Задачи:
— Разработка и внедрение ML-моделей прогнозирования спроса (временные ряды, градиентный бустинг, нейросети) на уровне SKU;
— Автоматизация пайплайнов ретрайна и мониторинга качества прогнозов в продакшене с использованием MLflow, Airflow, Docker;
— Интеграция внешних факторов (промо, погода, сезонность, макроэкономика) и сценарное "what-if" моделирование;
— Согласование иерархических прогнозов для оптимизации запасов в цепочке поставок (дефицит ↔ перепроизводство).
Требования:
— Уверенное владение Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn);
— Продвинутый уровень SQL (оконные функции, CTE, оптимизация запросов);
— Опыт работы с Big Data: PySpark (распределённые данные > 100 ГБ);
— Знания MLOps: Airflow / Prefect, MLflow / Weights & Biases, Docker, CI/CD;
— Опыт работы с облачными платформами: AWS (SageMaker, S3, Redshift) или Azure / Yandex Cloud;
— Знания статистики: теория вероятностей, проверка гипотез, A/B-тестирование, байесовские методы;
— Бизнес-ориентация: понимание метрик (WMAPE, Fill Rate, оборачиваемость) и их влияния на P&L;
— Умение объяснять сложные вещи простым языком нетехническим менеджерам и закупщикам;
— Проактивность: самостоятельный поиск гипотез и точек роста, а не просто выполнение ТЗ;
— Стрессоустойчивость: работа с "грязными" данными и умение отстаивать качество прогнозов перед бизнесом.
Условия:
— Работа в офисе у м. Кунцевская, бизнес-центр Kutuzoff Tower;
— График работы 5/2 с 09:00 до 18:00;
— Официальное оформление по ТК РФ, официальная зарплата с больничными и отпусками;
— Заработная плата обсуждается на собеседовании;
— Корпоративные скидки на продукцию компании (алкоголь);
— Подарки сотрудникам и их детям на праздники.
Задачи:
— Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач.
— Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов.
Требования:
— Опыт работы Data Scientist от 2 лет.
— Уверенный Python.
— Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
Компания Tufin, работающая в сфере кибербезопасности и специализирующаяся на автоматизации управления политиками безопасности и сетевой инфраструктурой, ищет старшего специалиста по анализу данных. В рамках этой роли кандидат будет заниматься разработкой и внедрением моделей машинного обучения для улучшения продуктов компании, анализом больших объемов данных и созданием аналитических инструментов. Требуется опыт работы с современными технологиями обработки данных и алгоритмами машинного обучения, а также умение работать в команде и решать сложные технические задачи. Место работы — Тель-Авив, Израиль.
Задачи:
— Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач.
— Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов.
Требования:
— Опыт работы Data Scientist от 2 лет.
— Уверенный Python.
— Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
Компания Mira, специализирующаяся на улучшении гормонального здоровья с помощью технологий искусственного интеллекта, ищет основного продуктового дата-сайентиста для удалённой работы в рамках договора с подрядчиком в пределах ЕС. В обязанности входит разработка и внедрение аналитических моделей, направленных на отслеживание и понимание гормональных изменений на разных этапах жизни пользователей. Кандидат должен обладать глубокими знаниями в области анализа данных и машинного обучения, а также опытом работы с продуктами, связанными с биомедицинскими данными. Работа предполагает тесное взаимодействие с командой разработки и продукт-менеджерами для создания инновационных решений в сфере здоровья.
Wolt развивает платформу быстрой доставки еды, продуктов и других товаров из ресторанов и магазинов через мобильное приложение и сайт. С 2022 года Wolt входит в группу DoorDash и работает в десятках стран.
Требования:
— 5+ лет опыта
— Владение Python или R
— Знание SQL
— Опыт работы с Airflow
Формат работы: удалённо или в офисе в Берлине.
Задачи:
— Развитие рекомендательной системы на сайте kommersant.ru.
— Создание и поддержка RAG-систем и ИИ-агентов (база знаний, умный поиск).
— Оценка качества моделей, рекомендаций и ответов LLM.
— Мониторинг качества, скорости и стоимости ML/LLM-сервисов.
— Проведение A/B-тестов и анализ результатов.
Требования:
— Высшее образование (техническое, математическое или IT-направление).
— Опыт работы в Data Science от 3 лет.
— Уверенное знание Python и SQL.
— Знание классического ML, статистики и продуктовых метрик.
— Опыт разработки рекомендательных систем, общее понимание видов архитектур.
— Знание RAG и опыт проектирования RAG-архитектур.
— Опыт работы с LLM, эмбеддингами и векторными базами данных.
— Умение превращать прототипы в стабильные production-сервисы.
Будет преимуществом:
— Опыт работы с LightRAG, GraphRAG или другими графовыми RAG-подходами.
— Знание Qdrant, ClickHouse, PostgreSQL, Redis.
— FastAPI, Docker.
— Опыт создания систем оценки LLM и работы с несколькими провайдерами моделей.
— Опыт разработки ИИ-агентов и MCP-интеграций.
— Опыт работы с медиаконтентом и рекомендательными системами для издателей.
Условия:
— График работы: 5/2, гибрид.
— Оформление по трудовому договору.
— Стабильность и прозрачность в отношении заработной платы.
— Испытательный срок 3 месяца с возможностью подключения к программе добровольного медицинского страхования и другим опциям социальной политики.
— Обеспечение необходимым техническим оборудованием (ноутбук).
— Работа в бизнес-центре класса А с развитой инфраструктурой (офис в 5 минутах от м. «Маяковская», кафе и магазины, зоны отдыха внутри здания).
Задачи:
— Руководство и наставничество в командах Data Science
Требования:
— Опыт работы в Data Science не менее 5 лет, предпочтительно в мобильных потребительских продуктах
— Глубокие знания в области монетизации рекламы, оптимизации доходов или аналитики рекламы
— Опыт работы с системами рекомендаций, персонализации или ранжирования
— Продвинутые навыки Python и SQL
— Экспертиза в машинном обучении, предиктивном моделировании, прогнозировании и прикладной статистике
— Опыт работы с большими поведенческими наборами данных
— Опыт руководства или наставничества в командах Data Science
— Родной русский язык
Будет преимуществом:
— Знание AdMob, AppLovin, Unity Ads, ironSource
— Опыт с MLOps и облачными платформами AWS, GCP, Azure
— Знания в области LLM и генеративного ИИ
Location: San Francisco, CA • New York, NY
Figma is growing our team of passionate creatives and builders on a mission to make design accessible to all. Figma’s platform helps teams bring ideas to life—whether you're brainstorming, creating a prototype, translating designs into code, or iterating with AI. From idea to product, Figma empowers teams to streamline workflows, move faster, and work together in real time from anywhere in the world. If you're excited to shape the future of design and collaboration, join us!
Figma’s Data Science team partners across product, engineering, design, marketing, sales, and operations to help Figma make better decisions with data. As a PhD Data Science Intern, you’ll bring rigorous research training to some of Figma’s most important and open-ended questions, from researching emerging product and user behaviors and Figma’s broader ecosystem to developing new measurement methodologies, applying causal inference or machine learning, and building analytical systems. You’ll own a data science project end-to-end: from framing the question and methodology to translating findings into insights that influence Figma’s products, strategy, or data science practices; with the potential to continue toward publication after the internship.
This internship will be based out of our San Francisco or New York hub.
What you’ll do at Figma:
Partner with cross-functional teams to turn ambiguous product, platform, or business questions into well-defined data science problems
Analyze user, product, or business data to uncover insights and recommend actions
Design and evaluate experiments, metrics, statistical or machine learning models, and analytical frameworks
Communicate assumptions, tradeoffs, limitations, and recommendations clearly to technical and non-technical partners
Own a focused internship project end-to-end, from problem framing and technical execution through final recommendations, with potential to continue toward publication after the internship
We’d love to hear from you if you have:
Currently pursuing a PhD in Data Science, Statistics, Computer Science, Human-Computer Interaction (HCI), Economics, Operations Research, Physics, Applied Mathematics, or a related quantitative field; with demonstrated experience conducting independent research (e.g. thesis or equivalent research milestone)
Demonstrated fluency in one or more research methodologies or technical areas, such as statistics, experimentation, machine learning, causal inference, econometrics, optimization, user research methods, or AI/LLMs
Experience using a scripting language such as Python or R, as well as proficiency with SQL, for analysis, modeling, or work with complex or large-scale datasets through research, internships, or applied projects
Ability to explain technical concepts clearly and connect analysis to decisions, recommendations, or product/business impact
A curious, rigorous, and self-starting mindset, with the ability to thrive in ambiguous, fast-moving environments and translate research into real-world impact
While it's not required, it's an added plus if you also have:
Prior industry or applied research experience with experimental design, causal inference, forecasting, product measurement, user research, or applied machine learning to influence product, business, platform, or stakeholder decisions
Publications or research relevant to applied data science
Experience or interest in AI product measurement, LLM analytics/evaluation, recommendation systems, search, personalization, or evaluating AI-powered features
At Figma, one of our values is Grow as you go. We believe in hiring smart, curious people who are excited to learn and develop their skills. If you’re excited about this role but your past experience doesn’t align perfectly with the points outlined in the job description, we encourage you to apply anyways. You may be just the right candidate for this or other roles.
Pay Transparency Disclosure
This internship role is based in either Figma’s San Francisco or New York hub offices, and has the hourly base pay rate stated below. Figma also offers interns a housing stipend and travel reimbursement. Figma’s compensation and benefits are subject to change and may be modified in the future.
Internship
$68
—
$68 USD
At Figma we celebrate and support our differences. We know employing a team rich in diverse thoughts, experiences, and opinions allows our employees, our product and our community to flourish. Figma is an
equal opportunity workplace
- we are dedicated to equal employment opportunities regardless of race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity/expression, veteran status
,
or any other characteristic protected by law. We also consider qualified applicants regardless of criminal histories, consistent with legal requirements.
We will work to ensure individuals with disabilities are provided reasonable accommodation to apply for a role, participate in the interview process, perform essential job functions, and receive other benefits and privileges of employment. If you require accommodation, please reach out to
accommodations-ext@figma.com
. These modifications enable an individual with a disability to have an equal opportunity not only to get a job, but successfully perform their job tasks to the same extent as people without disabilities.
Examples of accommodations include but are not limited to:
Holding interviews in an accessible location
Enabling closed captioning on video conferencing
Ensuring all written communication be compatible with screen readers
Changing the mode or format of interviews
To ensure the integrity of our hiring process and facilitate a more personal connection, we require all candidates keep their cameras on during video interviews. Additionally, if hired you will be required to attend in person onboarding.
By applying for this job, the candidate acknowledges and agrees that any personal data contained in their application or supporting materials will be processed in accordance with
Figma's Candidate Privacy Notice
.
Application limits:
To help candidates focus on the opportunities most relevant to their skills and experience, Figma limits the number and frequency of applications. These limits apply to all roles:
Candidates may submit up to 5 applications during any rolling 30-day period.
Candidates may not reapply to the same role while an application is active or within 90 days of receiving a rejection.
Once the applicable days has passed, candidates are welcome to apply again.
О компании и роли
Продуктовая mobile game-компания с многомиллионной аудиторией и сильной рекламной моделью монетизации.
Ищем Lead Data Scientist, который будет развивать ML-решения для рекламной монетизации, персонализации и рекомендаций, а также вести и менторить Data Science-команду.
Почему стоит рассмотреть
• Влияние на ключевые продуктовые метрики: ad revenue, engagement, retention и LTV
• Большие объёмы behavioral data и реальные production ML-задачи
• Возможность влиять на Data Science roadmap, технические решения и развитие команды
• Работа на стыке Data Science, Product, Engineering и Ad Monetization
Важно
• 5+ лет опыта в Data Science, желательно в consumer / mobile-продуктах
• Обязателен опыт в advertising monetization, revenue optimization или advertising analytics
• Опыт с recommendation, personalization или ranking systems
• Сильный Python и SQL
• Опыт с ML-моделями, A/B-тестированием и applied statistics
• Опыт работы с большими behavioral datasets
• Опыт технического лидерства или менторинга Data Scientists
Ищем сильного специалиста по табличным данным в команду, которая моделирует спрос и поведение розничного портфеля крупного Банка: оцениваем, как меняется спрос на продукт при изменении его параметров, и переводим это в решения по портфелю.
Задачи:
— глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей
— опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок
— разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке
— разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования)
— анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV)
— построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений.
Требования:
— глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха
— продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов
— понимание принципов микроэкономики и теории цен
— опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа)
— продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML
— опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse).
Будет плюсом:
— опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning)
— опыт работы в ритейле, финтехе, marketplace-сегменте или сфере услуг с высокой конкуренцией
— умение переводить бизнес-задачи на язык данных и обратно
— знание основ юнит-экономики и финансового моделирования
— опыт разработки или интеграции решений с применением GenAI.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— офисный формат работы
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Требования:
— 4+ года опыта работы дата-сайентистом
— Практический опыт с предсказанием LTV или ROAS
— Опыт в adtech или мобильном performance-маркетинге
— Уверенные навыки Python и SQL
— Опыт работы с облачными хранилищами данных в продакшене
— Опыт использования моделей, применяемых для реальных решений
— Владение английским языком на уровне B2+ (письменно и устно)
УдалённоseniorГеография найма не уточнена
СтажёрSan Francisco, CA • New York, NY
Mumbai
Data Scientist вакансии - страница 5 · Job Hunters
