S

Lead-Senior ML RecSys

Swipix · На сервисе с: 18.08.26 16:15

Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

Контакты

Мы ищем разработчика в команду рекомендательной системы.
Роль предполагает работу с высоконагруженными сервисами, рекомендательными системами и тесное взаимодействие с ML-инфраструктурой продукта.

Команда работает с пользовательскими событиями, real-time обработкой данных и алгоритмами персонализации, которые напрямую влияют на ключевые продуктовые метрики.

Чем предстоит заниматься:

Разрабатывать и развивать backend-сервисы рекомендаций на Python.

Участвовать в проектировании и эволюции архитектуры сервисов без детализированных ТЗ.

Интегрировать и поддерживать алгоритмы рекомендательных систем совместно с ML-командой.

Работать с потоками пользовательских событий и real-time обработкой данных.

Оптимизировать производительность, устойчивость и масштабируемость сервисов.

Участвовать в code review, технических обсуждениях и принятии архитектурных решений.

Мы ожидаем:

Уверенное владение Python 3.9+ и опыт промышленной разработки на нём.

Глубокое понимание system design и принципов построения масштабируемых сервисов.

Самостоятельность и способность работать в условиях неполных требований.

Опыт работы с Redis.

Понимание классических алгоритмов и структур данных.

Опыт работы с базами данных: запросы, миграции, оптимизация, профилирование.

4+ лет опыта разработки стабильных и масштабируемых web-сервисов и API (REST, JSON-RPC, gRPC).

Базовое понимание DS/ML для работы с лентами и рекомендательными системами.

Практический опыт взаимодействия с ML-моделями и их интеграции в backend.

Опыт или понимание принципов построения рекомендательных систем.

Будет плюсом:

Опыт работы с высоконагруженными системами.

Опыт работы с ClickHouse.

Опыт работы с event-driven архитектурой и streaming-данными.

Технологии и инфраструктура:

Языки: Python (FastAPI, Faust)

Cloud: AWS

Оркестрация: Kubernetes (легковесные сервисы), AWS SageMaker (ML-сервисы)

CI/CD: GitLab CI (линтеры и тесты до merge request)

Streaming: Kafka

Data: ClickHouse (Kafka Engine для аналитики)

Redis Stack (агрегации и online-данные)

ML: Jupyter Notebooks в SageMaker

Возможность поднимать инстансы с GPU / CPU / RAM по требованию

Monitoring & Logs: Prometheus, Grafana, Sentry, Kibana

Product Analytics: Datalens

Data governance: миграции и версионирование схем

Мы предлагаем:

Полностью удалённую работу из любой точки мира.

Современное корпоративное оборудование.

Работу над продуктом с реальной нагрузкой и масштабом.

Влияние на ключевые продуктовые метрики через рекомендации.

Взаимодействие с ML- и data-командами.

Команду с высокой степенью самостоятельности и ответственности.

Регулярные командные и неформальные встречи.

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.