ML-разработчик/Data Scientist (портал Рамблер)
Зарплата не указана
Rambler&Co · Москва
Разрабатывать и тестировать алгоритмы на базе LLM для генерации вопросов, ответов и кратких пересказов. Работать с RAG-подходами: подготовка данных...
СберСпасибо · Москва
Писать production код и выводить его в ПРОМ. Улучшать процесс построения моделей, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для...
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 11.
Мы - Управление развития искусственного интеллекта блока "Развитие клиентского опыта B2C". В нашей зоне ответственности ML-решения, результаты работы которых ежедневно влияют на поведение десятков миллионов клиентов.
Развитие клиентского опыта – динамический и активно развивающийся процесс. Совместно с бизнесом мы проводим десятки различных экспериментов ежемесячно, и лучшие из них оформляем в полноценные ML продукты. Финансовые эффекты от наших продуктов > 1 млрд. руб. в год.
И сейчас мы находимся в поиске сильного технического специалиста по профилю Classic ML Data Scientist.
Обязанности
Требования
Будет плюсом:
Вакансия опубликована 23 сентября, проверена 29.09.2026. 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 190 000 ₽.
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Да, на 29.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
«СберСпасибо»- крупнейшая банковская программа лояльности, созданная для клиентов Сбера. Связующее звено между продуктами экосистемы. Накопленная экспертиза позволяет нам формировать лучший клиентский опыт взаимодействия с продуктами и сервисами. Широкий инструментарий уникальных решений для клиента помогает формировать эффективные бонусные и скидочные механики с продуктами банка и предложениями…
Открытых вакансий: 11Соседи по направлению с близкими требованиями.
Зарплата не указана
Rambler&Co · Москва
Разрабатывать и тестировать алгоритмы на базе LLM для генерации вопросов, ответов и кратких пересказов. Работать с RAG-подходами: подготовка данных...
Зарплата не указана
ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ЗДОРОВЬЯ · Москва
Проектирование и развитие архитектуры ML/LLM-сервисов. Разработка и поддержка production-кода на Python/FastAPI. Развитие LLM-решений: классификация, matching...
Зарплата не указана
Совкомбанк · Москва
Проведение независимой валидации широкого спектра моделей (ML/NLP, ПВР, МСФО 9 и пр.). Разработка challenger-подходов и альтернативное моделирование.
Зарплата не указана
Медиалогия · Москва
Обеспечивать полный цикл жизни реляционных (PostgreSQL, MySQL) и колоночных (Clickhouse) баз данных: от установки до тюнинга и масштабирования.
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.
Зарплата не указана
билайн · Москва
Развитие скоринговых моделей. Построение предиктивных моделей для задач B2C и B2B кредитования, страхования и e-commerce.
Зарплата не указана
СберСпасибо · Москва
Команда управления портфелем обеспечивает дивизион “Лояльность” данными и аналитикой для принятия стратегических и операционных решений на основе данных. -
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.