X

Lead Data Scientist

x_flow · На сервисе с: 20.08.26 16:41

Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаГибрид

X-FLOW is a mobile game development company established in 2018. We gained recognition after the release of Happy Color, the most popular digital coloring book and one of the most successful ad-driven mobile apps in the world. We take pride in our diverse and talented team and partners, spread across the UK, Cyprus, the Netherlands, and other regions worldwide.


We are looking for an experienced Lead Data Scientist to drive the development of machine learning solutions for advertising monetization and personalization, while providing technical leadership and mentoring to the Data Science team.


In this role, your primary focus will be optimizing advertising revenue through ML-driven decision making, while also evolving recommendation systems and user personalization that improve engagement and long-term product value. You will work closely with Product, Engineering, Analytics, and Ad Monetization teams, while mentoring and leading other Data Scientists.


Responsibilities:

  • Lead Data Science initiatives focused on advertising monetization, maximizing revenue while maintaining a great user experience.
  • Develop ML models for ad targeting, ranking, pricing, revenue prediction, and monetization optimization.
  • Improve recommendation and personalization systems to increase user engagement, retention, and lifetime value.
  • Analyze user behavior and advertising performance to identify growth opportunities and drive product decisions.
  • Design, analyze, and interpret A/B tests and other experiments.
  • Collaborate closely with Product Managers, Engineers, and Analysts to define roadmap and prioritize high-impact initiatives.
  • Mentor Data Scientists through technical guidance, code reviews, and best practices.
  • Drive the adoption of scalable ML solutions and ensure high standards for experimentation and model quality.
  • Present insights and technical solutions clearly to both technical and non-technical stakeholders.


Requirements:

  • 5+ years of experience in Data Science, preferably in consumer mobile products.
  • Proven experience with advertising monetization, revenue optimization, or advertising analytics.
  • Strong experience building recommendation, personalization, or ranking systems.
  • Advanced proficiency in Python and SQL.
  • Hands-on experience with machine learning models, including classification, regression, ranking, forecasting, and predictive modeling.
  • Strong understanding of experimentation methodology and applied statistics.
  • Experience working with large-scale behavioral datasets.
  • Experience leading or mentoring Data Scientists and driving technical initiatives.
  • Ability to translate business goals into ML solutions with measurable impact.
  • Native Russian language.


Nice-to-have:

  • Experience with mobile advertising ecosystems (AdMob, AppLovin, Unity Ads, ironSource, etc.).
  • Experience with recommendation systems based on embeddings, collaborative filtering, or learning-to-rank.
  • Experience deploying ML models into production.
  • Experience with LLMs or GenAI applications.
  • Experience with MLOps and cloud platforms (AWS, GCP, Azure).


We offer:

  • Competitive salary and benefits package.
  • Opportunity to work on high-scale mobile products with millions of users.
  • Direct impact on monetization strategy and core product algorithms.
  • High level of ownership and autonomy.
  • Opportunity to shape the Data Science direction and mentor a growing team.
  • Opportunity to work with a talented and passionate team in a creative and dynamic environment.
  • Flexible working hours and hybrid/office work options.
  • Career growth and professional development opportunities.
  • A fun and inclusive company culture that celebrates diversity and creativity.


Join us and let’s create great content together!

Похожие вакансии Data Science & ML

Соц.сети
Н

Middle Data Scientist (ML Engineer)

Неизвестный работодательНа сервисе с: 20.08.26 16:22
Зарплата не указанаРоссияУдалёнка

ID 3434 — Middle Data Scientist (ML Engineer)

🌍 Локация: РФ
👫 Гражданство: РФ
💼 Удаленно (Рабочий график: МСК ± 2ч)
🕔 Занятость: фулл тайм

🏢 Проект: Пищевая промышленность

💡 Требования:
- Уверенное знание Python и SQL;
- Хорошее понимание методов машинного обучения и математической статистики: линейные модели, Random Forest, градиентный бустинг;
- Практический опыт работы с временными рядами: подготовка данных, прогнозирование, оценка качества и кросс-валидация;
- Опыт работы с библиотеками градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM или CatBoost;
- Знание методов математической и дискретной оптимизации: LP, MILP / MIP;
- Практический опыт работы хотя бы с одним из инструментов оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP или аналоги;
- Опыт использования оптимизационных решателей: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK или аналоги;
- Опыт разработки ML-решений от анализа данных и построения модели до рабочего прототипа;
- Уверенное владение Git.

Желательно:
- Опыт применения продвинутых моделей прогнозирования временных рядов: Prophet, LSTM, DeepAR или аналогов;
- Опыт работы с большими данными и Data-инфраструктурой: Spark / PySpark, S3;
- Опыт интеграции ML-моделей в сервисы и понимание базового MLOps: FastAPI, Docker, CI/CD, KubeFlow или аналоги;
- Опыт написания unit- и integration-тестов, понимание ООП;
- Опыт в FMCG / Supply Chain / Demand Planning / Forecasting / ERP / APS.

📋Задачи:
- Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа;
- Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций;
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения (включая регрессию, классификацию и кластеризацию), особый фокус на разработку моделей, связанных с временными рядами;
- Разработка оптимизатора, основанного на линейной и смешанно-целочисленной оптимизации, LP, MILP;
- Оценка качества моделей, настройка гиперпараметров и проведение кросс-валидации;
- Участие в интеграции моделей в бизнес-процессы компании;
- Подготовка аналитических отчетов;
- Эффективное взаимодействие с представителями бизнеса и техническими командами;
- Улучшение текущих подходов и изучение новых инструментов и алгоритмов.

❗️Важно, резюме должно отражать:
- Расписано, чем занимался на каждом проекте
- Указаны навыки и программы которые использовались

📨 Отклик — через форму: https://forms.gle/qxF3H1eiV4E4T7p19 или напрямую рекрутеру: @Veroneko

❗️Откликайтесь только при релевантном опыте.

❗️При первичном отклике:
ID вакансии / ФИО / локация / возраст / занятость (работаете/нет) / формат работы (удаленка, гибрид, офис) / стек / опыт / резюме / сверка с требованиями

❗️Повторный отклик: ID вакансии + сверка.

#Data #Analyst #Удаленно #вакансия

hh.ru
najot ta’lim markazi

ML-инженер

najot ta’lim markaziНа сервисе с: 20.08.26 16:41
12 000 000–18 000 000 UZS (≈ 86k–130k ₽)УзбекистанТашкентОфис
Vazifalar:
— Soha yo'nalishida tayyor dars reja asosida dars berish.

Talablar:
— Machine Learning va Artificial Intelligence sohasida 1 yil+ amaliy tajriba;
— Python va ML kutubxonalari bilan ishlashni bilish;
— Ma’lumotlar tahlili va klassik ML algoritmlarini o‘rgata olish;
— Deep Learning asoslari: MLP, CNN, RNN, Transformerlar haqida bilim;
— Zamonaviy AI yondashuvlari: NLP, Transformerlar, Reinforcement Learning (RL, RLHF) asoslari;
— End-to-end loyihalar: model yaratish, baholash va deployment tushunchasi;
— Matematika asoslari (statistika, ehtimollar, chiziqli algebra)ni ML kontekstida tushuntira olish;
— Ingliz tilida texnik hujjatlarni o‘qiy olish.

Takliflar:
— Rivojlanish uchun treninglar;
— 300+ IT mutaxassis bilan networking;
— Yaqinlaringiz uchun IT kurslariga chegirmalar;
— Natijalarga qarab maosh oshishi;
— Do‘stona va kuchli jamoa.
Сайты компаний
яндекс

Middle/senior ML engineer в рекомендации Маркета

яндексНа сервисе с: 20.08.26 16:02
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указана

Яндекс Маркет помогает миллионам пользователей выбирать товары и совершать покупки.

Наша команда создаёт алгоритмы и инфраструктуру для подбора товаров, интересных пользователю. Мы ежедневно обрабатываем сотни терабайт данных и на их основе формируем персонализированные товарные рекомендации на главной странице, подбираем аналогичные и сопутствующие товары и т. д.

Мы пользуемся методами математической статистики и технологиями машинного обучения: нейросетями, CatBoost, коллаборативной фильтрацией. Активно работаем над технологическим стеком и продуктами вместе с другими командами Яндекса.

ML-инфраструктура и оптимизация производительности

Вам предстоит решать сложные инфраструктурные задачи: от налаживания поставок данных до улучшения производительности: у нас десятки миллионов товаров и пользователей, петабайты данных.

Внедрение нейросетевых моделей

Вы будете внедрять в продакшн нейросетевые модели на основе эмбеддингов: ONNX, HNSW, KServe, Triton.

Развитие алгоритмов ранжирования

Предстоит развивать алгоритмы для подбора и ранжирования товаров: от эвристик и СatBoost до нейросетевых Argus и Gryphon.

Внедрение новых продуктов и технологий

Нужно будет развивать технологическую базу, внедрять новые продукты.

* Работали в аналогичной должности от года
* Хорошо знаете С++, Java или C# и готовы перейти на С++ — основной язык для продакшна
* Разбираетесь в базовых алгоритмах и структурах данных
* Создавали отказоустойчивые системы

* Создавали системы, использующие машинное обучение
* Понимаете метрики ранжирования и специфику рекомендательных систем
* Знаете Python, SQL на больших данных
* На базовом уровне знаете Unix/Linux, Git, контейнеризацию
* Работали со Spark/YT над терабайтами логов
* Занимались распределённым обучением крупных DL-моделей, профилированием, повышали эффективность утилизации GPU

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