ФКН: Вакансии
الذهاب إلى القناة على Telegram
Канал с вакансиями, мероприятиями и хакатонами из закрытого ФКНского чата вакансий. Чтобы опубликовать вакансию, можно написать её в чат или в лс @NanoBjorn. Если она понравится чату, то будет опубликована в канале. Правила в закрепе.
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام ФКН: Вакансии
تُعد قناة ФКН: Вакансии (@vacancy_cs) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 15 953 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 416 في فئة الحياة الوظيفية والمرتبة 41 725 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 15 953 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 21 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 541، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 26، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 64.93%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 28.33% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 10 346 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 4 514 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 142.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل engineer, стартап, remote, llm, senior.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Канал с вакансиями, мероприятиями и хакатонами из закрытого ФКНского чата вакансий. Чтобы опубликовать вакансию, можно написать её в чат или в лс @NanoBjorn. Если она понравится чату, то будет опубликована в канале. Правила в закрепе.”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 22 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة الحياة الوظيفية.
15 953
المشتركون
+2624 ساعات
+1477 أيام
+54130 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '26
+494
في 1 قنوات
يونيو '26
+438
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '26
+367
في 2 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+573
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+726
في 4 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+586
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '26
+521
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+232
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+343
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+323
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+273
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+457
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+320
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+292
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+359
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+500
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+396
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+357
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+609
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+312
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+388
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+492
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+629
في 4 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+529
في 2 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+365
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+315
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '24
+299
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+398
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '24
+305
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+504
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '24
+219
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+174
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+181
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+214
في 4 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+235
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+110
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+193
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+279
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+106
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+144
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+140
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+146
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+87
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+88
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+31
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+77
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+128
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+99
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+53
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+109
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+87
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+180
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+153
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+130
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+97
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+67
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+58
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+52
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+99
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+1 301
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 22 يوليو | +20 | |||
| 21 يوليو | +30 | |||
| 20 يوليو | +17 | |||
| 19 يوليو | +21 | |||
| 18 يوليو | +16 | |||
| 17 يوليو | +49 | |||
| 16 يوليو | +10 | |||
| 15 يوليو | +13 | |||
| 14 يوليو | +15 | |||
| 13 يوليو | +21 | |||
| 12 يوليو | +2 | |||
| 11 يوليو | +5 | |||
| 10 يوليو | +47 | |||
| 09 يوليو | +31 | |||
| 08 يوليو | +28 | |||
| 07 يوليو | +15 | |||
| 06 يوليو | +87 | |||
| 05 يوليو | +5 | |||
| 04 يوليو | +6 | |||
| 03 يوليو | +18 | |||
| 02 يوليو | +23 | |||
| 01 يوليو | +15 |
منشورات القناة
tldr: GenCV MLE Senior, Snap, 150-200£/year, Лондон, гибрид 4 дня в офисе
Ищу L4 Machine Learning Engineer к себе в команду Consumer GenAI product Engineering в Snap. Наша команда очень плотно работает с продуктом и катит самые новые и самые модные AI фичи напрямую в приложение. Мы работаем с визуальной частью GenAI движа (фото/видео), иногда аудио и VLM/LLM. У нас не очень много внутреннего RnD, но много внутренних эвалов, бенчмарков, работы с опенсорсом. В первую очередь ищем людей уже находящихся в Лондоне (визу спонсируем).
Чем предстоит заниматься:
- Работать со свежим опенсорсом в GenCV домене — Flux, Qwen, Wan, etc.
- Создавать внутренние эвалы, проверять клеймы авторов новых статей на настоящих данных.
- Очень близко общаться с продуктом, думать про счастье пользователей, катить новые фичи. - [Возможно] Оптимизировать инференс и работать над дистилляцией, квантизацией
- [Возможно] Посттрейнить картиночные/видео модели под наши юзкейсы.
Кого мы ищем:
- Работаете с генеративными картиночными и видео диффузионными моделями.
- Работаете на PyTorch, знаете как работает аттеншн, что такое диффузия и чем она отличается от flow matching.
- Знаете как работают text2image, image2image, image2video пайплайны.
- Любите быстро прототипировать MVP и тестировать результаты на реальных пользователях
Условия:
- офис в Лондоне, гибрид, 4 дня в офисе.
- L4 в снапе это L4-L5 в гугле, много автономности и овнершипа.
- Стандартная L4 вилка рисуется 150-200к фунтов, в нищете не останетесь.
- Есть прикольные бенефиты про оплату транспорта (300 фунтов/м) и спорта (180 фунтов/квартал)
- Совершенно точно не 996, у нас в целом довольно чиллово (не говорите моему менеджеру что я это сказал)
В целом мы ищем бодрых ребят готовых быстро итерироваться, брать опенсорс и делать из него конфетку, катить прикольные фичи на миллионы пользователей и растить стоки обратно вверх. Команда новая и свежая, много шансов взять много овнершипа и сделать импакт. Подавайтесь даже если не подходите на 100%, 80% вполне должно хватить :)
На эту позицию я реферю руками, поэтому пожалуйста присылайте мне свое CV на martemev@snapchat.com, с темой письма MLE-R0046209.
| 2 | tldr: ML Research (junior-senior), Higgsfield AI, 100-350k$/year, офис в Алматы с последующим переездом в США, полная поддержка переезда
Higgsfield AI — одна из самых быстрорастущих GenAI-компаний в мире. Сейчас мы строим новую research-лабораторию, полностью сфокусированную на Diffusion Models, Multimodal AI и Reinforcement Learning. Начинаем с бюджетом $100M и дальше масштабируемся до $1B.
Сейчас вход в LLM frontier стоит сотни миллиардов долларов, тогда как в диффузионных моделях индустрия только начинается и foundation-лабораторию можно построить с нуля. Ни OpenAI (Sora), ни Google (Veo), ни Meta не смогли обогнать китайские компании. На данный момент frontier открыт, и мы видим возможность создать лучшую research-лабораторию в мире.
Мы считаем, что следующий скачок в генерации видео придет благодаря Reinforcement Learning поверх диффузионных трансформеров, так же как RLVR изменил развитие LLM.
Мы создаем первую подобную лабораторию в русскоязычном пространстве. Сегодня ведущие research-центры находятся в США и Китае, при этом существует сильное сообщество русскоязычных исследователей, которое пока не объединено вокруг собственной frontier-лаборатории.
Чем предстоит заниматься
- Исследовать архитектуры Diffusion Models, Multimodal AI и MoE.
- Работать с Reinforcement Learning для генеративных моделей.
- Проектировать отказоустойчивые training pipelines с максимальной утилизацией GPU на больших кластерах.
- Тренировать модели для фильтрации и оценки мультимодальных данных для обучения.
- Ускорять инференс и улучшать модели с помощью дистилляции, alignment и квантизации.
Кого мы ищем
- Работаете в области Diffusion Models, Multimodal AI или Reinforcement Learning.
- Уверенно владеете PyTorch, включая torch.distributed.
- Работали с распределённым обучением, большими моделями или современным ML-стеком (DeepSpeed, FSDP и др.).
- Любите исследования и хотите превращать идеи в работающие модели.
Будет большим плюсом
- Публикации на NeurIPS, ICML, ICLR.
- Обучение или выпуск из ШАД, ФКН ВШЭ (ПМИ) или других сильных технических школ.
- Участие в олимпиадах или сильный исследовательский и инженерный бэкграунд.
Условия:
- офис в Казахстане, Алматы
- последующий переезд в США
- вилки junior-senior 100-350k USD/year
Не обязательно соответствовать каждому пункту. Если у вас сильная математическая база, исследовательское мышление и желание строить новое поколение ML-моделей — будем рады познакомиться.
Контакт: @Dtrish | 8 820 |
| 3 | tldr: data science, healthtech startup, Dubai, $100-175k /year + бонусы + equity
Elixi (elixi.com) - healthtech стартап на ранней стадии, который использует AI и данные для персонализированных рекомендаций в сфере здоровья и долголетия. Наша цель — сделать осознанное управление здоровьем доступным и понятным, опираясь на современные технологии, медицинские данные и машинное обучение.
Проект основан серийным tech-фаундером, который уже прошёл путь от идеи до глобального бизнеса с оценкой $10B+. Сейчас мы находимся в активной фазе построения продукта.
Роль: Senior LLM Engineer
Занятость: full-time
Локация: предпочтительно релокация в Дубай
Вилка: $100–175K в год + бонусы + equity
Базовые требования: 5+ лет опыта в data science, опыт с LLM APIs (+ orchestration frameworks) и понимание RAG систем
Фокус на работе с LLM и AI-моделями: разработка интеллектуальных механизмов анализа данных, участие в создании AI-ассистента и рекомендательных систем, ownership LLM-платформы: модели, orchestration, evals, prompts и RAG.
Отправляйте CV: @anneyh | 8 991 |
| 4 | tl;dr: senior/staff SWE, agentic search; relocation to Amsterdam/London/NY or remote
Хотите быстро делать крутые фронтирные штуки в стартапе, но немного скучаете по ДМС, сыркам на кофепойнте и ликвидным стокам? Принесли вам лучшее из двух миров: стартап внутри Nebius🧪
Стартап — это Tavily. В те далёкие времена, когда чатгпт ещё не умел ходить в интернет (то есть где-то в 2023), он появился как едва ли не первая опенсорсная реализация дипресёрча. А потом вырос в полноценный слой доступа к информации в интернете для агентов — со своим веб-индексом и ранжированием, заточенным не под людей, а под AI. За два года Tavily успел собрать миллионы пользователей, стать практически дефолтным поисковиком в LangChain, поднять $25M, и недавно — влиться в Nebius ❤️
Про Небиус вы и так знаете. Амстердамский AI cloud, который предоставляет компаниям GPU-инфраструктуру. Инженерное наследие Яндекса, $2B инвестиций от NVIDIA, а среди клиентов — Meta, Microsoft и Cursor.
Теперь, чтобы стать топ-1 агентским поиском, у них есть почти всё. Нужны только ещё несколько офигенных senior / staff инженеров:
⚙️ те, кто делает рантайм-часть — принимает запрос, достаёт, ранжирует и отдаёт документы под жёсткими требованиями к latency и throughput;
📁 те, кто отвечает за индексинг — строит сам индекс, считает фичи для ранжирования, занимается форматами хранения;
📍 те, кто знает, как обойти весь интернет, и обрабатывает данные в реалтайме.
Поэтому, если вы строили:
⭕очень высоконагруженные, low-latency системы (например, DBMS, query-движки, storage, HFT-инфру);
⭕или рекомендательные системы и рекламными движки;
⭕или веб-кроулеры;
⭕или большие оффлайн дата-пайплайны (поисковики, соцсети, маркетплейсы; Spark, MapReduce и вот это всё);
⭕или датасеты для претрейна LLM, или онлайн-датапайплайны (Apache Beam, Kafka, Flink);
⭕или делали что-то ещё, что вам кажется релевантным —
напишите нам! Если сомневаетесь, напишите тоже, и мы разберёмся вместе.
На все роли нужны минимум 5 лет опыта (лучше больше) с C++, Rust и/или Golang и готовность много делать руками.
Можно переехать в Амстердам, Лондон, NY или Тель-Авив; если вы очень хороши и находитесь в другой части Европы или США — можно иногда обсудить и удалёнку.
Пишите Феде @owlkov 😏 | 9 094 |
| 5 | tldr: C++ Backend Engineer, от стажёра до Senior, Яндекс Поиск
Привет! Меня зовут Тимофей. Мы тут с нуля пилим новый поиск — общую платформу под Веб, Картинки, Видео, Маркет и всё остальное. Ищу C++-инженеров от стажёра до сеньора. Команда молодая и сильная — ШАД, ВШЭ, Физтех. Дальше чуть подробнее, почему это редкая тема.
Яндекс Поиск строит поисковую систему нового поколения — общую технологическую платформу для Веб-поиска, Картинок, Видео, Еды, Музыки, Маркета и других сервисов.
Сейчас разные поиски внутри компании развиваются во многом независимо. Мы хотим изменить это: создать единую распределённую отказоустойчивую систему, которая позволит запускать поисковые и рекомендательные сценарии поверх общей технологической базы. Концептуально это похоже на Elasticsearch, но на масштабе Яндекса, с большей модульностью, разными форматами индексов и возможностью описывать запросы через простой SQL-like-язык.
Проект стартует сейчас: мы проектируем Search-as-a-Service нового поколения и внедряем MVP. Это возможность присоединиться на раннем этапе и повлиять на архитектуру системы, которая определит развитие поиска в Яндексе на годы вперёд.
Что предстоит делать:
• проектировать новую распределённую поисковую систему;
• разрабатывать поисковые индексы, кодеки сжатия и компактные структуры данных;
• строить эффективный runtime и процессы индексации;
• работать с системами, которые хранят десятки петабайт данных, используют сотни тысяч CPU-ядер и обрабатывают сотни миллионов запросов в секунду;
• изучать существующие поисковые проекты и переносить лучшие решения в общую платформу.
Что важно:
• уверенный C++ и желание писать на нём;
• хорошее знание алгоритмов и структур данных;
• глубокое понимание многопоточности;
• опыт с распределёнными системами;
• понимание устройства поисковых систем и поисковых индексов будет преимуществом.
Формат:
• full-time;
• Москва / hybrid / online — обсуждаем.
Если интересно или остались вопросы — пишите: @h0tmi | 11 209 |
| 6 | tldr: Senior LLM Engineer в крупный банк. Внутренняя AI Platform, open-source LLM, агенты/RAG. Гибрид, Москва.
[вилки нет, но вакансия прошла голосование на высоком доверии к автору, деньги есть]
Мы в команде CIB LLM Team отвечаем за AI Platform для корпоративного бизнеса банка: LLM API Gateway, AI Chat, агентные решения, инфраструктуру для моделей и агентов, инструменты для создания AI-продуктов.
Ищем LLM-инженера, который усилит нашу команду в направлении внутренних AI-продуктов, агентов, RAG и оптимизации инференса.
Что делать:
* отвечать за внутреннюю AI Platform и инструменты для AI-приложений;
* проектировать агентов для автоматизации бизнес-процессов;
* работать с RAG, tool calling и корпоративными знаниями;
* оптимизировать качество, стоимость и latency инференса;
* участвовать в выборе и эксплуатации open-source LLM;
* доводить гипотезы и прототипы до production.
Что важно:
* уверенный Python;
* опыт ML/DL от 2 лет;
* понимание современных LLM/NLP/GenAI;
* опыт production-систем на базе LLM;
* понимание retrieval, routing, tool calling, memory, evaluation;
* опыт с Docker/Kubernetes и микросервисной архитектурой.
Будет плюсом:
* глубокое понимание эвалов для LLM-систем;
* опыт в self-hosted инференсе;
* опыт промышленной разработки.
Мы предлагаем:
* возможность работать над AI Platform для крупного корпоративного бизнеса;
* работу над продуктами, которыми ежедневно пользуются сотрудники банка;
* сильную инженерную команду, автономность и влияние на архитектуру;
* возможность работать с современными open-source моделями и GPU-кластером;
* ДМС, обучение, конференции, гибрид и офис в центре Москвы.
Откликнуться: присылайте резюме Камиле — @kamila_bgsh | 12 225 |
| 7 | tldr: Full-stack ML Engineer, Food2Mood, AI x foodtech, 400k–600k gross
Food2Mood — AI-стартап, который строит персонализацию еды для ресторанов и food-retail: от цифрового вкусового профиля гостя до ML-рекомендаций в меню, CRM, loyalty и кассовых системах.
Мы ищем сильного Full-stack ML Engineer, который готов стать технологическим лидером и возглавить существующую инженерную команду.
Сейчас Food2Mood переходит от пилотов к масштабируемой платформе. Нам нужен человек, который умеет мыслить архитектурно, быстро доводить задачи до production-ready и превращать сложные интеграции в единый архитектурный рабочий продукт.
Что предстоит делать:
• строить архитектуру ML-рекомендаций и цифрового вкусового профиля; • развивать backend, API и data/ML pipelines; • интегрироваться с POS, CRM, CDP, loyalty и ресторанными системами; • отвечать за качество, стабильность и масштабируемость платформы.
Что важно:
• сильный engineering background: backend / full-stack / ML; • опыт в RecSys, LLM;
• опыт работы с данным и продуктовой аналитикой • умение работать в ранней стадии, где нет готового ТЗ, есть запросы бизнеса; • готовность общаться с tech-партнерами и влиять на стратегию продукта.
Особенно интересен опыт в BigTech, foodtech, retailtech, adtech, fintech, CRM/CDP, loyalty, recommendation systems или enterprise SaaS.
Почему может быть интересно:
Если есть опыт в построении больших RecSys систем внутри корпорации и сейчас хочется больше влияния, скорости и ownership.
Условия:
• 400k–600k ₽ gross; • full-time; • Москва / hybrid / online — обсуждаем
Пишите и присылайте резюме: @jul_lut | 13 717 |
| 8 | tldr: Сбер, стажёр Deep Learning (RecSys для Anti‑Fraud), 81к руб/мес
👨💻 Мы делаем модели против мошенничества, которые работают в real-time под high load, давай с нами!
🎯 Задача: адаптировать SASRec/HSTU/двухбашенные под антифрод. Вход: цепочка транзакций + профиль клиента, предикт на последнюю транзакцию.
🛠 Нужно:
• уверенный Python, PyTorch (делал модели с нуля);
• знаешь архитектуры: Transformer, YouTubeDNN, SASRec, Bert4Rec, HSTU, ARGUS - хотя бы пару;
• умеешь работать с табличными признаками для DL;
• понимание стратегий Negative sampling и loss-функций для задач ранжирования/классификации.
➕ Плюсы: курс RecSys с DL, экспериментировал с разными трансформерами, интерес к антифроду и BigData.
💼 Условия: оплачиваемая стажировка 3–6 мес, зп 81 тыс, занятость от 20 ч/нед, офис СберСити.
📩 Отклик: @shalamaeva
В сообщении: о себе, опыт в PyTorch/RecSys, GitHub (если есть).
Ловим мошенников вместе 🧑💻 | 14 043 |
| 9 | Tldr: on-device AI lab, от фаундеров Prisma / Reface (100+ mln users), $10 mln raised, fully remote. 2 роли - ML Research Engineer, Inference Engineer
Про компанию:
Mirai — AI lab, разрабатывающая фундаментальную модель и инфраструктуру инференса для AI на устройствах пользователя (on-device AI), что позволяет запускать LLM локально с ультранизкой задержкой.
📱Сегодня экономика AI плохо масштабируется через облачные вычисления и GPU-инференс. Со временем значительная часть AI-нагрузок переместится с серверов непосредственно на устройства пользователей.
🔝Компания основана фаундерами Prisma labs (одними из пионеров on-device ML) и Reface (100+ млн пользователей), а также привлекла $10 млн в рамках seed-раунда.
Fully remote, distributed-команда (от Лондона до Токио), английский — основной рабочий язык.
Позиция - ML Research Engineer
Основные направления:
— quantization
— speculative decoding
— optimization для LLM inference
— NLP / transformer research
Что предстоит делать:
— исследовать и внедрять новые подходы к оптимизации моделей
— читать и адаптировать research papers по NLP / LLM systems
— писать production-quality ML systems
Нам интересны кандидаты с опытом в:
— Deep Learning / NLP / transformers / LLMs
— ML research / publications / open-source projects
— training, fine-tuning или оптимизации моделей
Будет плюсом:
— research labs / Kaggle / ICPC / олимпиады
— опыт реализации paper → production pipeline
Контакт - @ann_rish
Позиция - Inference Engineer
Обязанности
— Разрабатывать и оптимизировать основной inference stack, включая низкоуровневые compute kernels.
— Добавлять поддержку новых model architectures, modalities, а также различных hardware/software backends.
— Разрабатывать продвинутые возможности инференса, такие как KV cache paging, continuous batching, quantization.
— Создавать tooling вокруг inference stack, чтобы систему было проще тестировать, понимать и надежно выводить в продакшен.
Требования
— Сильный опыт в low-level systems engineering — вы должны понимать, как работают компьютеры на уровне ниже прикладного программирования (application-level programming).
— Уверенное владение одним из systems languages: Rust, C, C++ или аналогичными.
Будет плюсом
— Качественные open-source contributions.
— Опыт написания высокопроизводительных GPU kernels или работы с Metal, Vulkan, CUDA и аналогичными технологиями.
Контакт - @armantg | 11 608 |
| 10 | tldr: rl hackathon reinforce.fi, prizes 1000-2500$
Команда Reinforce.fi (ex-Overnight.fi) запускает хакатон по построению модели, которая выбирает самое прибыльное действие на каждом шаге на основе рыночных данных.
Что внутри:
— реальные market-like данные
— последовательности по 1000 шагов
— скоринг = суммарный PnL
— до 3 сабмитов в день
Победители получают призы:
1 место — $2,500
2 место — $1,500
3 место — $1,000
Старт хакатона в конце июня (точная дата будет после 23 июня), регистрация уже открыта:
https://forms.gle/UB71QuyUvp8mSBRo9
Подробности на странице хакатона
Чат хакатона для ответа на вопросы сейчас и в ходе хакатона:
https://t.me/+R6lMJ10VXP5hOTI0 | 9 646 |
| 11 | tldr: продуктовый аналитик, Яндекс Лавка, поиск и AI-сценарии, 250-400к gross, Москва
Ищем аналитика в команду продуктовой аналитики Яндекс Лавки — будем вместе развивать поиск и AI-сценарии в приложении 💙
Чем предстоит заниматься:
- Развивать систему метрик качества поиска: находит ли нужные товары, как влияет на конверсию в покупку и сборку корзины
- Анализировать поисковые запросы, находить проблемные сегменты (запросы без выдачи, с низкой конверсией, неоднозначные формулировки) и предлагать улучшения
- Оценивать качество умного ассистента: как понимает запросы, где ошибается, как улучшить ответы
- Проводить A/B-тесты — от формулирования гипотез до рекомендаций по запуску
- Работать в связке с продактом, ML-инженерами и разработчиками
Ожидаем от кандидата:
- Уверенный SQL и Python
- Опыт с A/B-тестами
- Умение переводить аналитические выводы в продуктовые рекомендации
- Интерес к поисковым технологиям и AI
Что предлагаем:
- ДМС с первого месяца (стоматология, чекапы, онкология, НС), психотерапия, спорт, программы для семьи и другие бенефиты Яндекса
- Работу на стыке продукта, данных и технологий с заметным влиянием на то, чтобы каждый пользователь нашёл в Лавке то, что ему нужно
Резюме и вопросы сюда: @avorus | 11 086 |
| 12 | tldr: аналитик, Авито, 375-470 руб/мес gross
Ищем аналитика в Personalization team (ML Autotasking, Авито)
ML Autotasking — внутренний продукт для продаж: мы автоматизируем всё, что помогает сейлзам продавать лучше — от рекомендаций офферов до LLM-подсказок во время звонка и «догоняющих» коммуникаций в чатах. Результат измеряется не лайками, а выручкой и эффективностью.
Чем будешь заниматься:
- строить RecSys под конкретного селлера и доказывать прирост качества/эффекта vs текущих моделей;
- делать механизмы рекомендаций по профилю и карточкам продавца;
- проектировать контактную политику и оркестрацию каналов коммуникаций с селлером(менеджер / рассылки / чат-/колл-боты);
- запускать рекомендации для привлечения;
- находить чувствительные прокси-метрики для быстрых решений о выкатке;
- настраивать мониторинги/алерты и качественно сопровождать запуски.
Кого ищем:
- сильный SQL + Python, умеешь писать аккуратный воспроизводимый код;
- опыт обучения ML (особенно uplift и/или рекомендации);
- любишь продвинутую статистику и умеешь приземлять её в бизнес-результат;
- умеешь декомпозировать и планировать работу на квартал;
- берёшь ответственность и драйвишь стрим, а не «делаешь задачки».
CV в личку @nikit_lebedev | 11 041 |
| 13 | tldr: ds intern, x5 group, 100к/руб, удаленка или офис в Мск
Позиция: Стажер дата-аналитик
Компания: Х5 Group
Формат: Продолжительность стажировки 6 месяцев (full-time - 40 часов в неделю!)
Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса, г. Москва)
Вилки: Оклад 100 тыс.руб. gross
Начало стажировки: 1 июля 2026 г.
💡Команда ad-hoc аналитики из X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик и etc) в поисках стажеров!
🔬Почему у нас интересно?
Более 20 тысяч магазинов, 15 миллионов клиентов, петабайты данных - и все это нужно анализировать. Каждый день мы показываем, что наши супермаркеты - на самом деле цифровой проект, в котором большое место занимают Big Data и Data-Driven подход.
😎Ты нам подходишь:
- Если уже загуглил, что такое "ad-hoc" и понял, в чем суть
- Уверенно владеешь Python (pandas, numpy, matplotlib и весь базовый набор для аналитики данных), SQL (join'ы, оконки), знаешь статистику и основы ML
- Обладаешь аналитическим складом ума, наблюдательностью и успешно практикуешь метод пристального взгляда
- Любишь мемы (желательно, но необязательно)
- Преимуществом будет владение бигдатой
☺️Что мы предлагаем:
- Помощь менторов на всем этапе стажировки
- Классный коллектив, теплая атмосфера и веселые ретро с играми и битвой мемов, а также оффлайн-тимбилдинги
Свои CV в формате "Фамилия Имя Резюме СТАЖЕР" и вакансию направлять сюда: tg @Zzzelar | 11 964 |
| 14 | tldr: junior ds, x5 group, 260-360к/руб + бонусы, удаленка или офис
Позиция: Junior DS (Causal Inference & Econometrics)
Компания: Х5 Group
Формат: Полный занятость (40 часов в неделю).
Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса)
Вилки: Оклад от 260 до 360 тыс. руб. gross + до 20% премия (уровень оклада обсуждается по итогам интервью)
💡Команда ad-hoc аналитики из X5 (Пятерочка, Перекресток, Чижик и т.д.) в поисках опытных DS-спецов с уклоном в Causal Inference и прикладную эконометрику
🔭Чем у нас предстоит заниматься?
В основном - end-to-end разработкой методологий и инструментов для оценки эффектов в случае, когда классические A/B-тесты неприменимы.
😎Ты нам подходишь, если ты:
- Имеешь опыт работы в DS-сфере от года
- Имеешь бэкграунд в Causal Inference / эконометрике (наука, учеба, работа)
- Знаешь, что такое эндогенность, из-за чего она может возникать и как с ней бороться
- Можешь отличить конфаундер от инструмента
- Можешь нарисовать DAG для конкретного DGP, сможешь на нем найти коллайдеры и медиаторы
- Знаком с современными подходами к анализу кросс-секционных и панельных данных (Doubly Robust Estimators (AIPW), DiD, TWFE, IV)
- Умеешь писать чистый и структурированный код на Python, знаешь классические алгоритмы и структуры данных
- Знаешь SQL - умеешь строить оптимальные запросы, знакомство с hadoop-стэком будет плюсом;
🎁Что мы предлагаем:
- возможность работать удалённо или в гибридном формате;
- ежеквартальные премии по результатам работы;
- удобный офис рядом с м. «Добрынинская» / удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники»
- широкий пакет ДМС
Свои резюме в формате "Фамилия Имя Резюме DS Jun ad-hoc" направлять сюда: @Zzzelar | 10 917 |
| 15 | tl;dr: senior software engineer, $85k-145k base + tokens + bonus, remote
Представьте, что хакеры украли у ваших друзей 18 миллионов долларов. Что делать будете? 👁🗨
16 апреля во время атаки на Rhea Finance, главный DeFi-хаб на NEAR, украдено $18.4M. А дальше все главные акторы экосистемы NEAR мгновенно организуются и начинают решать вопросик 🐗
За 2 минуты NEAR Intents останавливает котировки с NEAR и ловит $1M. Меньше чем за сутки хакер вычислен по ончейн-корреляциям, и Алекс Шевченко, CEO Авроры и Near Intents, пишет ему на блокчейне (и в твиттере), что деньги лучше вернуть по-хорошему. Тот соглашается, но есть проблема.
Независимо от всего этого 18 апреля случается KelpDAO hack — одна из самых крупных DeFi-атак в истории. Из-за неё заморожен пул ликвидности Aave, в который вор сложил часть украденного у Rhea, и вывести деньги невозможно. NEAR пишут скрипт, который регулярно пытается это сделать — и в конце концов ловит нужный момент.
Спустя неделю после атаки вся сумма получена назад. Rhea снова работает. А команда NEAR продолжает строить SHIELD — систему раннего обнаружения аномалий, чтобы уметь предотвращать ещё больше таких кейсов ➖
Атаки случаются всегда — но то, как команды вокруг NEAR умеют реагировать и защищать не только себя, но и других, дорогого стоит. Если вам интересно тоже строить инфраструктуру, которая может выдерживать вот такое — приходите в Defuse Labs.
💻 Нужен Senior SWE в команду Solver Network — лидить разработку, собственно, сети солверов, главной составляющей Near Intents.
Для этого нужны:
🟢7+ лет опыта;
🟢бэкграунд в распределённых системах, high-performance networking или крупной инфраструктуре;
🟢знать TypeScript и Go обязательно, а Rust будет плюсом;
🟢опыт c on-chain исполнением на уровне протокола: переводы, адреса, крипто-примитивы.
💚бонусом: опыт с MEV, solver-сетями, auction-механизмами; кроссчейн-протоколы и криптографическая агрегация подписей; ML на оптимизационных задачах; опенсорс-опыт.
Платят $85k-145k базы + токены + плюс перформанс-бонус; полная удалёнка, но не из рф/рб.
Пишите с резюме и вопросами @owlkov 🍏 | 9 242 |
| 16 | tldr: ML инженер, международный классифайд, 380-580к руб/мес gross
Мы — команда поиска и рекомендаций в новом международном стартапе. Детали проекта пока под NDA, но часть контекста раскрыта здесь (https://www.vedomosti.ru/technologies/industries_and_markets/articles/2026/03/06/1181166-it-startap)
Локация: есть офис в Москве, работать можно из любой части мира
Позиция: middle/senior ML-инженер
Какие задачи предстоит решать?
→ Обучать контентные модели как фундамент холодного старта и быстрого масштабирования поиска и рекомендаций на несколько стран и языков.
→ Проектировать и улучшать end-to-end пайплайны поиска и рекомендаций: разрабатывать новые генераторы кандидатов, участвовать в построении инфраструктуры фичей и обучающих датасетов.
→ Придумывать и внедрять сценарии использования LLM, чтобы упростить пользовательский опыт — как для покупателей, так и для авторов объявлений.
Особенности работы
→ Результаты работы быстро внедряются в продукт и напрямую влияют на пользовательский опыт.
→ Высокая степень ответственности: берём задачи целиком — от идеи до внедрения.
→ Сильная команда с высокой планкой качества и инженерной культуры.
Условия
→ мидл 380к - 480к gross
→ сеньор 460к - 580к gross
Кого ищем
Ребят с опытом и интересом в NLP, RecSys, поиске и построении высоконагруженных систем.
Если интересно вам, или вы знаете классных кандидатов в поиске работы, пишите мне в личку @ah_pavlovskaya. | 11 674 |
| 17 | tldr: аналитики, Т-Банк, ~400–700k/мес gross + годовые премии, офис, гибрид, удаленка, мск/спб
Сейчас команда активно растет, поэтому ищем middle+ и выше DA / DS / MLE в команду эффективности Путешествий Т-Банка.
Мы создаём и внедряем алгоритмы, которые улучшают экономику Travel-бизнеса: помогают растить GMV и прибыль через кешбэк, ценообразование, промо, рекомендации и эксперименты.
Основные направления:
1. Динамическое ценообразование и кешбэк в Travel
Определять, кому, на что и сколько кешбэка / скидки дать, чтобы растить выручку без просадки маржи. Переходить от эвристик к uplift-моделям, causal-подходам, оптимизации и ML-алгоритмам вместе с продуктом и ML-командой.
2. Оптимизация маркетингового бюджета
Развивать MMM, модели атрибуции и causal-подходы для оценки инкрементальности каналов. Понимать реальный вклад маркетинга в рост и перераспределять бюджеты в точки с максимальным ROI.
3. Поиск новых драйверов роста Travel
Генерировать гипотезы на основе продуктовых данных, исследований и экспериментов, лидировать создание новых механик и доводить лучшие решения до прода.
Ожидаем от кандидата:
- уверенный SQL и Python;
- хорошее знание матстата и умение применять его в реальных задачах;
- понимание ML хотя бы на уровне базовых принципов;
- сильную продуктовую и бизнес-логику;
- желание не только анализировать, но и влиять на решения.
Будет плюсом:
- опыт uplift-моделирования / causal inference;
- опыт внедрения ML-моделей в продакшн;
- знакомство с дискретной оптимизацией;
- опыт в командах эффективности, рекламы, рекомендаций, pricing или Travel.
Если интересно или есть вопросы - пишите в @baushkiner, расскажу подробнее. | 11 952 |
| 18 | TL;DR:
• Junior+ DS в команду Внутреннего антифрода Wildberries (отдел Trust & Safety)
• 200к-350к ₽ на руки
• Разработка ML-моделей для антифрода, аномалий и подозрительной активности. End-to-end задачи: от анализа данных и построения датасетов до вывода моделей в прод. Классический ML, Python, SQL, LLM/NLP, мультимодальные данные
• полная удалёнка
⸻
Junior+ ML Engineer | Wildberries
Ищем DS инженера в команду, которая занимается прикладным антифродом и внутренней безопасностью.
Делаем production ML-системы для поиска мошенничества, аномалий и подозрительных сценариев — на стыке табличных данных, текста, логов, изображений и LLM-инструментов.
Что нужно делать:
• Разрабатывать ML-модели для обнаружения мошенничества и аномального поведения;
• Работать с большими объёмами данных: логи, транзакции, текстовые и мультимодальные данные;
• Самостоятельно формировать датасеты, искать сигналы и проверять гипотезы;
• Интегрировать LLM-инструменты и современные ML-подходы в прикладные задачи безопасности;
Ожидаем:
• Опыт разработки ML-моделей и вывода их в прод (в идеале);
• Уверенное владение Python и SQL;
• Хорошее понимание классического ML и работы с данными;
• Готовность брать ownership за задачи и предлагать новые подходы;
• Продуктовое мышление и интерес к прикладным задачам;
• Будет плюсом: опыт в антифроде, NLP или работе с LLM.
Условия:
• Полная удалёнка (при желании есть офисы с бесплатной едой);
• Зарплатная вилка: от 200к до 350к+ ₽ на руки в зависимости от уровня;
• Сильная ML-инфраструктура и реальные high-scale production задачи;
• Большая свобода в выборе подходов и технологий;
• Доступ к крупным объёмам данных и возможность напрямую влиять на продуктовые и бизнес-метрики.
⸻
📩 Резюме кидайте лиду → @mivankin | 13 759 |
| 19 | tldr: Founding Infrastructure Engineer, инфра-дата стартап для крипты, Netherlands, remote/onsite, $100k-140k gross + large equity piece
Hydromancer — стартап, специализируйщися на дата пайплайнах для on-chain рынков (Hyperliquid). Нашими клиентами являются девелоперы приложений и терминалов, корпорации, и маркет-мейкеры / фонды. Наша дата фигурировала в Блумберге, мы прибыльные с 3-ого месяца нашего существования. В прошлом году был успешный экзит нашей B2C трейдинг дата платформы. В планах — расширение на prediction markets (Polymarket, Kalshi) и другие on-chain площадки.
Мы ищем Founding Infrastructure Engineer, который готов взять на себя развитие и масштабирование нашей системы. В команде сейчас 5 человек, поэтому влияние на продукт, бизнес и архитектуру будет прямое. Мы ищем того, кто готов влиять на всю систему и быть сильно вовлеченным в бизнес в целом.
Чем предстоит заниматься:
• Скейлить инфраструктуру real-time дата-пайплайнов — от raw данных с нод до клиентских API и websockets.
• Искать боттлнеки и методично увеличивать эффективность и снижать latency.
• Владеть системой end-to-end и нести ответственность за её развитие.
• Контактировать с клиентами напрямую (маркет-мейкеры, фонды, девелоперы, рисерч) и решать их задачи.
• Влиять на продуктовые и архитектурные решения наравне с фаундерами.
Стек: Rust, данные в Clickhouse & Redis streams
Необходимо отличное знание английского - мы международная компания.
Очень будет цениться опыт:
• с high throughput low latency ETL pipelines
• с low-level оптимизациями
• в HFT / трейдинге / любой latency-sensitive инфраструктуре
Если интересуешься соревновательными играми, шахматами или покером — culture fit практически обеспечен.
Готовы платить $100к-140к базы, открыты к изначально большому проценту equity, и возможности заработать ещё больший процент в случае хороших результатов. У нас есть офис в Нидерландах, мы можем спонсировать рабочую визу, но открыты и к удаленной работе. Хотели бы хотя бы онбординг провести вживую.
Пишите и присылайте резюме в @hiringhumans | 11 216 |
| 20 | tl;dr: senior backend engineer (Rust), ~$90k-$110k + equity, Tokyo 😀
Все хотят больше вакансий в хардкорную разработку на расте — и вот, пожалуйста, нужен Senior Backend Engineer.
А подробнее:
🟡5+ лет опыта, из которых 2+ на Rust, плюс отличное знание concurrency;
🔴опыт c распределенными системами, в AAA-геймдеве(!) или хайлоад-штуками;
🟣бонусом будут: TypeScript, опыт с графовыми алгоритмами и опыт в стартапе вообще.
А ещё обязателен хороший английский💂♀️
Noeon считают, что AI — это не только ML. И строят агентную AI-систему, в основе которой, кроме ML, лежат теория категорий, репрезентация знаний и теоретический ресёрч в теории графов.
Но главное — она интерпретируема by design, а значит, сможет решать проблемы в науке, медицине, космосе и прочих областях, где важна абсолютная надёжность 💥
Платят 14-17M JPY (~$90k-$110k), дают опционы, перевозят в Токио. Гибрид из офиса с видом на Фудзи, и куча бенефитов: переводчик для врачей и банков, медстраховка, курсы японского, бизнес-класс при переезде, корпоративное жильё на первые два месяца 🔑
Пишите @owlkov 😗 | 11 648 |
