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.
X5 Tech — это команда, которая разрабатывает технологичные и инновационные продукты для улучшения качества жизни миллионов покупателей, сотрудников и партнеров X5 Group.…
Мониторинг доступности и производительности инструментов. Обеспечение качества данных (Data Quality) – мониторинг качества данных с использованием внутренних инструментов и написание новых...
Анализ и оптимизация рекламных кампаний через следующие сервисы: Яндекс Метрика (Постклик на сайтах, вебвизор), Looker студия данных (Дашборды, анализ данных...
Разработка и реализация алгоритмов математической обработки и анализа изображений. Выбор архитектуры нейросетевых моделей и их обучение для задач распознавания образов...