mercor · На сервисе с: 18.08.26 20:31
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.
#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
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.