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:T1da8,Группа НЛМК – лидирующий международный производитель высококачественной стальной продукции с вертикально интегрированной моделью бизнеса. Добыча сырья и производство стали сосредоточены в низкозатратных регионах, изготовление готовой продукции осуществляется в непосредственной близости от основных потребителей. Чем предстоит заниматься: Выявлять точки роста производства на основе данных; Участвовать в обследовании производственных участков и изучении технологических процессов на месте; Формализовывать производственные задачи в цифровые кейсы: прогнозирование, классификация, детекция отклонений, контроль качества, оптимизация режимов; Заниматься сбором, выгрузкой, очисткой и консолидацией данных из производственных и корпоративных информационных систем; Анализировать данные технологических процессов, искать закономерности, факторы влияния и причины отклонений; Разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели для прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений; Подготавливать датасеты, разметки данных, организацию процессов сбора и актуализации обучающих выборок; Проверять гипотезы, проводить пилотные проекты и оценивать экономические эффекты; Визуализировать результаты анализа, подготавливать отчеты и рекомендаций для производственных подразделений; Взаимодействовать с внутренними заказчиками, подрядчиками, интеграторами и смежными командами; Управлять командой ИИ-агентов: постановка задач, код-ревью их результатов, контроль гейтов качества; Лидировать реализацию цифровых решений. Для нас важно: Практический опыт разработки и внедрения решений на базе ML: Опыт работы с производственными данными, временными рядами, журналами событий, технологическими параметрами; Опыт полного цикла работы с данными: сбор, выгрузка, очистка, анализ, построение признаков, обучение моделей, внедрение, мониторинг; Опыт проведения обследований производственных процессов и интервью с внутренними заказчиками. Технические компетенции: Уверенное владение Python и библиотеками для ML; Знание методов регрессии, классификации, кластеризации, поиска аномалий, анализа временных рядов, оптимизации, глубокого обучения; Опыт работы с SQL и промышленными базами данных (MES, ERP, SCADA и др.); Понимание принципов интеграции моделей в промышленный ИТ-ландшафт; Опыт работы с Docker, Git, MLOps-инфраструктурой; Grafana для визуализации данных; Применение LLM/ИИ-агентов в разработке решений. Преимуществом будет: Опыт работы в металлургии, горнодобывающей промышленности, тяжелой промышленности, химическом производстве или энергетике; Понимание технологических процессов агломерационного, коксового или доменного производства; Опыт разработки и внедрения решений на базе Computer Vision. Работа в Группе НЛМК - это: Работа в международной сталелитейной компании с активами в России, США и странах Европы, с развитыми корпоративными ценностями и стандартами; Оформление по ТК РФ, ежегодная индексация заработной платы, прозрачная система премирования; Открытая корпоративная культура для новых идей и предложений (Банк идей); Уникальные технологические и инновационные проекты; Корпоративные льготы: корпоративная сотовая связь, летние путёвки для детей, новогодние детские подарки, программы лояльности от партнеров, частичная компенсация стоимости питания, материальная поддержка сотрудников в различных жизненных ситуациях; Программы заботы о здоровье: (ДМС, страхование от НС и профессиональных заболеваний, диспансеризация, вакцинация); Программа бесплатных консультаций юриста, эксперта по здоровому образу жизни, психолога и финансового советника; Возможности для саморазвития и обучения – собственный Университет, электронные библиотеки МИФ, Альпина Диджитал, участие в конференциях, развитие наставничества и менторинга, содействие в повышении квалификации, программы профессионального и карьерного развития, изучение иностранного языка по специальным условиям для сотрудников компании; Программы поощрения сотрудников (конкурсы Лучший по профессии, Молодой лидер, Мастер года); Спортивные и культурные мероприятия (спортивные игры, день металлурга, юбилейные даты общества, Новый год).83:T2cabc,

Группа НЛМК – лидирующий международный производитель высококачественной стальной продукции с вертикально интегрированной моделью бизнеса. Добыча сырья и производство стали сосредоточены в низкозатратных регионах, изготовление готовой продукции осуществляется в непосредственной близости от основных потребителей.

Чем предстоит заниматься:

Выявлять точки роста производства на основе данных;
Участвовать в обследовании производственных участков и изучении технологических процессов на месте;
Формализовывать производственные задачи в цифровые кейсы: прогнозирование, классификация, детекция отклонений, контроль качества, оптимизация режимов;
Заниматься сбором, выгрузкой, очисткой и консолидацией данных из производственных и корпоративных информационных систем;
Анализировать данные технологических процессов, искать закономерности, факторы влияния и причины отклонений;
Разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели для прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений;
Подготавливать датасеты, разметки данных, организацию процессов сбора и актуализации обучающих выборок;
Проверять гипотезы, проводить пилотные проекты и оценивать экономические эффекты;
Визуализировать результаты анализа, подготавливать отчеты и рекомендаций для производственных подразделений;
Взаимодействовать с внутренними заказчиками, подрядчиками, интеграторами и смежными командами;
Управлять командой ИИ-агентов: постановка задач, код-ревью их результатов, контроль гейтов качества;
Лидировать реализацию цифровых решений.

Для нас важно:

Практический опыт разработки и внедрения решений на базе ML:

Опыт работы с производственными данными, временными рядами, журналами событий, технологическими параметрами;
Опыт полного цикла работы с данными: сбор, выгрузка, очистка, анализ, построение признаков, обучение моделей, внедрение, мониторинг;
Опыт проведения обследований производственных процессов и интервью с внутренними заказчиками.

Технические компетенции:

Уверенное владение Python и библиотеками для ML;
Знание методов регрессии, классификации, кластеризации, поиска аномалий, анализа временных рядов, оптимизации, глубокого обучения;
Опыт работы с SQL и промышленными базами данных (MES, ERP, SCADA и др.);
Понимание принципов интеграции моделей в промышленный ИТ-ландшафт;
Опыт работы с Docker, Git, MLOps-инфраструктурой;
Grafana для визуализации данных;
Применение LLM/ИИ-агентов в разработке решений.

Преимуществом будет:

Опыт работы в металлургии, горнодобывающей промышленности, тяжелой промышленности, химическом производстве или энергетике; Понимание технологических процессов агломерационного, коксового или доменного производства;
Опыт разработки и внедрения решений на базе Computer Vision.

Работа в Группе НЛМК - это:

Работа в международной сталелитейной компании с активами в России, США и странах Европы, с развитыми корпоративными ценностями и стандартами;
Оформление по ТК РФ, ежегодная индексация заработной платы, прозрачная система премирования;
Открытая корпоративная культура для новых идей и предложений (Банк идей);
Уникальные технологические и инновационные проекты;
Корпоративные льготы: корпоративная сотовая связь, летние путёвки для детей, новогодние детские подарки, программы лояльности от партнеров, частичная компенсация стоимости питания, материальная поддержка сотрудников в различных жизненных ситуациях;
Программы заботы о здоровье: (ДМС, страхование от НС и профессиональных заболеваний, диспансеризация, вакцинация);
Программа бесплатных консультаций юриста, эксперта по здоровому образу жизни, психолога и финансового советника;
Возможности для саморазвития и обучения – собственный Университет, электронные библиотеки МИФ, Альпина Диджитал, участие в конференциях, развитие наставничества и менторинга, содействие в повышении квалификации, программы профессионального и карьерного развития, изучение иностранного языка по специальным условиям для сотрудников компании;
Программы поощрения сотрудников (конкурсы Лучший по профессии, Молодой лидер, Мастер года);
Спортивные и культурные мероприятия (спортивные игры, день металлурга, юбилейные даты общества, Новый год).

Просто про работу:

Полностью удаленно,
в гибридном режиме
или в современном офисе

Зрелая проектная методология
и продуктовый подход
для непроизводственных функций

Наша информационная безопасность помогает решать задачи

Agile¹⁸-практики, трекинг задач в Jira¹⁹, обновляемые базы знаний в Confluence²⁰

Профессиональное обучение и тренинги soft skills, участие в конференциях, корпоративный английский язык

Прозрачные карьерные треки, возможность смены проектов

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":"/vacancy/data-scientist-ai-inzhenersolo-inzhener-gruppa-nlmk-moskva-bf9cd","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"}],"$undefined"]}],["$","$L65",null,{"children":"К вакансии"}]]}],["$","h1",null,{"className":"mb-2 text-2xl font-semibold sm:text-3xl","children":["$","$L65",null,{"children":"Похожие вакансии"}]}],["$","p",null,{"className":"mb-8 text-sm text-muted-foreground","children":["$","$L65",null,{"children":"К вакансии «Data Scientist (AI-инженер/Solo-инженер)» в Группа НЛМК"}]}],["$","$L81",null,{"currentJob":{"id":"bf9cd346-8eed-4b2b-88a3-439d06a2aedd","title":"Data Scientist (AI-инженер/SOLO-инженер)","description":"Роль предполагает цифровизацию металлургического производства: обследование производственных участков, сбор и подготовку данных из промышленных и корпоративных систем, разработку и валидацию ML-моделей. Работа строится на полном цикле обращения с данными — от выгрузки и очистки до внедрения, мониторинга и оценки экономических эффектов. Дополнительно предстоит управлять командой ИИ-агентов и взаимодействовать с внутренними заказчиками, подрядчиками и интеграторами.","companyId":"6579dd1b-7b1b-4dc7-80a5-d43dee318f33","format":"OFFICE","grade":"SENIOR","salaryMin":0,"salaryMax":0,"salaryBucket":null,"currency":"RUB","category":"ANALYST","feedTypes":["Data"],"applicationUrl":"https://hh.ru/vacancy/138840252?tech_source=api","locations":["Москва","Россия"],"isRemote":false,"tags":["Python","SQL","Docker","Git","MLOps","Grafana","LLM","металлургия и горнодобывающая промышленность","Computer Vision","MES","ERP"],"postedAt":"$D2026-10-27T03:11:34.963Z","updatedAt":"$D2026-10-27T03:11:34.991Z","isActive":true,"isArchived":false,"status":"NEW","slug":"data-scientist-ai-inzhenersolo-inzhener-gruppa-nlmk-moskva-bf9cd","isInternal":false,"highlights":["Полный цикл ML-проектов на реальных производственных данных","Современный стек: Python, SQL, Docker, Git, MLOps, Grafana","Применение LLM и команды ИИ-агентов в разработке решений","Оформление по ТК РФ с индексацией и прозрачным премированием"],"negatives":["Размер заработной платы в вакансии не указан","Не указан корректный диапазон заработной платы"],"qualityScore":52,"salaryPeriod":"MONTHLY","specialization":"Data Scientist","requirements":["Практический опыт разработки и внедрения решений на базе ML","Опыт работы с производственными данными, временными рядами, журналами событий и технологическими параметрами","Опыт полного цикла работы с данными: сбор, выгрузка, очистка, анализ, построение признаков, обучение моделей, внедрение, мониторинг","Опыт проведения обследований производственных процессов и интервью с внутренними заказчиками","Уверенное владение Python и библиотеками для машинного обучения","Знание методов регрессии, классификации, кластеризации, поиска аномалий, анализа временных рядов, оптимизации и глубокого обучения","Опыт работы с SQL и промышленными базами данных (MES, ERP, SCADA)","Понимание принципов интеграции моделей в промышленный ИТ-ландшафт","Опыт работы с Docker, Git и MLOps-инфраструктурой","Опыт визуализации данных в Grafana","Применение LLM и ИИ-агентов при разработке решений","Преимуществом будет опыт в металлургии, горнодобывающей, тяжёлой промышленности, химическом производстве или энергетике","Преимуществом будет понимание процессов агломерационного, коксового или доменного производства","Преимуществом будет опыт разработки и внедрения решений на базе Computer Vision"],"responsibilities":["Выявлять точки роста производства на основе данных","Участвовать в обследовании производственных участков и изучении технологических процессов на месте","Формализовывать производственные задачи в цифровые кейсы: прогнозирование, классификация, детекция отклонений, контроль качества, оптимизация режимов","Собирать, выгружать, очищать и консолидировать данные из производственных и корпоративных информационных систем","Анализировать данные технологических процессов, искать закономерности, факторы влияния и причины отклонений","Разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели для прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений","Подготавливать датасеты и разметки, организовывать процессы сбора и актуализации обучающих выборок","Проверять гипотезы, проводить пилотные проекты и оценивать экономические эффекты","Визуализировать результаты анализа, готовить отчёты и рекомендации для производственных подразделений","Взаимодействовать с внутренними заказчиками, подрядчиками, интеграторами и смежными командами","Управлять командой ИИ-агентов: ставить задачи, проводить код-ревью результатов, контролировать гейты качества","Лидировать реализацию цифровых решений"],"conditions":["Оформление по ТК РФ","Ежегодная индексация заработной платы и прозрачная система премирования","ДМС, страхование от несчастных случаев и профессиональных заболеваний, диспансеризация и вакцинация","Частичная компенсация стоимости питания","Корпоративная сотовая связь и программы лояльности от партнёров","Летние путёвки для детей и новогодние детские подарки","Материальная поддержка сотрудников в различных жизненных ситуациях","Бесплатные консультации юриста, психолога, эксперта по здоровому образу жизни и финансового советника","Собственный Университет, электронные библиотеки МИФ и Альпина Диджитал","Участие в конференциях, наставничество и менторинг, содействие в повышении квалификации","Изучение иностранного языка по специальным условиям для сотрудников","Открытая корпоративная культура и банк идей","Спортивные и культурные мероприятия компании"],"englishLevel":"NOT_REQUIRED","englishRequirement":"NOT_REQUIRED","englishRequirementSource":"INFERRED_FROM_VACANCY_LANGUAGE","importantNotices":[{"code":"ONSITE","kind":"OFFICE_ONLY","source":"STRUCTURED"}],"vacancyLang":"RU","sourceLanguage":null,"translatedTitle":null,"translatedDescription":null,"translatedRequirements":[],"translatedResponsibilities":[],"translatedConditions":[],"translationLang":null,"pinnedAt":null,"pinnedUntil":null,"contentHash":"819d1c07084fee2f2e9f6407076dfea9e8b0c13e6666017248731965c2c31437","localizationReadyAt":"$D2026-10-27T03:11:34.963Z","localizations":[{"locale":"RU","title":"Data Scientist (AI-инженер/SOLO-инженер)","description":"Роль предполагает цифровизацию металлургического производства: обследование производственных участков, сбор и подготовку данных из промышленных и корпоративных систем, разработку и валидацию ML-моделей. Работа строится на полном цикле обращения с данными — от выгрузки и очистки до внедрения, мониторинга и оценки экономических эффектов. Дополнительно предстоит управлять командой ИИ-агентов и взаимодействовать с внутренними заказчиками, подрядчиками и интеграторами.","summary":"Роль охватывает полный цикл работы с данными на производстве: от обследования участков и выгрузки данных из MES, ERP и SCADA до обучения ML-моделей и их внедрения в промышленный ИТ-ландшафт. Стек зрелый — Python, SQL, Docker, Git, MLOps и Grafana, плюс применение LLM и ИИ-агентов, а задачи решаются на реальных данных металлургического производства. Условия сильные — оформление по ТК РФ с индексацией и прозрачным премированием, ДМС и корпоративное обучение, но зарплата в вакансии не указана, а часть работы проходит непосредственно на производственных площадках.","requirements":["Практический опыт разработки и внедрения решений на базе ML","Опыт работы с производственными данными, временными рядами, журналами событий и технологическими параметрами","Опыт полного цикла работы с данными: сбор, выгрузка, очистка, анализ, построение признаков, обучение моделей, внедрение, мониторинг","Опыт проведения обследований производственных процессов и интервью с внутренними заказчиками","Уверенное владение Python и библиотеками для машинного обучения","Знание методов регрессии, классификации, кластеризации, поиска аномалий, анализа временных рядов, оптимизации и глубокого обучения","Опыт работы с SQL и промышленными базами данных (MES, ERP, SCADA)","Понимание принципов интеграции моделей в промышленный ИТ-ландшафт","Опыт работы с Docker, Git и MLOps-инфраструктурой","Опыт визуализации данных в Grafana","Применение LLM и ИИ-агентов при разработке решений","Преимуществом будет опыт в металлургии, горнодобывающей, тяжёлой промышленности, химическом производстве или энергетике","Преимуществом будет понимание процессов агломерационного, коксового или доменного производства","Преимуществом будет опыт разработки и внедрения решений на базе Computer Vision"],"responsibilities":["Выявлять точки роста производства на основе данных","Участвовать в обследовании производственных участков и изучении технологических процессов на месте","Формализовывать производственные задачи в цифровые кейсы: прогнозирование, классификация, детекция отклонений, контроль качества, оптимизация режимов","Собирать, выгружать, очищать и консолидировать данные из производственных и корпоративных информационных систем","Анализировать данные технологических процессов, искать закономерности, факторы влияния и причины отклонений","Разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели для прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений","Подготавливать датасеты и разметки, организовывать процессы сбора и актуализации обучающих выборок","Проверять гипотезы, проводить пилотные проекты и оценивать экономические эффекты","Визуализировать результаты анализа, готовить отчёты и рекомендации для производственных подразделений","Взаимодействовать с внутренними заказчиками, подрядчиками, интеграторами и смежными командами","Управлять командой ИИ-агентов: ставить задачи, проводить код-ревью результатов, контролировать гейты качества","Лидировать реализацию цифровых решений"],"conditions":["Оформление по ТК РФ","Ежегодная индексация заработной платы и прозрачная система премирования","ДМС, страхование от несчастных случаев и профессиональных заболеваний, диспансеризация и вакцинация","Частичная компенсация стоимости питания","Корпоративная сотовая связь и программы лояльности от партнёров","Летние путёвки для детей и новогодние детские подарки","Материальная поддержка сотрудников в различных жизненных ситуациях","Бесплатные консультации юриста, психолога, эксперта по здоровому образу жизни и финансового советника","Собственный Университет, электронные библиотеки МИФ и Альпина Диджитал","Участие в конференциях, наставничество и менторинг, содействие в повышении квалификации","Изучение иностранного языка по специальным условиям для сотрудников","Открытая корпоративная культура и банк идей","Спортивные и культурные мероприятия компании"],"applicationInstructions":[],"highlights":["Полный цикл ML-проектов на реальных производственных данных","Современный стек: Python, SQL, Docker, Git, MLOps, Grafana","Применение LLM и команды ИИ-агентов в разработке решений","Оформление по ТК РФ с индексацией и прозрачным премированием"],"negatives":["Размер заработной платы в вакансии не указан","Не указан корректный диапазон заработной платы"],"contentHash":"819d1c07084fee2f2e9f6407076dfea9e8b0c13e6666017248731965c2c31437"},{"locale":"EN","title":"Data Scientist (AI Engineer/Solo Engineer)","description":"The role involves the digitalization of metallurgical production: surveying production areas, collecting and preparing data from industrial and corporate systems, and developing and validating ML models. The work is built around the full data lifecycle — from extraction and cleaning to deployment, monitoring and assessment of economic effects. In addition, the role involves managing a team of AI agents and interacting with internal customers, contractors and integrators.","summary":"The role covers the full data lifecycle in production: from surveying areas and extracting data from MES, ERP and SCADA to training ML models and deploying them into the industrial IT landscape. The stack is mature — Python, SQL, Docker, Git, MLOps and Grafana, plus the use of LLMs and AI agents — and tasks are solved on real metallurgical production data. The conditions are strong — employment under the Labor Code of the Russian Federation with indexation and transparent bonuses, voluntary medical insurance and corporate training — but the salary is not stated in the vacancy, and part of the work takes place directly at production sites.","requirements":["Hands-on experience developing and deploying ML-based solutions","Experience working with production data, time series, event logs and process parameters","Experience with the full data lifecycle: collection, extraction, cleaning, analysis, feature engineering, model training, deployment, monitoring","Experience conducting surveys of production processes and interviews with internal customers","Confident command of Python and machine learning libraries","Knowledge of regression, classification, clustering, anomaly detection, time series analysis, optimization and deep learning methods","Experience with SQL and industrial databases (MES, ERP, SCADA)","Understanding of the principles of integrating models into the industrial IT landscape","Experience with Docker, Git and MLOps infrastructure","Experience with data visualization in Grafana","Use of LLMs and AI agents in solution development","Experience in metallurgy, mining, heavy industry, chemical production or energy would be an advantage","Understanding of sinter, coke or blast furnace production processes would be an advantage","Experience developing and deploying Computer Vision-based solutions would be an advantage"],"responsibilities":["Identify production growth opportunities based on data","Take part in surveying production areas and studying technological processes on site","Formalize production tasks into digital use cases: forecasting, classification, deviation detection, quality control, mode optimization","Collect, extract, clean and consolidate data from production and corporate information systems","Analyze process data, look for patterns, influencing factors and causes of deviations","Develop, train and validate ML models for forecasting, optimization and decision support","Prepare datasets and labels, organize processes for collecting and updating training samples","Test hypotheses, run pilot projects and assess economic effects","Visualize analysis results, prepare reports and recommendations for production departments","Interact with internal customers, contractors, integrators and related teams","Manage a team of AI agents: assign tasks, conduct code reviews of results, control quality gates","Lead the implementation of digital solutions"],"conditions":["Employment in accordance with the Labor Code of the Russian Federation","Annual salary indexation and a transparent bonus system","Voluntary medical insurance, accident and occupational disease insurance, preventive health checks and vaccination","Partial meal compensation","Corporate mobile phone service and partner loyalty programs","Summer camp vouchers for children and New Year children's gifts","Financial support for employees in various life situations","Free consultations with a lawyer, psychologist, healthy lifestyle expert and financial advisor","Own University, MYTH and Alpina Digital e-libraries","Participation in conferences, mentoring and coaching, support for professional development","Foreign language learning under special conditions for employees","Open corporate culture and an idea bank","Company sports and cultural events"],"applicationInstructions":[],"highlights":["Full lifecycle of ML projects on real production data","Modern stack: Python, SQL, Docker, Git, MLOps, Grafana","Use of LLMs and a team of AI agents in solution development","Employment under the Labor Code of the Russian Federation with indexation and transparent bonuses"],"negatives":["The salary amount is not stated in the vacancy","No correct salary range is specified"],"contentHash":"819d1c07084fee2f2e9f6407076dfea9e8b0c13e6666017248731965c2c31437"}],"archivedAt":null,"recruiterContacts":null,"hasDirectApply":false,"ai_analysis":{"f":["O","D"],"grade":"SENIOR","checks":{"det":true,"prc":true,"rem":false,"sal":false,"stk":true,"bnft":true},"domain":"Металлургия и горнодобывающая промышленность","salary":{"max":0,"min":0,"period":"MONTHLY","currency":"RUB","currency_original":null},"category":"ANALYST","grade_ai":"SENIOR","locations":["Москва","Россия"],"company_ai":{"name":"Группа НЛМК","source":"TEXT","evidence":"Группа НЛМК – лидирующий международный производитель высококачественной стальной продукции"},"_raw_source":{"id":"138840252","area":{"id":"1","url":"https://api.hh.ru/areas/1","name":"Москва"},"code":null,"name":"Data Scientist (AI-инженер/SOLO-инженер)","test":null,"type":{"id":"open","name":"Открытая"},"hidden":false,"salary":null,"address":{"lat":55.771591,"lng":37.665336,"raw":"Москва, Новорязанская улица, 24","city":"Москва","metro":{"lat":55.775672,"lng":37.654772,"line_id":"5","hex_color":"915133","line_name":"Кольцевая","station_id":"5.55","station_name":"Комсомольская"},"street":"Новорязанская улица","building":"24","can_edit":false,"description":null,"metro_stations":[{"lat":55.775672,"lng":37.654772,"line_id":"5","hex_color":"915133","line_name":"Кольцевая","station_id":"5.55","station_name":"Комсомольская"}]},"premium":false,"approved":true,"archived":false,"contacts":null,"employer":{"id":"988387","url":"https://api.hh.ru/employers/988387","name":"Группа НЛМК","trusted":true,"logo_urls":{"90":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo/7422805.png","240":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo/7422806.png","original":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo-original/1450796.png"},"country_id":1,"alternate_url":"https://hh.ru/employer/988387","vacancies_url":"https://api.hh.ru/vacancies?employer_id=988387","is_identified_by_esia":false,"accredited_it_employer":false,"employer_on_additional_check":false},"has_test":false,"languages":[],"relations":[],"created_at":"2026-10-26T13:01:48+0300","department":{"id":"988387-988387-digital","name":"Группа НЛМК ИТ и Диджитал"},"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":"REMOTE","name":"Удалённо"},{"id":"HYBRID","name":"Гибрид"}],"billing_type":{"id":"standard","name":"Стандарт"},"night_shifts":false,"published_at":"2026-10-26T13:01:48+0300","response_url":null,"salary_range":null,"search_query":"Data Scientist","alternate_url":"https://hh.ru/vacancy/138840252?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"},"hh_source_facts":{"locations":["Москва","Россия"]},"specializations":[],"accept_temporary":false,"negotiations_url":null,"insider_interview":null,"accept_handicapped":false,"initial_created_at":"2026-10-26T13:01:48+0300","professional_roles":[{"id":"165","name":"Дата-сайентист"}],"apply_alternate_url":"https://hh.ru/applicant/vacancy_response?vacancyId=138840252&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":"Роль охватывает полный цикл работы с данными на производстве: от обследования участков и выгрузки данных из MES, ERP и SCADA до обучения ML-моделей и их внедрения в промышленный ИТ-ландшафт. Стек зрелый — Python, SQL, Docker, Git, MLOps и Grafana, плюс применение LLM и ИИ-агентов, а задачи решаются на реальных данных металлургического производства. Условия сильные — оформление по ТК РФ с индексацией и прозрачным премированием, ДМС и корпоративное обучение, но зарплата в вакансии не указана, а часть работы проходит непосредственно на производственных площадках.","work_format":"OFFICE","company_name":"Группа НЛМК","grade_source":"ai","source_facts":{"locations":["Москва","Россия"],"sourceMetadataVersion":1},"english_level":"NOT_REQUIRED","evaluation_v2":{"version":4,"evidence":[{"code":"U_DETAIL","points":12,"source":"llm_extracted"},{"code":"U_HIRING_PROCESS","points":10,"source":"source_text"},{"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":42},"quality_score":52,"telegram_tags":[],"company_source":"STRUCTURED","negatives_list":["Размер заработной платы в вакансии не указан","Не указан корректный диапазон заработной платы"],"required_years":null,"specialization":"Data Scientist","canonical_title":"Data Scientist (AI-инженер/SOLO-инженер)","company_conflict":null,"is_advertisement":false,"must_have_skills":["Python","SQL","Docker","Git","MLOps","Grafana","LLM"],"important_notices":[{"code":"ONSITE","kind":"OFFICE_ONLY","source":"STRUCTURED"}],"notice_input_hash":"31354b3f795cdb3fdb7d0b8deeecf17ec6718de4b9fd0b4ef5ee8bf5cbcb5a4c","company_ai_verdict":"ACCEPTED","company_structured":"Группа НЛМК","english_requirement":"NOT_REQUIRED","nice_to_have_skills":["Computer Vision","MES","ERP","SCADA"],"apply_requirements_list":[],"notice_contract_version":2,"canonical_title_inferred":false,"language_review_required":false,"english_requirement_source":"INFERRED_FROM_VACANCY_LANGUAGE"},"noticeContractVersion":2,"company":{"id":"6579dd1b-7b1b-4dc7-80a5-d43dee318f33","name":"Группа НЛМК","slug":"gruppa-nlmk","logo":"/uploads/company-logos/company-06b19be3.webp","website":"https://hh.ru/employer/988387","description":null,"descriptionEn":null}},"variant":"full"}]]}]}] 37:[["$","title","0",{"children":"Похожие вакансии · Data Scientist… | hitIT"}],["$","meta","1",{"name":"description","content":"Похожие вакансии к «Data Scientist (AI-инженер/Solo-инженер)» в компании Группа НЛМК"}],["$","meta","2",{"name":"author","content":"hitIT Team"}],["$","meta","3",{"name":"keywords","content":"вакансии в IT, работа в IT, IT-вакансии в Telegram, удалённая работа в IT, вакансии разработчика, вакансии дизайнера, зарплаты в IT, проверка резюме, сопроводительное письмо"}],["$","meta","4",{"name":"robots","content":"noindex, follow"}],["$","link","5",{"rel":"canonical","href":"https://hitit.one/vacancy/data-scientist-ai-inzhenersolo-inzhener-gruppa-nlmk-moskva-bf9cd/similar"}],["$","link","6",{"rel":"alternate","hrefLang":"ru","href":"https://hitit.one/vacancy/data-scientist-ai-inzhenersolo-inzhener-gruppa-nlmk-moskva-bf9cd/similar"}],["$","link","7",{"rel":"alternate","hrefLang":"en","href":"https://hitit.one/en/vacancy/data-scientist-ai-inzhenersolo-inzhener-gruppa-nlmk-moskva-bf9cd/similar"}],["$","link","8",{"rel":"alternate","hrefLang":"x-default","href":"https://hitit.one/vacancy/data-scientist-ai-inzhenersolo-inzhener-gruppa-nlmk-moskva-bf9cd/similar"}],["$","meta","9",{"property":"og:title","content":"Похожие вакансии · Data Scientist…"}],["$","meta","10",{"property":"og:description","content":"Похожие вакансии к «Data Scientist (AI-инженер/Solo-инженер)» в компании Группа НЛМК"}],["$","meta","11",{"property":"og:url","content":"https://hitit.one/vacancy/data-scientist-ai-inzhenersolo-inzhener-gruppa-nlmk-moskva-bf9cd/similar"}],["$","meta","12",{"property":"og:site_name","content":"hitIT"}],["$","meta","13",{"property":"og:locale","content":"ru_RU"}],["$","meta","14",{"property":"og:type","content":"website"}],["$","meta","15",{"name":"twitter:card","content":"summary_large_image"}],["$","meta","16",{"name":"twitter:title","content":"IT-вакансии из Telegram-каналов в одной ленте — hitIT"}],["$","meta","17",{"name":"twitter:description","content":"Свежие вакансии в IT и Digital из Telegram-каналов и карьерных сайтов: зарплаты, контакты для отклика, ИИ-проверка резюме и сопроводительные письма"}],["$","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