81:I[71608,["$1","$2","$3","$4","$5","$6","$7","$8","$9","$a","$b","$c","$d","$e","$f","$10","$11","$12","$13","$14","$15","$16","$3a","$3b","$3c","$3d","$54","$55","$56"],"SimilarJobs"] 84:I[27201,["$1","$2","$3","$4","$5","$6","$7","$8","$9","$a","$b","$c","$d","$e","$f","$10","$11","$12","$13","$14","$15","$16"],"IconMark"] 82:T16b6,Мы ищем Data science инженера в нашу команду. Ключевая задача — обучение предсказательных и оптимизационных моделей для различных сфер нашего бизнеса. Что вы будете делать: Проектировать и реализовывать высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов, а также применять оптимизационные методы Анализировать внутренние данные компании для оптимизации и совершенствования процессов и бизнес-стратегий Проводить оценку эффективности и точности новых источников данных и методов сбора данных Создавать другие ML-based сервисы, направленные на улучшение точности прогнозирования, оптимизации костов, увеличение прибыли Если вы умеете находить инсайты, строить ML-модели и уверенно взаимодействуете с бизнесом и ИТ-командами - присоединяйтесь! Задачи: Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа. Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций. Разработка и внедрение моделей машинного обучения (включая регрессию, классификацию и кластеризацию), особый фокус на разработку моделей, связанных с временными рядами. Разработка оптимизатора, основанного на линейной и смешанно-целочисленной оптимизации, LP, MILP Оценка качества моделей, настройка гиперпараметров и проведение кросс-валидации. Участие в интеграции моделей в бизнес-процессы компании. Подготовка аналитических отчетов. Эффективное взаимодействие с представителями бизнеса и техническими командами. Улучшение текущих подходов и изучение новых инструментов и алгоритмов. Мы ожидаем: Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации; математическая статистика и основы машинного обучения: линейные модели, Random Forest, LSTM; работа с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация; библиотеки градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM, CatBoost; глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR; методы дискретной оптимизации, математическое программирование (LP, MILP, MIP); инструментыоптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR; решатели: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK; Отличное знание Python, опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3; Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценки сложности Опыт разработки продуктового ML решения, начиная от анализа данных и заканчивая созданием прототипа: понимание архитектуры ML проектов, настройка пайплайнов данных, умение обернуть модель в базовый backend (FastAPI, Hug и другое), базовые навыки DevOps (умение работать с Docker, KubeFlow) Базовое понимание архитектуры web-приложений, backend-сервисов Опыт работы с жизненными циклами разработки вычислительной и программной инфраструктуры; Высокие навыки коммуникации и решения проблем, стремление к обучению Уровень английского языка - Intermediate Будет плюсом: Желателен опыт в FMCG в Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS, а также опыт работы в продуктовых командах (Agile, Scrum). Мы предлагаем: Работа в международной компании с сильной культурой и возможностями для развития Возможность влиять на стратегически важные решения бизнеса Конкурентная зарплата, премии и бонусы Гибридный формат работы (офис + удаленка) Корпоративное обучение, доступ к глобальным best practices Программы медицинского страхования и другие корпоративные льготы.83:T23434,

Создавай будущее IT сегодня

Обеспечивай стандарты кибербезопасности
Отвечай за цифровую трансформацию бизнес-функций
Разрабатывай приложения, сервисы и продукты
Внедряй технологии искусственного интеллекта
Осуществляй поддержку IT‑инфраструктуры

Цифровизация — стратегический приоритет нашего бизнеса

Мы ждем в команду коллег, которые любят решать нетривиальные задачи и готовы предлагать новое, чтобы вывести IT в FMCG на новый уровень

Мы ищем Data science инженера в нашу команду. Ключевая задача — обучение предсказательных и оптимизационных моделей для различных сфер нашего бизнеса.

Что вы будете делать:

Проектировать и реализовывать высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов, а также применять оптимизационные методы
Анализировать внутренние данные компании для оптимизации и совершенствования процессов и бизнес-стратегий
Проводить оценку эффективности и точности новых источников данных и методов сбора данных
Создавать другие ML-based сервисы, направленные на улучшение точности прогнозирования, оптимизации костов, увеличение прибыли

Если вы умеете находить инсайты, строить ML-модели и уверенно взаимодействуете с бизнесом и ИТ-командами - присоединяйтесь!

Задачи:

Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа.
Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций.
Разработка и внедрение моделей машинного обучения (включая регрессию, классификацию и кластеризацию), особый фокус на разработку моделей, связанных с временными рядами.
Разработка оптимизатора, основанного на линейной и смешанно-целочисленной оптимизации, LP, MILP
Оценка качества моделей, настройка гиперпараметров и проведение кросс-валидации.
Участие в интеграции моделей в бизнес-процессы компании.
Подготовка аналитических отчетов.
Эффективное взаимодействие с представителями бизнеса и техническими командами.
Улучшение текущих подходов и изучение новых инструментов и алгоритмов.

Мы ожидаем:

Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации;

математическая статистика и основы машинного обучения: линейные модели, Random Forest, LSTM;
работа с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация; библиотеки градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM, CatBoost;
глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR;
методы дискретной оптимизации, математическое программирование (LP, MILP, MIP);
инструментыоптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP, COIN-OR;
решатели: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK;

Отличное знание Python, опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3;
Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценки сложности
Опыт разработки продуктового ML решения, начиная от анализа данных и заканчивая созданием прототипа: понимание архитектуры ML проектов, настройка пайплайнов данных, умение обернуть модель в базовый backend (FastAPI, Hug и другое), базовые навыки DevOps (умение работать с Docker, KubeFlow)
Базовое понимание архитектуры web-приложений, backend-сервисов
Опыт работы с жизненными циклами разработки вычислительной и программной инфраструктуры;
Высокие навыки коммуникации и решения проблем, стремление к обучению
Уровень английского языка - Intermediate

Будет плюсом:

Желателен опыт в FMCG в Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS, а также опыт работы в продуктовых командах (Agile, Scrum).

Мы предлагаем:

Работа в международной компании с сильной культурой и возможностями для развития
Возможность влиять на стратегически важные решения бизнеса
Конкурентная зарплата, премии и бонусы
Гибридный формат работы (офис + удаленка)
Корпоративное обучение, доступ к глобальным best practices
Программы медицинского страхования и другие корпоративные льготы.

Мы предлагаем:

Удобный график

Гибридный формат и гибкое начало рабочего дня

Карьерные перспективы

Индивидуальный трек развития с учетом профессиональных интересов

Конкурентное вознаграждение

Заработная плата в рынке, годовые премии и ежегодный пересмотр по результатам работы

Хороший социальный пакет

ДМС со стоматологией (для сотрудника, детей и супруга/супруги), страхование жизни, компенсация питания

Профессиональные сообщества

Внутренние клубы по аналитике, управлению проектами, продуктовому менеджменту

Уникальную корпоративную культуру

С заботой и уважением к каждому сотруднику

Комфортную рабочую среду

Современное оборудование и комфортный офис

Систему льгот

Бесплатные консультации с финансовыми специалистами, юристами и психологами, а также скидки от компании и партнеров

Свободу в процессах

Работа без трекинга времени на задачи и возможность предлагать новые решения

Заботу о будущем

Программа софинансирования долгосрочных накоплений

Удобный график

Гибридный формат и гибкое начало рабочего дня

Карьерные перспективы

Индивидуальный трек развития с учетом профессиональных интересов
Конкурентное вознаграждение

Заработная плата в рынке, годовые премии и ежегодный пересмотр по результатам работы

Хороший социальный пакет

ДМС со стоматологией (для сотрудника, детей и супруга/супруги), страхование жизни, компенсация питания
Профессиональные сообщества

Внутренние клубы по аналитике, управлению проектами, продуктовому менеджменту

Уникальную корпоративную культуру

С заботой и уважением к каждому сотруднику
Комфортную рабочую среду

Современное оборудование и комфортный офис

Систему льгот

Бесплатные консультации с финансовыми специалистами, юристами и психологами, а также скидки от компании и партнеров
Свободу в процессах

Работа без трекинга времени на задачи и возможность предлагать новые решения

Заботу о будущем

Программа софинансирования долгосрочных накоплений

Проекты, которыми мы гордимся

Продажи

Разработали продукт цифровизации визита мерчандайзера, чтобы повысить эффективность работы команды продаж
Логистика

Разработали робота, с помощью которого отгружаем в год более 580 000 тонн нашей продукции. 24/7, без перерывов, обедов и отпусков
Производство

Создали цифровых двойников для контроля перерасхода сырья, а также Al‑ассистентов для операторов линий

4b:["$","main",null,{"className":"flex-1","children":["$","div",null,{"className":"container mx-auto max-w-6xl pb-12 pt-4 sm:pt-8","children":[["$","$L57",null,{"href":"/en/vacancy/spetsialist-po-mashinnomu-obucheniyu-i-analitike-d-mars-523ab","className":"mb-6 inline-flex items-center gap-1 text-sm text-muted-foreground hover:text-foreground","children":[["$","svg",null,{"ref":"$undefined","xmlns":"http://www.w3.org/2000/svg","width":24,"height":24,"viewBox":"0 0 24 24","fill":"none","stroke":"currentColor","strokeWidth":2,"strokeLinecap":"round","strokeLinejoin":"round","className":"tabler-icon tabler-icon-chevron-left size-4","children":["$undefined",["$","path","svg-0",{"d":"M15 6l-6 6l6 6"}],"$undefined"]}],["$","$L65",null,{"children":"Back to job"}]]}],["$","h1",null,{"className":"mb-2 text-2xl font-semibold sm:text-3xl","children":["$","$L65",null,{"children":"Similar jobs"}]}],["$","p",null,{"className":"mb-8 text-sm text-muted-foreground","children":["$","$L65",null,{"children":"For Machine Learning And Data Analytics Specialist / Data Scientist at Mars"}]}],["$","$L81",null,{"currentJob":{"id":"523abe51-77f0-41e9-aaae-3b2ca66c45c9","title":"Специалист по машинному обучению и аналитике данных/Data Scientist","description":"Ищем data science инженера для обучения предсказательных и оптимизационных моделей в различных сферах бизнеса. Основные направления — высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса, анализ рыночных сигналов, а также оптимизация процессов и бизнес-стратегий на основе внутренних данных. Кандидат будет заниматься сбором и подготовкой данных, разработкой ML-моделей (временные ряды, регрессия, классификация, кластеризация), оптимизаторами на LP и MILP и интеграцией моделей в бизнес-процессы","companyId":"99719e2e-0d4a-4e72-b11f-02599ae789c0","format":"HYBRID","grade":"SENIOR","salaryMin":0,"salaryMax":0,"salaryBucket":null,"currency":"RUB","category":"ANALYST","feedTypes":["Data"],"applicationUrl":"https://hh.ru/vacancy/138621545?tech_source=api","locations":[],"isRemote":false,"tags":["Python","PySpark","SQL","fmcg","FMCG","Supply Chain","Agile"],"postedAt":"$D2026-10-19T17:13:27.358Z","updatedAt":"$D2026-10-19T17:13:27.384Z","isActive":true,"isArchived":false,"status":"NEW","slug":"spetsialist-po-mashinnomu-obucheniyu-i-analitike-d-mars-523ab","isInternal":false,"highlights":["Влияние на стратегические решения бизнеса","Серьёзная математика: временные ряды и LP/MILP-оптимизация","Международная компания с корпоративным обучением"],"negatives":["Очень широкий охват задач: ML, оптимизация, аналитика и DevOps","Обязателен английский язык уровня Intermediate","Не указан корректный диапазон заработной платы","Нет информации об этапах отбора и процессе найма"],"qualityScore":42,"salaryPeriod":"MONTHLY","specialization":"Data Scientist","requirements":["Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации","Математическая статистика и основы ML: линейные модели, Random Forest, LSTM","Опыт работы с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация","Библиотеки градиентного бустинга XGBoost, LightGBM и CatBoost","Глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR","Методы дискретной оптимизации и математическое программирование LP, MILP, MIP","Инструменты оптимизации Pyomo, OR-Tools, PuLP и COIN-OR","Решатели Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT и GLPK","Отличное знание Python и опыт работы со Spark, PySpark, SQL и S3","Глубокое знание алгоритмов, структур данных и оценки сложности","Опыт разработки продуктового ML-решения от анализа данных до создания прототипа","Понимание архитектуры ML-проектов и умение настраивать пайплайны данных","Умение обернуть модель в базовый backend на FastAPI или Hug и базовые навыки DevOps с Docker и KubeFlow","Базовое понимание архитектуры web-приложений и backend-сервисов","Опыт работы с жизненными циклами разработки вычислительной и программной инфраструктуры","Высокие навыки коммуникации и решения проблем, стремление к обучению","Уровень английского языка Intermediate","Желателен опыт в FMCG: Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS","Опыт работы в продуктовых командах с Agile и Scrum"],"responsibilities":["Проектировать и реализовывать высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов с применением оптимизационных методов","Анализировать внутренние данные компании для оптимизации и совершенствования процессов и бизнес-стратегий","Проводить оценку эффективности и точности новых источников данных и методов сбора данных","Создавать ML-based сервисы для улучшения точности прогнозирования, оптимизации костов и увеличения прибыли","Собирать, очищать и подготавливать данные из различных источников для дальнейшего анализа","Проводить первичный анализ данных: выявлять закономерности и аномалии, создавать визуализации","Разрабатывать и внедрять модели машинного обучения: регрессия, классификация и кластеризация с фокусом на временные ряды","Разрабатывать оптимизатор на линейной и смешанно-целочисленной оптимизации LP и MILP","Оценивать качество моделей, настраивать гиперпараметры и проводить кросс-валидацию","Участвовать в интеграции моделей в бизнес-процессы компании","Подготавливать аналитические отчеты","Эффективно взаимодействовать с представителями бизнеса и техническими командами","Улучшать текущие подходы и изучать новые инструменты и алгоритмы"],"conditions":["Работа в международной компании с сильной культурой и возможностями для развития","Возможность влиять на стратегически важные решения бизнеса","Конкурентная зарплата, премии и бонусы","Гибридный формат работы (офис + удалёнка)","Корпоративное обучение, доступ к глобальным best practices","Программы медицинского страхования и другие корпоративные льготы"],"englishLevel":"B1","englishRequirement":"REQUIRED","englishRequirementSource":"EXPLICIT","importantNotices":[{"code":"LANGUAGE","kind":"ENGLISH_REQUIRED","source":"STRUCTURED","details":{"level":"B1"}}],"vacancyLang":"RU","sourceLanguage":null,"translatedTitle":null,"translatedDescription":null,"translatedRequirements":[],"translatedResponsibilities":[],"translatedConditions":[],"translationLang":null,"pinnedAt":null,"pinnedUntil":null,"contentHash":"314d7142221d5ac507816c3715ba9864f6c87429946511b142f3f7aae600e995","localizationReadyAt":"$D2026-10-19T17:13:27.358Z","localizations":[{"locale":"RU","title":"Специалист по машинному обучению и аналитике данных/Data Scientist","description":"Ищем data science инженера для обучения предсказательных и оптимизационных моделей в различных сферах бизнеса. Основные направления — высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса, анализ рыночных сигналов, а также оптимизация процессов и бизнес-стратегий на основе внутренних данных. Кандидат будет заниматься сбором и подготовкой данных, разработкой ML-моделей (временные ряды, регрессия, классификация, кластеризация), оптимизаторами на LP и MILP и интеграцией моделей в бизнес-процессы","summary":"Компания Марс ищет data science инженера для обучения предсказательных и оптимизационных моделей: прогнозирование спроса, временные ряды, LP/MILP и решатели Gurobi и CPLEX на Python. Роль даёт влияние на стратегические решения бизнеса, гибридный формат, премии, корпоративное обучение и медицинское страхование в международной компании. При этом зарплата не раскрыта, требуется английский Intermediate, а задачи охватывают весь путь от сбора данных и ML-моделей до backend и базового DevOps","requirements":["Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации","Математическая статистика и основы ML: линейные модели, Random Forest, LSTM","Опыт работы с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация","Библиотеки градиентного бустинга XGBoost, LightGBM и CatBoost","Глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR","Методы дискретной оптимизации и математическое программирование LP, MILP, MIP","Инструменты оптимизации Pyomo, OR-Tools, PuLP и COIN-OR","Решатели Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT и GLPK","Отличное знание Python и опыт работы со Spark, PySpark, SQL и S3","Глубокое знание алгоритмов, структур данных и оценки сложности","Опыт разработки продуктового ML-решения от анализа данных до создания прототипа","Понимание архитектуры ML-проектов и умение настраивать пайплайны данных","Умение обернуть модель в базовый backend на FastAPI или Hug и базовые навыки DevOps с Docker и KubeFlow","Базовое понимание архитектуры web-приложений и backend-сервисов","Опыт работы с жизненными циклами разработки вычислительной и программной инфраструктуры","Высокие навыки коммуникации и решения проблем, стремление к обучению","Уровень английского языка Intermediate","Желателен опыт в FMCG: Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS","Опыт работы в продуктовых командах с Agile и Scrum"],"responsibilities":["Проектировать и реализовывать высоконагруженные алгоритмы прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов с применением оптимизационных методов","Анализировать внутренние данные компании для оптимизации и совершенствования процессов и бизнес-стратегий","Проводить оценку эффективности и точности новых источников данных и методов сбора данных","Создавать ML-based сервисы для улучшения точности прогнозирования, оптимизации костов и увеличения прибыли","Собирать, очищать и подготавливать данные из различных источников для дальнейшего анализа","Проводить первичный анализ данных: выявлять закономерности и аномалии, создавать визуализации","Разрабатывать и внедрять модели машинного обучения: регрессия, классификация и кластеризация с фокусом на временные ряды","Разрабатывать оптимизатор на линейной и смешанно-целочисленной оптимизации LP и MILP","Оценивать качество моделей, настраивать гиперпараметры и проводить кросс-валидацию","Участвовать в интеграции моделей в бизнес-процессы компании","Подготавливать аналитические отчеты","Эффективно взаимодействовать с представителями бизнеса и техническими командами","Улучшать текущие подходы и изучать новые инструменты и алгоритмы"],"conditions":["Работа в международной компании с сильной культурой и возможностями для развития","Возможность влиять на стратегически важные решения бизнеса","Конкурентная зарплата, премии и бонусы","Гибридный формат работы (офис + удалёнка)","Корпоративное обучение, доступ к глобальным best practices","Программы медицинского страхования и другие корпоративные льготы"],"applicationInstructions":[],"highlights":["Влияние на стратегические решения бизнеса","Серьёзная математика: временные ряды и LP/MILP-оптимизация","Международная компания с корпоративным обучением"],"negatives":["Очень широкий охват задач: ML, оптимизация, аналитика и DevOps","Обязателен английский язык уровня Intermediate","Не указан корректный диапазон заработной платы","Нет информации об этапах отбора и процессе найма"],"contentHash":"314d7142221d5ac507816c3715ba9864f6c87429946511b142f3f7aae600e995"},{"locale":"EN","title":"Machine Learning And Data Analytics Specialist / Data Scientist","description":"We are looking for a data science engineer to train predictive and optimization models across various business domains. The main focus areas are high-load demand forecasting algorithms, market signal analysis, and process and business strategy optimization based on internal data. The candidate will be responsible for data collection and preparation, developing ML models (time series, regression, classification, clustering), LP and MILP optimizers, and integrating models into business processes.","summary":"Mars is looking for a data science engineer to train predictive and optimization models: demand forecasting, time series, LP/MILP and Gurobi and CPLEX solvers on Python. The role offers influence on strategic business decisions, a hybrid format, bonuses, corporate training and medical insurance at an international company. At the same time, the salary is not disclosed, English Intermediate is required, and the tasks cover the entire path from data collection and ML models to backend and basic DevOps.","requirements":["Knowledge of modern machine learning and optimization algorithms","Mathematical statistics and ML fundamentals: linear models, Random Forest, LSTM","Experience working with time series: cleaning, forecasting, cross-validation","Gradient boosting libraries XGBoost, LightGBM and CatBoost","Deep learning for time series: LSTM, Prophet, DeepAR","Discrete optimization methods and mathematical programming LP, MILP, MIP","Optimization tools Pyomo, OR-Tools, PuLP and COIN-OR","Solvers Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT and GLPK","Excellent knowledge of Python and experience working with Spark, PySpark, SQL and S3","Deep knowledge of algorithms, data structures and complexity estimation","Experience developing a production ML solution from data analysis to prototype creation","Understanding of ML project architecture and ability to configure data pipelines","Ability to wrap a model in a basic backend on FastAPI or Hug and basic DevOps skills with Docker and KubeFlow","Basic understanding of web application and backend service architecture","Experience working with the development life cycles of computing and software infrastructure","Strong communication and problem-solving skills, eagerness to learn","English level Intermediate","Experience in FMCG is a plus: Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS","Experience working in product teams with Agile and Scrum"],"responsibilities":["Design and implement high-load demand forecasting and market signal analysis algorithms using optimization methods","Analyze the company's internal data to optimize and improve processes and business strategies","Evaluate the effectiveness and accuracy of new data sources and data collection methods","Create ML-based services to improve forecasting accuracy, optimize costs and increase profits","Collect, clean and prepare data from various sources for further analysis","Conduct preliminary data analysis: identify patterns and anomalies, create visualizations","Develop and implement machine learning models: regression, classification and clustering with a focus on time series","Develop optimizers for linear and mixed-integer optimization LP and MILP","Evaluate model quality, tune hyperparameters and perform cross-validation","Participate in integrating models into the company's business processes","Prepare analytical reports","Collaborate effectively with business stakeholders and technical teams","Improve current approaches and explore new tools and algorithms"],"conditions":["Work in an international company with a strong culture and development opportunities","Opportunity to influence strategically important business decisions","Competitive salary, premiums and bonuses","Hybrid work format (office + remote)","Corporate training, access to global best practices","Medical insurance programs and other corporate benefits"],"applicationInstructions":[],"highlights":["Influence on strategic business decisions","Serious mathematics: time series and LP/MILP optimization","International company with corporate training"],"negatives":["Very broad scope of tasks: ML, optimization, analytics and DevOps","English language at Intermediate level is required","No correct salary range specified","No information about the selection stages and hiring process"],"contentHash":"314d7142221d5ac507816c3715ba9864f6c87429946511b142f3f7aae600e995"}],"archivedAt":null,"recruiterContacts":null,"hasDirectApply":false,"ai_analysis":{"f":["S","EN"],"grade":"SENIOR","checks":{"det":true,"prc":false,"rem":false,"sal":false,"stk":true,"bnft":true},"domain":"FMCG","salary":{"max":0,"min":0,"period":"MONTHLY","currency":"RUB","currency_original":null},"category":"ANALYST","grade_ai":"SENIOR","locations":[],"company_ai":{"name":"Марс","source":"TEXT","evidence":"company: Марс"},"_raw_source":{"id":"138621545","area":{"id":"1","url":"https://api.hh.ru/areas/1","name":"Москва"},"code":null,"name":"Специалист по машинному обучению и аналитике данных/Data Scientist","test":null,"type":{"id":"open","name":"Открытая"},"hidden":false,"salary":null,"address":{"lat":55.805791,"lng":37.520339,"raw":"Москва, Ленинградский проспект, 72к1","city":"Москва","metro":{"lat":55.805564,"lng":37.515245,"line_id":"2","hex_color":"4FB04F","line_name":"Замоскворецкая","station_id":"2.133","station_name":"Сокол"},"street":"Ленинградский проспект","building":"72к1","can_edit":false,"description":null,"metro_stations":[{"lat":55.805564,"lng":37.515245,"line_id":"2","hex_color":"4FB04F","line_name":"Замоскворецкая","station_id":"2.133","station_name":"Сокол"}]},"premium":false,"approved":true,"archived":false,"contacts":null,"employer":{"id":"205","url":"https://api.hh.ru/employers/205","name":"Марс","trusted":true,"logo_urls":{"90":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo-round/3188404.png","240":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo-round/3188405.png","original":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo-original-round/3188403.png"},"country_id":1,"alternate_url":"https://hh.ru/employer/205","vacancies_url":"https://api.hh.ru/vacancies?employer_id=205","is_identified_by_esia":false,"accredited_it_employer":false,"employer_on_additional_check":false},"has_test":false,"languages":[],"relations":[],"created_at":"2026-10-19T16:06:33+0300","department":null,"experience":{"id":"between3And6","name":"От 3 до 6 лет"},"internship":false,"key_skills":[],"accept_kids":false,"description":"$82","work_format":[{"id":"ON_SITE","name":"На месте работодателя"},{"id":"HYBRID","name":"Гибрид"}],"billing_type":{"id":"standard","name":"Стандарт"},"night_shifts":false,"published_at":"2026-10-19T16:06:33+0300","response_url":null,"salary_range":null,"search_query":"Data Scientist","alternate_url":"https://hh.ru/vacancy/138621545?tech_source=api","auto_response":{"accept_auto_response":false},"show_contacts":false,"working_hours":[{"id":"HOURS_8","name":"8 часов"}],"allow_messages":true,"age_restriction":null,"employment_form":{"id":"FULL","name":"Полная"},"specializations":[],"accept_temporary":false,"negotiations_url":null,"insider_interview":null,"accept_handicapped":false,"initial_created_at":"2026-10-19T16:06:33+0300","professional_roles":[{"id":"165","name":"Дата-сайентист"}],"apply_alternate_url":"https://hh.ru/applicant/vacancy_response?vacancyId=138621545&tech_source=api","branded_description":"$83","civil_law_contracts":[],"inclusiveness_types":[],"show_logo_in_search":true,"driver_license_types":[],"suitable_resumes_url":null,"accept_labor_contract":true,"closed_for_applicants":false,"work_schedule_by_days":[{"id":"FIVE_ON_TWO_OFF","name":"5/2"}],"fly_in_fly_out_duration":[],"quick_responses_allowed":false,"response_letter_required":false,"accept_incomplete_resumes":false,"inclusiveness_description":null,"vacancy_constructor_template":null},"hr_comments":"Компания Марс ищет data science инженера для обучения предсказательных и оптимизационных моделей: прогнозирование спроса, временные ряды, LP/MILP и решатели Gurobi и CPLEX на Python. Роль даёт влияние на стратегические решения бизнеса, гибридный формат, премии, корпоративное обучение и медицинское страхование в международной компании. При этом зарплата не раскрыта, требуется английский Intermediate, а задачи охватывают весь путь от сбора данных и ML-моделей до backend и базового DevOps","work_format":"HYBRID","company_name":"Марс","grade_source":"ai","english_level":"B1","evaluation_v2":{"version":4,"evidence":[{"code":"U_DETAIL","points":12,"source":"llm_extracted"},{"code":"U_CONDITIONS","points":10,"source":"llm_extracted"},{"code":"U_TOOLS","points":10,"source":"llm_extracted"},{"code":"P_RELEVANCE","points":8,"source":"source_text"},{"code":"P_BASELINE","points":2,"source":"source_text"}],"risk_penalty":0,"category_score":10,"universal_score":32},"quality_score":42,"telegram_tags":[],"company_source":"STRUCTURED","negatives_list":["Очень широкий охват задач: ML, оптимизация, аналитика и DevOps","Обязателен английский язык уровня Intermediate","Не указан корректный диапазон заработной платы","Нет информации об этапах отбора и процессе найма"],"required_years":null,"specialization":"Data Scientist","canonical_title":"Специалист по машинному обучению и аналитике данных/Data Scientist","company_conflict":null,"is_advertisement":false,"must_have_skills":["Python","PySpark","SQL"],"important_notices":[{"code":"LANGUAGE","kind":"ENGLISH_REQUIRED","source":"STRUCTURED","details":{"level":"B1"}}],"notice_input_hash":"657045edf73f6da3796067d1ae32581fe667501534de82cdbea15806b346871a","company_ai_verdict":"ACCEPTED","company_structured":"Марс","english_requirement":"REQUIRED","nice_to_have_skills":["FMCG","Supply Chain","Agile"],"apply_requirements_list":[],"notice_contract_version":2,"canonical_title_inferred":false,"language_review_required":false,"english_requirement_source":"EXPLICIT"},"noticeContractVersion":2,"company":{"id":"99719e2e-0d4a-4e72-b11f-02599ae789c0","name":"Mars","slug":"mars","logo":"/uploads/company-logos/mars-aef2ada4.webp","website":"https://www.mars.com","description":"Mars is home to some of the best-known brands in the world in confectionary, family meals, petcare, veterinarian services and much more.","descriptionEn":null}},"variant":"full"}]]}]}] 37:[["$","title","0",{"children":"Similar jobs · Machine Learning And Data Analytics… | hitIT"}],["$","meta","1",{"name":"description","content":"Similar jobs for Machine Learning And Data Analytics Specialist / Data Scientist at Mars"}],["$","meta","2",{"name":"author","content":"hitIT Team"}],["$","meta","3",{"name":"keywords","content":"IT jobs, tech jobs, remote IT jobs, developer jobs, designer jobs, IT salaries, resume review, cover letter"}],["$","meta","4",{"name":"robots","content":"noindex, follow"}],["$","link","5",{"rel":"canonical","href":"https://hitit.one/en/vacancy/spetsialist-po-mashinnomu-obucheniyu-i-analitike-d-mars-523ab/similar"}],["$","link","6",{"rel":"alternate","hrefLang":"ru","href":"https://hitit.one/vacancy/spetsialist-po-mashinnomu-obucheniyu-i-analitike-d-mars-523ab/similar"}],["$","link","7",{"rel":"alternate","hrefLang":"en","href":"https://hitit.one/en/vacancy/spetsialist-po-mashinnomu-obucheniyu-i-analitike-d-mars-523ab/similar"}],["$","link","8",{"rel":"alternate","hrefLang":"x-default","href":"https://hitit.one/vacancy/spetsialist-po-mashinnomu-obucheniyu-i-analitike-d-mars-523ab/similar"}],["$","meta","9",{"property":"og:title","content":"Similar jobs · Machine Learning And Data Analytics…"}],["$","meta","10",{"property":"og:description","content":"Similar jobs for Machine Learning And Data Analytics Specialist / Data Scientist at Mars"}],["$","meta","11",{"property":"og:url","content":"https://hitit.one/en/vacancy/spetsialist-po-mashinnomu-obucheniyu-i-analitike-d-mars-523ab/similar"}],["$","meta","12",{"property":"og:site_name","content":"hitIT"}],["$","meta","13",{"property":"og:locale","content":"en_US"}],["$","meta","14",{"property":"og:type","content":"website"}],["$","meta","15",{"name":"twitter:card","content":"summary_large_image"}],["$","meta","16",{"name":"twitter:title","content":"IT vacancies from Telegram channels, all in one place — hitIT"}],["$","meta","17",{"name":"twitter:description","content":"Latest IT and Digital job offers from Telegram channels and career websites: salaries, contact information for applying, and AI-powered resume and cover letter review"}],["$","link","18",{"rel":"shortcut icon","href":"/uploads/site-assets/site-icon-1790431428543-32.png"}],["$","link","19",{"rel":"icon","href":"/uploads/site-assets/site-icon-1790431428543-32.png","type":"image/png","sizes":"32x32"}],["$","link","20",{"rel":"icon","href":"/uploads/site-assets/site-icon-1790431428543-192.png","type":"image/png","sizes":"192x192"}],["$","link","21",{"rel":"apple-touch-icon","href":"/uploads/site-assets/site-icon-1790431428543-180.png"}],["$","$L84","22",{}]] 4d:null

Создавай будущее IT сегодня

Что вы будете делать:

Задачи:

Мы ожидаем:

Будет плюсом:

Мы предлагаем:

Мы предлагаем:

Проекты, которыми мы гордимся

Присоединяйся к команде Mars!

Присоединяйся
к команде Mars!