KZ Jobs Data Science & Engineering
前往频道在 Telegram
Правила размещения вакансий https://t.me/datajobskz/141 Основатель: @rekhert Новости и события @datanewskz Чат @datakz
显示更多4 116
订阅者
+624 小时
+557 天
+16430 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
九月 '26
九月 '26
+66
在0个频道中
八月 '26
+180
在1个频道中
Get PRO
七月 '26
+224
在1个频道中
Get PRO
六月 '26
+107
在1个频道中
Get PRO
五月 '26
+114
在1个频道中
Get PRO
四月 '26
+99
在1个频道中
Get PRO
三月 '26
+135
在1个频道中
Get PRO
二月 '26
+260
在2个频道中
Get PRO
一月 '26
+125
在1个频道中
Get PRO
十二月 '25
+106
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+162
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+248
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+110
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+143
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+88
在0个频道中
Get PRO
六月 '25
+84
在1个频道中
Get PRO
五月 '25
+54
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+80
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+121
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+136
在1个频道中
Get PRO
一月 '25
+74
在1个频道中
Get PRO
十二月 '24
+44
在2个频道中
Get PRO
十一月 '24
+75
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+96
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+101
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+99
在1个频道中
Get PRO
七月 '24
+98
在0个频道中
Get PRO
六月 '24
+105
在1个频道中
Get PRO
五月 '24
+112
在1个频道中
Get PRO
四月 '24
+122
在1个频道中
Get PRO
三月 '24
+145
在2个频道中
Get PRO
二月 '24
+98
在0个频道中
Get PRO
一月 '24
+90
在1个频道中
Get PRO
十二月 '23
+48
在0个频道中
Get PRO
十一月 '23
+57
在0个频道中
Get PRO
十月 '23
+73
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+69
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+52
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+42
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+68
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+50
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+51
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+63
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+180
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+71
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+51
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+103
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+110
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+62
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+64
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+72
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+61
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+62
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+212
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 08 九月 | +1 | |||
| 07 九月 | +9 | |||
| 06 九月 | +16 | |||
| 05 九月 | +4 | |||
| 04 九月 | +10 | |||
| 03 九月 | +19 | |||
| 02 九月 | +3 | |||
| 01 九月 | +4 |
频道帖子
#jobs
📍 Формат/working arrangement: полная удалёнка,
✔️ Должность/position: Product Lead (Predictions & ML)
🏢 Место работы/workplace: Adapty - платформа монетизации подписок для мобильных приложений. Через нас проходит больше $2B подписочной выручки в год, нами пользуются 20 000+ приложений
💸 Заработная плата/salary estimate: $75 000 – $90 000 в год база + бонус от роста направления
📈 Обязанности/responsibilities:
— Предикт, аналитика и A/B-тесты: три связанных продукта под одним владельцем
— Небольшая ML-команда. Ты решаешь, над чем она работает и кто в неё придёт следующим
— Движок предсказаний: что он прогнозирует, насколько точным должен быть и как мы докажем это клиенту
— Наши дашборды медленные, из-за этого их перестают открывать. Ты выясняешь, почему, и вместе с командой это исправляешь
— У нас есть ML-наработки, которые не внедрены никуда — ни в дашборды, ни в тесты. Ты решаешь, куда их применить и применять ли вообще
📌 Требования/requirements:
— В какой-то момент карьеры работал руками с кодом или ML моделями — достаточно, чтобы принимать технические решения самому, а не на доверии
— Сильная математика и классический ML. Можешь спорить о выборе модели, метриках и горизонтах, а не просто читать саммари
— Владел продуктом, а не бэклогом. Расскажи, что вывел в прошлом квартале и на что это повлияло
— SQL и привычка перепроверять цифры самому
✅ Условия/working conditions:
— Контракт B2B через Deel, не привязан к стране
— Прямая коммуникация и ownership, без бюрократии
— Репортинг напрямую ко-фаундеру
— Компенсация обучения и спорта, покрытие ноутбука, PTO
📢 Контакты для отклика: @Adapty_Talent_Bot
🌐 Ссылка на вакансию: https://adapty.io/careers/product-lead-analytics-ml/?rsid=1856f81b-dfbb-4cf7-9c03-81be43eb3248
| 2 | #jobs #Almaty
📍Формат/working arrangement: Алматы, Казахстан, гибрид
✔️Должность/position: Data Engineer (Middle+/Senior)
🏢 Место работы/workplace: MyCar
📈 Обязанности/responsibilities:
— Развивать корпоративное хранилище данных: проектировать слои, схемы, таблицы и представления, оптимизировать структуру хранения.
— Разрабатывать и сопровождать витрины данных для аналитики.
— Проектировать и разрабатывать процессы загрузки данных из разнородных источников.
— Настраивать потоки передачи данных между системами: интеграции, синхронизация, обработка ошибок.
— Строить дашборды, алертинг и мониторинг.
— Обеспечивать наблюдаемость пайплайнов: контролировать качество данных, отслеживать задержки и сбои загрузок.
— Проводить аудит текущих решений и выявлять точки роста.
— Собирать и уточнять требования к данным вместе с аналитиками и бизнес-заказчиками.
— Участвовать в анализе данных: выявлять зависимости, строить логические связи и подготавливать данные для аналитики.
📌 Требования/requirements:
— 4+ года коммерческого опыта в роли Data Engineer.
— Понимание принципов построения DWH: Kimball / Inmon, star schema, ETL / ELT.
— Опыт построения систем мастер-данных.
— Умение самостоятельно превращать размытую бизнес-задачу в модель данных и план работ.
⭐ Будет плюсом:
— Опыт ответственности за архитектуру хранилища или крупного домена целиком, а не только за отдельные пайплайны.
— Системный подход к качеству данных: проверки, SLA, договорённости с владельцами источников.
— Опыт работы с ML и Computer Vision.
🛠 Технический стек:
— PostgreSQL
— Kafka
— ClickHouse
— Airflow
— Python
✅ Условия/working conditions:
— Комфортный офис в Mega Alma-Ata с паркингом и видом на горы.
— Гибридный формат работы.
— Официальное трудоустройство.
— Медицинская страховка для сотрудника и близких.
— Компенсация фитнеса.
📢❗️🚨 Отклик: asem.amangeldy@mycar.kz
Ссылка на пост в LinkedIn: https://www.linkedin.com/posts/zhumabek-bashenov_mycar-%D0%B2-%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%85-data-engineer-middlesenior-share-7500897210641920000-Dp6C/ | 616 |
| 3 | #jobs #Almaty
📍Формат/working arrangement: на месте работодателя
✔️Должность/position: Python разработчик Middle
🏢 Место работы/workplace: ТОО Dreamlab Technologies Ltd
💸 Заработная плата/salary estimate: от 500.000 до 800.000 ₸ в месяц, на руки
📈 Обязанности/responsibilities:
— Разработка и поддержка backend-сервисов на Python/Django.
— Разработка REST API и интеграций с внешними системами.
— Работа с PostgreSQL, Redis и Celery.
— Разработка парсеров и сервисов сбора данных.
— Написание unit и integration тестов.
— Рефакторинг и code review.
— Контейнеризация приложений через Docker.
— Участие в CI/CD и проектировании архитектуры сервисов.
📌 Требования/requirements:
— Коммерческий опыт Python от 2–3 лет.
— Уверенный Python 3 и Django.
— Django REST Framework.
— Хорошее знание PostgreSQL и SQL.
— Понимание async/await.
— Опыт с Celery, Redis и внешними API.
— REST, HTTP/HTTPS, JSON.
— Опыт с Selenium или аналогами.
— Docker, Linux, Git.
— pytest / unittest.
— Понимание алгоритмов, структур данных и оптимизации.
🛠 Технический стек:
— Python
— Django
— Django REST Framework
— PostgreSQL
— Redis
— Celery
— Docker
— Git
— REST API
— Selenium
— CI/CD
— Linux
🎯 Основные задачи проекта:
— Разработка и развитие backend-сервисов.
— Создание REST API и интеграций.
— Работа с большими объёмами данных.
— Разработка сервисов сбора и обработки данных.
— Поддержка и развитие внутренних информационных систем.
⭐️ Будет плюсом:
— FastAPI и микросервисы.
— RabbitMQ / Kafka.
— Graph DB: Neo4j, ArangoDB, JanusGraph.
— ETL и data processing.
— Prometheus / Grafana / ELK.
— Nginx, JWT, OAuth2.
— OSINT и сбор данных из открытых источников.
— Опыт высоконагруженных систем.
✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— График 5/2.
— Рабочий день: 8 часов.
— Формат работы: на месте работодателя.
— Выплаты раз в месяц.
— Заработная плата от 500.000 до 800.000 ₸ на руки.
📍 Место работы: ТОО Dreamlab Technologies Ltd.
📢❗️🚨 Вакансия: https://hh.kz/vacancy/136794400?query=Python+developer&hhtmFrom=vacancy_search_list | 756 |
| 4 | #jobs #Almaty
📍Формат/working arrangement: на месте работодателя
✔️Должность/position: Middle Python-разработчик
🏢 Место работы/workplace: АО «Страховая компания «Казахмыс»
💸 Заработная плата/salary estimate: до 900.000 ₸ в месяц, на руки
📈 Обязанности/responsibilities:
— Разработка бэкенд-сервисов на Python.
— Разработка страховых продуктов и сервисов.
— Интеграция с внешними и регуляторными системами.
— Перенос бизнес-логики из 1С на веб.
— Работа с PostgreSQL, моделями данных и производительностью.
— Разработка API и работа с очередями.
📌 Требования/requirements:
— Опыт 3–6 лет.
— Уверенный Python, асинхронность, типизация, тестирование.
— PostgreSQL: транзакции и планы запросов.
— Опыт HTTP-интеграций и очередей.
— REST API, JSON, SOAP.
— Linux, алгоритмы и структуры данных.
🛠 Технический стек:
— Python
— PostgreSQL
— HTTPX
— REST API
— SOAP
— JSON
— Linux
— API
🎯 Основные задачи проекта:
— Развитие собственного бэкенда страховой компании.
— Перенос системы с 1С на веб.
— Создание сервисов для полисов, расчётов, выплат и продаж.
— Интеграция с внешними системами.
🏢 О компании:
— АО «Страховая компания «Казахмыс» — одна из ведущих страховых компаний Казахстана.
— Проект предполагает разработку нового бэкенда с нуля.
⭐️ Будет плюсом:
— Страхование, банки или финтех.
— Опыт переноса логики с 1С.
— Событийная архитектура.
✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Оформление по ТД РК.
— График 5/2, 09:00–18:00.
— Офис в Алматы.
— Отпуск 24 календарных дня.
— ДМС.
— Материальная помощь.
— Компенсация части стоимости фитнеса.
— Корпоративные бонусы.
📍 Адрес: Алматы, проспект Аль-Фараби, 98.
📢❗️🚨 Вакансия: https://hh.kz/vacancy/136457688?query=Python+developer&hhtmFrom=vacancy_search_list | 758 |
| 5 | #jobs #Almaty
📍Формат/working arrangement: удалённо
✔️Должность/position: Специалист по Data Science и машинному обучению (ML Engineer / Data Scientist)
🏢 Место работы/workplace: ТОО Сайлет (Sailet)
💸 Заработная плата/salary estimate: от 500.000 ₸ в месяц, на руки
📈 Обязанности/responsibilities:
— Анализировать, подготавливать и обрабатывать структурированные и неструктурированные данные.
— Исследовать данные и искать закономерности.
— Разрабатывать, обучать и оптимизировать модели машинного обучения.
— Строить модели классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования и других ML-задач.
— Разрабатывать решения в области NLP, LLM, Computer Vision и рекомендательных систем.
— Оценивать качество моделей и подбирать подходящие метрики.
— Проводить эксперименты и проверять гипотезы.
— Интегрировать ML-модели в существующие продукты и сервисы.
— Оптимизировать производительность моделей.
— Подготавливать модели к использованию в production.
— Взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и командой проекта.
— Самостоятельно разбираться в бизнес-задачах и предлагать технические подходы к их решению.
📌 Требования/requirements:
— Опыт работы от 1 до 3 лет.
— Коммерческий или подтверждённый проектный опыт в Data Science / Machine Learning.
— Уверенное владение Python.
— Опыт работы с pandas, NumPy и scikit-learn.
— Знание основных алгоритмов машинного обучения и понимание принципов их работы.
— Опыт работы с PyTorch и/или TensorFlow.
— Знание SQL и опыт работы с данными.
— Понимание методов подготовки данных, feature engineering и оценки качества моделей.
— Знание статистики, теории вероятностей и основных математических принципов ML.
— Опыт работы с Git.
— Способность самостоятельно разобраться в бизнес-задаче и предложить технический подход к её решению.
— Английский язык — B2, средне-продвинутый.
🛠 Технический стек:
— Python
— pandas
— NumPy
— scikit-learn
— PyTorch
— TensorFlow
— SQL
— Git
— Machine Learning
— Data Science
— Deep Learning
— NLP
— LLM
— Computer Vision
— Математическая статистика
— Математический анализ
🎯 Основные задачи проекта:
— Разрабатывать и внедрять ML-решения для бизнес-проектов компании.
— Исследовать данные и находить закономерности, которые могут быть использованы в продуктах и сервисах.
— Создавать модели классификации, регрессии, кластеризации и прогнозирования.
— Решать задачи в области NLP, LLM, Computer Vision и рекомендательных систем.
— Проводить эксперименты, проверять гипотезы и оценивать качество моделей.
— Интегрировать и оптимизировать ML-модели для использования в production.
— Участвовать в реализации ML/AI-проектов от постановки задачи до запуска решения.
⭐️ Будет преимуществом:
— Опыт работы с LLM и Generative AI.
— Опыт разработки решений с использованием RAG, embeddings и vector databases.
— Опыт fine-tuning моделей.
— Опыт в NLP или Computer Vision.
— Опыт построения рекомендательных и прогнозных моделей.
— Знание Docker.
— Понимание MLOps и жизненного цикла ML-моделей.
— Опыт развёртывания моделей и создания API для ML-сервисов.
— Опыт работы с облачными платформами и GPU-инфраструктурой.
— Опыт участия в коммерческих ML/AI-проектах от постановки задачи до запуска решения.
✅ Условия/working conditions:
— Частичная занятость.
— Проектная занятость.
— Удалённая работа.
— График 5/2.
— Рабочие часы: 8 часов.
— Оформление по договору ГПХ с самозанятым, ИП или физическим лицом.
— Возможность подключения к отдельным задачам или полноценным проектам.
— Гибкая загрузка в зависимости от проекта.
— Возможность долгосрочного сотрудничества при успешной совместной работе.
— Заработная плата от 500.000 ₸ в месяц, на руки.
— Выплаты раз в месяц.
— Оплата обсуждается индивидуально и зависит от квалификации, сложности задачи, объёма работ и формата участия.
📍 Место работы: Алматы, удалённый формат.
📢❗️🚨 Вакансия: https://hh.kz/vacancy/136838992?query=data+scientist&hhtmFrom=vacancy_search_list | 835 |
| 6 | #jobs #Remote
📍Формат/working arrangement: Удалённо
✔️Должность/position: Computer Vision Engineer
🏢 Место работы/workplace: AMAN Ltd.
💸 Заработная плата/salary estimate: 600.000 ₸ – 700.000 ₸ в месяц, на руки
📈 Обязанности/responsibilities:
— Разрабатывать и улучшать модели распознавания действий человека на видео.
— Работать с видеопотоками RTSP, IP-камерами и NVR.
— Обрабатывать видео в реальном времени 10–25 FPS.
— Подготавливать и очищать датасеты, заниматься разметкой и аугментацией данных.
— Обучать и дообучать модели на PyTorch.
— Оптимизировать inference для GPU и CPU.
— Снижать количество false positives / false negatives.
— Интегрировать модели в backend-сервисы через API, очереди и микросервисы.
— Генерировать event clips с pre/post buffer.
📌 Требования/requirements:
— Уверенное владение Python.
— Опыт работы с PyTorch или TensorFlow.
— Понимание Computer Vision: detection, tracking и classification.
— Опыт работы с OpenCV.
— Понимание процесса обучения нейронных сетей: loss, overfitting и augmentation.
⭐ Будет плюсом:
— Опыт работы с RTSP / IP-камерами.
— YOLO.
— DeepSORT.
— TensorRT / ONNX / ускорение inference.
— Оптимизация GPU.
🛠 Технический стек:
— Python.
— PyTorch / TensorFlow.
— OpenCV.
— RTSP / IP Cameras / NVR.
— YOLO.
— DeepSORT.
— TensorRT / ONNX.
— API / Queues / Microservices.
🎯 Основной проект:
— Разработка Computer Vision решений для видеоаналитики CCTV и систем видеонаблюдения.
— Разработка систем распознавания действий человека на видео.
— Развитие продукта для рынков ОАЭ и ЕС.
— Развитие решений для академического сектора.
✅ Условия/working conditions:
— Удалённый формат работы.
— Заработная плата: 600.000–700.000 ₸ net в месяц.
📢❗️🚨 Отклик: https://dsml.kz/jobs/9e8dbdfc-2e9e-4759-a6e4-92a079945fd2#apply | 932 |
| 7 | Вакансия: https://hh.kz/vacancy/136451781?query=Data+engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list | 566 |
| 8 | #jobs #Petropavlovsk
📍Формат/working arrangement: удалённо
✔️Должность/position: Middle/Senior Python Developer
🏢 Место работы/workplace: ТОО ФИНОНА
💸 Заработная плата/salary estimate: от 1.000.000 ₸ в месяц, на руки
📈 Обязанности/responsibilities:
— Разрабатывать и поддерживать функциональность платёжной платформы Trumo.
— Создавать backend-сервисы и компоненты на Python с использованием FastAPI или Flask.
— Проектировать и развивать безопасные и масштабируемые сервисы в микросервисной архитектуре.
— Проектировать, реализовывать и поддерживать документированные RESTful API.
— Исследовать и устранять ошибки и проблемы производительности.
— Предлагать оптимизации производительности, безопасности и пользовательского опыта.
— Участвовать в code review и обмене знаниями внутри команды.
— Поддерживать техническую документацию.
— Участвовать в операционных задачах, включая настройку окружений и базовую observability: логи, метрики и трассировки.
📌 Требования/requirements:
— Более 4 лет профессионального опыта работы с Python в production.
— Уверенное владение FastAPI или Flask.
— Опыт работы с Django будет плюсом.
— Практический опыт проектирования и поддержки RESTful API.
— Понимание версионирования API, пагинации, авторизации и документации.
— Уверенное знание SQL и опыт работы с PostgreSQL.
— Рабочее знание NoSQL-хранилищ Redis или MongoDB.
— Опыт моделирования схем баз данных и написания производительных запросов.
— Практический опыт разработки и интеграции микросервисов.
— Понимание messaging и асинхронных паттернов.
— Понимание границ сервисов и основ отказоустойчивости распределённых систем.
— Практический опыт контейнеризации приложений с Docker.
— Опыт работы с Docker Compose.
— Опыт написания тестов с pytest или unittest.
— Опыт code review и работы с CI-инструментами.
— Сильные навыки отладки и решения технических проблем.
— Хорошие письменные и устные коммуникационные навыки.
— Понимание принципов безопасной разработки API: authentication/authorization, управление секретами, валидация входных данных и защита данных.
— Хороший уровень английского языка.
🌟 Будет плюсом:
— Опыт работы с AWS: EC2, S3, IAM, ECS/EKS или аналогами.
— Знание основ автоматизации инфраструктуры.
— Опыт в fintech, финансовых сервисах или платёжных системах.
— Опыт работы в средах с требованиями PCI.
— Знакомство с React или современными frontend-процессами для интеграции API.
— Опыт работы с Prometheus/Grafana, OpenTelemetry или ELK.
— Опыт оптимизации CI/CD-пайплайнов и стратегий деплоя.
🛠 Технический стек:
— Python
— FastAPI
— Flask
— PostgreSQL
— Redis
— MongoDB
— REST API
— Docker
— Docker Compose
— NGINX
— AWS
— Linux
— pytest
— unittest
— CI/CD
— Microservices
— Distributed Systems
🎯 Основные задачи проекта:
— Развивать международную платёжную платформу Trumo.
— Создавать надёжные backend-сервисы на Python.
— Разрабатывать безопасные и масштабируемые микросервисы.
— Проектировать REST API для интеграции различных сервисов.
— Обеспечивать производительность, стабильность и безопасность платформы.
— Работать с PostgreSQL и NoSQL-хранилищами.
— Развивать процессы тестирования, CI/CD и observability.
— Участвовать в развитии финтех-продукта международной команды.
🏢 О компании:
— ТОО ФИНОНА — компания, связанная с международной финтех-группой Trumo Finance.
— Головной офис команды находится в Хельсинки, технологический хаб — в Таллине.
— Trumo Finance развивает безопасные, эффективные и инновационные платёжные решения для бизнеса и потребителей.
— Компания активно работает в сфере fintech и iGaming/Gambling.
— В рамках расширения команда ищет Python-разработчиков, находящихся в Казахстане.
✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Оформление по трудовому договору.
— График 5/2.
— Рабочие часы: 8 часов.
— Формат работы: удалённый.
— Заработная плата от 1.000.000 ₸ в месяц, на руки.
— Выплаты раз в месяц.
— Зарплатные ожидания необходимо указать в сопроводительном письме.
— Работа в международной команде.
— Вакансия опубликована 20 августа 2026 года в Петропавловске.
📍 Локация вакансии: Петропавловск.
📢❗️🚨 | 1 031 |
| 9 | #jobs #Almaty
📍Формат/working arrangement: на месте работодателя, офис в Алматы
✔️Должность/position: Дата-инженер, middle+
🏢 Место работы/workplace: АО «Страховая компания «Казахмыс»
💸 Заработная плата/salary estimate: до 1.000.000 ₸ в месяц, на руки
📈 Обязанности/responsibilities:
— Отвечать за корпоративное хранилище данных компании.
— Разобрать структуру хранения исторической базы 1С объёмом около 1 ТБ.
— Восстановить связи между сущностями исторической базы 1С.
— Анализировать соответствие метаданных 1С физическим таблицам.
— Работать с составными ссылочными типами и автоматическим построением словаря.
— Разрабатывать и поддерживать DAG в Airflow для загрузки данных из 1С, СЭД, Битрикс24 и внутренних сервисов.
— Развивать слои хранилища в PostgreSQL и аналитические витрины в ClickHouse.
— Реализовывать историчность данных: версии, интервалы действия и восстановление состояния на определённую дату.
— Обеспечивать качество данных с помощью проверок внутри пайплайнов и мониторинга.
— Реагировать на сбои и обеспечивать стабильность data-платформы.
— Разрабатывать витрины для ИИ-направления, включая поисковый слой.
— Принимать ответственность за платформу данных целиком.
📌 Требования/requirements:
— Опыт работы от 5 лет.
— Продакшен-опыт работы с Airflow.
— Понимание идемпотентности, повторных запусков, зависимостей и обработки сбоев в Airflow.
— Сильное знание SQL и понимание принципов выполнения запросов.
— Обязательный опыт работы с PostgreSQL.
— Понимание ClickHouse, его отличий от PostgreSQL и сценариев применения.
— Знание Python для трансформации данных.
— Опыт моделирования хранилищ данных.
— Понимание слоёв хранилища, историчности и медленно меняющихся измерений.
— Готовность принимать ответственность за data-платформу целиком.
🌟 Будет плюсом:
— Опыт работы с данными 1С.
— Опыт работы с dbt или другими инструментами трансформации данных.
— Опыт в финансовом секторе или страховании.
— Опыт работы с регуляторной отчётностью.
🛠 Технический стек:
— Python
— SQL
— PostgreSQL
— ClickHouse
— Airflow
— 1С
— Битрикс24
— dbt
— Data Warehouse
— ETL/ELT
— Data Quality
🎯 Основные задачи проекта:
— Развивать и поддерживать собственную корпоративную платформу данных.
— Восстановить ссылочную структуру исторической базы 1С объёмом около 1 ТБ.
— Обеспечить стабильную загрузку данных из корпоративных систем.
— Развивать архитектуру хранилища на PostgreSQL и ClickHouse.
— Обеспечивать историчность и качество данных.
— Создавать аналитические витрины для бизнес-продуктов и ИИ-направления.
— Обеспечивать надёжность и работоспособность платформы данных.
— Влиять на архитектуру хранилища и развитие data-платформы.
🏢 О компании:
— АО «Страховая компания «Казахмыс» — одна из лидирующих страховых компаний Казахстана.
— Компания предоставляет услуги страхования и перестрахования.
— По версии журнала «Forbes Kazakhstan» компания занимала первое место в рейтинге страховщиков Казахстана в 2022 и 2023 годах.
— В компании используется собственная корпоративная платформа данных.
— От хранилища зависят ключевые продукты компании, включая ОГПО, кабинет выплат, Битрикс24 и ИИ-направление.
✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Оформление по трудовому договору.
— Официальное оформление по ТД РК.
— График 5/2.
— Рабочий день с 09:00 до 18:00.
— Рабочие часы: 8 часов.
— Формат работы: на месте работодателя.
— Заработная плата до 1.000.000 ₸ в месяц, на руки.
— Отпуск 24 календарных дня.
— Современный комфортный офис.
— Добровольное медицинское страхование по программе «Стандарт».
— Материальная помощь по личным событиям.
— Welcome pack и Corporate pack.
— Возмещение части стоимости абонемента в фитнес-клуб.
— Возмещение стоимости стартового взноса и премия за участие в марафонах.
— Премии за участие в корпоративных турнирах.
📍 Адрес: Алматы, проспект Аль-Фараби, 98, район Алмалы, Байконур, Жибек Жолы.
📢❗️🚨 Вакансия: https://hh.kz/vacancy/136458861?query=Data+engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list | 987 |
| 10 | #jobs #Almaty
📍Формат/working arrangement: гибрид, офис в Алматы
✔️Должность/position: ML-инженер
🏢 Место работы/workplace: ТОО AyaHealth
💸 Заработная плата/salary estimate: от 1.000.000 ₸ в месяц, на руки
📈 Обязанности/responsibilities:
— Дообучать языковую модель MedGemma 27B на клинических протоколах Минздрава РК и ВОЗ, а также базе зарегистрированных в Казахстане лекарственных препаратов.
— Строить и поддерживать RAG-систему: векторизация базы знаний, настройка поиска и подмешивание найденного контекста в ответы модели.
— Разворачивать и обслуживать инференс модели через Ollama или аналогичные среды.
— Оптимизировать инференс по скорости и стоимости.
— Проектировать и внедрять guardrails для медицинского AI-ассистента.
— Настраивать корректную работу ассистента на русском и казахском языках.
— Настраивать авторизацию и учёт расходов на AI-прокси.
— Вести журналирование обращений к модели.
— Разрабатывать сопутствующие AI-модули: разбор результатов анализов, автоматическое формирование клинических записок и персональный индекс здоровья.
— Оценивать качество ответов модели: точность, уровень галлюцинаций и соответствие медицинским протоколам.
— Выстраивать метрики и тестовые наборы для оценки моделей.
— Взаимодействовать с backend-командой по интеграции AI-сервисов в общую систему.
📌 Требования/requirements:
— Опыт работы от 1 до 3 лет.
— От 1–2 лет опыта работы с LLM: fine-tuning, prompt engineering, оценка качества.
— Практический опыт построения RAG-систем.
— Опыт работы с векторными базами данных: Qdrant, Pinecone, Weaviate или аналоги.
— Понимание embeddings и семантического поиска.
— Уверенное знание Python и стандартного ML/NLP-стека.
— Понимание развёртывания и обслуживания моделей в production.
— Опыт работы с Ollama, vLLM, Hugging Face Inference или аналогами.
— Внимательность к деталям и высокая ответственность при работе с медицинским AI.
— Опыт работы с медицинскими данными или в regulated-индустрии будет большим плюсом.
— Знание требований к безопасности медицинских AI-систем будет плюсом.
— Опыт с мультиязычными моделями на русском и казахском языках будет плюсом.
— Опыт работы с открытыми моделями Google Gemma / MedGemma будет плюсом.
🛠 Технический стек:
— Python
— LLM
— MedGemma 27B
— RAG
— Fine-tuning
— Prompt Engineering
— NLP
— Embeddings
— Semantic Search
— Qdrant
— Pinecone
— Weaviate
— Ollama
— vLLM
— Hugging Face Inference
— AI Guardrails
🎯 Основные задачи проекта:
— Развивать AI-слой медицинской платформы Aya.
— Дообучить языковую модель на медицинских данных и локальных протоколах.
— Построить полноценную систему поиска по медицинской базе знаний.
— Обеспечить безопасную работу медицинского AI-ассистента.
— Настроить защиту от постановки диагнозов и назначения лечения с перенаправлением спорных запросов к врачу.
— Обеспечить качественную работу ассистента на русском и казахском языках.
— Разрабатывать AI-инструменты для пациентов и врачей.
— Вывести AI-решения в production и поддерживать их качество на реальных пользователях.
🏥 О компании:
— Aya — медицинская платформа, объединяющая пациентов, врачей и клиники в одном приложении.
— В продукт входят поиск врача, консультации, медицинская карта, аптека и лабораторные анализы.
— Один из ключевых компонентов продукта — AI-ассистент для пациентов и врачей.
— AI помогает пациентам с вопросами о здоровье, подбором лекарств и врачей, а врачам — с документированием приёма.
✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Гибридный формат работы.
— Офис в Алматы.
— График 5/2.
— Рабочий день: 8 часов.
— Заработная плата от 1.000.000 ₸ в месяц, на руки.
— Выплаты раз в месяц.
— Официальное оформление по ТК РК.
— Реальный production-продукт с настоящими пользователями.
— Возможность построить AI-систему с нуля до полноценного рабочего решения.
— Прямое влияние на медицинскую составляющую продукта.
— Сильная команда.
📍 Адрес: Алматы, улица Байзакова, 280, район театра имени Ауэзова.
📢❗️🚨 Вакансия: https://hh.kz/vacancy/136565363?query=ML+engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list | 931 |
| 11 | #jobs #remote
📍Формат/working arrangement: удалённо
✔️Должность/position: Middle Applied AI / LLM Engineer (Python)
🏢 Место работы/workplace: ООО Mad Devs
💸 Заработная плата/salary estimate: $2.300–2.800 в месяц, до вычета налогов
📈 Обязанности/responsibilities:
— Проектировать и разрабатывать LLM-пайплайны, AI-агентов и RAG-системы.
— Работать с function/tool calling и структурированным выводом данных через JSON Schema.
— Разрабатывать production-grade Python-сервисы.
— Валидировать продуктовые гипотезы на реальных данных и с помощью аналитики.
— Измерять и оптимизировать качество, производительность и стоимость LLM-решений.
— Тесно взаимодействовать с Product Managers и инженерами для превращения идей в масштабируемые решения.
— Владеть AI-инициативами на всём цикле: от исследования и экспериментов до production deployment.
📌 Требования/requirements:
— Опыт работы от 3 до 6 лет.
— От 1 года коммерческого опыта с NLP-проектами в production.
— Сильный опыт разработки production LLM-приложений.
— Практический опыт с RAG, embeddings, vector search, prompt engineering и LLM evaluation.
— Опыт работы с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками.
— От 2 лет опыта в Python backend-разработке.
— Хорошее знание Django, PostgreSQL и асинхронного программирования.
— Сильные навыки SQL и Pandas.
— Data-driven подход к работе.
— Английский язык на уровне B2–C1.
— Русский язык на уровне C1.
— Локация: любая, кроме России и Беларуси.
➕ Будет плюсом:
— Опыт работы с векторными базами данных: Qdrant, pgvector и аналогами.
— Опыт fine-tuning.
— Опыт работы с text classification и embedding models.
— Знание Kubernetes.
— Опыт работы с gRPC или Go.
🛠 Технический стек:
— Python
— LLM
— RAG
— NLP
— LangChain
— LangGraph
— Django
— Celery
— Redis
— PostgreSQL
— SQL
— Pandas
— Embeddings
— Vector Search
— Qdrant
— pgvector
— Prompt Engineering
— LLM Evaluation
— JSON Schema
— Kubernetes
— gRPC
— Go
🎯 Основные задачи проекта:
— Создавать AI-слой продуктов компании.
— Разрабатывать production-ready LLM-приложения.
— Создавать AI-агентов и RAG-based системы.
— Проводить исследования и эксперименты с GenAI.
— Проверять продуктовые гипотезы на реальных данных.
— Оптимизировать качество, скорость и стоимость работы LLM.
— Доводить AI-инициативы от идеи и прототипа до production.
— Создавать масштабируемые AI-решения совместно с продуктовой и инженерной командами.
🌍 О компании:
— Mad Devs — международная команда, работающая над технологическими проектами.
— Проекты компании охватывают Европу, США и Юго-Восточную Азию.
— Компания делает акцент на гибкости, удалённой работе и профессиональном развитии.
— В рамках вакансии предстоит работать над AI-решениями для юридической отрасли.
✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Удалённый формат работы.
— График 5/2.
— Рабочий день: 8 часов.
— Заработная плата: $2.300–2.800 в месяц до вычета налогов.
— Выплаты раз в месяц.
— Локация: любая, кроме России и Беларуси.
— Международные проекты.
— Возможность работать над реальными GenAI-задачами.
— Возможность профессионального развития.
— Гибкий remote-first формат.
📢❗️🚨 Вакансия: https://hh.kz/vacancy/135923760?query=ML+engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list | 937 |
| 12 | #jobs #Almaty
📍Формат/working arrangement: на месте работодателя, Алматы
✔️Должность/position: ML-инженер (Junior / Middle)
🏢 Место работы/workplace: ТОО IT SPACE
💸 Заработная плата/salary estimate: 500.000–800.000 ₸ в месяц, на руки
📈 Обязанности/responsibilities:
— Подготавливать, очищать и анализировать данные для обучения моделей.
— Разрабатывать и обучать модели машинного обучения.
— Проводить эксперименты, подбирать признаки и гиперпараметры.
— Оценивать качество моделей и сравнивать различные подходы.
— Работать с классическими ML-алгоритмами и современными Deep Learning-моделями.
— Интегрировать ML-модели в существующие сервисы и продукты.
— Оптимизировать inference и производительность моделей.
— Участвовать в построении ML-пайплайнов и автоматизации процессов обучения.
— Мониторить качество моделей после запуска.
— Взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и продуктовой командой.
📌 Требования/requirements:
— Опыт работы от 1 до 3 лет.
— Хорошее знание Python.
— Понимание основных алгоритмов машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация, деревья решений, boosting.
— Опыт работы с scikit-learn, Pandas и NumPy.
— Базовое понимание PyTorch или TensorFlow.
— Понимание ML-метрик и принципов валидации моделей.
— Знание SQL и умение работать с данными.
— Понимание Git и основных принципов командной разработки.
— Базовое понимание Docker, REST API и Linux.
— Знание математических основ ML: линейная алгебра, теория вероятностей и статистика.
— Умение самостоятельно осваивать новые технологии.
— Способность читать техническую документацию на английском языке.
➕ Будет плюсом:
— Опыт коммерческой разработки ML-моделей.
— Опыт работы с LLM, NLP, Computer Vision или рекомендательными системами.
— Знакомство с Hugging Face, Transformers, LangChain или LlamaIndex.
— Опыт работы с MLflow, Airflow или другими MLOps-инструментами.
— Опыт работы с облачными платформами.
— Понимание принципов CI/CD.
— Опыт создания и деплоя ML-сервисов.
— Собственные ML-проекты, pet-проекты или участие в Kaggle.
🛠 Технический стек:
— Python
— SQL
— scikit-learn
— Pandas
— NumPy
— PyTorch / TensorFlow
— Git
— Docker
— REST API
— Linux
— MLflow
— Airflow
— Hugging Face
— Transformers
— LangChain / LlamaIndex
— CI/CD
— MLOps
🎯 Основные задачи проекта:
— Разрабатывать и внедрять ML-решения от подготовки данных до интеграции в продукт.
— Проводить эксперименты и выбирать оптимальные модели и метрики.
— Создавать production-ready ML-решения.
— Автоматизировать процессы обучения и построения ML-пайплайнов.
— Контролировать качество моделей после внедрения.
— Повышать производительность inference.
— Тестировать и внедрять новые ML/AI-технологии.
📊 Что ожидают по уровням:
— Junior: хорошая база по Python и ML, учебные или pet-проекты, понимание полного цикла обучения модели и готовность развиваться под руководством опытных инженеров.
— Middle: самостоятельное решение ML-задач, выбор моделей и метрик, проведение экспериментов, написание production-ready кода и доведение ML-решения от идеи до внедрения.
✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Работа в офисе.
— Алматы.
— График 5/2.
— Рабочий день: 8 часов.
— Официальное оформление по трудовому договору.
— Заработная плата: 500.000–800.000 ₸ на руки.
— Выплаты раз в месяц.
— Работа над реальными ML-задачами с возможностью видеть результат в продукте.
— Возможность профессионального роста до Middle / Senior ML Engineer.
— Современный технологический стек.
— Возможность участвовать в выборе архитектуры и ML-подходов.
— Code review и обмен знаниями внутри команды.
— Возможность тестировать и внедрять новые ML/AI-технологии.
📍 Адрес: Алматы, район Алмалы, проспект Абая, ЖК «Сатты», рядом с Театром имени Ауэзова.
📢❗️🚨 Вакансия: https://hh.kz/vacancy/136527173?query=ML+engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list | 991 |
| 13 | #jobs #remote
📍Формат/working arrangement: удалённо
✔️Должность/position: Data & BI Manager
🏢 Место работы/workplace: Ресторанная группа
💸 Заработная плата/salary estimate: от 350.000 ₸ за проект, на руки
📈 Обязанности/responsibilities:
— Проектировать и поддерживать архитектуру данных, включая DWH и базы данных.
— Интегрировать рекламные кабинеты Google / Meta Ads, веб-аналитику, CRM и POS-системы ресторанов.
— Выявлять «слепые зоны» в данных и устранять расхождения.
— Внедрять стандарты сбора и управления данными (Data Governance).
— Настраивать, проводить технический аудит и автоматизировать модели сквозной аналитики и атрибуции.
— Разрабатывать и поддерживать единую систему BI-дашбордов для собственников и менеджмента.
— Оцифровывать показатели Prime Cost (Food & Labor Cost).
— Визуализировать связь маркетинговых показателей с P&L и EBITDA.
— Внедрять алгоритмы аллокации косвенных расходов для корректного расчёта полной стоимости привлечения гостей.
📌 Требования/requirements:
— Опыт работы от 3 лет в роли BI-аналитика, Data Engineer, Data Manager или Lead Marketing Analyst.
— Опыт в HoReCa, e-Commerce или Retail будет большим преимуществом.
— Уверенное владение BI-инструментами: Power BI, Tableau, FineBI, Superset или аналогами.
— Отличное знание SQL: сложные запросы, агрегации, оконные функции и оптимизация.
— Опыт построения DWH и работы с ETL/ELT-процессами.
— Знание Airflow и Python будет преимуществом.
— Понимание принципов сквозной аналитики и моделей атрибуции.
— Базовое понимание финансовой отчётности: P&L, unit-экономика, EBITDA, Prime Cost.
— Навыки исследовательского и продуктового анализа данных.
— Умение готовить презентации и понятно представлять результаты.
🛠 Технический стек:
— SQL
— Python
— Power BI
— Tableau
— FineBI
— Superset
— DWH
— ETL / ELT
— Airflow
— Google Ads / Meta Ads
— CRM / POS-системы
— Data Governance
🎯 Основные задачи проекта:
— Объединить разрозненные источники данных в единый контур.
— Настроить сквозную аналитику рекламных и бизнес-показателей.
— Построить BI-отчётность для собственников и менеджмента.
— Связать маркетинговые показатели с P&L и EBITDA.
— Обеспечить качественную и воспроизводимую работу с данными для принятия управленческих решений.
✅ Условия/working conditions:
— Проект или разовое задание.
— Удалённый формат работы.
— График 5/2.
— Рабочий день 8 часов.
— Оплата за проект.
— Оформление по договору ГПХ с самозанятым, ИП или физическим лицом.
— Прозрачный набор задач на стыке сквозной аналитики, BI и финансового учёта.
— Прямое влияние на архитектуру данных и принятие стратегических решений ресторанной сети.
📢❗️🚨 Контакты для связи: https://hh.kz/vacancy/136249714?query=Big+Data+Engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list | 1 028 |
| 14 | #jobs #Astana
📍Формат/working arrangement: Астана, Казахстан
✔️Должность/position: AI Engineer (Middle/Senior)
🏢 Место работы/workplace: Kazakhtelecom JSC
💸 Заработная плата/salary estimate: 1.300.000 ₸ – 1.900.000 ₸ в месяц, на руки
📈 Обязанности/responsibilities:
— Реализовывать AI-агентов от концепции до production.
— Разрабатывать LangGraph-workflows и RAG-системы.
— Оптимизировать промпты, подключать tools и function calling.
— Интегрировать внешние сервисы и работать с LLM через LiteLLM.
— Настраивать streaming для LLM-приложений.
— Организовывать фоновые задачи с использованием Celery и Kafka.
— Писать тесты на pytest.
— Оценивать качество ответов AI-систем.
— Выявлять и устранять проблемы в production.
— Разрабатывать корпоративную AI-agent платформу, включая RAG-ассистентов для внутренних документов и поддержки бизнес-процессов.
📌 Требования/requirements:
— Уверенное владение Python и умение писать чистый, поддерживаемый код.
— Практический опыт работы с LangGraph.
— Опыт разработки LLM-приложений и работы с LLM Operations.
— Практический опыт построения RAG-систем.
— Понимание embeddings, vector search и оценки релевантности.
— Опыт работы с Qdrant.
— Знание hybrid, dense и sparse search.
— Понимание продвинутых подходов к chunking документов.
— Опыт работы с Git.
— Способность самостоятельно выполнять задачи.
— Опыт backend-разработки на FastAPI и async Python.
— Знание REST API, PostgreSQL и SQLAlchemy.
— Опыт работы с очередями.
— Знакомство с LiteLLM / vLLM.
— Опыт работы с локальными моделями, например Qwen или Gemma.
⭐ Будет плюсом:
— Celery или Kafka.
— Airflow.
— Docker / Kubernetes.
— CI/CD.
— S3 / MinIO.
— Keycloak.
— Оценка качества LLM и observability с Langfuse или MLflow.
— Prompt Engineering.
— Работа с мультиязычными данными RU/KZ/EN.
— OCR и обработка документов.
— Clean Architecture, Dependency Injection и DDD.
— Fine-tuning моделей.
🛠 Технический стек:
— Python
— LangGraph
— RAG
— Qdrant
— Embeddings / Vector Search
— FastAPI / Async Python
— REST API
— PostgreSQL / SQLAlchemy
— LiteLLM / vLLM
— Celery / Kafka
— Git
— pytest
— Docker / Kubernetes
— Langfuse / MLflow
🎯 Основной проект:
— Разработка корпоративной AI-agent платформы.
— Создание RAG-ассистентов для работы с внутренними документами.
— Автоматизация и поддержка бизнес-процессов с использованием AI.
✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Работа в офисе.
— Город: Астана.
— Уровень: Middle / Senior.
— Заработная плата: 1.300.000–1.900.000 ₸ net в месяц.
📢❗️🚨 Отклик: https://dsml.kz/jobs/52059034-f7b8-4cc5-bd72-5591837fd416 | 1 046 |
| 15 | #jobs #Астана #Оффлайн
📍 Формат/working arrangement: оффлайн
✔️ Должность/position: Руководитель направления Data Science
🏢 Место работы/workplace: АО «НИТ»
💸 Заработная плата/salary estimate: от 900 000 до 1 500 000 ₸ в месяц
📈 Опыт/experience: от 3 лет
🕰 Занятость/employment: полная занятость
📄 Оформление/employment type: официальное трудоустройство
📅 График/schedule: 5/2, с 08:00 до 17:30
ℹ️ О позиции:
— АО «НИТ» — оператор информационно-коммуникационной инфраструктуры «электронного правительства» Республики Казахстан
— Формирование и развитие направления Data Science / ML
— Техническое руководство DS-командой
— Работа с полным циклом разработки ML-моделей: от исследования данных до внедрения и мониторинга
— Участие в архитектурных решениях
— Работа с современным стеком Data Science, ML и Data Engineering
📈 Обязанности/responsibilities:
— Формирование и развитие направления Data Science / ML
— Постановка задач и техническое руководство DS-командой
— Разработка моделей прогнозирования
— Разработка моделей классификации
— Разработка моделей кластеризации
— Разработка моделей выявления рисков
— Внедрение ML-моделей в промышленную эксплуатацию
— Участие в архитектурных решениях
— Контроль полного ML-цикла: от исследования данных до внедрения и мониторинга
📌 Требования/requirements:
— Опыт работы Data Scientist / ML Engineer от 3 лет
— Глубокое понимание статистики
— Глубокое понимание Machine Learning и принципов построения моделей
— Уверенный Python
— Опыт работы с Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch
— Опыт технического руководства или наставничества
— Понимание полного ML-цикла
— Опыт исследования и подготовки данных
— Понимание принципов внедрения и мониторинга ML-моделей
➕ Будет преимуществом:
— Опыт работы с ClickHouse
— Опыт работы с PostgreSQL
— Опыт работы с MinIO
— Опыт с BI-инструментами Superset, Lightdash, Metabase
— Опыт работы с dbt
— Опыт работы с Airflow
— Опыт работы со Spark
— Опыт работы с DataHub
— Опыт работы с MLflow
— Опыт построения и развития Data Science / ML-команд
Ключевые навыки:
— Python
— SQL
— Pandas
— NumPy
— Scikit-learn
— PyTorch
— Matplotlib
— Seaborn
— ClickHouse
— PostgreSQL
— MinIO
— Superset
— Lightdash
— Metabase
— Git
— dbt
— Airflow
— Spark
— DataHub
— MLflow
— Jupyter
— Machine Learning
— Data Science
— Статистика
— Прогнозирование
— Классификация
— Кластеризация
— MLOps
✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость
— Оффлайн-формат работы
— График 5/2
— Рабочее время с 08:00 до 17:30
— Официальное трудоустройство
— Заработная плата 900 000–1 500 000 ₸
— Ежегодный трудовой отпуск + 2 оклада
— Профессиональный рост и развитие
— Участие в архитектурных решениях
📢❗️🚨 Контакты для связи/Contact information:
Telegram: @arsen212a
WhatsApp: 87086299795
Сайт компании: https://nitec.kz | 1 130 |
| 16 | #jobs
Data Engineer
📍 Астана | 🔥 NITEC — АО «Национальные информационные технологии» (nitec.kz)
🕒 Full-time, офис в БЦ EXPO, 5/2 с 9:00 до 18:30
💰 От 320 000 до 600 000 ₸ гросс (до вычета налогов)
Ищем начинающего инженера данных, который хочет разобраться, как устроены данные внутри масштабной государственной платформы — от источника до витрины.
▪️ Чем предстоит заниматься
— Разработка и поддержка ETL/ELT-процессов в Airflow
— Настройка загрузки данных из внешних источников и государственных систем
— Построение слоёв данных и витрин в dbt на ClickHouse / PostgreSQL
— Написание и оптимизация SQL-запросов
— Контроль качества данных и мониторинг пайплайнов
— Работа в связке с аналитиками и DS-командой
▪️ Что ждём от вас
— Знание SQL на уверенном базовом уровне (JOIN, агрегации, оконные функции)
— Python для работы с данными (pandas, работа с API, файлами)
— Понимание реляционных БД и принципов хранения данных
— Базовые навыки Linux и Git
— Аккуратность, ответственность и желание развиваться в Data Engineering
▪️ Будет плюсом
— Опыт с Airflow, dbt или Docker (хотя бы на уровне учебных проектов)
— Знакомство с ClickHouse или другими колоночными СУБД
— Пет-проекты, курсы или GitHub с кодом по данным
▪️ Наш стек
— БД: ClickHouse, PostgreSQL, Minio
— BI: Superset, Lightdash, Metabase
— Языки: SQL, Python (pandas, matplotlib, seaborn)
— Инструменты: Git, dbt, Airflow, Spark, DataHub
▪️ Что предлагаем
— Работу над масштабной государственной платформой данных и реальными объёмами
— Стабильный оклад и официальное трудоустройство
— Опытную команду, наставничество и обучение
— Адекватные задачи и понятные цели
— Развозка, матпомощь, отпускные, комфортные условия в офисе
Контакты для связи: @arsen212a | 1 299 |
| 17 | #jobs #remote
📍 Формат/working arrangement: удалённо (проектная работа), исполнитель из любого города КЗ
✔️ Должность/position: BI-разработчик / Data Engineer (проектный контракт: обследование баз 1С + построение отчётного слоя Power BI)
🏢 Место работы/workplace: группа компаний, Западный Казахстан (многопрофильная: B2B-услуги, коммерческая недвижимость, HoReCa; ~25 юрлиц). Работа полностью дистанционная.
💸 Заработная плата/salary estimate: первый этап (обследование) — 300 000–700 000 тг фиксированной ценой по вашей оценке; последующие этапы (пилот, раскатка) — оцениваются отдельно, работы на годы.
📈 Обязанности/responsibilities:
— Этап 1: техническое обследование 3 репрезентативных баз 1С (БК 3.0, типовые с доработками, поддержка сохранена, все на одном сервере): карта данных, анализ способов извлечения (OData / выгрузки / прямое подключение) с рекомендацией масштабируемого подхода, реестр неоднозначностей;
— Этап 2 (по результатам): пилот отчёта по деньгам группы в Power BI — модель, автообновление ежедневно к утру, сверка с контрольными данными;
— далее: раскатка на остальные базы, новые контуры отчётности.
📌 Требования/requirements:
— практический опыт извлечения данных именно из 1С (не только «подключался коннектором» — знаете механизмы и их ограничения);
— Power BI до продакшна: модель, DAX, автообновление по расписанию;
— SQL; Python приветствуется;
— умение работать по письменной постановке и фиксировать решения (постановка, целевая структура отчёта и критерии приёмки — готовы и передаются пакетом).
✅ Условия/working conditions: проектный контракт (ГПХ/ИП), фиксированные цены этапов, оплата по приёмке; методология и постановка — на стороне заказчика, внутренняя команда на приёмке есть; два технических условия: без снятия конфигураций с поддержки (доработки — специалистами заказчика), материалы — в репозитории заказчика.
📣 Контакты для связи: @ASAT236. В отклике коротко: опыт с 1С (каким механизмом извлекали, какие подводные камни ловили), пример Power BI-проекта в проде, текущая загрузка, ваша оценка этапа обследования по описанию выше. | 1 221 |
| 18 | #jobs #hybrid
📍Формат/working arrangement: Алматы, Казахстан | удалённо / гибрид
✔️Должность/position: AI / LLM Engineer
🏢 Место работы/workplace: Navio
💸 Заработная плата/salary estimate: от 1.000.000 ₸ в месяц, до вычета налогов
📈 Обязанности/responsibilities:
— Разрабатывать AI-ассистентов, чат-ботов и AI-агентов.
— Создавать многоэтапные AI-workflow.
— Интегрировать OpenAI, Anthropic и другие LLM API.
— Работать с context, memory, state и tool calling.
— Разрабатывать AI-решения для Telegram, WhatsApp и Web.
— Автоматизировать бизнес-процессы с помощью AI.
— Разрабатывать и улучшать RAG-системы.
— Работать с embeddings, semantic search, hybrid search и reranking.
— Настраивать обработку, chunking и индексацию документов.
— Работать с векторными, SQL- и NoSQL-базами данных.
— Реализовывать цитирование и проверку источников ответов.
— Разрабатывать backend на Python / FastAPI и создавать REST API.
— Работать с Pydantic и асинхронным Python.
— Интегрировать внешние API и базы данных.
— Реализовывать retry, timeout, error handling и logging.
— Контейнеризировать сервисы через Docker.
— Оптимизировать промпты и системные инструкции.
— Создавать тестовые сценарии и evals.
— Выявлять галлюцинации и проблемы с контекстом.
— Проводить регрессионное тестирование AI-функциональности.
— Сравнивать модели по качеству, скорости и стоимости.
— Контролировать token usage, latency, ошибки и расходы на LLM.
— Анализировать реальные диалоги пользователей и улучшать AI-системы.
📌 Требования/requirements:
— От 2 лет коммерческого опыта в AI Engineering, Backend, ML Engineering или смежной технической роли.
— Уверенный Python.
— Практический опыт работы с FastAPI.
— Опыт работы с REST API, Pydantic и асинхронным Python.
— Опыт работы с Docker и Git.
— Практический опыт интеграции OpenAI, Anthropic или других LLM API.
— Опыт работы с LangChain, LangGraph или аналогичными инструментами.
— Понимание RAG, embeddings и semantic search.
— Опыт разработки AI-ассистентов, чат-ботов или AI-агентов.
— Опыт работы с SQL и/или NoSQL.
— Понимание ограничений LLM: галлюцинации, context window, latency и стоимость.
— Умение писать структурированный и поддерживаемый код.
— Способность самостоятельно разбираться в задачах и предлагать технические решения.
— Английский язык.
⭐ Будет большим плюсом:
— Qdrant, Pinecone, pgvector, Weaviate, Milvus или другие vector DB.
— Production-ready RAG.
— AI Agents и tool calling.
— Structured Outputs, JSON Schema и Function Calling.
— LLM evaluation / automated evals.
— LangSmith, Langfuse, Arize Phoenix или аналогичные инструменты.
— PostgreSQL, Redis, Elasticsearch / OpenSearch.
— CI/CD.
— AWS, GCP, Azure.
— OCR и обработка документов.
— Опыт разработки multi-tenant SaaS.
— Понимание информационной безопасности и защиты данных.
🛠 AI-инструменты в разработке:
— Claude Code
— Cursor
— GitHub Copilot
— Codex и аналоги
🎯 Ожидания на первые 3 месяца:
— Разобраться в существующей AI- и backend-архитектуре.
— Самостоятельно развивать LLM-функциональность.
— Реализовать минимум одну значимую AI-функцию от идеи до production.
— Улучшить качество, стабильность, скорость или стоимость существующих AI-сценариев.
— Настроить базовое тестирование и оценку качества AI-ответов.
— Улучшить логирование и мониторинг ключевых AI-сценариев.
✅ Условия/working conditions:
— Полная или частичная занятость.
— Формат: удалённо / гибрид.
— График: 5/2 и другие варианты.
— Рабочий день 8 часов.
— Оформление по трудовому договору.
— Остальные условия обсуждаются индивидуально с финальным кандидатом.
— Работа над production-ready AI-системами, а не только демонстрационными решениями.
📢❗️🚨 Контакты для связи: https://hh.kz/vacancy/136463074?query=ML+engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list
📍 Локация: Алматы, Бостандыкский район. | 2 981 |
| 19 | #jobs
📍 Формат: офис, г. Астана
✔️ Должность: Data Engineer (Middle)
🏢 Место работы: РЦЭЗ
💸 Заработная плата: 700 000 – 1 000 000 ₸ (обсуждается по итогам технического интервью, в зависимости от уровня)
📈 Обязанности:
— разработка и сопровождение ETL/ELT-конвейеров загрузки данных;
— развитие слоёв Lakehouse: Bronze / Silver / Gold;
— моделирование данных, сборка витрин под потребителей;
— контроль качества и мониторинг загрузок.
📌 Требования:
— от 2 лет в Data Engineering;
— уверенный SQL и Python;
— опыт с Airflow, объектным хранилищем (S3), Apache Iceberg;
— опыт с Trino / ClickHouse / Spark — плюс;
— понимание принципов моделирования DWH (Data Vault, медальонная архитектура) — плюс;
— Docker, Git, базовое понимание Kubernetes.
✅ Условия:
— работа над национальным проектом отрасли здравоохранения;
— современный стек: Iceberg, Trino, Airflow, dbt, Spark, ClickHouse, Kubernetes;
— реальные объёмы данных (десятки ТБ);
— официальное трудоустройство.
📢 Контакты: @Assyl
🌐 Ссылка: отклик напрямую в Telegram | 1 159 |
| 20 | #jobs #Almaty #Onsite #Data
📍 Working arrangement: On-site, evening shift, Almaty
✔️ Position: Data & Automation Operations Specialist
🏢 Company: GMY Consulting Group, Client Operations
💸 Salary estimate: 500–2,000 ₸ per month, before taxes
📈 Experience: 1–3 years
🕰 Employment: Full-time
📄 Employment type: Employment agreement
📅 Schedule: 5/2, 8 hours, evening shift
ℹ️ About the role:
— Work with data and operational tasks for U.S.-based clients
— Structure scattered data from spreadsheets, exports, and different systems
— Clean, reconcile, and standardize data to make it reliable and usable
— Use modern AI tools to automate data-related tasks
— Opportunity for further career growth into a Data Analyst role
📈 Responsibilities:
— Process inconsistent data from multiple sources
— Reconcile data with different formats, duplicate records, and missing fields
— Structure and consolidate data from multiple files
— Clean data and automate repetitive tasks
— Use AI coding and automation tools, including Claude Code
— Build simple internal tools and dashboards
— Communicate with U.S.-based clients via apps, email, and phone
— Handle data-related operational tasks
— Learn new tools quickly and apply them independently
— Collaborate with the team and take ownership of assigned tasks
📌 Requirements:
— Ability to analyze and structure complex multi-source datasets
— Ability to independently determine how to reconcile and consolidate scattered data
— Hands-on experience with AI coding and automation tools such as Claude Code, ChatGPT, or similar
— Experience may come from self-learning or personal projects
— Strong attention to detail
— Organized and reliable approach to working with data
— English — C1, advanced, both spoken and written
— Confident use of MS Excel and Google Sheets
— Knowledge of formulas, structured tables, and pivot tables
— Strong teamwork skills
— Ownership and ability to work independently
— Ability to solve unfamiliar problems with minimal guidance
➕ Nice to have:
— Exposure to scripting
— SQL experience
— Experience with no-code / low-code automation tools
— Python
— Power BI
— Big Data
— Agile
— Experience working with large volumes of information
Key skills:
— Data Structuring
— Data Cleaning
— AI Automation
— AI Coding Tools
— Claude Code
— ChatGPT
— MS Excel
— Google Sheets
— SQL
— Python
— Power BI
— Big Data
— Business Communication
— Problem Solving
— Working with large volumes of data
— English
🧪 Hiring process:
— Candidates complete a practical exercise using an intentionally messy, multi-source dataset
— The task involves using an AI coding tool to structure and analyze the data
— The company evaluates the candidate's approach to solving an unfamiliar and disorganized problem, rather than focusing only on previous coding experience
🎓 Training and development:
— Paid training on client workflows and tools from day one
— Real-world experience working with international B2B clients
— Clear career development path toward Data Analyst and beyond
— Supportive and collaborative work culture
— Long-term professional growth opportunities
— Merit-based promotions
✅ Working conditions:
— Full-time employment
— On-site work
— 5/2 schedule
— 8 working hours per day
— Evening shift according to Almaty time
— March–November: 17:00–01:00
— November–March: 18:00–02:00
— Employment agreement
— Paid training
— Competitive salary + performance bonuses
— Paid taxi ride home
— Open to university students
— International experience working with U.S.-based clients
📍 Work location: Almaty, 71/66 Nikolay Chaplin Street, Raimbek Batyr area
📢❗️🚨 Contact information:
— Apply with your resume in English
— Vacancy: https://hh.kz/vacancy/135722574?query=SQL+Developer&hhtmFrom=vacancy_search_list | 1 135 |
