Решать продуктовые задачи с помощью ML: от постановки гипотезы и исследования данных до запуска решения в production и оценки бизнес...
Опубликована сегодня
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: data science, recsys, python, pytorch.
Описание вакансии
Домклик — единственный в России продукт, обеспечивающий полный цикл операций с недвижимостью. Доступен на всех популярных платформах (Web, iOS, Android). Решаем любые вопросы с недвижимостью, делая сложное простым, с заботой о каждом клиенте. Мы ищем единомышленников, чтобы вместе помогать людям исполнять мечту о собственном жилье.
Чем предстоит заниматься:
решать продуктовые задачи с помощью ML: от постановки гипотезы и исследования данных до запуска решения в production и оценки бизнес-эффекта;
развивать ML-модели, влияющие на клиентский опыт и бизнес-метрики продукта. Работать с задачами рекомендаций, ранжирования, прогнозирования и персонализаци;
самостоятельно проводить исследования: понимать данные, искать точки роста, формулировать и проверять гипотезы;
проектировать эксперименты и оценивать эффект ML-решений — offline-метрики, A/B-тесты, продуктовые и бизнес-метрики;
вместе с продуктом и бизнесом определять, где применение ML действительно дает ценность, а где задача лучше решается другим способом;
доводить модели до промышленной эксплуатации совместно с ML/Backend-инженерами: продумывать требования к данным, inference, мониторингу и переобучению;
улучшать существующие подходы и при необходимости предлагать новые архитектуры и модели;
участвовать в развитии DS-практики команды: проводить ревью, делиться экспертизой и помогать принимать технические решения.
Мы ожидаем:
уверенное владение Python и стандартным DS/ML-стеком;
опыт построения рекомендательных систем: candidate generation, ranking/reranking, embeddings, two-tower модели;
хорошее понимание классического ML и умение выбирать подход под задачу, а не под любимую библиотеку;
опыт решения продуктовых ML-задач на реальных данных;
понимание устройства рекомендательных систем и/или ranking-задач;
умение работать с большими объемами данных и уверенное написание SQL-запросов.
Будет плюсом:
опыт применения LLM и foundation models внутри продуктовых ML-систем;
опыт работы с недвижимостью, маркетплейсами, классифайдами, e-commerce или другими продуктами с большим каталогом объектов.
Мы предлагаем:
работу в аккредитованной IT компании;
конкурентную заработную плату;
полис ДМС с первого месяца работы;
современную технику для работы;
корпоративный университет, онлайн-курсы для повышения квалификации, конференции, митапы;
фитнес-зал в здании офиса;
льготную программу ипотеки для сотрудников;
комфортный офис класса А в 5 минутах от станции метро и МЦК Кутузовская;
гибкое начало рабочего дня и возможность работать в гибридном или удаленном формате в пределах РФ.
Вакансия опубликована 21 сентября, проверена 22.09.2026. Открыть оригинал.
Ключевые навыки
Data ScienceRecSysPythonPyTorch
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 в команду RecSys»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 174 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 22.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Мы занимаемся комплексной разработкой платформы для приобретения недвижимости – от заявки на ипотеку до регистрации права собственности.
Наши сервисы ориентированы на клиентов, специалистов и партнеров Сбербанка – это 110 млн человек по всей России. В личном кабинете Домклик уже зарегистрированы более 200 000 ипотечных клиентов. Сервисами для партнеров пользуются более 28 000 компаний застройщико…
Разрабатывать, тестировать и внедрять ML-модели для прикладных бизнес-задач. Исследовать данные, находить закономерности и формировать признаки для моделей.
От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября
Работа включает разработку и обучение моделей, системы инференса, численные вычисления, оптимизацию производительности и программирование на Python. * реализацию или модификацию ML...
Можно удалённоОт 3 до 6 летПодработкаДата-сайентистОпубликована 21 сентября
В качестве Data Engineer вы будете отвечать за разработку и поддержку систем хранения данных, оптимизацию производительности, анализ и оптимизацию запросов...
Осуществлять самостоятельную подготовку правовых заключений по сделкам с недвижимостью с отражением способов минимизации выявленных правовых рисков и иных неблагоприятных последствий...
Можно удалённоОт 1 года до 3 летЮрисконсультОпубликована 21 сентября