ML-разработчик (NLP/LLM)
Зарплата не указана
АНО ЦИСМ · Москва
Разработка NLP-моделей для работы с данными социальных сетей и социальных медиа. Разработка LLM-навыков для автоматизации различных задач.
Sputnik8 · Санкт-Петербург
Формирование и уточнение бизнес-требований к ML-решениям. Внедрение ML-направления с нуля. Улучшение алгоритмов за счет методов машинного обучения.
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: машинное обучение, catboost, xgboost, lightgbm, рекомендательные системы. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 14.
Sputnik8 — аккредитованная IT-компания, развивающая сервис для бронирования экскурсий по всему миру.
Мы помогаем путешественникам находить и бронировать впечатления в 100+ странах: от классических обзорных экскурсий до необычного локального опыта. Более 7 миллионов человек уже отправились на экскурсии с нами! И мы продолжаем расти, запускать новые географии и проекты.
Сейчас в нашей команде более 200 профессионалов. Мы верим, что сильный продукт рождается там, где людям дают пространство для идей, экспериментов и влияния на результат. Поэтому создаём среду для роста, инициативы и комфортной работы вместе.
Сейчас мы ищем нашего первого Data Scientist. Вам предстоит с нуля развивать направление машинного обучения в нашем продукте. Это роль с высокой самостоятельностью, заметным влиянием на бизнес-метрики и большим пространством для принятия собственных решений.
Вы будете тесно работать с командой Data Engineering, которая уже развивает инфраструктуру данных и помогает с подготовкой датасетов для обучения и экспериментов.
Чем предстоит заниматься:
Формирование и уточнение бизнес-требований к ML-решениям
Внедрение ML-направления с нуля
Улучшение алгоритмов за счет методов машинного обучения
Что мы ждем от кандидата:
Опыт коммерческой разработки в Machine Learning от 3 лет
Понимание специфики рекомендательных систем и задач ранжирования
Самостоятельность: умение декомпозировать задачи, выбирать подход и принимать архитектурные решения в условиях автономности
Технический стек:
ML-алгоритмы: Практический опыт с градиентным бустингом (CatBoost / XGBoost / LightGBM)
RecSys-библиотеки: Опыт работы с Implicit, LightFM (или аналогами)
Работа с данными: Умение эффективно обрабатывать большие объемы данных (SQL, polars)
MLOps и деплой: Навык вывода моделей в продакшн (Docker, FastAPI, Airflow), обеспечение воспроизводимости экспериментов (MLflow / ClearML) и версионирования данных (DVC)
Будет супер, если есть:
Опыт дизайна A/B-тестов и анализа результатов
Уверенное владение PyTorch, понимание архитектуры трансформеров, опыт их обучения для задач рекомендаций
Опыт разработки LLM-агентов и их валидации (LLM-as-a-Judge)
Что мы предлагаем:
Работа в быстрорастущей компании над международным продуктом, который вдохновляет
Гибкое начало рабочего дня: будь на связи и работай в том ритме, который удобен именно тебе
Любой удобный график работы (офис/гибрид/удаленка)
Официальное оформление и льготы IT-компаний
Предоставляем необходимую технику для работы
Поддерживаем профессиональное развитие: оплачиваем курсы, книги и внешнее менторство
ДМС со стоматологией, психологом, психотерапией для пар и страхованием в поездках за границу (после испытательного срока)
Совместные походы по барам Васильевского острова, пробуем с командой разные кухни мира на обедах, поддерживаем местные бренды
Дважды за зиму выезжаем работать в тёплые страны!
Офис в пяти минутах от ст. метро Василеостровская в историческом здании Андреевского двора. Рядом прекрасные кофейни и вкусный фудкорт
Вакансия опубликована 18 сентября, проверена 19.09.2026. 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 200 000 ₽.
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.
Да, на 19.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Sputnik8 — аккредитованная IT-компания, развивающая сервис для бронирования экскурсий по всему миру. Мы помогаем путешественникам находить и бронировать впечатления в 100+ странах: от классических обзорных экскурсий до необычного локального опыта. Более 7 миллионов человек уже отправились на экскурсии с нами! И мы продолжаем расти, запускать новые географии и проекты. Сейчас в нашей команде бо…
Открытых вакансий: 14Соседи по направлению с близкими требованиями.
Зарплата не указана
АНО ЦИСМ · Москва
Разработка NLP-моделей для работы с данными социальных сетей и социальных медиа. Разработка LLM-навыков для автоматизации различных задач.
Зарплата не указана
E-Promo Group · Нижний Новгород
Что будет в твоей зоне ответственности: Развитие платформы данных: участие в проектировании и развитии платформы данных на базе Yandex Cloud...
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Ценообразование. Uplift-моделирование. Задачи ранжирования. Модели склонности. Look-a-like. Response модели. Работа с регрессионными таргетами. Кластерный и факторный анализ.
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Проектировать и реализовывать пайплайны, которые превращают данные из разных источников в формат, пригодный для обучения моделей. Стабилизировать основной путь конвертации...
Зарплата не указана
Компания БКС · Москва
Проектировать и создавать исследовательскую ML/AI платформу для генерации сигналов по акциям, фьючерсам, валютам, процентным ставкам, кредитным инструментам, сырьевым товарам...
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Исследование данных с использованием state-of-the-art (SOTA) подходов. Разработка моделей машинного обучения в области NLP и NER.
Зарплата не указана
Sputnik8 · Санкт-Петербург
Сформировать стратегию развития аналитики: приоритеты, процессы, инструменты, матрицу компетенций команды. Развивать команду – растить экспертизу аналитиков (в том числе через ревью...
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.