Senior Data Science Engineer (ML) в нейролабораторию — NML
Строить модели поведенческого скоринга на основе видео, аудио и контекстных данных. Собирать мультимодальные признаки и проверять, какие из них улучшают...
Топ-9% по зарплате
Где эта вакансия на рынке
Голубая полоса — вилка, в которую попадает половина предложений «Дата-сайентист», серая засечка — середина рынка. Предложение обгоняет 91% вакансий направления.
26 000 ₽в среднем 160 000 ₽360 000 ₽
Коротко о вакансии
Предложение выше рынка: 350 000 — 400 000 ₽ против средних 160 000 ₽ по направлению «Дата-сайентист» — это плюс 134%. В требованиях: computer vision, машинное обучение, поведенческое моделирование, pytorch, ml.
В Москве по этому направлению платят в среднем 200 000 ₽, предложение обгоняет 92% местных вакансий.
Описание вакансии
Компания: NML — нейролаборатория, которая помогает выявлять искажение информации по видео. Разрабатываем и обучаем нейросеть на данных ролевой игры «Мафия», соединяя машинное обучение и нейронауку.
Создаем прикладные инструменты для риск-скоринга и повышения безопасности бизнеса. Сферы применения — скоринг заёмщиков, скрининг кандидатов, страховой антифрод, внутренние корпоративные проверки.
В сентябре мы закрыли инвестиционный раунд и сейчас расширяем инженерную команду.
Что вы будете делать:
Строить модели поведенческого скоринга на основе видео, аудио и контекстных данных.
Собирать мультимодальные признаки и проверять, какие из них улучшают качество модели.
Разрабатывать и сравнивать baseline и более сложные архитектуры.
Настраивать разбиение данных и протокол оценки, чтобы результаты экспериментов были сопоставимыми.
Проводить анализ ошибок: находить проблемные типы данных, условия записи и группы пользователей.
Настраивать подготовку данных: синхронизацию видео и аудио, очистку, контроль разметки и версионирование датасетов.
Готовить модели к работе в продакшене: измерять задержку, стоимость инференса и влияние оптимизаций на качество.
Следить за качеством модели после релиза и обновлять её при изменении данных.
Что нам важно:
5+ лет в ML/Data Science и от 2 лет работы с видео, аудио или мультимодальными данными.
Опыт самостоятельного ведения ML-проекта — от датасета и baseline до production.
Умение строить корректное разбиение данных, выбирать метрики и анализировать ошибки модели.
Практический опыт работы с шумными данными, разметкой и синхронизацией видео и аудио.
Опыт оптимизации инференса и оценки компромисса между качеством, задержкой и стоимостью.
Python и PyTorch.
Будет плюсом опыт работы с real-time или near-real-time инференсом.
Что мы предлагаем:
З/п по результатам интервью; выплаты два раза в месяц
График работы — 5/2. Работайте удалённо из любой точки мира.
Заряженный коллектив. Средний возраст — 27.
Вакансия опубликована 1 октября, проверена 06.10.2026. 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.
Спросите нейросети о вакансии
Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «Senior Data Science Engineer (ML) в нейролабораторию»?
Работодатель указал вилку 350 000 — 400 000 ₽. В среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 160 000 ₽, то есть предложение выше рынка.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 06.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Компания.
NML — нейролаборатория, которая помогает выявлять искажение информации по видео. Мы разрабатываем и обучаем нейросеть на данных ролевой игры «Мафия», соединяя машинное обучение, нейронауку и эмпирический подход, чтобы создавать прикладные инструменты для риск-скоринга и повышения безопасности бизнеса.
Сферы применения нашего продукта — скоринг заёмщиков, скрининг кандидатов, страховой …
BrainShells — технологическая компания, которая разрабатывает интеллектуальные системы на стыке машинного обучения, вероятностного моделирования и алгоритмов принятия решений. О проекте: Ищем...
Можно удалённоОт 3 до 6 летПроектДата-сайентистОпубликована 29 сентября
созваниваться с учеником. - отвечать на вопросы в чате. - разбирать собеседования с учеником. - подмечать ошибки в софтах. - подмечать ошибки в хардскилах.
Можно удалённоОт 3 до 6 летЧастичнаяДата-сайентистОпубликована 4 октября
Доработка существующих моделей: детектирование, захват и сопровождение объектов, определение дальности объектов. Ведение теоретических и практических разработок в области сканирования, детектирования...
Поддерживать и улучшать рекомендательный сервис и CV наших продуктов. Участвовать в построении пайплайнов по сбору данных для последующего моделирования.
Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 15 сентября
NML — нейролаборатория, которая помогает выявлять искажение информации по видео. Разрабатываем и обучаем нейросеть на данных ролевой игры «Мафия», соединяя машинное...
Можно удалённоОт 3 до 6 летПрограммистОпубликована 1 октября
Размечать видео по инструкции: отмечать участников, реплики, временные отрезки и наблюдаемые события. Сверять разметку с данными игры: роль игрока, этап...
Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 1 октября
Расчёты по этой вакансии
Вилка в объявлении указана до вычета налога. Посчитайте, сколько останется на руки и что выйдет с отпускными и переработками.