linux и Docker;

  • Опыт построения MLOps-процессов: автоматизация жизненного цикла ML-моделей (обучение, деплой, мониторинг), управление версиями данных и моделей (MLflow, DVC), настройка пайплайнов (Kubeflow, Airflow), A/B-тестирование;

  • Опыт использования Git для управления версиями кода и коллаборации;

  • Степень бакалавра или магистра в областях компьютерных наук, data science, математики, статистики или смежных дисциплин;

  • Навыки командной работы с продукт-менеджерами, аналитиками данных и бизнес-лидерами;

  • Владение английским и/или немецким (и другими) языками на уровне не ниже B2.

Будет плюсом

  • Сертификаты в областях ML, data science или облачных платформ (например, AWS Certified Machine Learning Specialty, Google Cloud ML Engineer или Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate);

  • Знание современных AI инструментов и опыт их использования в работе.

Мы предлагаем:

Обучение и развитие:

  • Большой пул разноплановых проектов в таких сферах, как FinTech, Medicine, Entertainment, eCommerce, Gaming, Artificial Intelligence и пр.;

  • Минимум легаси; короткий бенч;

  • Широкий стек технологий, возможность перехода между ними;

  • Индивидуальные карты роста и регулярный пересмотр условий (роли на проекте, уровня ЗП);

  • Подготовку к собеседованиям с зарубежными заказчиками на английском языке.

Рабочая среда:

  • Формат работы в офисе;
  • Просторные и комфортные рабочие места;
  • Подробный онбординг: знакомство с командой, процессами и правилами, экскурсия по офису, welcome card;
  • Уютные кухни, игровые комнаты, коворкинги, лаунж-зоны.

⠀Дополнительные бонусы:

  • Добровольное медицинское страхование;
  • Скидки у компаний-партнеров (от пиццерий и книжных до магазинов бытовой техники).

Если ты ищешь реальные возможности реализовать себя, управлять профессиональным и карьерным ростом – будем рады видеть тебя в нашей дружной команде!

Создание рабочего места планируется в перспективе.

Похожие вакансии Data Science & ML

hh.ru
от 350k ₽РоссияМоскваГибрид
Обязанности:
• разработка и поддержание различных внутренних моделей кредитного риска юридических лиц (PD, оценка выручки, модели оценки лимитов и др.) с помощью методов классического машинного обучения (обобщенные линейные модели, градиентный бустинг, случайный лес и иное);
• создание новых признаков и их применение в моделях с применением самой актуальной инфраструктуры (Feature Store, онлайн каскады);
• эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например, применение методов рекуррентных нейронных сетей на данных по платежам, полноценное описание которых простыми переменными не всегда может быть универсальным);
• поведенческая аналитика и сегментация;
• анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных;
• создавать модели и подходы к разработке моделей, о которых можно делать статьи и публикации;

Требования:
• физико-математическое, экономико-математическое образование;
• хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;
• умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;
• знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: numpy, pandas, scikit-learn, xgboost / lightgbm / catboost и т.п.);
• опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark) или иными реляционными базами данных;
• опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket;
• желание пробовать новые идеи и готовность непрерывно учиться новому;
• желателен опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчетность, какие модели можно применять для анализа компаний;
• владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.

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
Эта вакансия также есть на:Getmatch
Соц.сети

Middle+ ML Engineer / Data Scientist

Зарплата не указанаБеларусь

#jobs #vacanсy #1C #Analyst #Belarus #IT

✅Вакансия: Middle+ ML Engineer / Data Scientist
✅Компания: ••••••••
✅Локация: РБ.
✅Английский: от В2.

•••••••• – крупная белорусская IT компания (••••••••), которая более 20 лет на рынке, резидент ПВТ. Мы постоянно растем и расширяемся. Если вы готовы работать с интересными проектами и развиваться в динамичной команде, то это предложение для вас!

Требования:

- От 3 лет коммерческого опыта в разработке ML/AI-решений.
- Уверенное владение Python и практический опыт работы с ML-фреймворками, такими как PyTorch, TensorFlow или Scikit-learn.
- Практический опыт разработки AI-решений на базе LLM, включая RAG-подходы и AI Agents.
- Понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения, методов подготовки признаков, оценки качества и оптимизации моделей.
- Опыт работы с данными, включая их подготовку, анализ и построение эффективных пайплайнов обработки.
- Знание основ статистики и теории вероятностей, опыт проведения экспериментов и оценки результатов моделей.
- Навыки работы с SQL для извлечения и анализа данных.
- Знакомство с инструментами MLOps и управления ML-экспериментами, например MLflow.
- Английский язык на уровне B2+ или выше.

📩Для связи:
Telegram: ••••••••

hh.ru
5

Senior Machine Learning Engineer

5 lab(файв лаб)
Зарплата не указанаКазахстанАлматыУдалёнка

About the Customer

It is a global energy technology company helping customers generate, transmit and transform energy reliably and sustainably. From power generation and grid technologies to renewable energy, our products, services and digital solutions help drive the energy transition. Join us to build software with real-world impact on the future of energy.

Your role

You will develop advanced AI/ML solutions for industrial systems, initially focusing on anomaly detection and predictive maintenance. You will combine operational data, maintenance records, engineering knowledge and sensor signals to create reusable capabilities for diagnostics, forecasting and other industrial AI use cases.

As a Senior Machine Learning Engineer, you will turn complex problems into production-ready solutions by building reliable data pipelines, validating results with domain experts and deploying maintainable services that deliver measurable impact.

How you will make an impact

  • Lead end-to-end AI solution delivery, from feasibility and data discovery to validation, deployment, and monitoring.

  • Integrate operational, maintenance, engineering, asset, and sensor data through reliable data pipelines and quality controls.

  • Design and evaluate modern AI/ML approaches, including supervised and unsupervised learning, time-series models, deep learning, Generative AI, and RAG.

  • Build production-ready AI services with scalable APIs, cloud-native workflows, MLOps, and observability.

  • Collaborate with domain experts, data owners, IT, cybersecurity, and software teams to deliver measurable outcomes and reusable AI components.

  • Mentor engineers and data scientists, conduct reviews, share knowledge, and contribute to patents and publications where relevant.

What you bring

Must have

  • Master's degree or PhD in Computer Science, Data Science, Mathematics, Engineering, Physics, or a related quantitative field.

  • 7+ years of experience building and deploying ML/AI systems in industrial, infrastructure, energy, or enterprise environments.

  • Strong Python and software-engineering skills, including ML and deep-learning frameworks, APIs, testing, containers, and CI/CD.

  • Experience with time-series data, anomaly detection or prediction, large imperfect datasets, and robust validation for rare or imbalanced events.

  • Hands-on experience deploying ML and Generative AI solutions, including MLOps, cloud or enterprise integration, RAG or agentic patterns, monitoring, and responsible AI practices.

  • Sound technical judgment and communication skills, with the ability to select appropriate methods, collaborate with domain experts, and explain model behavior and trade-offs.

Nice to Have (Beneficial)

  • Industrial operations, complex machinery, operational reliability, predictive maintenance, or comparable asset-intensive domains.

  • Advanced time-series and rare-event methods, transfer learning, uncertainty estimation, or cross-site model generalization.

  • Knowledge graphs, semantic or vector search, document intelligence, and linking unstructured evidence with structured operational data.

  • Cloud AI platforms, model registries, container orchestration, streaming architectures, or delivery of reusable AI platforms.

Working conditions:

  • Working time Mo-Fr (8 working hours)

  • Employment according labor law of Republic of Kazakhstan

  • Compensation of medical insurance after trial period

  • Remote work with international team

  • Growth possibilities

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