Вакансии

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.

Обязанности: • 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).

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: — Возглавлять команду Data Scientists, участвовать в найме, онбординге и развитии сотрудников; — Обеспечивать операционную деятельность: дейли-митинги, спринт-планирование, ретроспективы, демо; — Формировать и развивать бэклог задач, определять приоритетные бизнес-задачи и оценивать ценность решений; — Выстраивать кросс-функциональное взаимодействие с Data Engineering, MLOps и бизнес-подразделениями, договариваться о приоритетах и ресурсах; — Отвечать за полный жизненный цикл моделей: сбор данных, разметка, обучение, валидация, деплой, мониторинг; — Руководить проектированием и внедрением решений; — Обеспечивать разработку, валидацию и мониторинг моделей, включая стандарты, политики и документооборот; — Проводить архитектурные ревью, задавать стандарты качества кода и документации; — Принимать участие в написании production-кода; — Контролировать соблюдение сроков и качества результатов; — Переводить бизнес-проблемы в технические задачи, формулировать гипотезы, определять метрики успеха и критерии приемки; — Презентовать результаты и влияние моделей бизнес-заказчикам, защищать метрики качества; — Отвечать за разработку и согласование единых стандартов разработки моделей внутри подразделения. Требования: — Высшее техническое образование в области прикладной математики, информатики, компьютерных наук или смежных дисциплин; — Совокупный опыт в Data Science и машинном обучении от 5 лет; — Управленческий стаж минимум 2 года на позиции тимлида или руководителя ML-подразделения с прямым подчинением инженеров и дата-сайентистов; — Успешная реализация комплексных проектов полного цикла с выводом в промышленную эксплуатацию; — Опыт внедрения моделей в production и построения системы мониторинга их качества; — Глубокое владение Python и SQL; — Практика работы с пайплайнами оркестрации (Airflow), распределённой обработкой данных (Spark), контейнеризацией (Docker) и системами контроля версий (Git); — Опыт работы с большими данными в среде S3/Hadoop и аналитическими СУБД ClickHouse, Greenplum; — Уверенное знание классического ML-стека: градиентный бустинг, линейные алгоритмы, а также специализированные подходы — uplift-моделирование и антифрод-системы; — Навыки декомпозиции сложных задач, распределения нагрузки, контроля сроков и качества delivery; — Навыки эффективного взаимодействия с бизнес-заказчиками и смежными командами (Data Engineering, MLOps, Product); — Владение инструментами командной работы Jira и Confluence. Условия: — Конкурентоспособная заработная плата, ориентированная на ожидания и квалификацию кандидатов; — ДМС со стоматологией, корпоративное обучение; — Офис/гибридный формат работы в Москве (Москва-Сити); — Современные технологии и подходы к ведению проектов; — Работа в аккредитованной IT-компании.

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: — Разрабатывать и тестировать алгоритмы на базе LLM для генерации вопросов, ответов и кратких пересказов; — Работать с RAG-подходами: подготовка данных, индексация, поиск релевантного контекста, генерация ответа на его основе; — Участвовать в развитии виртуального ассистента и сценариев свободного диалога с пользователем; — Настраивать фактчекинг, фильтрацию и оценку качества ответов модели; — Разрабатывать пайплайны для суммаризации полезного контента; — Сравнивать результаты, подготовленные моделью, с редакционными версиями материалов, в том числе на примере «Картины дня»; — Создавать и развивать векторные поисковые индексы для задач RAG; — Тестировать промпты, гипотезы и подходы к улучшению качества ответов. Требования: — Опыт разработки на Python; — Опыт работы с задачами NLP: обработка текстов, классификация, генерация, суммаризация, NER, семантический поиск или похожие задачи; — Понимание принципов работы LLM и практический опыт их применения; — Опыт или хорошее понимание RAG-подходов; — Опыт работы с библиотеками и инструментами для ML/NLP: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Transformers или аналогами; — Понимание fine-tuning/LoRA/prompt engineering на уровне, достаточном для прикладных задач; — Умение оценивать качество моделей и промптов: метрики, сравнение результатов, базовый benchmarking; — Знание SQL и опыт работы с базами данных; — Готовность разбираться в продуктовой задаче, а не только в модели. Условия: — Официальное трудоустройство; — ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; — Современный офис (Даниловская мануфактура, м. Тульская), бесплатный спорт в собственном спортзале от «Лиги Героев»; — Бесплатная подписка на сервисы партнеров; — Полный день в офисе, гибридный график или 100% дистанционный формат работы; — Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; — Насыщенная корпоративная жизнь.

Location: Canada ClinChoice is a global full-service CRO dedicated to professional development and providing an excellent work-life balance, with a quality-focused, collaborative “one-team” culture. We are looking for a dynamic person to join our in-house team as a Senior Scientist, Risk Management & Safety Surveillance on a permanent basis. Responsibilities Position Summary The scientist will be responsible for core safety deliverables including scheduled and ad hoc aggregate reports and will serve as report owner for assigned reports (medium to large volume, standard complexity). He/She will have in- depth product knowledge and will support Safety Management Team (SMT) deliverables as required. Daily activities involve planning, conducting meetings, database searching, aggregate safety analysis and case level review, writing, and project management/coordination of strategic safety documents. He/She will partner with team members, stakeholders including Medical Safety Officers (MSOs), and a vendor. Primary Responsibilities: •     Ensure timely, quality reports/safety analyses related to core deliverables with oversight as appropriate •     Collaborate with Therapeutic Area Safety Head (TASH), MSO, Safety Surveillance Physician (SSP) and other stakeholders on strategy development •     Initiate, conduct, and oversee searches of internal and external databases •     Perform and/or lead aggregate safety analysis and case level review •     Author, contribute, and coordinate the preparation of core safety deliverables •     Ensure commitments (e.g., Pharmacovigilance Agreements (PVAs) and assessment reports) are met •     Partner with vendor to develop reports/deliverables •     Provide SMT support as needed •     Act as ad hoc member for assigned products as appropriate •     Recognize potential issues and or safety issues and escalate to the attention of    the report owner, line manager, or MSO •     Ability to understand nature of adverse drug reactions and complex associations •     Maintains a high level of flexibility and ability to reprioritize ones work and others •     Attention to detail and ability to analyze data in broader context •     Ability to work across multiple functions and therapeutic areas •     Review regulatory assessor comments/requests and accommodate/address as appropriate with guidance Training/Meetings/Department Initiatives: •     Participate in cross-functional training of relevant stakeholders •     Attend departmental meetings and trainings •     Participate in department and/or cross-functional initiatives Secondary Responsibilities: •     Safety Management Teams (SMT) for assigned products - Lead SMT meeting.  Lead and drive discussions and formulate decisions along with core members •     Risk management plans - Provide guidance on RMP creation and updates.  Reviews and align approvals with oversight leads of the Risk Management plan •     Periodic Benefit Risk Evaluation Report (PBRER)/ Periodic Safety Update Report (PSUR) - Reviews and align approvals with lead oversight.  Leads strategy of the PBRER process. •     Health authority queries -Work with MSO, scientist to organize data, review cases, literature, write Marketing Authorization Holder (MAH) comments •     Participating Affiliate Core Data Sheets (CCDS), US and EU prescribing information updates - Form part of the label working group and provide guidance related to the label updates. •     Signal Validation and Evaluations - Work with Scientist to review preliminary data to determine if the signal is valid and would require further evaluation. Lead and drive the signal evaluation process •     IB updates for safety sections - Evaluate clinical data for ADRs, assist with section 5 and Reference Standard Information (RSI) tables as needed •     DSURs - Reviews and aligns Safety approvals with lead oversight. •     Addendum to Clinical Overviews - Provide support with review, and characterization of risks, data review •     Literature reviews for class effects and ad hoc reports -Review articles and create MAH Comments for assessment of the articles •     Product Safety Strategy (PSS) - Review the risks documented in the PSS and oversee the updates as necessary. Align approval of the PSS updates with oversight. •     Handing Level 2 Escalations/HHE - Participate in level 2 escalations and assess whether there is a Safety impact and an HHE is needed. Lead and drive the HHE process. •     Clinical Development Team (CDT), Local Working Group (LWG) and other cross functional meeting participation - Participate and provide safety inputs as required Minimum Qualifications Education/Experience: ·       Bachelor’s degree in Health or Biomedical Science and six to eight years of industry experience or equivalent, or Advanced degree (preferred) in Health or Biomedical Science and four to six years of industry experience or equivalent) ·       Physician (MD or equivalent) generally requires 2-5 years of pharmacovigilance experience or other relevant experience (e.g., Clinical research, Medical Affairs). Demonstrated skills in clinical medicine with at least 3 years of clinical practice experience is preferred. ·       Clinical/medical writing or pharmacovigilance experience preferred ·       Strong English verbal and written communication skills. ·       Demonstrated knowledge of principles of drug development, assessment of drug risks and benefits, and safety assessment of drugs both on the market and in development as well as global safety regulations, is highly preferred. The Application Process Once you have submitted your CV, you will receive an acknowledgement that we received it. If you have the requirements we need, you will be invited for phone interview as the first step.  Unfortunately, due to the number of applications we receive, we cannot reply to everyone individually if you are not successful. Who will you be working for? About ClinChoice ClinChoice is a global full-service CRO specializing in clinical development and functional solutions for pharmaceutical, biotechnology, medical device, and consumer health companies. We have over 28 years of proven high-quality delivery and results across all our services, with over 4,000 professionals in more than 20 countries across the Americas, Europe, and Asia-Pacific. Our Company Ethos Our mission drives our culture: to contribute to a healthier and safer world by accelerating the development and commercialization of innovative drugs and devices. Our employees are the most valuable company asset and they are  the fulcrum around which all ClinChoice activities are built and close management and training is the core instrument to develop and maintain highly-qualified personnel. The continuous training keeps the resources qualified in terms of competence and expertise and gives all personnel the clear tools needed to manage both internal and client processes with the same methodology.   The success of these core values is evidenced by our below industry average turnover rates. ClinChoice is an equal opportunity employer. We have based our success on attracting, developing, and promoting talent guided by diversity and inclusivity. Our employees come from very diverse backgrounds: gender, race, beliefs, and ethnicities. We recognize this is our strength and celebrate it. #LI-PB1 #LI-Remote AI: Our hiring process includes AI screening for keywords and minimum qualifications. Recruiters review all results. Vacancy: This posting is for an existing vacancy. Open Date: 22-09-2026 Close Date: 06-11-2026 The following disclaimer for CA must be included (remove the equal opportunities wording from the advert template in the bottom paragraph and replace with the following & delete these instructions): ClinChoice Canada Inc. is proud to be an equal opportunity employer, valuing and respecting diversity.  We are committed to inclusive, barrier-free recruitment and selection processes. We will accommodate the needs of qualified applicants under the Human Rights Code and the Accessibility for Ontarians Disabilities Act, in all aspects of the hiring process, upon request by calling + 1 (647)724-5709 x 301. We thank all applicants for their interest; however, only those being considered for an interview will be contacted. In accordance with Federal Personal Information Protection and Electronic Documents Act ("PIPEDA") , personal information is collected under the authority of the Act and will only be used for candidate selection. The base salary pay range represents the anticipated low and high range for this position. Actual salary will vary based on various factors such as the candidate’s qualifications, skills, competencies, and proficiency for the role. Canada Pay Range $80 — $115 CAD

Задачи: — Развивать ML-решения для рекламной монетизации, персонализации и рекомендаций — Вести и менторить Data Science-команду — Формировать Data Science-направление, roadmap и технические стандарты команды — Кросс-функциональная работа с Product, Engineering, Analytics и Ad Monetization Требования: — 5+ лет опыта в Data Science, желательно в consumer mobile-продуктах — Опыт в advertising monetization, revenue optimization или advertising analytics — Опыт разработки recommendation, personalization или ranking systems — Сильные навыки Python и SQL — Практический опыт с ML: classification, regression, ranking, forecasting, predictive modeling — Понимание A/B-тестирования, applied statistics и работы с большими behavioral datasets — Опыт технического лидерства или менторинга Data Scientists Условия: — Гибридный формат работы (удаленка с обязательным посещением офиса время от времени) — Локация офиса: Лимассол, Варшава — Занятость: Full-time

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

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

Задачи: — развивать ML-решения для рекламной монетизации, персонализации и рекомендаций — вести и менторить Data Science-команду Требования: — 5+ лет опыта в Data Science, желательно в consumer mobile-продуктах — опыт advertising monetization, revenue optimization или advertising analytics — опыт разработки recommendation, personalization или ranking systems — сильные Python и SQL — практический опыт с ML: classification, regression, ranking, forecasting, predictive modeling — понимание A/B-тестирования, applied statistics и работы с большими behavioral datasets — опыт технического лидерства или менторинга Data Scientists Условия: — гибридный формат работы (удаленка с обязательным посещением офиса время от времени) — работа в международной mobile game development-компании — кросс-функциональная работа с Product, Engineering, Analytics и Ad Monetization — возможность формировать Data Science-направление, roadmap и технические стандарты команды — прямое влияние на рекламную выручку, engagement, retention и LTV продукта

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.

Banco Plata, a technology-driven platform utilizing AI to transform financial services in Mexico, is seeking a Risk Data Scientist at the Middle+ level. The role involves managing the entire machine learning model lifecycle, including development, deployment, and monitoring. Candidates should have over three years of practical experience in Data Science, preferably within banking or financial sectors. A solid understanding of machine learning algorithms and feature engineering is essential. Proficiency in Python, SQL, Airflow, Git, and BI tools such as Streamlit is required. Educational background should be in Mathematics, Physics, Computer Science, or related STEM fields. Effective communication skills in English at a B1 level or higher are necessary. The position is based in Colombia, with relocation assistance provided.