Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
الذهاب إلى القناة على Telegram
Лучшие вакансии для дата сайентистов и аналитиков. По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/ccf7a2bd Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/679b98b44fb9d46696be4ca9
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
تُعد قناة Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту (@datajob) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 14 313 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 708 في فئة الحياة الوظيفية والمرتبة 46 004 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 14 313 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 267، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 15، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 15.27%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.33% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 185 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 049 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل sql, удалёнка, engineer, llm, аналитика.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Лучшие вакансии для дата сайентистов и аналитиков.
По рекламе: @proglib_adv
Учиться у нас: https://proglib.io/w/ccf7a2bd
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/679b98b44fb9d46696be4ca9”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 28 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة الحياة الوظيفية.
14 313
المشتركون
+1524 ساعات
+687 أيام
+26730 أيام
أرشيف المشاركات
🤍 Data Scientist в команду RecSys
от 300 000 ₽
Удалёнка
2ГИС — IT-компания, которая помогает людям жить в городе.
Требования:
– Опыт работы с рекомендательными системами от 2 лет.
– Опыт полного цикла решения ML-задач: от аналитики до вывода моделей в прод (от 3 лет).
– Отличные знания Python, SQL, классического ML-стека и соответствующих ему библиотек.
– Владение одним из DL-фреймворков (torch/tensorflow/keras).
– Глубокое понимание рекомендательных систем: подходы, типичные проблемы, метрики, А/Б-тестирование.
– Опыт написания Unit-тестов, разработки архитектуры и Code Review.
– Опыт работы с инструментами разработки и CI/CD — Git, Jenkins, GitLab, Jira.
➡️ Подробнее о вакансии на getmatch.ru
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
У вас в проекте есть файл вроде utils_v2_final_FIX.py, который все боятся трогать ❓
Что делаете с таким легаси?
❤️ Не трогаю: работает — и ладно
👍 Переписываю с нуля и надеюсь на лучшее
🔥 Сначала покрываю тестами, потом рефакторю по частям
👾 У нас такого нет — честно-честно
На курсе «ИИ для разработчиков» разберём третий подход: как с помощью агента зафиксировать текущее поведение легаси-кода тестами, а затем менять его небольшими безопасными шагами — без одного огромного PR на тысячу файлов.
До 31 июля действует скидка и бессрочный доступ к материалам.
🔗 Занять место со скидкой
🏃♀️ Proglib Academy
Вопрос, который объединяет разработчиков сильнее любого холивара 👇
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
📈 Скоро фраза «умею пользоваться AI» в резюме будет звучать так же странно, как сегодня «умею пользоваться Git»
Это просто станет частью профессии. А вот умение встроить AI в процесс разработки так, чтобы он действительно ускорял работу команды, останется конкурентным преимуществом 💡
🔜 На курсе «ИИ для разработчиков» участники работают со своими проектами и учатся делать AI частью ежедневной разработки: планировать задачи, писать код, проверять изменения, готовить PR и автоматизировать рутину.
До конца июля действует специальная цена — 59 990 ₽ вместо 79 990 ₽ 🥳 И получить бессрочный доступ ко всем материалам курса.
🔗 Посмотреть, как устроен курс
🏃♀️ Proglib Academy
До конца июля на курс действует специальная цена и бессрочный доступ к материалам. Все детали — ниже 🥳
🛸 Системный аналитик
до 250 000 ₽
Удалёнка
1М — цифровая импорт-платформа для бизнеса.
Требования:
– Опыт системного анализа от 3 лет, желательно в e-commerce, логистике или финтехе;
– Знание архитектуры REST API, принципов интеграции и форматов данных (JSON, XML);
– Опыт работы с базами данных, понимание моделей данных;
– Умение писать понятные спецификации и описывать сложные процессы в виде схем;
– Понимание CI/CD процессов, микросервисной архитектуры, очередей сообщений (Kafka/RabbitMQ);
– Навыки работы с инструментами Jira, Confluence, Postman, Swagger, Miro.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью.
Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали.
Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель. ❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения.🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥 Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью. 🔗 Занять место на вебинаре 🏃♀️ Proglib Academy
🙂 Почему два разработчика с одной и той же задачей и Claude Code могут прийти к совершенно разным решениям?
Разбираемся на бесплатном вебинаре 👀
😎 Data Scientist LLM/NLP
Удалёнка
WaveAccess — аккредитованная ИТ-компания с 25-летним опытом. Наша команда состоит из специалистов, объединенных одной целью: создавать технологии, которые меняют мир.
Требования:
– Опыт работы в качестве Data Scientist от 3 лет
– Английский язык на уровне B2 и выше
– Уверенные навыки работы с текстовыми данными
– Глубокое понимание работы с крупными языковыми моделями (LLM) и их применением. Знание современных техник LLM, таких как Retrieval-Augmented Generation (RAG) и LLM-агенты
– Уверенные навыки работы с Python
– Опыт представления достигнутых результатов
➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
🧑💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе
Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥
🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена.
В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹
🏃♀️ Proglib Academy
💡 Один из главных вопросов при выборе курса — кто его ведёт
Proglib Academy рассказали, почему сделали ставку на практикующих инженеров из бигтеха ⬇️
🤫 Data Scientist (GameDev)
Удалёнка
KEFIR — студия-разработчик, известная своими хитами «Last Day on Earth», «Frostborn», «Sunday City» и др.
Требования:
– опыт работы на аналогичной позиции от 3 лет
– опыт работы на аналогичной позиции в игровой индустрии
– Python: уверенное владение
– SQL: умение писать эффективные запросы к большим объемам данных
– ML-база: понимание классических алгоритмов машинного обучения и принципов их валидации
– опыт работы с указанными инструментами:
– SQL: Google BigQuery
– оркестратор: Apache Airflow
– среды разработки: IDE (PyCharm) и Notebooks (Jupiter/Colab)
– Python: Basics (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Statsmodels), Ensemble Frameworks – (LightGBM, CatBoost, XGBoost), Viz (plotly, seaborn и т.д)
– визуализация: Power BI/Tableau
– GitLab
➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат.
1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами.
2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова.
Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них.
📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION).
На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥
🔗 Регистрация
🏃♀️ Proglib Academy
😏 Middle+ AI инженер
До 390 000 ₽
Удалёнка
Точка Банк — онлайн-банк и экосистема сервисов для бизнеса.
Требования:
– Есть опыт построения систем с LLM от 3 лет.
– Есть опыт работы с диалоговыми ассистентами, написания промптов и обогащения контекста, включая function calling, RAG и другие подходы.
– Понимаешь современные подходы к RAG (Retrieval-Augmented Generation), включая работу с векторными базами данных и embedding-пайплайнами.
– Есть опыт работы с function calling, tools, agents, memory, multi-agent-системами, а также понимание архитектуры цепочек агентов и промптов.
– Есть опыт участия во внедрении или создании внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием и мониторинга этих систем.
– Уверенно пишешь на Python production-ready код: создаёшь скрипты, строишь пайплайны, интегрируешься с API LLM и векторными базами, автоматизируешь процессы.
– Умеешь защищать свои гипотезы метриками, прозрачно тестировать элементы системы и версионировать эксперименты.
– Умеешь ясно излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и выступать ментором для коллег.
➡️ Подробнее о вакансии на talanto.work
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
🔥 Курс «Разработка ИИ-агентов» стартовал, но вы еще успеваете присоединиться!
Мы только начали, а первый практический воркшоп пройдет только 23 июля. До этого времени вы спокойно успеете изучить материалы и нагнать группу.
💼 Главная фишка: финальный проект в портфолио:
В финальном проекте вы сможете выбрать один из двух вариантов: реализовать свою идею или решить задачу от партнера курса — крупной российской финтех-компании. Вы будете работать с датасетом, построенным по реальным сценариям, получите бизнес-контекст и продовые ограничения. В результате соберете AI-агента, который станет сильным проектом для портфолио.🎁 Упомяните менеджеру специальное предложение «3 курса по цене 1»: Берете VIP-тариф — получаете курс «Разработка ИИ-агентов», хардкорный «AgentOps» и ещё один курс на выбор. Выгода 129.000 ₽! Двери потока вот-вот закроются окончательно. Успейте забрать стек курсов и начать работу над реальным проектом 🔗 Занять место и забрать 3 курса
😸 Системный аналитик
от 130 000 ₽
Удалёнка
Synapse AI — интеллектуальная платформа для анализа, оптимизации и автоматизации сложных бизнес-процессов с использованием адаптивного искусственного интеллекта.
Требования:
– Знание, чем занимается системный аналитик и какие задачи он решает.
– Понимание жизненного цикла разработки ПО (желательно по Agile/Scrum/Kanban).
– Умение формулировать требования к системе в виде пользовательских историй или простых текстовых спецификаций.
– Желание научиться работать с UML/ BPMN и другими инструментами моделирования.
– Способность анализировать и структурировать информацию, задавать уточняющие вопросы.
– Внимание к деталям и логическое мышление.
– Желание разбираться в технических аспектах (API, базы данных, интеграции) — даже если пока опыта мало.
– Готовность учиться у команды и быстро вникать в предметную область.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт
По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.
Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.
Что внутри урока:
- Устройство LLM. - Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.). - Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning. 👉Смотреть закрытый урок на YouTube Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться. 🔗 Занять место на курсе
🗺 Senior Data Analyst
от 350 000 ₽
Удалёнка
Пикабу — информационно-развлекательное сообщество, которое читает более 30 млн человек в месяц.
Требования:
– Глубокая экспертиза в аналитической инфраструктуре: ETL-процессы, архитектура хранения данных, ClickHouse (сложные запросы, оптимизация), MySQL, Airflow, Redash, Яндекс.Метрика
— Понимание технической стороны аналитики на уровне разработчика: как события доставляются, где теряются, какие проблемы возникают при хранении — и умение предвидеть их до запуска
— Полный ownership за своё направление: сопровождает данные на всём жизненном цикле — от проектирования события до мониторинга его корректности на проде
— Экспертный уровень математической статистики: A/B тестирование, работа с выборками, множественное тестирование, PSM
— Опыт построения или существенного развития платформы экспериментирования
— Уверенный Python: написание скриптов для автоматизации
— Реальный опыт внедрения ИИ в аналитические процессы: внедрение LLM-процессов, построение AI-агентов для работы с данными, автоматизация генерации инсайтов, использование AI для анализа экспериментов
— Умение оценивать качество AI-решений: где модель ошибается и когда результат нельзя использовать без проверки
➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!
Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.
Старт уже завтра!
Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!
Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.
🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
