Главная›Вакансии›IT и разработка›Дата-сайентист›Senior ML Engineer/Data Scientist в команду прогнозирования (направление Deep Learning)

X5 Tech · Москва

Senior ML Engineer/Data Scientist в команду прогнозирования (направление Deep Learning), Москва

Разработка и обучение моделей глубокого обучения (PyTorch/TensorFlow) для прогнозирования спроса и временных рядов. Настройка ML-экспериментов и логирование метрик...

Компания набирает: 61 вакансий

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: deep learning. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 61.

Описание вакансии

X5 – ведущая российская продуктовая розничная компания, которая управляет магазинами нескольких торговых сетей: магазинами «у дома» «Пятёрочка», супермаркетами «Перекрёсток» и «жёсткими» дискаунтерами «Чижик». X5 занимает лидирующие позиции в e-commerce, цифровые бизнесы компании включают 5Post и X5 Digital.
Под управлением X5 находится более 30 тыс. магазинов (Пятерочка, Перекресток, Чижик), а также более 5 тыс. точек подключённых к программе франчайзинга под брендом «ОКОЛО».
X5 является одним из крупнейших российских работодателей. На сегодняшний день в компании работают 375 тыс. сотрудников. По итогам 2025 года Х5 вошла в топ-3 рейтинга лучших работодателей России по версии сайте вакансий.

X5 Tech - IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Команда из более 5000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 372 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты.

Мы прогнозируем, сколько товара нужно в каждом конкретном магазине — ловим баланс между упущенной выручкой и списаниями. Сотни тысяч товаров, десятки тысяч магазинов. Качество модели сразу в деньгах: чем точнее прогноз, тем меньше упущено и выброшено. Помимо спроса — оптимизация промо, прогноз оборотов, эксперименты с RL для скорости реакции. Задачи, где ML напрямую влияет на прибыль.

Чем предстоит заниматься:

  • Разработка и обучение моделей глубокого обучения (PyTorch/TensorFlow) для прогнозирования спроса и временных рядов;
  • Настройка ML-экспериментов и логирование метрик с MLflow или аналогами;
  • Применение методов интерпретируемости моделей и анализ важности признаков;
  • Создание нейронных архитектур (LSTM, GRU, Transformer, TFT) для временных рядов;
  • Использование и адаптация foundation-моделей (например, Amazon Chronos) под бизнес-задачи;
  • Fine-tuning и transfer learning предобученных моделей;
  • Внедрение современных научных разработок в production;
  • Решение задач cold start для новых товаров и магазинов с DL и гибридными методами;
  • Разработка и оптимизация пайплайнов подготовки данных (feature engineering, обработка пропусков и аномалий);
  • Оценка качества моделей и анализ метрик прогнозирования
  • Оптимизация моделей по производительности и масштабируемости;
  • Участие во внедрении моделей в production, мониторинг и переобучение.

Что ждем от кандидата:

  • Опыт работы в роли DS/MLE от 4-ех лет;
  • Практический опыт разработки моделей глубокого обучения с использованием PyTorch и/или TensorFlow;
  • Опыт работы с инструментами отслеживания экспериментов и управления жизненным циклом моделей (MLflow или аналогичные решения);
  • Умение анализировать и интерпретировать модели, включая применение методов оценки важности признаков (feature importance) и explainability (SHAP, permutation importance, attention-based методы и др.);
  • Базовое понимание архитектур нейронных сетей для прогнозирования временных рядов (RNN, LSTM, GRU, Transformer-подходы, TFT и др.);
  • Понимание принципов подготовки данных для временных рядов (feature engineering, лаги, экзогенные признаки, обработка пропусков, нормализация);
  • Опыт оценки качества моделей временных рядов и выбора метрик (MAE, RMSE, MAPE, WAPE и др.);
  • Знакомство с библиотеками и фреймворками для временных рядов, включая Apache Chronos или аналогичные решения;
  • Понимание принципов production-развертывания DL-моделей и мониторинга их качества будет плюсом.

Мы предлагаем:

  • Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы;
  • Удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники». Офис БЦ Оазис
  • Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00);
  • Возможность работать удалённо или в гибридном формате;
  • Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья;
  • Возможность учиться и развиваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, участие в крупнейших конференциях страны, программы развития цифровых и управленческих навыков (Цифровая академия, Школа Тимлидов), онлайн и офлайн мастер-классы, корпоративный университет «X5 Полка», школа наставников и многое другое;
  • Программы мотивации для спикеров и авторов: внутренняя школа Speak Up School, Write Up, ачивки и баллы за выступления, подготовка спикеров к крупнейшим конференциям страны, сообщество авторов на Хабре, возможность шерить опыт с комьюнити внутренних и внешних экспертов;
  • Обмен опытом через cообщества: 12 технических комьюнити от java до devops;
  • Яркая корпоративная жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, день IT-специалиста, программы волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge.

Вакансия опубликована 9 октября, проверена 29.10.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

Deep Learning

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 ML Engineer/Data Scientist в команду прогнозирования (направление Deep Learning)»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 185 000 ₽.

Какой опыт нужен?

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

Вакансия ещё открыта?

Да, на 29.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

X5 Tech

X5 Tech — это команда, которая разрабатывает технологичные и инновационные продукты для улучшения качества жизни миллионов покупателей, сотрудников и партнеров X5 Group.…

Открытых вакансий: 61

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Аналитик по сопровождению данных / Data Reliability Engineer

до 200 000 ₽

Цифровые привычки · Москва

Мониторинг доступности и производительности инструментов. Обеспечение качества данных (Data Quality) – мониторинг качества данных с использованием внутренних инструментов и написание новых...

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 26 октября

Digital аналитик/AI инженер

Зарплата не указана

Представительство торговой марки Kabrita в России · Москва

Анализ и оптимизация рекламных кампаний через следующие сервисы: Яндекс Метрика (Постклик на сайтах, вебвизор), Looker студия данных (Дашборды, анализ данных...

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 25 октября

Senior data scientist в команду скоринговых моделей юридических лиц

Зарплата не указана

Альфа-Банк · Москва

Разработка и поддержание различных внутренних моделей кредитного риска юридических лиц (PD, оценка выручки, модели оценки лимитов и др.) с помощью...

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 5 октября

ML -инженер (CV)

Зарплата не указана

КИТТ · Москва

Разработка и реализация алгоритмов математической обработки и анализа изображений. Выбор архитектуры нейросетевых моделей и их обучение для задач распознавания образов...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 2 октября

Другие вакансии компании

Java Tech Lead

Зарплата не указана

X5 Tech · Москва

Отвечать за полный цикл разработки технических решений. Активно писать код. Участвовать в формирование планов команды. Формировать цели команде.

Можно удалённоБолее 6 летРуководитель группы разработкиОпубликована 21 октября

Team Lead Go Developer

Зарплата не указана

X5 Tech · Москва

Руководство командой из 5–7 разработчиков. Проектирование и развитие исполнительного контура на базе Temporal и AWX/AAP. Разработка workflow и...

Можно удалённоБолее 6 летРуководитель группы разработкиОпубликована 26 октября

Tech Lead Go Developer

Зарплата не указана

X5 Tech · Москва

Руководство командой из 5–7 разработчиков. Проектирование и развитие исполнительного контура на базе Temporal и AWX/AAP. Разработка workflow и...

Можно удалённоБолее 6 летРуководитель группы разработкиОпубликована 26 октября

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.