Данные и ML вакансии

Задачи: - Разрабатывать, обучать и оптимизировать ML/AI-модели на PyTorch или TensorFlow - Проектировать end-to-end пайплайны обработки и подготовки данных - Работать с синтетическими данными и автоматизацией разметки - Интегрировать AI/ML-модели с backend и другими компонентами продукта - Подготавливать модели к production-деплою и масштабированию - Настраивать процессы мониторинга, версионирования и экспериментов с использованием MLOps-инструментов - Контейнеризировать ML-процессы с помощью Docker - Работать с облачной инфраструктурой AWS или аналогами - Участвовать в оптимизации inference и производительности моделей - Взаимодействовать с инженерами и другими участниками AI-команды на всех этапах разработки - Определять техническое направление AI-проектов, принимать ключевые архитектурные решения и обеспечивать техническое руководство командой на всех этапах разработки. Требования: - Опыт 4+ года коммерческого опыта в Machine Learning / AI Engineering - Практический опыт разработки и внедрения ML-моделей в production - Английский (свободный) - Уверенное понимание основ Machine Learning и Deep Learning - Знание методов оптимизации моделей и ключевых ML-метрик - Практический опыт с MLOps (MLflow/Kubeflow/AWS SageMaker или аналогичные) Условия: - Формат: Full-time - Локация: Ташкент (Офис) - Официальное трудоустройство по ТК УЗ - Занятость: полный рабочий день

Авито приглашает опытных специалистов на позицию Data Scientist уровня Senior для работы с большими языковыми моделями (LLM) в области BigTech. Вакансии открыты в командах, занимающихся инференсом LLM и разработкой базовой модели. Работа предполагает удалённый формат по России. Кандидатам предстоит участвовать в развитии и внедрении передовых технологий машинного обучения и обработки естественного языка.

Требования: — уверенное владение ПК и навыки поиска информации — внимательность и усидчивость — готовность к монотонной работе с большим объёмом задач — умение работать по инструкции — ответственность и соблюдение сроков — наличие ПК или ноутбука Обязанности: — искать видеоконтент и каналы по требованиям проекта — проверять соответствие найденных материалов техническому заданию — отбирать и структурировать контент — работать с большим объёмом однотипных задач — следовать инструкциям и требованиям по качеству Условия: — оформление по договору ГПХ с самозанятым — вознаграждение от 30 000 руб при занятости от 4х часов на проекте — проектная занятость — полностью удалённый формат сотрудничества — дополнительный доход - по согласованию с Заказчиком — после завершения проекта можно продолжить сотрудничество

Задачи: — Дистрибуция страховых продуктов: развивать модели отбора пользователей для страховых продуктов, улучшать дистрибуцию ОСАГО и КАСКО, переносить подход на новые продукты. Работа включает формулирование продуктовых гипотез, поиск релевантных сигналов в сервисах Яндекса, построение интерпретируемых моделей и проверку качества отбора в продуктовых экспериментах. — Риск-скоринг: развивать модели оценки страхового риска для КАСКО, ОСАГО и других продуктов. Основные сложности — небольшое количество подтверждённых страховых случаев, неполная разметка и необходимость проверки сигналов на независимых источниках данных. Улучшать признаки и валидацию, следить за качеством решений и адаптировать подход к новым продуктам. — Данные и ML-пайплайны: договариваться с командами — владельцами источников, собирать выборки и признаки, проверять их покрытие и качество, добавлять новые блоки в пайплайны и анализировать результаты A/B-тестов. Требования: — Уверенное владение Python и SQL. — Хорошая база в классическом машинном обучении, опыт работы с табличными данными. — Понимание принципов корректной валидации, временных разбиений и возможных утечек. — Умение самостоятельно вести ограниченный исследовательский или продуктовый трек: от постановки гипотезы до выводов и следующего шага. — Готовность работать с неполными данными и неоднозначными таргетами. — Способность понятно объяснять продуктовой команде логику модели, допущения и ограничения. — Критическое отношение к данным, метрикам и результатам.

В компании Aston открыта вакансия Data Engineer с возможностью удалённой работы и полной занятостью. Основные обязанности включают выполнение полного цикла задач — от сбора требований до внедрения решений в продакшен. Кандидату предстоит разрабатывать и совершенствовать витрины данных, автоматизировать процессы с помощью оркестраторов, оптимизировать алгоритмы расчёта показателей и код, а также анализировать качество данных. В задачи также входит создание дата-продуктов и визуализаций, тестирование функционала и его передача заказчику, а также подготовка Adhoc-выгрузок по запросам. Требуется опыт работы на позиции Data Engineer не менее трёх лет, уверенное владение SQL (Oracle, Postgres, GreenPlum), технологиями Hadoop (HDFS, Hive, Impala), а также продвинутые знания PySpark с навыками оптимизации кода. Необходимы знания инструментов обработки и трансформации данных, таких как PySpark и Apache Airflow, а также теории баз данных. Важны умения структурировать и анализировать информацию, понимание основ банковской деятельности и принципов работы моделей Data Science.

Общие требования: • Опыт: от 5+ лет в AI/ML, из них не менее 3 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. 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: Локация сотрудника не в РФ Удаленный формат работы из любой точки мира График с 10.00 до 19.00 по мск Выплаты два раза в месяц

Задачи: — Оптимизировать выдачу на страницах категорий, каналов и тегов — Строить text-to-video поиск, embedding-модели, ранжирование, семантический поиск — Превращать ML-прототипы в production-сервисы, оптимизация inference, профилирование, подготовка фич, контроль качества моделей — Разрабатывать высоконагруженные ML сервисы на Python включая gRPC/Triton Требования: — Уверенные знания Python и ML-фреймворков (PyTorch, CatBoost и др.) — Опыт работы с рекомендательными системами, поиском или смежными задачами от 2 лет — Опыт внедрения моделей в продакшн — Понимание принципов оффлайн и онлайн оценки моделей. Условия: — Работа над ML-продуктом с миллионами пользователей и живыми метриками — Компактная команда, каждый инженер влияет на продукт — Простая структура — минимум бюрократии, максимум ответственности — Стабильная зарплата, ежегодный рейз и премии — Бонусы: медстраховка, налоговая компенсация, обучение, техника, курсы языков — Релокация на Кипр: визовая поддержка, оплата переезда, билеты и первый месяц жилья

Задачи: — Проектировать и разрабатывать масштабируемые ETL/ELT-процессы для загрузки и трансформации данных в корпоративное хранилище (DWH) на базе стека Oracle; — Писать и оптимизировать сложные запросы SQL и хранимые процедуры PL/SQL; — Участвовать в проектировании моделей данных (Data Vault, Star/Snowflake schema) совместно с архитекторами и аналитиками; — Обеспечивать качество данных (Data Quality), мониторить пайплайны и оперативно устранять инциденты; — Взаимодействовать с командами Data Science и BI-аналитиками для предоставления витрин данных. Требования: — Опыт работы в роли Data Engineer / ETL Developer / Oracle Developer от 3-х до 5 лет; — Глубокое знание экосистемы Oracle; — Отличное знание SQL и PL/SQL (умение писать и оптимизировать сложный код); — Понимание принципов построения хранилищ данных (DWH) и моделей данных; — Английский язык на уровне Upper-Intermediate (B2) и выше (рабочий язык в международной команде и для общения с заказчиком); — Готовность к релокации в г. Маскат, Оман и работе в офисе. Условия: — Локация: г. Маскат, Оман (офисный формат работы); — Длительность проекта: 7 месяцев; — Полное сопровождение релокации со стороны компании: оформление рабочей визы, медицинская страховка, оплачиваемый перелет и помощь с организацией переезда.

Задача: — Изучить исторические торговые данные для двух связанных инструментов (ордербуки, сделки и другие параметры). — Построить модель, предсказывающую индикаторы будущей цены одного из инструментов. Особенности: — Работа на реальных биржевых маркет-данных. — Предоставлен большой датасет по сравнению с прошлыми задачами. — Классическая задача кванта, с которой сталкиваются в работе. Перспективы: — Лучшие решения получают приглашение на техническое собеседование в фонд. — Предусмотрены денежные призы: общий фонд $13,600. — Сроки проведения: 11 сентября — 15 ноября.

Location: South Africa Workplace: remote About the Project  Project Hydrus is a scripted and conversational audio data collection project. We're looking for native-level speakers who can deliver natural, everyday-sounding speech — recordings that hold up whether you're reading a script or speaking spontaneously.  Please note: the recordings you produce may be used to create synthesized, AI-generated voices for conversational AI products. Full details on how your data is collected, used, shared, and retained are set out in a Consent Form, which you'll review and sign before any paid session recording begins.  What You'll Do If Selected:      - Two supervised sessions of approximately 4 hours each, guided in real time by a Session Director on a separate recording platform.      - Record scripted material in a natural, conversational tone — faithfully, without a polished, performed, or “announcer” delivery.      - Record unscripted, spontaneous speech on a given topic, matching the same warmth and pace as your scripted takes.      - Set up and manage your own recording space and equipment for session recording.      - Deliver all recordings entirely in the required language (with specific dialect), without code-switching into other languages or dialects.  What We're Looking For  Required      - Experience as a voice actor, actor, or theater performer, or a comparable performance background.      - Native or native-equivalent fluency in the required language (with specific dialect).      - Access to a quiet recording space, free of echo and background noise (acoustically treated for session recording, if selected).      - Owns or will acquire a dedicated, professional-grade microphone for the audition (e.g. RODE NT-USB Mini, Blue Yeti), upgrading to a qualifying USB condenser or XLR mic + audio interface for session recording if selected. Built-in laptop mics, AirPods, earbuds, and headsets are not accepted at any stage.      - Owns closed-back monitoring headphones (required for session recording if selected).  Comfortable both self-directing for the audition and taking live direction from a Session Director in guided sessions.  Preferred (nice to have, not required)      - Professional voice-over experience (dubbing/ADR, audiobook, podcasting) in a conversational rather than commercial/announcer register.      - Baseline audio hygiene: comfortable setting mic distance and catching noise, clipping, or distortion yourself.      - An existing home recording setup already treated for sound.  Commitment & Compensation      - Estimated time: Approximately 8 hours calibration, plus supervision across two recording sessions of ~4 hours each per participant      - Work Type - Freelance Remote     - Rate: $20.00 USD per hour   Your Data & Privacy  Before any session recording, you'll be asked to review and sign a Consent Form covering how your voice recordings are collected, used (including to train synthesized/AI voice models), shared with approved partners, retained, and how to exercise your data rights (access, correction, deletion, and more, depending on where you live). If you'd like to review these terms before applying, contact us and we'll share a copy in advance.  #L1-CC1 Why Join Welo Data?   ✨ Limitless Flexibility   Project-based opportunities that fit your availability. Choose when and how much you want to contribute—fully remote, with complete autonomy.    🌱 Limitless Growth   Optional access to AI and Large Language Model workshops designed specifically for professionals like you. No coding required—just your expertise.    🌍 Limitless Support   Be part of a global contributor community with responsive guidance and support.    💡 Real Impact   Apply your expertise in the Legal field to influence the AI systems shaping the future of your industry—while collaborating with data professionals and expanding your skills.   How to Apply?  Apply now by answering a few quick questions to join our database and become part of our growing community.  About Welo Data  Welo Data, part of Welocalize, is a global AI data company with 500,000+ contributors delivering high-quality, ethical data to train the world’s most advanced AI systems. We’re building smarter, more human AI with a diverse community in 100+ countries.   At Welo Data, Limitless AI. Limitless You. isn’t just a slogan—it’s our promise. We build smarter AI through the power of human contribution, offering limitless opportunities for our global community to grow, contribute, and work on their terms.

Платформа ОФД — крупнейший в России оператор фискальных данных с аудиторией около 1 млн пользователей. Компания создает IT-продукты для предпринимателей, инструменты управления бизнесом, аналитические сервисы и новые услуги на основе Big Data, анализируя рынок российского ритейла на данных из чеков в режиме реального времени. Ежедневно обрабатывается 60 млн кассовых чеков, в базе 4,7 млрд уникальных названий товаров. Команда DS строит NLP-ядро решения для автоматической категоризации товарных строк из чеков и извлечения атрибутов с целью восстановления товарной позиции до SKU. Также команда внедряет AI-агентов в процессы смежных подразделений компании. Задачи: — Разработка ML-моделей, rule-based и иных решений под поставленные задачи; — Поиск и лидирование разметки данных для обучения; — Покрытие мониторинговыми метриками, близкими к продуктовым; — Обучение, заказ разметки, деплой и покрытие прод метриками моделей для задач классификации позиций в чеках по древовидному каталогу, NER и нормализации атрибутов чековых данных, AI-агентов на основе локальных LLM для внутреннего использования и автоматизации задач, прочих инструментов для разметки данных; — Быстрые адаптивные решения под отраслевые проекты (классификация и атрибуция); — AI-агенты для разметки, технической поддержки и чата; — Ресерч альтернатив ядерного решения. Требования: — Коммерческий опыт обучения и эксплуатации трансформеров в NLP; — Опыт с векторными представлениями, Retrieval/Re-rank; — Опыт информационного извлечения в ритейле (NER, нормализация, линковка); — Продуктовое мышление и работа с метриками; — Умение структурировать задачи на компоненты и эксперименты; — Умение формировать выводы и защищать результаты; — Знание docker, vllm, k8s будет плюсом; — Опыт создания дашбордов для мониторинга моделей и загрузки LLM; — Желателен опыт работы с LLM (инференс, агенты), включая fine-tuning, дообучение, дистилляцию, квантование. Стек: — NLP, AI, ML; — docker, k8s; — LLM. Инфраструктура: — Разделение серверов на r&d и пром; — On-prem GPU для обучения и инференса нейросетевых моделей, включая LLM; — Хранилище данных на Hadoop. Найм: — Техническое интервью с TL команды DS; — Возможно выполнение тестового задания. Условия: — Трудоустройство по ТК РФ в аккредитованной ИТ-компании; — Комфортный офис рядом с м. Спортивная/МЦК Лужники; — График работы 5/2 с 9:00/10:00 до 18:00/19:00; — Офисный формат работы на испытательный срок, далее возможен гибрид; — Обучение и семинары за счет компании; — Расширенный соцпакет: ДМС (поликлиника, госпитализация, стоматология), скидки от партнеров, льготы на ипотеку; — Корпоративная жизнь, ежемесячные мероприятия; — Открытая рабочая атмосфера, общение на "ты", отсутствие дресс-кода.

Задачи: — Проектировать, разрабатывать и оптимизировать графы знаний на базе Neo4j. — Разрабатывать решения Graph-RAG для задач поиска, извлечения информации и использования AI. — Проектировать модели графовых данных, связи между сущностями и общие модели данных. — Создавать и автоматизировать пайплайны для загрузки, трансформации и обработки данных. — Работать со структурированными и неструктурированными наборами данных, включая профилирование, сбор данных, валидацию и проверки качества. — Разрабатывать масштабируемые потоки обработки данных с использованием AWS-сервисов. — Работать с потоковыми данными и обработкой на базе Kafka. — Участвовать в развитии архитектуры, управляемой метаданными, каталогов данных и принципов Data Fabric. — Участвовать в автоматизации data pipelines и разработке пайплайнов на базе AI-агентов. Требования: — Сильный практический опыт работы с Neo4j, включая моделирование графовых данных и оптимизацию запросов. — Практический опыт проектирования и реализации решений Graph-RAG. — Сильные навыки разработки на Python. — Опыт работы со stream processing и Kafka. — Практический опыт работы с технологиями обработки данных в AWS, включая AWS Glue, Data Catalog, Data Lake/Lake Formation и связанные сервисы. — Глубокое понимание data pipelines, data modeling и data architecture. — Опыт обработки как структурированных, так и неструктурированных данных. Будет преимуществом: — Опыт работы с PostgreSQL. — Сильный опыт построения data pipelines на AWS. — Опыт работы с LangChain, CrewAI или аналогичными агентными фреймворками. — Опыт автоматизации data pipelines с использованием AI-агентов. — Знание распространенных моделей данных, metadata-driven processing и принципов Data Fabric. — Опыт интеграции Knowledge Graphs с решениями на базе RAG/LLM. Требования по доступности: — Возможность частично пересекаться с рабочими часами по тихоокеанскому времени США (US Pacific Time), включая доступность до 11:00 AM PT. Условия: — Возможности для профессионального и карьерного развития. — Поддержка в получении профессиональных сертификаций. — Программа менторства. — Медицинская страховка. — Участие в корпоративных мероприятиях. — Гибкие форматы работы (гибридный или удалённый). — Оплачиваемый отпуск и больничные.

Компания Mayflower — технологическая компания, создающая высоконагруженные продукты, которыми пользуются миллионы людей по всему миру. Условия: — Офис в Лимасоле, Кипр — Помощь с переездом

Компания Dandelion, специализирующаяся на разработке продуктов в области клинического искусственного интеллекта, ищет специалиста по обработке естественного языка и большим языковым моделям (NLP / LLM Data Scientist). В рамках работы необходимо использовать возможности медицинских данных для создания инновационных решений, которые принесут пользу пациентам и сообществам. Работа предполагает удалённый формат для сотрудников из США с гибким графиком. Кандидат должен обладать навыками в области анализа и обработки данных, связанных с NLP и большими языковыми моделями, а также иметь опыт работы с медицинскими данными и соответствующими технологиями.

Задачи: — Создавать AI-агенты и платформы для них — Строить MLOps-инфраструктуру — Работать с данными для ML Требования: — Опыт работы в роли MLOps Engineer/Data Engineer/Python ML от 3,5 лет — Production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны — Опыт работы с Docker и Kubernetes (в контексте развертывания моделей как сервисов) — Опыт работы с одним из major cloud-провайдеров (желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud) — Умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol) — Знание распределенных вычислений (Spark) — Опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.) — Отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault — Знания Git, GitLab CI/CD

Location: São Paulo, Brazil Why Join Exadel We’re an AI-first global tech company with 25+ years of engineering leadership, 2,000+ team members, and 500+ active projects powering Fortune 500 clients, including HBO, Microsoft, Google, and Starbucks. From AI platforms to digital transformation, we partner with enterprise leaders to build what’s next. What powers it all? Our people are ambitious, collaborative, and constantly evolving. About the Client A major Brazilian financial institution specializing in investment banking, wealth management, and corporate lending. The customer develops secure digital banking platforms and financial solutions to serve a diverse global client base. What You’ll Do Plan, coordinate, and execute technical support activities for database users and infrastructure Provide database support remotely and on-site as required Register, analyze, diagnose, prioritize, and resolve database-related requests Provide users with clear technical guidance and issue-resolution updates Troubleshoot database incidents and escalate complex or high-impact issues appropriately Support database implementations, migrations, and technology-transfer activities Perform preventive and corrective maintenance to ensure database reliability Monitor database performance, capacity, availability, and overall health Identify potential issues and take corrective action before they affect system availability Administer and configure database management systems according to established security standards Support backup, storage, recovery, and business-continuity processes Follow defined service-level agreements for response times, escalation, and downtime notifications Maintain accurate technical documentation, procedures, and operational records Collaborate with infrastructure, application, security, and support teams Contribute to the long-term stability and sustainability of the database environment What You Bring Experience administering databases across production, testing, and development environments Hands-on knowledge of SQL Server and Oracle Experience administering and configuring backup and storage solutions Understanding of database security requirements and access controls Knowledge of backup and recovery strategies Experience monitoring database performance, capacity, and availability Ability to troubleshoot database incidents and support technical migrations Ability to prioritize and reclassify database support tasks based on urgency and business impact Strong analytical, critical-thinking, and problem-solving skills Clear communication and effective collaboration skills Proactive approach and strong sense of ownership Bachelor’s degree in Information Technology or a related field Nice to have Experience with MySQL, PostgreSQL, or MongoDB Experience working in cloud environments, preferably AWS Knowledge of Shell, PowerShell, or Unix scripting SQL Server or Oracle certifications English or Spanish language proficiency Experience using AI-powered tools to support technical work, troubleshooting, or productivity English level Upper-Intermediate Work Type: Hybrid, with on-site attendance twice per week Location : Sao Paulo, Brazil Work Schedule: 10:00 a.m. to 10:00 p.m. Shift Rotation: 12x36 — 12 hours worked followed by 36 hours off Legal & Hiring Information Exadel is proud to be an Equal Opportunity Employer committed to inclusion across minority, gender identity, sexual orientation, disability, age, and more Reasonable accommodations are available to enable individuals with disabilities to perform essential functions Please note: this job description is not exhaustive. Duties and responsibilities may evolve based on business needs Compensation details are shared with candidates at the early stage of the recruitment process. The offer is not binding until a signed contract is in place. Your Benefits at Exadel Exadel benefits vary by location and contract type. Your recruiter will fill you in on the details. International projects In-office, hybrid, or remote flexibility Medical healthcare Recognition program Ongoing learning & reimbursement Well-being program Team events & local benefits Sports compensation Referral bonuses Top-tier equipment provision Exadel Culture We lead with trust, respect, and purpose. We believe in open dialogue, creative freedom, and mentorship that helps you grow, lead, and make a real difference. Ours is a culture where ideas are challenged, voices are heard, and your impact matters.

Ищем Data Scientist / ML Engineer для запуска кредитного скоринга на международных рынках. Предстоит адаптировать модели и scoring pipeline к новым странам, оценивать качество и обрабатывать разнородные данные — от финансовой отчётности и документов до внешних и альтернативных источников.

Delivery Hero — сервис доставки еды, работающий в 70+ странах мира. Размер команды — 10 000+ | Компания оценивается в $8B+. Задачи и требования в тексте не указаны. Помогают с релокацией.