Загружаем вакансии…
В этой роли предстоит возглавить направление, сформировать техническую стратегию и способствовать улучшению качества моделей. Руководитель будет управлять командой специалистов по Data Science и машинному обучению, развивать их профессиональные навыки, обеспечивать надёжность ML-систем на всех этапах — от исследований до эксплуатации. Также необходимо организовать процессы разработки, проведения экспериментов и проверки гипотез.
Зарплата не указана
Задачи: — Производить научные и технические обзоры новых AI моделей, архитектур, статей, внутренних исследований и трендов. — Превращать архитектуры моделей и сложные технические идеи в понятные визуальные нарративы, создавая инфографику, диаграммы, графики и другие мультимедийные компоненты. — Проводить интервью с исследователями, инженерами, основателями и научными лидерами. — Освещать основные исследовательские конференции, новые области и важные дискуссии в AI экосистеме. — Писать и редактировать материалы в различных форматах: аналитические отчёты, статьи, интервью, объяснительные тексты, рассылки, сценарии вебинаров и контент для соцсетей. — Вести или модерировать исследовательские вебинары, интервью и другие форматы с участием на камеру. — Работать с исследователями для проверки технических утверждений, сохраняя при этом ясный редакторский стиль. — Сотрудничать с дизайнерами и мультимедийными продюсерами для создания сложных визуальных историй. — Экспериментировать с моделями, агентами, кодированием и автоматизацией для улучшения исследовательских, редакторских и визуальных рабочих процессов. Требования: — Профессиональный или академический опыт в AI/ML исследованиях, инженерии машинного обучения или близкой технической области. — Диплом в области компьютерных наук, машинного обучения, математики, физики, инженерии, вычислительной науки или другой релевантной технической дисциплины. — Умение читать статьи, анализировать архитектуры моделей, сравнивать результаты и обсуждать технические детали с исследователями. — Сильные визуальные навыки, способность объяснять технические механизмы через диаграммы, инфографику, графики и другие мультимедийные форматы. — Точное и выразительное письмо, использование больших языковых моделей (LLM) для поддержки работы, но не для написания текста. Условия: — Конкурентная компенсация. — Возможности карьерного роста и обучения. — Гибкость и самостоятельность в работе. — Международная среда и талантливые команды. — Возможность работать над значимыми AI проектами. — Роль является контрактной с фиксированным ежемесячным вознаграждением и возможностью перехода на полную занятость. — Работа удалённая, базируется в ЕС. Описание команды: Роль входит в состав Nebius Academy и Nebius Science — образовательной и исследовательской инициативы Nebius, а также исследовательской медиа-лаборатории, фокусирующейся на AI исследованиях, науке, управляемой AI, и людях и идеях, формирующих эти области. Команда выпускает статьи, технические объяснения, еженедельные обзоры статей, исследовательские вебинары и редакционные проекты с получателями грантов Nebius.
23 400 – 42 900 $
Предстоит: Работать с профессиональными базами данных и хранилищами данных, разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы; Использовать Python для анализа данных, автоматизации процессов и решения прикладных задач;
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Director, National Field Medical Affairs and will be responsible for fostering strong relationships with key opinion leaders (KOLs) and supporting the scientific and clinical strategy of Orca Bio's next generation allogeneic cell therapies. Who you are Deep expertise in hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) and cellular therapy.
55 000 – 90 000 $
This role is responsible for translating Compass’s medical strategy into effective field activities, overseeing MSL operations across a defined region, and ensuring consistent, high-quality scientific exchange with external stakeholders.
55 000 – 90 000 $
Задачи: — Разработка сервисов ИИ платформы для создания функциональных агентов и ИИ ассистентов. — Подготовка бэк части для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource агенты. — Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов. — Создание отдельного единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников. Требования: — Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей. — Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. — Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop. — Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. — Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента. — Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. — Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений. — Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. — Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. — Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. — Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. — Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. — Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. Условия: — full-time
174 000 – 215 000 ₽
Вакансия предполагает работу на позиции Senior Data Science специалиста с полной занятостью и удалённым форматом в России. Основные задачи включают разработку сервисов для ИИ платформы, предназначенной для создания функциональных агентов и ИИ ассистентов, а также подготовку серверной части для таких агентов, включая тестирование фреймворков и работу с opensource агентами. В обязанности также входит создание сервиса управления реестром и навыками агентов, а также разработка единого сервиса для баз знаний с интеграцией крупных корпоративных источников. Кандидат должен хорошо разбираться в архитектуре и ограничениях современных языковых моделей, иметь опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. Важны знания принципов проектирования AI-агентов, включая управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль автономности и human-in-the-loop. Требуется опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения, а также понимание рисков, связанных с prompt injection, некорректным tool calling, утечкой данных и избыточными правами доступа. Необходим опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков, умение оценивать стоимость, задержки и масштабируемость LLM-решений. Желателен опыт в e-commerce, retail или других высоконагруженных продуктовых системах, а также владение инструментами Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. Кандидат должен иметь опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference, а также fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA/PEFT. Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent систем и понимание принципов информационной безопасности, конфиденциальности и работы с персональными данными также обязательны.
174 000 – 215 000 ₽
Higgsfield AI — быстрорастущая платформа для AI-генерации видео с эффектами уровня киностудий. Компания является участником Google Cloud Program и получила инвестиции в размере $50M. Размер команды составляет от 11 до 50 человек. Вакансия Product ML Engineer связана с направлениями Data Science, персонализации и монетизации. Требуются навыки работы с Python и SQL, а также знание английского языка на уровне B2+. Компания готова помочь с релокацией. Фаундеры компании — Александр Машрабов, бывший Head of GenAI в Snap, и Ерзат Дулат.
Зарплата не указана
Компания МТС Банк развивает цифровые финансовые продукты и сервисы, разрабатывая ML/DS решения для системы принятия решений в розничных рисках. Требования: — практическая работа с профессиональными базами и/или хранилищами данных, SQL-программирование — владение языком программирования Python — опыт решения задач классификации и детектирования/сегментации, понимание метрик эффективности машинного обучения — знание в области прикладной статистики, математики, эконометрики Задачи: — строить модели вероятностей дефолта (PD) для продуктов: карты, кредит наличными, POS-кредит — строить модели для подразделения коллекшн - NextBestOffer, Uplift-модели — исследовать данные, оценка пользы и качества новых источников данных — исследовать новые подходы к моделированию с применением нейронных сетей — документировать процессы разработки математических моделей, паспорта модели, а также правил и условий для мониторинга — участвовать в тестировании при внедрении новой математической модели, а также при выводе модели из эксплуатации — развивать внутренние методики ML и обновлять ML-библиотеки на Python
Зарплата не указана
What you’ll do Participate in the Master Class Program designed to pivot experienced professionals into Life Sciences Consulting. Own key workstreams on customer-facing engagements early in the program to create high-impact business solutions. Collaborate with team members at all levels of Veeva to accelerate consulting skills development. Contribute to building effective business and operational improvement strategies powered by Veeva’s industry insights and technology. Support initiatives focused on speeding drug development, launching treatments more effectively, and shaping optimal customer engagement. Who you are You are graduating with an advanced degree or have 3-5 years of industry experience. You are excited to pivot your career into consulting for the Life Sciences industry. You are eager to join a program with an anticipated start date of April 2027. Requirements Advanced degree or 3-5 years of industry experience in a relevant field. Interest in transitioning into Life Sciences Consulting through the Master Class program. Ability to contribute to customer-facing engagements and collaborate across teams. Benefits & perks Structured Master Class program designed to accelerate consulting skills development. Exposure to industry-leading software, data, AI, and consulting expertise. Team description Veeva Business Consulting combines deep domain knowledge with innovative technology to help Life Sciences companies work more efficiently and connectedly. The team focuses on speeding drug development, launching treatments, and shaping stakeholder engagement using Veeva’s industry insights and technology. Location France (Master Class program, anticipated start April 2027).
Зарплата не указана
Задачи: — читать и разбирать современные научные статьи по заданной теме; — воспроизводить методы из публикаций, работать с авторским кодом и адаптировать его под задачи Авито; — проводить офлайн-эксперименты, сравнивать подходы, анализировать результаты; — реализовывать решения в виде Python-кода; — готовить обзоры и презентации результатов для команды; — участвовать в подготовке научных работ совместно с руководителем; — работать в тесной связке с DS-командами, чтобы исследования доходили до PoC и AB-тестов. Требования: — учитесь на 2−4-м курсах бакалавриата, 4−5-м курсах специалитета или уже получили диплом по технической, математической или IT-специальности; — умеете писать исследовательский код на Python и работать с ML-библиотеками; — владеете SQL и понимаете работу с данными; — имеете опыт участия в research-проектах или написания научных работ; — владеете английским языком на уровне, достаточном для чтения научных статей. Условия: — официальная оплачиваемая стажировка; — период стажировки — 9 месяцев; если вы хорошо проявите себя, мы будем искать возможность предложить вам постоянную позицию; — классная адаптация, профессиональные менторы и погружение в задачи с первого дня; — комьюнити стажёров, в котором можно обмениваться опытом и поддерживать друг друга; — техника для продуктивной работы и компенсация питания; — доступ к корпоративным онлайн-библиотекам «МИФ» и «Альпина»; — забота о здоровье: в офисе принимают терапевт и массажист, есть два тренажёрных зала с душевыми, проводятся функциональные тренировки с тренером; — замечательный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид на центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.
Зарплата не указана
Задачи: — Взять на себя ответственность за существующую AI-платформу для прогнозирования результатов клинических испытаний и разработки лекарств. — Определять задачи прогнозирования, связывать доступные на момент принятия решения данные с последующими результатами и строить программу измерений. — Разрабатывать и сравнивать байесовские, иерархические, статистические, графовые методы обучения, калибровку и другие подходы к моделированию. — Проектировать оценки, учитывающие качество меток, утечку данных, загрязнение, предсказательную производительность и калибровку. — Создавать систему самостоятельно, устанавливать технические приоритеты и нанимать первую техническую команду после финансирования. — Объяснять технический подход, доказательства, ограничения и план развития инвесторам. Требования: — Практический опыт определения оценок и эталонов, включая работу с ненадежными метками и устойчивыми к утечке разбиениями данных. — Сильные знания прикладной статистики, включая калибровку, доверительные интервалы, базовые показатели и работу с шумными или малыми наборами данных. — Широкие знания в области байесовского и иерархического вывода, классической статистики, графового обучения, вероятностных графовых моделей и обученной калибровки. — Опыт создания производственных систем на базе больших языковых моделей (LLM) с оркестрацией агентов, интеграцией инструментов, управлением контекстом и оценкой, ориентированной на регрессию. — Практический технический лидерский опыт, умение ясно общаться с исследователями и инвесторами, аккуратная интерпретация неопределенности и ограничений. — Требуется полная занятость; предпочтение кандидатам из Великобритании или готовым к релокации; возможна удалённая работа для подходящего кандидата. Плюсы: — Опыт работы с биологическими или клиническими данными. — Предыдущий опыт основания компании или работы в передовой AI-компании или AI-for-science. — Наличие исследовательской, программной, открытой инфраструктуры для оценки или бенчмаркинга. Условия: — Доля соучредителя и технический авторитет с первого дня. — Существующая рабочая платформа и опубликованные научные результаты для немедленного начала программы измерений. — Доступ к глобальной сети инвесторов, советников и промышленных партнеров DSV. — Доступ к инструментам, ресурсам и процессам венчурного строительства. — Поддержка после спин-аута в привлечении инвестиций, коммерческих партнерствах, найме и построении команды. Процесс найма: — Отправить резюме, краткую заметку о том, что следует измерить в первую очередь и что может быть неправильно в миссии, а также ссылки на созданные или опубликованные работы. — Заявки должны точно бенчмаркировать результаты, включая базовую линию, разбиение данных и ширину интервала.
NU Case club (консалтинговый клуб при НУ) организует ивент с Mastercard для дата аналитиков и консультантов. What to expect: — Solve a business case and apply analytical thinking to a real-world problem — Explore how data and analytics support business decisions at Mastercard — Learn how Mastercard consultants approach structured problem-solving and data-driven decision-making — Hear directly from Mastercard professionals about their projects, career paths, and day-to-day work — Get an inside look at the Mastercard Launch Program The Mastercard Launch Program is an 18-month graduate development program for recent Bachelor’s and Master’s graduates, combining full-time work with structured learning, mentorship, and professional development. Career tracks include: — Performance Analytics — data-driven insights, analytics, and business performance — Strategy & Transformation — strategic problem-solving and business transformation — Marketing — customer insights, marketing strategy, and data-informed decisions Students from all majors are welcome! Whether you study Economics, Business, Data Science, Computer Science, Mathematics, or another field, this session is a great opportunity to explore how your analytical skills can translate into a career at Mastercard.
Зарплата не указана
Задачи: — Build high-quality software products with attention to detail and craftsmanship. — Work on real-world projects that have measurable impact. — Collaborate closely within an engineering team focused on growth-oriented solutions. — Take ownership from concept through delivery ensuring robustness at every stage. Требования: — Mastery of C# — Strong computer science fundamentals including best practices, design principles, algorithms and data structures. — .NET Core proficiency — JavaScript/TypeScript expertise — Concurrency understanding.
2 500 – 2 500 $
Задачи: — Работа с NLP и AI-проектами, запуск AI-проектов в продакшн и построение архитектуры вокруг сторонних LLM-решений. — Обучение нейросетевых моделей на GPU-кластере. Требования: — Большой опыт разработки на Python с использованием Pandas, NumPy, Scikit-learn. — Опыт работы с LangChain, vLLM. — Опыт работы с PyTorch, Hugging Face Transformers. — Глубокое понимание машинного обучения, глубокого обучения и NLP. — Опыт запуска AI-проектов в продакшн и построения архитектуры вокруг сторонних LLM-решений. — Опыт обучения нейросетевых моделей на GPU-кластере. — Знание SQL. — Владение Git. — Высшее техническое образование в области Computer Science, прикладной математики, AI/ML или смежных областях. Условия: — Работа в команде экспертов. — Широкий технологический стек, сотни проектов. — Гибкий график работы. — Льготы и меры господдержки, предусмотренные для IT-компаний (аккредитованы Минцифры). — Возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей и пробовать новые технологии. — Возможность работать удалённо с доступом к просторным офисам с зонами коворкинга. — Возможность профессионального роста: стать тимлидом, архитектором, full-stack разработчиком. — Развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка. — Активный обмен опытом, митапы, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills. — 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ. — Уютный мерч. — Полный соцпакет и официальная "белая" зарплата. — Корпоративная база знаний и социальная сеть для сотрудников. — Гибкий ДМС с возможностью подключения родственников.
Зарплата не указана
Чем предстоит заниматься — Общаться с бизнес-заказчиками и пользователями, выявлять реальные проблемы и переводить их в технические задачи. — Проводить discovery и анализировать процессы AS-IS / TO-BE.
от 220 000 ₽
Design and clearly communicate solutions, demonstrating that you have a clear grasp of business value as well as technical challenges. Partner with Sales Directors, Account Managers, and Strategic Account Managers to drive the technical win and align with technical buyer during the sales cycle.
110 000 – 135 000 $
Build and lead an exceptional team of highly-engaged ML engineers by hiring, coaching, and instilling a sense of ownership and impact. Drive the technical vision and roadmap for Safety ML by collaborating with your team and partners across Trust & Safety, Product, Policy, Legal, and Data Science.
272 000 – 340 000 $
Зарплата не указана