Мы ищем Middle Data Scientist в команду Dynamic pricing
🥚Компания: МТС (Big Data)
📍Локация: Россия
🕞 График: 1 день в неделю в офисе

Команда Dynamic pricing занимается созданием комплексного решения, которое позволяет гибко управлять ценами товаров/услуг/подписок в зависимости от профиля клиента/характеристик товара для достижения различных бизнес-целей. В рамках продукта предстоит не только строить точные ценовые модели, но и встраивать их в операционные процессы компании.

Что мы ищем в кандидате:
• Глубокое понимание статистических подходов и методов (регрессия, свойства распределений, оценка максимального правдоподобия, проверка гипотез и их правильное использование), опыт их применения
• Коммерческий опыт применения классических алгоритмов машинного обучения, их калибровки, понимание преимуществ, недостатков и ограничений
• Хороший уровень SQL (не критично -- если по остальным параметрам ок, то SQL вы за пару вечеров освоите)
• Опыт проведения A/B тестов

Что нужно делать:
• Исследовать наборы сырых данных для поиска нужных фичей
• Строить модели персонализации параметров предложения (look-alike, mulitclass) для абонентов b2c на всех этапах их жизненного цикла: привлечение, адаптация развитие, работа с оттоком
• Строить классические модели спроса и response-модели
• Оценивать эластичность спроса и подбирать оптимальную цену для достижения различных бизнес целей компании
• Выполнять сегментацию пользователей и товаров для различных задач
• Поддерживать текущие решения на продукте, сопровождать постановки на регламент процессов в airflow и A/B-тесты моделей

Что предлагаем:
• ДМС, куда включены: стоматология, страхование жизни и страховка при поездках за рубеж
• Корпоративный психолог и карьерный коуч
• Бесплатная сотовая связь, выгодные тарифы для ваших близких, промокод на онлайн-кинотеатр KION и бесплатная подписка на МТС Premium
• Программа «Invite IT» (реферальная программа поощрения за рекомендацию ИТ-специалиста) и многое другое

Кому интересно -- пишите Тане @TatianaEllington

По собеседованиям:

1) блиц-опрос из 10 коротких простых вопросов звонке сТаней
2) Собеседование по стастистике и Classic ML
3) Раунд про python / sql
4) Раунд с продактом и HR -- рабочие кейсы

Ищем DS-разработчика.

TL;DR

Крупная компания (6000+ сотрудников, с 1994 года на рынке, 15+ миллиардов рублей выручка).

Что предлагаем:
• влияние на продукт;
• минимум бюрократии, фокус на бизнес-результате;
• сильная команда, широкий стек.

Задачи:
• строить и обучать SOTA-модели (не коробки);
• внедрять решения в реальные бизнес-процессы (маркетинг, call-центр, продукты и т.д.).

Технологии: Qdrant, Docker, MCP, vLLM, Kubernetes, Airflow, ETL, Transformers, Python, Kafka, Postgres, PyTorch, ClickHouse, Git.

По ЗП все обсуждаемо. Писать в ЛС @askomaev

AI QA Engineer

📍Локация: Сербия, Белград (офис без удаленки)

⚡️Опыт: от 3 лет

Unlimit — мировой финтех-гигант с 16 офисами по всему миру, собственной платежной инфраструктурой, банком и криптой. Компания помогает бизнесам по всему миру легко принимать, отправлять и управлять платежами.

Мы проводим масштабную AI-трансформацию компании, поэтому появляются новые роли.

В связи с этим приглашаю в свою команду AI QA-инженера, который станет гарантом качества критически важных платежных систем. Вам предстоит обеспечивать надежность финтех-продуктов, тестируя бэкенд и UI с помощью AI-инструментов и AI-агентов.


Ключевые задачи:

• Разработка и выполнение планов тестирования (функциональное, интеграционное, регрессионное, UI, нагрузочное) для API, микросервисов и UI.

• Интеграция процессов тестирования в CI/CD-пайплайны (GitLab CI, Jenkins).

• Валидация логики бэкенда через базы данных SQL и NoSQL.

• Создание и управление AI-агентами для тестирования с помощью n8n и других фреймворков.

• Оценка и внедрение QA-инструментов на базе ИИ для повышения эффективности.


Основные требования:

• Опыт в тестировании backend, API и UI от 3 лет.

• Опыт работы с инструментами тестирования API (Postman, Swagger) и UI (Selenium, Cypress).

• Практический опыт с Jira, Confluence, TestRail.

• Понимание CI/CD и знание инструментов наблюдаемости (Splunk, AWS CloudWatch).

• Уверенные навыки работы с SQL и NoSQL.

• Опыт работы в Agile-среде.


Будет плюсом:

• Опыт работы с QA-инструментами на базе ИИ (мы научим, но хотя бы небольшой опыт должен быть).

• Знание языков программирования: Python, JavaScript, Java.

• Опыт работы с Docker, Kubernetes, JMeter, TestOps.

• Опыт в финтехе или процессинге платежей (PCI DSS).


Мы уверены, что ИИ не заменяет человека, а расширяет его возможности. Эта вакансия — прямое тому доказательство.

Присоединяйтесь, чтобы вместе с нами строить будущее финтеха!

🔗 Ссылка на вакансию

Можно писать в лс @andre_andreevich

Друзья ищут любителя восточной экзотики — DS-контрактора на год в Саудовскую Аравию

По условиям: платят в валюте, помогают с жильем, мобилкой, перелетами и пр.

Ниже формальное описание вакансии:

🔥 Senior Data Scientist (Banking) | Эр-Рияд | Контракт 12 мес. | Работа в офисе крупного банка

🚀 О проекте:
Работа с ключевым заказчиком — одним из ведущих банков Саудовской Аравии. Реальные задачи, где твои модели и аналитика данных будут влиять на бизнес-решения.

💡 Ты идеальный кандидат, если:
✔️ Опыт 5+ лет в Data Science, включая опыт в банковской сфере (не только кредитный скоринг).
✔️ Полный цикл разработки моделей: от сбора данных и feature engineering до пилотирования и продакшн-внедрения.
✔️ Умеешь переводить бизнес-задачи в технические требования и наоборот — объяснять сложное просто.
✔️ Разбираешься в метриках оценки моделей (как технических, так и бизнес-ориентированных).
✔️ Английский C1+ и soft skills: умеешь слушать, задавать правильные вопросы и адаптироваться под аудиторию.

🔧 Что будешь делать:
▪️ Разрабатывать ML модели и анализировать данные для реальных банковских процессов.
▪️ Работать с данными end-to-end — от сырых данных до работающего решения.
▪️ Тесно коммуницировать с заказчиком, выявляя скрытые потребности и предлагая DS-решения.

💎 Что предлагаем:
▪️ Контракт до 12 месяцев с возможностью продления.
▪️ Работа в офисе банка
▪️ Проживание в компаунде в Эр-Рияде
▪️ Возможность влиять на масштабные проекты на динамично развивающемся рынке.

📌 Как попасть в команду:

Техническое собеседование (проверим hard skills).

Собеседование с Заказчиком проекта (оценим soft skills).

Оффер — и переезд в Эр-Рияд!

❗️ Важно: Только для готовых к релокации в Саудовскую Аравию (или уже находящихся там).

Закидывать резюме и / или атаковать вопросами Сашу

Семен Шаронов:
Коллеги, всем привет! Тут ,был список от автора, слезно прошу помощи
Ищем человека на ценообразование уже несколько месяцев. Может быть у Вас есть кто-то на примете?

https://spb.hh.ru/vacancy/124502617?hhtmFrom=employer_vacancies

#вакансия
Команда Excdev в поиске Тимлида ML

Общие требования
•Опыт: от 5+ лет в AI/ML, из них не менее 2 лет — в роли тимлида;
•Уровень: senior/lead ML engineer + опыт управленца (Tech Lead / AI Team Lead);
•Способность вести проекты от идеи до внедрения, включая исследование, архитектуру, разработку, деплой и мониторинг.
•Управление распределённой командой: ML-инженеры, data-инженеры, QA;

Глубокие технические компетенции
1. Распознавание финансовых документов (Document AI)
2. Vision-Language Models (VLM)
3. Разработка чат-ботов и интеллектуальных агентов
4. OSINT и глобальный поиск
5. Работа с веб-сайтами через Computer User Agent
6. Разработка локальных переводчиков

Условия:
Удаленный формат работы из любой точки мира
График с 10.00 до 19.00 по мск
Выплаты два раза в месяц

Контакт для связи
@VLT_recruiter

а у нас вакансия

Middle ML Developer [MWS Octapi, МТС Веб Сервисы] https://job.mts.ru/vacancy/581860899413822486


📍Москва (м. Технопарк)

👩‍💻 Можно работать удалённо из РФ

Стек: python, fastapi, RAG, FAISS, langgraph, k8s, ArgoCD, gitlab.

Чем предстоит заниматься:
NLP-задачи: классификация, суммаризация, кластеризация, NER и др.; разрабатывать RAG-пайплайны; разрабатывать AI-агенты, промпт-инжиниринг, fine-tuning LLM; участвовать в разработке архитектуры решения.

О продукте: MWS OctAPI — платформа для надёжной и безопасной интеграции высоконагруженных систем в разнородных ИТ-ландшафтах. Вакансия открыта в подкоманду GenAI, которая занимается разработкой AI помощника по созданию LowCode интеграций.

@willris

🚀 Ищу DS в свою новую команду: AI агенты + классика в HR-блок:

Middle+/Senior Data Scientist [Сбер, Блок “Люди и Культура”]

📍Москва (офис/гибрид)

Стек: Python, SQL, GigaChat, LangChain/LangGraph, numpy, pandas, pytorch, LightGBM

Чем предстоит заниматься: разрабатывать ИИ-агентов (например, ИИ-рекрутер) с использованием GigaChat; ранжировать резюме и вакансии; RecSys для обучающего контента; прогнозировать отток и внутренние перемещения сотрудников; автоматизировать HR-процессы; +прямое влияние на продукт

Откликаться на hh тут

Привет!
Мы в Fortis ищем Tech Lead Machine Learning Engineer, который создаст с нами ML-платформу и команду с нуля 🚀

Что будем делать:
• Строить стратегию MLOps, выбирать архитектурные решения и стек;
• Создавать команду MLE и выстраивать процессы работы;
• Проектировать модели — от идеи до прода;

Ищем того, кто:
• Работал с классическим ML и LLM/AI-агентами;
• Готов брать на себя техническое лидерство и архитектурные решения;
• Обладает навыками people-менеджмента.

Что предлагаем:
• Возможность сформировать MLOps-направление в растущей компании;
• Сложные инженерные задачи вместо поддержки легаси;
• Удалёнку по всему миру или гибрид в Дубае.

Подробнее о вакансии и компании:
👉 https://telegra.ph/Lead-MLE-10-21

Для отклика присылайте резюме в tg: @AnyaAndr

🚀 Ищем Senior Python Backend Engineer (Agentic ML Systems)

Привет! Мы создаём агентные системы на основе LLM для высоконагруженных сервисов оценки нефинансовых рисков — и ищем опытного Python-инженера, который:

любит ML и понимает его сильные стороны и ограничения,
хочет строить настоящий продакшен-бэкенд: надёжный, масштабируемый, с инженерной дисциплиной,
готов внедрять современные подходы ML System Design и доводить агентные архитектуры до реального бизнес-воздействия.
Если вам близок дух Bell Labs или Xerox PARC — исследовать, проверять гипотезы и выходить в прод — вам точно к нам!

💼 Что вы будете делать:
Проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability).
Встраивать и развивать архитектуру агентных систем: оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества.
Применять передовые практики ML System Design, адаптируя мировой опыт под наши задачи.
Работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API — у нас всё есть.
Проводить технические исследования (R&D): быстро прототипировать → измерять → масштабировать в прод.
Развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, контроль расходов.
Влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство.
👨‍💻 Подходит вам, если у вас:
4–8+ лет промышленной backend-разработки на Python (или смежном стеке) с фокусом на надёжность и производительность.
Опыт проектирования распределённых и высоконагруженных систем.
Уверенная математическая база (вероятность, статистика, оптимизация), инженерный вкус и привычка измерять всё метриками.
Практика работы с ML-системами в продакшене: фичи, оценка (offline/online), A/B-тесты, наблюдаемость.
Навык быстро осваивать новые подходы (LLM-агенты, RAG, инструменты, память, оценка), критически их проверять и доводить до результата.
Готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код.
🌟 Будет плюсом:
Опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многошаговые цепочки, инструментализация, безопасность).
Опыт высокоэффективного LLM-инференса, понимание работы kernel’ов.
Вклад в open-source, публикации или доклады.
Знание домена рисков.
💡 Почему с нами интересно:
Реальный масштаб и влияние: создаём новую парадигму управления нефинансовыми рисками — автономно, мгновенно, надёжно.
Свобода экспериментов с ответственностью: быстрые прототипы → измерения → прод — без «вечных» исследований.
Минимум бюрократии: фаст-трек согласований, чёткие правила деплоя и доступа — вы сосредоточены на задаче, а не на процессах.
Сильная команда: обмен знаниями, совместные дизайн-сессии, ревью; можно расти в Staff/Tech Lead или углубляться в системный/ML-дизайн.
📩 Если чувствуете, что это про вас — пишите в ЛС или делитесь с теми, кому может быть интересно!
@levinanika

🤖 Ищем Data Scientist (AI-агенты) в Сбер!
Наша команда создаёт NLP-решения и интеллектуальные AI-агенты на основе LLM для анализа операционных, интегрированных и ESG-рисков.
Работаем над мультиагентными системами, которые решают реальные бизнес-задачи в масштабе экосистемы Сбера.

🔍 Примеры наших проектов:
Гардрайлы для защиты LLM и агентов от промпт-инъекций и атак 🛡️
AI-агент-библиотекарь: строит и управляет базой знаний по внутренней документации для сотрудников и других агентов 📚
Безопасные RAG-системы с контролем alignment через RLHF/GRPO 🔐
Агенты для оценки операционных рисков компаний экосистемы — на основе новостей, отчётов и описаний процессов 📊
Мультиагентный анализ кода: ищет уязвимости в бизнес-логике и сверяет реализацию с требованиями на естественном языке 💻
AI DataEngineer: автономно анализирует данные, ищет аномалии, строит витрины и проверки качества 🧪
🛠️ Что вы будете делать:
Разрабатывать PoC и MVP AI-агентов на LangChain / LangGraph
Участвовать во внедрении решений в промышленную эксплуатацию
Адаптировать и дообучать внутренние LLM (Prompt Tuning, LoRA, SFT, GRPO)
Решать классические и современные NLP-задачи: классификация, суммаризация, NER, semantic search, кластеризация и др.
Писать чистый, поддерживаемый код и участвовать в ревью, архитектурных обсуждениях
Курировать стажёров, менторить junior DS и руководить исследовательскими проектами с вузами 🎓
📌 Требования:
Высшее техническое образование + сильная математика и алгоритмы 🧮
Отличное знание Python и ML-стека: PyTorch, TensorFlow, pandas, scikit-learn
Опыт обучения нейросетей — от RNN/CNN до трансформеров и LLM
Практика в построении RAG (включая GraphRAG, Agentic RAG)
Умение создавать автономных AI-агентов на LangChain/LangGraph
Опыт публикации собственных Python-библиотек 📦
Знание алгоритмов и структур данных (бинарный поиск, куча, деревья и т.д.)
Умение эффективно использовать threading, asyncio, multiprocessing
Принципы OOP, паттерны проектирования, SOLID, clean architecture
Опыт с Git (GitFlow) и проведением Code Review
Уверенный английский для чтения научных статей и документации 🌍
🌟 Будет плюсом:
Написание юнит-тестов (pytest)
Опыт с PostgreSQL и оптимизация сложных SQL-запросов
Участие в соревнованиях (Kaggle Expert+ и выше) 🏆
Знание других языков (C++, Java и др.)
@levinanika