IT вакансии в Казахстане
Ищите вакансии и переходите к работодателю без регистрации.
В каталоге 8 046 вакансий из 11 источников
Senior Data Scientist
~2 017 980 ₸ оценка по стеку
Банку в Алматы нужен Senior Data Scientist в команду Risk Data Science — вести модели машинного обучения для кредитного риска, антифрода и взыскания на всём жизненном цикле, от исследования данных до продакшена и защиты перед валидаторами. Ждут опыт от 3 лет в банке/МФО/финтехе, уверенный Python (pandas, scikit-learn, бустинги), продвинутый SQL и понимание метрик ROC-AUC, Gini, KS, PSI, а также базовые практики MLOps (Docker, CI/CD, мониторинг дрейфа). Предлагают масштабные задачи, гибридный формат с офисом в Алматы, сильную инженерную культуру, официальное оформление и конкурентную зарплату по итогам интервью.
Специалист по машинному обучению
~1 385 800 ₸ оценка
Команда крупной федеральной компании ищет инженера, который будет строить harness-архитектуру для AI-агентов: проектировать MCP-серверы, tools/function calling, context engineering и интеграции с GitLab, CI/CD, базами данных и корпоративными системами вроде ERP и MES. Нужны уверенный Python, опыт агентской разработки, ML-навыки с обучением и инференсом YOLO, а также Docker, базовый Kubernetes, CI/CD и понимание LLM API, RAG и embeddings. Опыт — от года, предлагают полное соблюдение ТК РФ, хороший соцпакет и возможность удалённой работы.
География удалёнки не уточнена
Data Scientist (DS-специалист)
~1 385 800 ₸ оценка
Платформа интеллектуального управления безопасностью финансовых потоков ищет Data Scientist уровня Middle/Senior для борьбы с мошенничеством и комплаенс-рисками. Нужен опыт в DS от 2 лет, уверенный Python, SQL, классический ML (бустинги, классификация, ранжирование), статистика и A/B-тесты; PySpark — плюс. Предлагают удалёнку или гибрид, гибкий график, ДМС, квартальную премию и сложные задачи на высоконагруженных данных.
География удалёнки не уточнена
Аналитик рисков B2B (ML/Data Science)
~1 385 800 ₸ оценка
Роль в команде аналитики рисков B2B Ozon Банка на стыке ML и бизнеса: валидировать скоринговые модели, строить лимитные стратегии, cut-off'ы и стоп-правила, мониторить портфель и запускать A/B-тесты. Нужны опыт от 2 лет в DS/ML/аналитике, сильный SQL, Python (pandas, scikit-learn, бустинги) и статистика. Кредитный домен обещают научить — важно понимание моделей и данных, а также умение превращать выводы в бизнес-рекомендации.
География удалёнки не уточнена
Вы просмотрели все 4 вакансии