Data Scientist в области рекомендательных систем
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Поиск подходящих ML решений для решения бизнес-задач, проведение оффлайн и онлайн (А/Б) экспериментов. Разработка и улучшение ML-пайплайнов...
Lamoda Tech · Москва
Улучшение алгоритмов поиска, в том числе с использованием нейронных сетей и LLM. Использование LLМ для обогащения запроса и атрибутов товара...
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: python, алгоритмы и структуры данных.
Сейчас мы в поисках Data Scientist в нашу команду поиска.
Чем предстоит заниматься:
Улучшение алгоритмов поиска, в том числе с использованием нейронных сетей и LLM;
Мы ожидаем:
Мы предлагаем:
Развитие для каждого:
Вакансия опубликована 20 октября, проверена 23.10.2026. Открыть оригинал.
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.
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 180 000 ₽.
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.
Да, на 23.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Мы создаем цифровые продукты, которыми ежемесячно пользуется 17 миллионов человек — покупатели, сотрудники распределительного центра, торговые представители и коллеги в офисе. Через технологии мы делаем шопинг доступным и удобным — оценка Lamoda в AppStore равна 4.9* В нашем техническом направлении работает более 550 человек: продакты, разработчики, аналитики, дизайнеры и другие специалисты, кото…
Соседи по направлению с близкими требованиями.
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Поиск подходящих ML решений для решения бизнес-задач, проведение оффлайн и онлайн (А/Б) экспериментов. Разработка и улучшение ML-пайплайнов...
Зарплата не указана
Марс · Москва
Проектировать и реализовывать высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов, а также применять оптимизационные методы. Анализировать внутренние данные компании...
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Cоздание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы). Cоздание RAG-систем. Разработка и поддержка ML/DL моделей...
Зарплата не указана
iFuture · Санкт-Петербург
Разработка и поддержка конвейеров обработки данных в рамках существующей архитектуры DWH. Реализация и оптимизация ETL/ELT-процессов. Разработка моделей данных...
Зарплата не указана
RWB (Wildberries & Russ) · Москва
Проверкой качества моделей и агентов: датасеты и метрики, LLM-as-judge, разбор ошибок по логам. Выводом решений в прод и...
Зарплата не указана
ИЦ АЙ-ТЕКО · Москва
Проектировать и разрабатывать новые, а также поддерживать существующие data pipeline’и в облачной среде. Заниматься тюнингом и оптимизацией производительности пайплайнов...
Зарплата не указана
Lamoda Tech · Москва
Управлять командой из 4 человек (оценка производительности, мотивации, развитие, найм). Выстраивать процессы команды и настраивать взаимодействие со смежными командами.
Зарплата не указана
Lamoda Tech · Москва
Управление командой PAAS: постановка целей, приоритизация задач и контроль достижения результатов. Формирование и развитие технической стратегии и roadmap платформы.
Зарплата не указана
Lamoda Tech · Москва
Рекомендации на Главной странице (нейросетевые кандидаты, LLM-сценарии, ранжирование). Рекомендации на странице продукта (похожие товары, "с этим товаром покупают", Metric...
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.