Группа НЛМК · Москва

Data Scientist — Группа НЛМК

Выявление производственных проблем и точек роста на основе данных. Участие в обследовании производственных участков, выезды в цеха, изучение технологических процессов...

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании.

Описание вакансии

НЛМК-ИТ и НЛМК-Связь— обеспечивают потребности предприятий Группы НЛМК в развитии информационных технологий. В спектр услуг входят: реализация ИТ-проектов, поддержка и развитие бизнес-приложений, ИТ-инфраструктуры и систем связи. Численность сотрудников ИТ превышает 800 человек.

Чем предстоит заниматься:

  • Выявление производственных проблем и точек роста на основе данных;
  • Участие в обследовании производственных участков, выезды в цеха, изучение технологических процессов на месте;
  • Формализация производственных задач в цифровые кейсы: прогнозирование, классификация, детекция отклонений, контроль качества, оптимизация режимов;
  • Сбор, выгрузка, очистка и консолидация данных из производственных и корпоративных информационных систем;
  • Анализ данных технологических процессов, поиск закономерностей, факторов влияния и причин отклонений;
  • Разработка, обучение и валидация ML-моделей для прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений;
  • Разработка и внедрение CV-решений;
  • Подготовка датасетов, разметка данных, организация процессов сбора и актуализации обучающих выборок;
  • Проверка гипотез, проведение пилотных проектов и оценка экономического эффекта;
  • Визуализация результатов анализа, подготовка отчетов и рекомендаций для производственных подразделений;
  • Взаимодействие с внутренними заказчиками, подрядчиками, интеграторами и смежными командами.

Для нас важно:

Практический опыт разработки и внедрения решений на базе ML:

  • Практический опыт разработки и внедрения решений на базе Computer Vision;
  • Опыт работы с производственными данными, временными рядами, журналами событий, технологическими параметрами;
  • Опыт полного цикла работы с данными: сбор, выгрузка, очистка, анализ, построение признаков, обучение моделей, внедрение;
  • Опыт проведения обследований производственных процессов и интервью с внутренними заказчиками;
  • Понимание специфики промышленного предприятия и готовность работать “в поле”, а не только за компьютером;
  • Желателен опыт работы в металлургии, горнодобывающей промышленности, тяжелой промышленности, химическом производстве или энергетике;
  • Понимание технологических процессов агломерационного, коксового или доменного производства будет существенным преимуществом.

Технические компетенции

  • Уверенное владение Python и библиотеками для ML/CV;
  • Знание методов регрессии, классификации, кластеризации, поиска аномалий, анализа временных рядов, оптимизации, глубокого обучения;
  • Опыт построения CV-моделей;
  • Опыт работы с SQL и промышленными базами данных (MES, ERP, SCADA, historians, лабораторные системы, систем АСУ ТП);
  • Понимание принципов интеграции моделей в промышленный ИТ-ландшафт;
  • Опыт работы с Docker, Git, MLOps-инфраструктурой;
  • Применение LLM в разработке решений.

Отраслевые и прикладные знания

  • Понимание производственных показателей: качество сырья и продукции, производительность, простои, расход топлива и энергоресурсов, стабильность технологических режимов, надежность оборудования;
  • Понимание причинно-следственных связей в производственном процессе и умение переводить экспертные знания технологов в аналитические модели;
  • Навык оценки экономического эффекта от цифровых инициатив: снижение потерь, снижение брака, снижение простоев, рост производительности, снижение расхода ресурсов.

Работа в группе НЛМК - это:

  • ДМС, включая стоматологию;
  • Страхование жизни и страховка для путешественников;
  • Корпоративная мобильная связь;
  • Система скидок для сотрудников НЛМК ИТ;
  • Частичная компенсация питания в корпоративных столовых;
  • Возможность обучения за счет работодателя;
  • Активная корпоративная жизнь;
  • Поддержка от компании в жизненно важных событиях;
  • Бесплатный доступ к электронной библиотеке.

Вакансия опубликована 24 сентября, проверена 29.09.2026. Открыть оригинал.

Как откликнуться

Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.

Спросите нейросети о вакансии

Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель

Вопросы по этой вакансии

Сколько платят на позиции «Data Scientist»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 190 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 29.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

Группа НЛМК

Группа НЛМК – международная металлургическая компания. Мы создаем продукт, без которого невозможно представить современную жизнь. Сталь Группы НЛМК востребована в ключевых отраслях экономики: от строительства, автомобилестроения и энергетики, до медицины и производства бытовой техники. Мы разрабатываем и применяем современные технологии, инвестируем в технологическое развитие, чтобы создавать про…

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Middle/Senior Data Scientist (команда Лояльность)

Зарплата не указана

СберСпасибо · Москва

Писать production код и выводить его в ПРОМ. Улучшать процесс построения моделей, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 23 сентября

Senior ML Engineer

Зарплата не указана

«UZUM TECHNOLOGIES» · Москва

Алгоритмическая модерация контента: detection, segmentation, classification изображений. Извлечение ключевой информации (KIE) из объявлений. Feature engineering и стандартизация товарных данных.

Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 24 сентября

Data Scientist Middle/Senior Scoring

Зарплата не указана

билайн · Москва

Развитие скоринговых моделей. Построение предиктивных моделей для задач B2C и B2B кредитования, страхования и e-commerce.

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 27 сентября

Data scientist / Разработка LLM агентов

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Разработка AI-агентов. Создание архитектуры агентной системы с нуля. Создание RAG-систем. Вывод и сопровождение решений. Презентация результатов бизнес-заказчикам.

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 24 сентября

ML engineer

Зарплата не указана

Группа НЛМК · Москва

Анализ данных и разработка решений с использованием машинного обучения в промышленности. Полный цикл разработки от сбора данных и тренировки моделей...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 24 сентября

Senior-разработчик AI-агентов и ML-моделей (Центр корпоративных риск-решений)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Разрабатывать AI-агентов: от архитектуры и MVP до промышленной эксплуатации. Создавать RAG-системы, включая подготовку данных, гибридный поиск и реранжирование.

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 24 сентября

Другие вакансии компании

Слесарь-гидравлик

144 000 — 151 000 ₽+43% к среднему

Группа НЛМК · Воронеж

Ремонт основного и вспомогательного оборудования. Чтение гидравлических схем и чертежей. Демонтаж/ монтаж и ремонт гидроцилиндров. Работы с насосами и гидромоторами.

От 1 года до 3 летСлесарьОпубликована 26 сентября

Маляр по металлу (ученик)

от 83 000 ₽-15% к среднему

Группа НЛМК · Екатеринбург

Нанесение эмали на изделия (ванны) пульверизатором. Исправление дефектов на готовых изделиях.

Нет опытаМалярОпубликована 22 сентября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.