РУСАЛ · Москва

Data Scientist middle+/senior (ML) — РУСАЛ

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;
  • Экспертиза в классическом ML: градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost), линейные модели, кластеризация;
  • Опыт анализа временных рядов (ARIMA, Prophet, LSTM или аналоги);
  • Уверенное владение библиотеками: Numpy, Pandas, SciPy, Scikit-learn;
  • Визуализация данных: Bokeh, Plotly или Matplotlib;
  • Знание MLOps: опыт работы с MLflow, DVC, Kubeflow или аналогичными инструментами;
  • Опыт работы с Apache Stack: HDFS, Spark, Kafka;
  • Продвинутое владение SQL;
  • Git для версионирования кода;
  • Опыт работы с технической документацией (ФТ, НФТ, ТЗ, БТ);
  • Опыт менторства и обучения младших специалистов.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с Deep Learning (PyTorch, TensorFlow);
  • Публикации по ML/DL в профильных изданиях;
  • Выступления на ML-конференциях;
  • Знание специфики промышленного производства.

Технологический стек:

  • Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Pandas, Numpy, Apache Spark, Kafka, HDFS, MLflow, SQL, Git.

Условия:

  • Оформление в аккредитованную ИТ компанию;
  • Возможность присоединиться к команде, работающей над цифровизацией реального сектора экономики;
  • Возможность участвовать в интересных и сложных проектах с ведущими специалистами индустрии;
  • Удаленный формат работы по московскому времени;
  • Пятидневная рабочая неделя с 9:00 до 18:00;
  • Трудоустройство в соответствии с ТК РФ.

Вакансия опубликована 25 сентября, проверена 29.09.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

Scikit-learnXGBoostCatBoostPythonpandasHDFSMLflowSQL

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 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.

О компании

РУСАЛ

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 …

Открытых вакансий: 716

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Инженер по эксплуатации платформы данных / DataOps

Зарплата не указана

Полицифра · Москва

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

Data Engineer

Зарплата не указана

Digital Chief · Москва

Архитектура и реализация витрин данных для аналитики. ML и AI-агентов. Проектирование и внедрение API на python (fastapi, flack).

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 24 сентября

Data Engineer

Зарплата не указана

Полицифра · Москва

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

Дата-инженер

Зарплата не указана

Комус · Москва

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

Senior Data Engineer (Uzum Avto)

Зарплата не указана

«UZUM TECHNOLOGIES» · Москва

Строить полный data flow: от получения данных из источников и их транспортировки до обработки, хранения и предоставления потребителям.

Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 24 сентября

Другие вакансии компании

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.