Data Scientist/ML-инженер (Направление клиентского сервиса)

Дата размещения вакансии: 08.04.2026
Работодатель: RWB (Wildberries & Russ)
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Серпуховско-Тимирязевская линия метро Полянка
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Мы в поиске DS/ML-инженера в команду Платформы технической поддержки.
Команда разрабатывает современные рыночные продуктовые решения для нашей службы поддержки, одной из самых больших служб в России.
Мы работаем над созданием платформы, внутри которой несколько систем:
- Менеджмент система;
- Система обучения;
- Сервис уведомлений и всех пушей;
- WFM и т.д.

Формат работы - офисный, гибридный или удаленный.

Вам предстоит:

  • Разрабатывать, внедрять и улучшать алгоритмы роботизированной поддержки;
  • Проектировать дизайн системы, обучать модели, подбирать архитектуру;
  • Заниматься агрегацией, предобработкой и первичным анализом данных для обучения архитектур;
  • Анализировать входящие потоки для определения локальных и глобальных особенностей данных, участвовать в построении инструментов для мониторинга качества;
  • Работать с большими объемами данных, преимущественно текстовыми (но не только);
  • Оптимизировать и масштабировать ML-модели для работы в реальном времени с учетом высокого RPS;
  • Разбираться с корректной постановкой гипотезы и набора экспериментов для проверки;
  • Исследовать state-of-the-art методы в области обработки и анализа естественного языка в контексте поддержки корпоративных систем.

Вы нам подходите, если:

  • Имеете опыт работы в ML-инженерии/Data Science от 3 лет, включая работу в области NLP;

  • Имеете глубокие знания в машинном обучении: классические методы, deep learning, обработка естественного языка (NLP) - особенно архитектура Transformer, методы оптимизации;

  • Имеете продвинутый уровень владения Python и библиотеками для ML (PyTorch, Scikit-learn, numpy, pandas др.);

  • Обладаете опытом обучения и интеграции больших языковых моделей (LLM);

  • Имеете хорошие знания в области статистики, теории классического ML и нейросетей, математики.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с GitLab, DVC, Spark, Airflow, Amazon S3, ClearML;
  • Опыт работы с TTS и синтезом речи, опыт работы с SQL, особенно с ClickHouse.