متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Data Secrets | Карьера
الذهاب إلى القناة على Telegram
Вакансии Data Science | Machine Learning | Big Data | Deep Learning | Neural Networks Прислать вакансию/сотрудничество: @veron_28 https://telega.in/c/data_secrets_career
إظهار المزيد6 974
المشتركون
+324 ساعات
+277 أيام
+7530 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '26
+16
في 0 قنوات
يونيو '26
+140
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '26
+116
في 2 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+147
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '26
+131
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+124
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '26
+143
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+113
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+97
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+119
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+242
في 5 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+244
في 2 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+214
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+242
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '25
+171
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+167
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '25
+893
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+133
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '25
+191
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+230
في 3 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+335
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+164
في 4 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+2 719
في 14 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+368
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+124
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+1 374
في 7 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 04 يوليو | +2 | |||
| 03 يوليو | +3 | |||
| 02 يوليو | +4 | |||
| 01 يوليو | +7 |
منشورات القناة
Прошла эпоха: любимый сайт всех исследователей решил стать некоммерческой организацией
Архив 25 лет был под крылом Корнельского университета, но с 1 июля решил стать независимой организацией.
По словам самого сайта они планируют также оставаться важной частью научного сообщества, но также упомянули о возможных организационных обновлений и предстоящих изменениях, в том числе изменения могут коснуться политики приема/редакции статей об ИИ.
| 2 | Data Scientist в Lamoda
Офис в Москве
Предстоит: Рекомендации на Главной странице (нейросетевые кандидаты, LLM-сценарии, ранжирование); Рекомендации на странице продукта (похожие товары, "с этим товаром покупают", Metric learning, MTMH-кандидаты)… Узнать подробнее 🔵 | 1 160 |
| 3 |  За год в Росии нехватка айтишников выросла на 300 тысяч человек и достигла уже 1 млн специалистов
Об этом заявили эксперты на недавнем Южном форуме. Однако, также эксперты заявили следующее:
Дефицит IT -кадров в РФ в 2024 году - 700 тыс. человек, 2025 году - 1 млн человек. Прогнозируется, что в 2030 году технологические и экономические изменения затронут 22% рабочих мест, будет создано 170 млн новых ролей, 92 млн - исчезнут, прирост составит 78 млн рабочих мест, - говорится в презентации | 1 606 |
| 4 | После уровня Senior перед многими Data Science-инженерами встает непростой выбор.
В выпуске с AvitoTech обсуждаем карьерные треки в Data Science и честно говорим о том, что стоит за каждым из них.
✅ Как расти после Senior.
✅ Какие ожидания от инженеров высоких грейдов.
✅ Почему некоторые уходят в менеджмент, а затем возвращаются в IC трек.
✅ Какие возможности открывает экспертный путь.
Смотрите выпуск на YouTube и VK Видео.
Сейчас в Авито проходит Fast Track, проект в рамках которого можно получить оффер на Senior DS по ускоренному пути отбора. | 1 483 |
| 5 | Старший ML инженер в Альфа Банк
Удаленно
Предстоит: Внедрение моделей машинного обучения; Сопровождение полного цикла сборки модели; Обработка и анализ данных; Поддержание коммуникаций с разработчиками моделей… Узнать подробнее 🔵 | 1 428 |
| 6 |  ИИ начинают учить говорить как пещерные люди
Токенмаксинг вышел из-под контроля, поэтому компании сокращают ответы Claude, Codex и других моделей до минимума. Появляются даже специальные инструменты, которые вырезают все «лишнее» из ответов: вводные фразы, извинения, длинные объяснения.
В некоторых сценариях это позволяет уменьшить объем выходных токенов на десятки процентов, а вместе с ним и расходы на API. | 1 492 |
| 7 |  AI-агент — это не просто LLM + промпт + пара tools.
В реальном проекте нужны граф выполнения, состояние, RAG, eval-проверки, retries, логи, метрики, контроль стоимости и нормальная подготовка к деплою.
AI Agents PRO — практический курс по разработке агентных систем на LangGraph, AutoGen и LLMOps.
Внутри:
— LangGraph / AutoGen: графы агентов, роли, состояние, tool-calling
— RAG: Qdrant, FAISS, Weaviate, hybrid retrieval, rerank
— LLMOps: golden sets, LLM-judge, pass@k, quality gates
— Надёжность: retries, timeouts, DLQ, идемпотентность
— Observability: логи, трейсы, метрики, Grafana / Prometheus
— Security: Pydantic, guardrails, PII, RBAC / ABAC
— Cost control: контроль расходов на LLM-вызовы
Курс для разработчиков, которые хотят собирать не игрушечных чат-ботов, а полноценные агентные пайплайны с продовым подходом.
Практика — не только порешать тесты: внутри есть задачи с автопроверкой и задания с рецензированием решений.
На Latorn есть бесплатные уроки — можно посмотреть подачу и первые практические шаги до покупки.
Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов.
👉 Открыть бесплатные уроки и забрать AI Agents PRO
Реклама. СЗ Бадретдинов И.И.; ИНН 027620991269; erid 2gf5Kfr760 | 1 441 |
| 8 | Team Lead / Principal ML Engineer в Авиасейлс
Удаленно
Предстоит: Писать production-ready код, дообучать трансформеры, собирать eval-сеты; Строить MLOps-инфраструктуру: пайплайны переобучения, feature store, мониторинг качества моделей; Участвовать в Tech Design Review и определять архитектурные решения — отвечать за стабильность, отказоустойчивость и capacity ML-сервисов… Узнать подробнее 🔵 | 1 437 |
| 9 | Собеседование mle в TikTok
Один из кандидатов на должность MLE поделился своим опытом прохождения интервью в TikTok. Как вы могли догадаться, для прохождения в компанию необходимы знания в RecSys.
1️⃣ Первый раунд это hr-скрининг
Как и в других компаниях, необходимо кратко рассказать о своих проектах, мотивации присоединиться к TikTok и рассказать об ожиданиях к зарплате, местоположении.
В качестве совета, автор истории предлагает заранее продумать самопрезентацию на 1-1,5 минуты, где вы подчеркиваете техничсекие достижения и пару примеров сотрудничества и решения сложных проблем.
2️⃣ Второй раунд по основам РекСис и кодированию
На этом этапе проверяют понимание классического пайплайна рекомендательных систем. Кандидату задавали вопросы про отличие candidate generation от ranking, обсуждали компромиссы между качеством рекомендаций и задержкой инференса, а также способы решения проблемы холодного старта для новых пользователей и объектов.
После теории следовала задача по программированию средней сложности с уклоном в RecSys. При этом интервьюеры уделяли больше внимания не оригинальности решения, а качеству кода: корректной обработке граничных случаев, понятной структуре, анализу сложности алгоритма и умению объяснить свои решения. Автор рекомендует перед написанием кода проговорить ограничения задачи, разобрать несколько примеров и только после этого переходить к реализации.
3️⃣ Третий раунд с руководителем команды оказался самым сложным (упор на математику)
Сначала интервьюер подробно разбирал один из проектов кандидата, задавая вопросы по математике и выводам используемых формул. Затем попросил спроектировать полный пайплайн рекомендательной системы: от сбора и подготовки признаков до этапов retrieval, ranking и организации обучения модели.
В завершение кандидату дали сложную задачу по динамическому программированию, на решение которой было около 15 минут. По словам автора, здесь важно быстро определить состояние DP, сформулировать переходы и объяснить ход рассуждений. Даже если не удается дойти до оптимального решения, интервьюеры оценивают структуру мышления, корректность подхода и способность рассуждать под ограничением по времени. | 1 525 |
| 10 | Где взять реальный опыт до устройства на работу?
Теорию можно выучить, курсы пройти, статьи прочитать, но в какой-то момент возникает одна и та же проблема: нет ощущения реальной работы, непонятно, какие требования предъявляются к специалисту уровня уверенного специалиста и выше. В итоге знания есть, а уверенности и опыта — нет.
Чтобы преодолеть этот разрыв, нужен формат, где обучение строится вокруг задач, похожих на рабочие. Когда приходится анализировать продуктовые показатели, писать сложные SQL-запросы, строить модели, проверять гипотезы и работать с неопределенностью. С разбором решений и возможностью сравнить свой подход с тем, как подобные задачи решаются на практике.
Именно под такую практику создан симулятор Data Science от karpovꓸcourses — платформа с реальными бизнес-задачами, уровнями сложности для начинающих и опытных специалистов, современными инструментами и проектами для портфолио.
Задачи основаны на сценариях из реальной работы: анализ удержания пользователей, оценка надежности прогнозов, построение рекомендательных систем, работа с большими данными и продуктовыми показателями. В программе есть Python, SQL, A/B-тесты, машинное обучение, временные ряды, LLM (большие языковые модели) и NLP (обработка естественного языка), прогнозирование, развертывание моделей и многое другое.
Автор симулятора — Валерий Бабушкин. Руководил направлением Data Science и инженерии данных в X5 Retail Group, был директором по аналитике и машинному обучению в компаниях Яндекс и Alibaba.
Соберите портфолио и прокачайте навыки, которые ценят в индустрии — https://clc.to/erid_2W5zFJ1gzwB
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJ1gzwB | 1 434 |
| 11 |  Подборка открытых вакансий 🔵
ML-инженер в Магнит Tech
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Краснодаре
Senior Data Scientist в Сбер
Гибрид / Офис в Москве
Lead Research Engineer в Точка
До 800.000₽
Удаленно
Senior/Lead ML-разработчик в Ланит
Гибрид / Офис в Москве
Senior Data Engineer в Rubius | 1 436 |
| 12 |  Забавный случай Ford: компании пришлось нанять более 350 инженеров, чтобы исправить ошибки ИИ
Ford, как и многие другие компании, на волне хайпа решила, что автоматизация и ИИ смогут взять на себя значительную часть задач по проектированию автомобилей. Компания даже уволила часть инженеров. Но не тут-то было.
Оказалось, что системы, основанные на ИИ, хуже справлялись с задачами и стали менее устойчивыми, если сталкивались с неполными или недостаточно данными с нюансами. В результате компания сильно просела в качестве.
"Ошибочно, мы думали, что, просто внедрив искусственный интеллект и скорректировав требования к дизайну, которые у нас были, мы получим высококачественный продукт", – сказал Чарльз Пун, вице-президент Ford по инженерии.
Но тут стоит упомянуть, что вновь нанятые инженеры – это уже не просто инженеры, а скорее наставники для ИИ: они помогают собирать и интерпретировать данные, дообучать модели и возвращают в процесс ту инженерную экспертизу, которую невозможно заменить одной лишь автоматизацией. | 1 611 |
| 13 |  Системный аналитик помогает бизнесу и разработке говорить на одном языке: разбирает задачи компании, описывает требования, проектирует IT-решения и следит, чтобы система работала на реальные цели бизнеса.
Онлайн-магистратура СПбГУ и Нетологии «Системный анализ и интеллектуальные системы управления бизнес-процессами» готовит специалистов на стыке IT и управления.
В программе сочетаются академическая база СПбГУ и прикладные инструменты Нетологии. Студенты изучают математическое моделирование, алгоритмы, системный анализ, Python, BI-системы, no-code-инструменты, управление проектами и подходы к внедрению искусственного интеллекта.
Такой набор навыков помогает работать со сложными бизнес-процессами: находить узкие места, снижать риски при разработке, формулировать требования к системам и сопровождать внедрение IT-решений.
Обучение проходит полностью онлайн. После выпуска вы получаете диплом магистра СПбГУ очного образца по направлению «Прикладная информатика».
Подробнее о программе | 1 085 |
| 14 | Senior ML архитектор в Холдинг Т1
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве
Предстоит: Анализ задач заказчика (LLM, CV, recommender, classical ML и др.) и требований к качеству/скорости; Проектирование целевой архитектуры ML‑решения с учетом ограничений инфраструктуры и продуктов; Взаимодействие с ML‑командами заказчика... Узнать подробнее 🔵 | 1 801 |
| 15 | Кажется, замена людей-рекрутеров на ИИ пока откладывается
Один из кандидатов поделился историей о своем опыте взаимодействия с ИИ-рекрутером. Спойлер: ему не понравилось.
Диалог между ИИ и соискателем продлился недолго. Кандидат хотел ответить на вопрос о своем опыте работы, но ИИ постоянно перебивал его и не давал ответить до конца, а после просьбы позвать кожаного и вовсе прекратил звонок.
Также соискатель отметил, что процесс был чересчур обезличенным и что ИИ даже не пытался делать вид, будто ему не все равно. | 2 241 |
| 16 | Сидеть и работать в корпорации — страшно, жизнь-то мимо проходит. Уходить строить бизнес — страшно, а вдруг прогорит. Один из вариантов — разрабатывать свой пет-проект по вечерам. Многие успешные компании, например, Twitter, создавались именно так. Это не значит, что ваш проект обязательно заработает миллиарды, но заработать больше, чем в найме, и получить ценный опыт — вполне реально.
Перед началом разработки появляется множество вопросов, например:
– Как выбрать идею для пет-проекта?
– Что нужно знать про маркетинг?
– Как запуститься и довести до первых продаж не имея бюджета на рекламу?
В телеграм-канале «Твой пет проект», Михаил Табунов делится своим опытом с разработчиками и менеджерами.
Он рассказывает, где искать идею для нового проекта, что нужно знать о маркетинге, как запустить стартап и привлечь первых 10 клиентов, а также о многих других важных вещах.
Подписывайтесь на «Твой пет проект», получайте пользу от практиков рынка! | 1 902 |
| 17 |  Стало известно, сколько Anthropic платит своим сотрудникам
Новые данные из федеральных H-1B-документов США показывают, что базовые зарплаты в Anthropic могут достигать 1,38 млн долларов в год. Речь идет о некоторых сотрудниках с должностью Member of Technical Staff, под которой можем скрываться самые разные роли от исследователей до разработчиков.
Инженерные и исследовательские позиции оплачиваются от сотен тысяч до более миллиона в виде базовой зп. Так в данных нашли еще пару позиций с базовым окладом в 1,12 млн долларов, и это без учета бонусов и опционов. | 2 009 |
| 18 |  Пока бигтех накрывает волна увольнений, DeepSeek планирует увеличить свой штат
Об этом компания заявила на своей странице в WeChat сразу после привлечения $7,4 млрд. DeepSeek планирует расширить не только инженерные команды, но также продуктовые и операционные, хотя основной упор в найме все же сделан на инженерные специальности.
Точное количество новых сотрудников не уточняется, как и общая численность штата на сегодняшний день. СМИ сообщали лишь о 200 сотрудниках в прошлом году.
Видимо, рост компании обусловлен не только инвестициями, но и интересом со стороны пользователей: данные OpenRouter показывают, что доля токенов, запрошенных у моделей Google, OpenAI и Anthropic, снизилась до 33% в июне 2026 года по сравнению с 72% годом ранее. А вот интерес к опенсорс решениям вырос. | 1 944 |
| 19 | Applied AI/LLM Engineer in Maddevs
Remote (except Russia and Belarus)
You will: Validate product hypotheses using real-world data and analytics; Measure and optimize LLM quality, performance, and cost; Collaborate closely with product managers and engineers to turn ideas into scalable solutions... find out more 🔵 | 1 719 |
| 20 |  🔥 Okko Analysts’ One Day Offer* — твой шанс попасть в команду аналитиков Okko
🛎️ Регистрация скоро закроется: подать заявку можно только до 28 июня, 23:59 МСК.
Okko ищет продуктовых и дата-аналитиков уровня middle+ и senior.
✅Подходит, если у тебя есть опыт в аналитике от 2 лет, ты уверенно работаешь с SQL, Python, BI-инструментами, умеешь быть партнёром для бизнеса и понимаешь влияние задач на продукт.
Твои возможности в Okko:
👉 Работа в удобном формате — гибрид или удалённо
👉 Забота о здоровье — ДМС со стоматологией
👉 Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта
👉 Задачи, которые влияют на миллионы зрителей
👉 Комьюнити, внутренние активности и многое другое
📎Подробнее об условиях, этапах интервью и возможностях работы в Okko — на сайте.
📌 Подай заявку до 28 июня, 23:59 МСК по ссылке.
• Okko Analysts’ One Day Offer — формат быстрого найма для аналитиков от Okko. | 1 182 |
