АльфаСтрахование · Москва

Senior Data Scientist (ML/LLM) — АльфаСтрахование

Разработка решений (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде) на основе больших языковых моделей (LLM).

Компания набирает: 191 вакансийОпубликована сегодня

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: python. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 191.

Описание вакансии

«АльфаСтрахование» - крупнейшая российская частная страховая компания и технологический лидер отрасли - усиливает команду машинного обучения и работы с данными.

Мы ищем data scientist’а в команду, занимающуюся созданием и поддержкой решений, в том числе ИИ агентов с использованием машинного обучения, преимущественно LLM моделей и связанной инфрастуктуры.

Если у вас хорошая математическая подготовка, вы любите анализировать большие объемы данных и хотите получить опыт участия в полном цикле разработки ML-решений, а также готовы внедрять эти решения и влиять на бизнес, то мы будем рады видеть вас в нашей команде.

Обязанности:

  • Разработка решений (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде) на основе больших языковых моделей (LLM).
  • Разработка ML-моделей (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде).
  • Сопровождение ML и LLM решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием).
  • Оценка влияния на бизнес предложенных решений.
  • Подготовка признаков для feature store (используем Feast).
  • Взаимодействие с DA/DE/DevOps для улучшения и автоматизации процессов.
Требования:
  • Понимание работы LLM моделей, их использования в связке RAG, MCP.
  • Понимание работы базовых ML-алгоритмов.
  • Знание метрик машинного обучения и их интерпретации.
  • Уверенное владение Python
  • Знание основных фреймворков для построения RAG: llamaindex, langchain и т.п.
  • Общее представление об A/B-тестах.
  • Навыки работы с Git
  • Опыт самостоятельного обучения и вывода моделей в production.


Желательно:

  • Навыки построения пайплайнов обработки данных с использованием pyspark.
  • Опыт проведения A/B-экспериментов.
  • Знакомство с MLFlow, dvc.
  • Наличие представления о REST API (плюсом будет опыт работы с FastAPI).
  • Опыт работы с Docker.
  • Представление о различных источниках данных: реляционные базы данных, Redis, Hive, Kafka.

Желательно:

  • Навыки построения пайплайнов обработки данных с использованием pyspark.
  • Опыт проведения A/B-экспериментов.
  • Знакомство с MLFlow, dvc.
  • Наличие представления о REST API (плюсом будет опыт работы с FastAPI).
  • Опыт работы с Docker.
  • Представление о различных источниках данных: реляционные базы данных, Redis, Hive, Kafka.
  • Опыт работы в qlikview, superset
Что мы предлагаем:
  • Работу в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом;
  • Возможность внешнего обучения и прокачки твоих скиллов за счет Компании;
  • Заботу о сотрудниках: возможность прохождения медицинских chek-апов, безлимитные бесплатные консультации с финансовыми консультантами, юристами и психологом. В компании поддерживается и развивается культура ЗОЖ;
  • Отличный социальный пакет, включающий ДМС, скидки на страховые продукты компании, скидки от наших партнеров (туризм, фитнес и т.д.);
  • Обеспечение техникой для работы;
  • Гибридный график работы (Вторник, среда и четверг все собираемся в офисе)

Вакансия опубликована 28 сентября, проверена 29.09.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

Python

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 «Senior Data Scientist (ML/LLM)»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 190 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 29.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

АльфаСтрахование

Мы делаем страхование лучше! АльфаСтрахование – крупнейшая российская частная страховая группа и один из ведущих игроков рынка. Вместе с нами вы сможете создавать решения для бизнеса и современные страховые продукты, которые ежедневно делают жизнь 30 миллионов россиян проще и безопаснее. Мы ценим профессионализм и помогаем строить карьеру, доверяя серьезные задачи. Инновационная лидерская культур…

Открытых вакансий: 191

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Machine Learning Engineer Middle/Senior

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

ML-разработка полного цикла – помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ML, проводить эксперименты, готовить решение...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Data Scientist

Зарплата не указана

Азиатско-Тихоокеанский Банк · Москва

Разрабатывать и внедрять ML-модели для прогнозирования поведения клиентов-физических лиц и розничного продуктового портфеля Банка. Рассчитывать ожидаемые денежные потоки...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Senior Data Science

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Ведение всех этапов AI-проекта: от постановки задачи и требований с бизнес-заказчиком до внедрения и мониторинга. Разрабатывать с нуля...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Senior Data scientist (Risk)

Зарплата не указана

Мокка · Москва

Разработка e2e data-сервисов на основе ML моделей с целью снижения Cost of Risk: online модели для оценки...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 28 сентября

Middle/Senior Data Analyst (Агент CX)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Исследование клиентских путей (CJM): анализ воронок, когортный анализ, выявление точек оттока и корреляций поведенческих событий с удовлетворенностью. Анализ трендов CSI...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Chief Data Scientist УВД

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Управлять командой DS и MLE: управлять бэклогом, развивать компетенции, проводить найм и растить сотрудников. Формировать стратегию и дорожную карту развития...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 28 сентября

Другие вакансии компании

Начальник инженерного отдела

Зарплата не указана

АльфаСтрахование · Ростов-на-Дону

Управление инженерным отделом. Работа в AUDATEX. Согласование заказ нарядов. Ведение переговоров с партнерами. Ведение сложных убытков в инженерной части.

Более 6 летСервисный инженерОпубликована 17 сентября

Data Scientist

Зарплата не указана

АльфаСтрахование · Москва

Разработка ML-моделей (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде, в основном classic ML. Сопровождение ML-решений...

Более 6 летДата-сайентистОпубликована 28 сентября

Менеджер по маркетингу и рекламе

Зарплата не указана

АльфаСтрахование · Екатеринбург

Участие в разработке и реализации коммуникационной стратегии филиалов. Бюджетирование расходов маркетинга , коммуникация с подрядчиками в сфере маркетинговых и рекламных услуг.

От 1 года до 3 летИнтернет-маркетологОпубликована 14 сентября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.