Разработали ML-модель для прогнозирования качественных характеристик сырья на ключевом технологическом переделе, что позволило оперативно корректировать технологические параметры.
Компания набирает: 716 вакансий
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: scikit-learn, xgboost, catboost, python, pandas. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 716.
Описание вакансии
Ищем Data Scientist middle для разработки и масштабирования AI-продуктов с измеримым бизнес-эффектом в РУСАЛ - крупнейшей производственной компании по производству алюминия
О компании
Мы – подразделение в крупнейшей компании по производству алюминия. Решаем задачи цифровизации производства, активно применяя достижения в области ИИ. Наша команда - это высококвалифицированные специалисты широкого профиля, внедряющие цифровые продукты с многомиллионными эффектами. Высокая квалификация нашей команды была отмечена номинацией в топовой Национальной премии «Лидеры в области Искусственного интеллекта» в рамках AI Journey 2023
Примеры реализованных проектов:
Разработали ML-модель для прогнозирования качественных характеристик сырья на ключевом технологическом переделе, что позволило оперативно корректировать технологические параметры
Создали систему интеллектуального планирования поставок сырья для распределенной сети заводов, учитывающую производственные графики, логистические ограничения и изменения спроса
Внедрили решение для определения оптимальных режимов работы технологического оборудования, снижающее потребление ресурсов при сохранении требуемых параметров продукции
Задачи:
Разработка и оптимизация алгоритмов машинного обучения для промышленных задач;
Создание end-to-end решений (пайплайнов) на специализированной DSML платформе от сбора данных до внедрения в production;
Проектирование архитектуры ML-решений и реализация оптимизационных алгоритмов;
Ведение DS-части проектов: планирование, декомпозиция задач, контроль сроков и качества;
Коммуникация с заказчиками и работа в кросс-функциональных командах (разработчики, аналитики, инженеры);
Менторство и развитие младших специалистов команды;
Участие в разработке и валидации нормативной документации, регламентирующей процесс разработки моделей.
Требования:
Опыт коммерческой разработки на Python от 3-х лет с навыком создания production-ready ML-решений;
Экспертное понимание математики, лежащей в основе ML-алгоритмов: способность объяснить работу моделей через призму линейной алгебры, оптимизации и статистики;
Способность быстро погружаться в производственные задачи и разбираться в технологических процессах;
Опыт ведения проектов от идеи до внедрения в production;
Развитые навыки коммуникации с заказчиками и смежными командами;
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 middle+/senior (ML)»?
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.
РУСАЛ Центр Учета – это компания, входящая в Группу компаний РУСАЛ и осуществляющая деятельность по оказанию услуг в области бухгалтерского учета, финансового аудита, налогового законодательства, а также предоставление услуг в сфере управление персоналом для российских предприятий Группы компании РУСАЛ.
РУСАЛ – крупнейший в мире производитель алюминия. Заводы и представительства РУСАЛа находятся …
Отстраивать и масштабировать инфраструктуру БД платформы данных. (ClickHouse, PostgreSQL, Superset, MinIO и т.д.). Сопровождать релизы, автоматизацию и поддержку инструментов...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 26 сентября
Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-процессы полного цикла. Строить и оптимизировать хранилище данных и витрины. Следить за стабильностью и производительностью...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 26 сентября
Дорабатывать OpenSource-решения DataHub и GreatExpectations интеграции с компонентами микросервисной платформы. Дорабатывать инструменты управления инфраструктурой платформы в части компонентов слоя...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 25 сентября