М.Косметик ищет ведущего ML-инженера для разработки и внедрения моделей машинного обучения. В фокусе — классический ML на табличных данных, прогнозирование временных рядов и связь качества моделей с измеримым бизнес-эффектом. Условия оплаты обсуждаются по итогам собеседования.

Что предстоит делать

• Разрабатывать модели для табличных данных, временных рядов и задач прогнозирования.
• Применять и сравнивать методы gradient boosting, включая LightGBM, CatBoost и XGBoost.
• Доводить ML-модели до production и учитывать требования к их стабильной работе.
• Проектировать временную валидацию, выявлять data leakage и оценивать калибровку моделей и неопределённость прогнозов.
• Использовать causal inference и принципы экспериментального дизайна для анализа влияния решений.
• Организовывать ML-процессы с помощью Airflow или аналогичного инструмента.
• Учитывать распределённую обработку данных, партиционирование и оптимизацию вычислений, связывать ML-метрики с бизнес-результатами.

Что потребуется

• Сильная база в классическом машинном обучении, статистике и анализе табличных данных.
• Практический опыт с forecasting, временными рядами и градиентным бустингом: LightGBM, CatBoost или XGBoost.
• Понимание causal inference и экспериментального дизайна.
• Опыт вывода ML-моделей в production.
• Уверенное владение Python и SQL; опыт работы с Airflow или аналогичным оркестратором.
• Знание временной валидации, утечки данных, калибровки, оценки неопределённости и оптимизации распределённых вычислений.

Что важно знать

В описании сочетаются моделирование, инженерная часть и оценка прикладного эффекта: важно не только обучить модель, но и корректно проверить её и внедрить в production. Предусмотрена полная занятость; указаны удалённый формат по России и варианты офиса или гибрида в Москве и Краснодаре.

Middle Data Scientist будет разрабатывать модели рекомендательных систем CVM для персонализации предложений в приложении и товарных рекомендаций. Среди сценариев — предложения о покупке дополнительных товаров в корзине и рекомендации в карточках товаров. Заказчик вакансии не назван.

Что предстоит делать

• Разрабатывать и совершенствовать модели персональных рекомендаций для приложения.
• Создавать решения для рекомендаций дополнительных покупок в корзине и товаров в карточке.
• Проводить A/B-тесты и оценивать результаты внедрения рекомендательных моделей.
• Готовить данные и выполнять анализ с помощью Python и SQL, включая оконные функции.
• Использовать Airflow для организации рабочих процессов, а MLflow и DVC — для сопровождения экспериментов и моделей.
• Разрабатывать и поддерживать код совместно с командой через GitLab и CI/CD.

Что потребуется

• От трёх лет опыта в машинном обучении и рекомендательных системах, высшее образование.
• Уверенное владение Python, CatBoost или LightGBM, scikit-learn, pandas и NumPy; умение писать качественный код.
• Навык составления оптимальных SQL-запросов средней сложности и работы с оконными функциями.
• Опыт совместной разработки с GitLab и CI/CD.
• Практический опыт с распределёнными СУБД Greenplum и Arenadata DB.
• Опыт работы с Airflow, MLflow, DVC и проведения A/B-тестов.

Что важно знать

Вакансия размещена ANCOR, агентством по подбору персонала и HR-консалтингу; компания-заказчик не раскрыта. Предусмотрены оформление в ИТ-аккредитованную компанию, официальная оплата, состоящая из оклада и премии, и ДМС со стоматологией. Работа организована в гибридном формате: два дня в офисе и три дня удалённо.

Инженер будет разрабатывать и внедрять модели классического машинного обучения для бизнес-задач: от скоринга и оценки рисков до рекомендаций и прогнозирования временных рядов. Работа охватывает полный цикл ML-разработки — подготовку данных, обучение и валидацию, интеграцию моделей в продуктовую среду и мониторинг после релиза. Для развертывания упомянуты API на FastAPI или Flask, Docker и Kubernetes.

Что предстоит делать

• Разрабатывать модели градиентного бустинга, логистической регрессии, случайного леса и линейные модели.
• Решать задачи кредитного скоринга, прогнозирования оттока и рисков, рекомендаций на основе коллаборативной фильтрации и прогнозирования временных рядов.
• Создавать и отбирать признаки, обрабатывать структурированные данные с помощью SQL, Spark и Pandas.
• Строить пайплайны обучения и валидации, учитывая требования к интерпретируемости; применять SHAP, LIME и Feature Importance.
• Разрабатывать процессы A/B-тестирования и пострелизного мониторинга, включая отслеживание дрейфа данных и целевой переменной.
• Интегрировать модели через API и настраивать их оркестрацию с использованием Docker и Kubernetes.
• Уточнять у заказчика бизнес-метрики, представлять результаты и готовить техническую документацию.

Что потребуется

• Коммерческий опыт в Data Science или машинном обучении.
• Глубокое знание Python, pandas, NumPy и scikit-learn, а также одного из инструментов градиентного бустинга: LightGBM, XGBoost или CatBoost.
• Уверенное владение SQL и опыт сложных запросов; знакомство с ClickHouse, PostgreSQL, Greenplum или аналогами для работы с большими данными.
• Понимание метрик классификации, регрессии и ранжирования, включая precision/recall, ROC-AUC, lift, MAP и NDCG.
• Опыт построения ML-пайплайнов от выгрузки данных до деплоя и мониторинга; знание MLflow, DVC и CI/CD для ML-проектов.
• Будут преимуществом опыт uplift-моделирования, кредитного скоринга и практическое применение AI-инструментов в разработке с проверкой результатов и соблюдением конфиденциальности.

Что важно знать

В описании объединены моделирование, инженерная часть ML-пайплайнов и коммуникация с заказчиком. Помимо качества предсказаний, важны интерпретируемость моделей, корректная оценка бизнес-метрик и наблюдение за изменениями данных после внедрения.

Senior Data Scientist будет применять методы машинного обучения в B2C-контексте финансовых сервисов. В работе важны полный цикл моделирования: от подготовки данных и выбора подхода до оценки качества модели и передачи результатов в продуктовые процессы. В исходном описании указаны Python, pandas, NumPy, scikit-learn, CatBoost, LightGBM и XGBoost.

Что предстоит делать

• Исследовать и подготавливать данные для задач машинного обучения, используя Python, pandas и NumPy.
• Выбирать и обучать модели с помощью scikit-learn, CatBoost, LightGBM или XGBoost в зависимости от задачи и данных.
• Оценивать качество моделей, анализировать ошибки и сопоставлять результаты с исходной бизнес-задачей.
• Проверять гипотезы на данных и формулировать выводы, которые можно использовать при принятии продуктовых решений.
• Документировать подходы, эксперименты и результаты анализа, чтобы их можно было проверить и повторно использовать.
• Обсуждать постановку задач и результаты моделирования с коллегами, участвующими в развитии B2C-сервисов.

Что потребуется

• Опыт уровня Senior в Data Science и практическое владение Python.
• Навыки работы с pandas и NumPy для анализа и подготовки данных.
• Знание scikit-learn и библиотек градиентного бустинга CatBoost, LightGBM или XGBoost.
• Понимание основных этапов построения и оценки моделей машинного обучения.

Что важно знать

В описании обозначены грейд, B2C-контекст и конкретный набор инструментов, но не раскрыты отдельные задачи проекта, требования к стажу, условия занятости и зарплата. Работа указана в офисном формате. Вакансия относится к Data Science в финансовом секторе; подробности о моделях и продуктовых направлениях можно уточнить при отклике.

Senior ML Engineer в международной IT-компании, специализирующейся на высоконагруженных веб- и мобильных проектах. Роль сосредоточена на разработке и оптимизации систем поиска и рекомендаций, используя современные технологии машинного обучения.

Что предстоит делать

• разрабатывать и внедрять алгоритмы машинного обучения для систем поиска и рекомендаций
• оптимизировать модели с использованием PyTorch и LightGBM
• анализировать и обрабатывать данные с помощью Numpy, Pandas и Polars
• работать с высоконагруженными системами и обеспечивать их масштабируемость
• сотрудничать с командой разработчиков для интеграции моделей в продакшн

Что важно знать

Необходим опыт работы с высоконагруженными системами и знание современных библиотек для машинного обучения. Предусмотрен гибридный формат работы, что позволяет сочетать офисное и удаленное взаимодействие.

Роль Machine Learning Engineer в компании Affirm предлагает возможность работать над финансовыми технологиями с акцентом на машинное обучение. Вы будете отвечать за разработку и внедрение моделей машинного обучения для оптимизации финансовых процессов и повышения качества обслуживания клиентов.

Что предстоит делать:
• Разрабатывать и оптимизировать модели машинного обучения с использованием Python и библиотек, таких как XGBoost и CatBoost.
• Настраивать и поддерживать рабочие процессы с помощью Airflow и MLFlow.
• Анализировать и обрабатывать большие объемы данных для создания предсказательных моделей.
• Сотрудничать с командами разработки и аналитики для интеграции решений машинного обучения в продукты компании.
• Участвовать в тестировании и валидации моделей, а также в их улучшении на основе обратной связи.

Что важно знать

Эта вакансия подходит для специалистов среднего уровня, которые хотят развиваться в области машинного обучения и финансовых технологий. Работа предполагает высокий уровень ответственности и возможность влиять на результаты бизнеса через применение современных технологий. Удаленная работа позволяет гибко организовать свое время и место работы, что является дополнительным преимуществом.

На позиции Senior ML Engineer вы будете отвечать за разработку и внедрение машинного обучения в проекты компании. Ваша работа будет заключаться в создании и оптимизации ML-моделей на основе табличных данных, что является ключевым моментом для достижения высоких результатов в бизнесе. Вы будете работать в команде профессионалов, обладающих глубокими знаниями в области машинного обучения, что создаст для вас отличные условия для профессионального роста и обмена опытом.

Ваши ключевые задачи:
• Разработка и обучение ML-моделей для задач классификации и регрессии на табличных данных.
• Проводить feature engineering: создавать, отбирать и валидировать признаки для улучшения качества моделей.
• Оптимизация гиперпараметров и архитектуры моделей для достижения целевых метрик, таких как precision, recall и ROC-AUC.
• Обеспечение обобщающей способности моделей, включая борьбу с переобучением и валидацию на out-of-time выборках.
• Мониторинг качества моделей в production: детектирование деградации и model drift.
• Переобучение моделей на новых данных и версионирование экспериментов.

Уникальность вакансии

Работа в Decart IT-production предоставляет уникальные возможности для профессионального роста, так как вы сможете выбирать проекты и заказчиков, которые соответствуют вашим интересам. Вы сможете работать в удобном для вас формате, будь то ИП или самозанятость, что обеспечивает гибкость в оформлении. Также вы самостоятельно выбираете график работы, что позволяет вам балансировать между профессиональными и личными задачами. Компания предлагает вам возможность работать из любого места, где есть интернет, обеспечивая оптимальные условия для продуктивного труда.

О компании Decart IT-production

Decart IT-production — это современная IT-компания, специализирующаяся на разработке решений в области машинного обучения и аналитики данных. Мы работаем с крупными клиентами в различных отраслях, предоставляя высококачественные услуги по разработке и внедрению ML-моделей. Наша команда состоит из опытных специалистов, которые работают над инновационными проектами, и мы активно развиваем культуру сотрудничества и обмена знаниями. Наша миссия — создавать решения, которые помогают бизнесам достигать своих целей более эффективно и качественно.

На позиции Senior ML Engineer вы станете ключевым специалистом в разработке и оптимизации моделей машинного обучения, что будет критически важно для улучшения процессов и качества продуктов компании Decart IT-production. Ваша работа будет заключаться в создании мощных алгоритмов для обработки табличных данных, что позволит компании принимать обоснованные решения и повышать эффективность. Вы будете разрабатывать и обучать ML-модели, что напрямую повлияет на качество предоставляемых услуг и сервисов. Кроме того, вам предстоит взаимодействовать с другими членами команды и внедрять лучшие практики в области машинного обучения.
В ежедневные обязанности войдут:

• Разработка и обучение ML-моделей для табличных данных, включая классификацию и регрессию.
• Оптимизация гиперпараметров и архитектуры моделей для достижения целевых метрик, таких как precision, recall и F1.
• Проведение feature engineering: создание, отбор и валидирование признаков.
• Мониторинг качества моделей в production, включая детектирование деградации и model drift.
• Переобучение моделей на новых данных, включая версионирование экспериментов для повышения эффективности.
• Работа с несбалансированными данными и применение методов борьбы с переобучением, таких как кросс-валидация и регуляризация.

Уникальность вакансии

Работа в компании Decart IT-production предоставит вам уникальную возможность выбирать проекты и заказчиков, что позволит вам не только развивать свои навыки, но и формировать портфолио с громкими именами. Мы ценим гибкость и предоставляем вам возможность работать по удобному для вас формату, будь то ИП или самозанятость. График работы также остается на ваше усмотрение, что позволяет вам эффективно совмещать работу с личными проектами. У нас вы сможете работать из любого места с доступом в интернет, что делает работу еще более комфортной. Присоединяйтесь к нашей команде и узнайте, что такое по-настоящему человекоцентричный аутстаффинг!

О компании Decart IT-production

Decart IT-production — это динамично развивающаяся компания, специализирующаяся на разработке программных решений в области машинного обучения и анализа данных. Мы предлагаем широкий спектр услуг, включая разработку и внедрение ML-моделей для различных секторов, что позволяет нашим клиентам значительно улучшить свои бизнес-процессы. Компания активно растет и уже успела завоевать доверие множества клиентов, среди которых лидеры рынка. Мы стремимся создать культуру, в которой каждый сотрудник может вносить свой вклад в общее дело и развивать свои навыки.

На позиции Senior Data Scientist вы будете играть ключевую роль в разработке и внедрении передовых машинных алгоритмов для решения сложных бизнес-задач. Ваши знания в области машинного обучения, включая регрессию, классификацию и систему рекомендаций, будут неоценимы для команды. Вы будете разрабатывать и оптимизировать модели, которые помогут в анализе данных и принятии решений на основе полученных результатов. Основная задача заключается в создании высококачественных предсказательных моделей и их интеграции в существующие бизнес-процессы. Ваша работа будет влиять на стратегические решения компании и определять ее дальнейшее развитие.

Ваши ключевые задачи:
— Проектирование и реализация моделей машинного обучения для различных бизнес-приложений.
— Оптимизация существующих моделей для повышения их точности и производительности.
— Анализ больших объемов данных с использованием Python и SQL для извлечения необходимых инсайтов.
— Работа с библиотеками машинного обучения, такими как XGBoost и LightGBM, для создания высокопроизводительных моделей.
— Внедрение мониторинга моделей с использованием инструментов Grafana и Kibana для отслеживания их производительности в реальном времени.
— Сотрудничество с другими командами для обеспечения интеграции моделей и анализа данных в бизнес-процессы.
— Подготовка отчетов и визуализация данных для представления результатов работы команде и руководству.

Уникальность вакансии

Работа в Talentstoday предоставляет вам уникальную возможность развивать свои навыки в области машинного обучения и анализа данных в международной команде. Вы будете работать с высококвалифицированными специалистами, которые стремятся к инновациям и внедрению передовых технологий. Команда активно поддерживает обучение и развитие своих сотрудников, предлагая доступ к ресурсам для повышения квалификации и участия в профессиональных конференциях. Формат работы полностью удалённый, что предоставляет вам гибкость в управлении своим временем. Мы обеспечиваем конкурентоспособную зарплату и возможности для карьерного роста в rapidly evolving industry.

О компании Talentstoday

Talentstoday — это ведущая компания в области анализа данных и машинного обучения, которая предлагает решения для бизнеса по всему миру. Мы специализируемся на разработке инструментов и алгоритмов, которые помогают нашим клиентам принимать обоснованные решения на основе данных. Наша команда состоит из более чем 100 высококвалифицированных специалистов, работающих в различных странах. Мы гордимся тем, что обеспечиваем нашим клиентам решения, которые не только улучшают их бизнес-показатели, но и помогают достигать устойчивого роста. Наша миссия заключается в том, чтобы сделать данные доступными и полезными для всех, и мы стремимся создать культуру инноваций и сотрудничества.

На позиции Senior ML Engineer вы станете ключевым специалистом в разработке и оптимизации моделей машинного обучения, что будет критически важно для улучшения процессов и качества продуктов компании Decart IT-production. Ваша работа будет заключаться в создании мощных алгоритмов для обработки табличных данных, что позволит компании принимать обоснованные решения и повышать эффективность. Вы будете разрабатывать и обучать ML-модели, что напрямую повлияет на качество предоставляемых услуг и сервисов. Кроме того, вам предстоит взаимодействовать с другими членами команды и внедрять лучшие практики в области машинного обучения.
В ежедневные обязанности войдут:

• Разработка и обучение ML-моделей для табличных данных, включая классификацию и регрессию.
• Оптимизация гиперпараметров и архитектуры моделей для достижения целевых метрик, таких как precision, recall и F1.
• Проведение feature engineering: создание, отбор и валидирование признаков.
• Мониторинг качества моделей в production, включая детектирование деградации и model drift.
• Переобучение моделей на новых данных, включая версионирование экспериментов для повышения эффективности.
• Работа с несбалансированными данными и применение методов борьбы с переобучением, таких как кросс-валидация и регуляризация.

Уникальность вакансии

Работа в компании Decart IT-production предоставит вам уникальную возможность выбирать проекты и заказчиков, что позволит вам не только развивать свои навыки, но и формировать портфолио с громкими именами. Мы ценим гибкость и предоставляем вам возможность работать по удобному для вас формату, будь то ИП или самозанятость. График работы также остается на ваше усмотрение, что позволяет вам эффективно совмещать работу с личными проектами. У нас вы сможете работать из любого места с доступом в интернет, что делает работу еще более комфортной. Присоединяйтесь к нашей команде и узнайте, что такое по-настоящему человекоцентричный аутстаффинг!

О компании Decart IT-production

Decart IT-production — это динамично развивающаяся компания, специализирующаяся на разработке программных решений в области машинного обучения и анализа данных. Мы предлагаем широкий спектр услуг, включая разработку и внедрение ML-моделей для различных секторов, что позволяет нашим клиентам значительно улучшить свои бизнес-процессы. Компания активно растет и уже успела завоевать доверие множества клиентов, среди которых лидеры рынка. Мы стремимся создать культуру, в которой каждый сотрудник может вносить свой вклад в общее дело и развивать свои навыки.