Data Science Jobs
前往频道在 Telegram
админ - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РЕЕСТР РКН: clck.ru/3Fmrbd
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 Data Science Jobs 的分析概览
频道 Data Science Jobs (@datascienceml_jobs) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 21 593 名订阅者，在 职业 类别中位列第 1 851，并在 俄罗斯 地区排名第 30 394 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 21 593 名订阅者。
根据 28 十月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 319，过去 24 小时变化为 1，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 11.37%。内容发布后 24 小时内通常能获得 6.12% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 455 次浏览，首日通常累积 1 321 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 6。
- 主题关注点： 内容集中在 llm, sql, api, архитектура, senior 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“админ - @workakkk
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
РЕЕСТР РКН: clck.ru/3Fmrbd”
凭借高频更新（最新数据采集于 29 十月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 职业 类别中的关键影响点。
21 593
订阅者
+124 小时
+207 天
+31930 天
正在加载数据
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+396
在1个频道中
九月 '26
+273
在3个频道中
Get PRO
八月 '26
+282
在1个频道中
Get PRO
七月 '26
+285
在3个频道中
Get PRO
六月 '26
+214
在1个频道中
Get PRO
五月 '26
+261
在3个频道中
Get PRO
四月 '26
+264
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+236
在2个频道中
Get PRO
二月 '26
+343
在3个频道中
Get PRO
一月 '26
+379
在2个频道中
Get PRO
十二月 '25
+263
在5个频道中
Get PRO
十一月 '25
+582
在8个频道中
Get PRO
十月 '25
+448
在2个频道中
Get PRO
九月 '25
+364
在2个频道中
Get PRO
八月 '25
+310
在1个频道中
Get PRO
七月 '25
+585
在2个频道中
Get PRO
六月 '25
+195
在1个频道中
Get PRO
五月 '25
+120
在1个频道中
Get PRO
四月 '25
+185
在2个频道中
Get PRO
三月 '25
+208
在1个频道中
Get PRO
二月 '25
+758
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+334
在1个频道中
Get PRO
十二月 '24
+615
在1个频道中
Get PRO
十一月 '24
+382
在7个频道中
Get PRO
十月 '24
+518
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+641
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+504
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+569
在0个频道中
Get PRO
六月 '24
+1 080
在1个频道中
Get PRO
五月 '24
+2 037
在37个频道中
Get PRO
四月 '24
+1 432
在44个频道中
Get PRO
三月 '24
+859
在21个频道中
Get PRO
二月 '24
+1 281
在5个频道中
Get PRO
一月 '24
+1 467
在44个频道中
Get PRO
十二月 '23
+883
在38个频道中
Get PRO
十一月 '23
+208
在1个频道中
Get PRO
十月 '23
+728
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+715
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+1 403
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+1 509
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+993
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+1 255
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+633
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+1 904
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+230
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+148
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+566
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+691
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+683
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+826
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+582
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+1 186
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+170
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+170
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+697
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+618
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 29 十月 | +2 | |||
| 28 十月 | +8 | |||
| 27 十月 | +11 | |||
| 26 十月 | 0 | |||
| 25 十月 | +5 | |||
| 24 十月 | +4 | |||
| 23 十月 | +7 | |||
| 22 十月 | +11 | |||
| 21 十月 | +113 | |||
| 20 十月 | +21 | |||
| 19 十月 | +15 | |||
| 18 十月 | +27 | |||
| 17 十月 | +36 | |||
| 16 十月 | +8 | |||
| 15 十月 | +6 | |||
| 14 十月 | +8 | |||
| 13 十月 | +3 | |||
| 12 十月 | +18 | |||
| 11 十月 | +4 | |||
| 10 十月 | +5 | |||
| 09 十月 | +13 | |||
| 08 十月 | +14 | |||
| 07 十月 | +11 | |||
| 06 十月 | +10 | |||
| 05 十月 | +5 | |||
| 04 十月 | 0 | |||
| 03 十月 | +3 | |||
| 02 十月 | +12 | |||
| 01 十月 | +16 |
频道帖子
#senior #300k #удаленка
IT-Implant
Data Scientist (Middle+/Senior)
от 260 000 до 290 000 ₽ за месяц, на руки
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Формулировать и декомпозировать бизнес-задачи в ML/аналитические решения
-Проводить исследовательский анализ данных, проверять гипотезы и выбирать подходящие методы
-Разрабатывать и валидировать модели: классический ML, статистика, временные ряды, рекомендательные системы, NLP/LLM — в зависимости от проекта
-Оценивать качество моделей и эффект от внедрения
-Работать в связке с продуктом, аналитиками и инженерами
-При необходимости участвовать в выводе моделей в продакшен и мониторинге
-Презентовать результаты и защищать решения перед стейкхолдерами
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Опыт в Data Science от [4] лет — в зависимости от грейда
-Уверенный Python и знание базового ML-стека: pandas, numpy, scikit-learn, статистика
-SQL на уровне уверенного пользователя
-Понимание жизненного цикла ML-решения: от постановки задачи до оценки результата
-Умение объяснять сложные вещи простым языком
-Опыт самостоятельной работы над задачами и доведения их до результата
-Будет плюсом:
-Это не обязательные требования, а направления, в которых вы можете быть особенно полезны на разных проектах
Контакты: info@it-implant.ru
| 2 |  Как меняется BI и Data Analyst с ИИ — и что уже стоит применять в работе?
Новые инструменты появляются постоянно. Какие из них действительно помогают решать задачи бизнеса, ускоряют работу с данными и заслуживают вашего времени?
24 ноября в Москве на ViRush 2026 Visiology соберёт аналитиков данных, архитекторов и руководителей, чтобы соединить взгляд бизнеса, опыт заказчиков и техническую практику.
За один день:
🔹 Реальные проекты: задачи бизнеса, выбор инструментов и результаты с цифрами и выводами.
🔹 BI и Visiology Cortex в действии: от архитектуры аналитики до создания дашбордов и работы с данными с помощью ИИ.
🔹 Общение с экспертами: обсудите свой проект, задайте вопросы и узнайте, как похожие задачи решают другие.
📍 24 ноября · Москва · Soluxe Hotel Moscow
Онлайн-трансляции не будет. Даже если пока не уверены, что приедете, зарегистрируйтесь сейчас — и получите видеоматериалы
выступлений. | 1 236 |
| 3 | 🚀 ВАКАНСИЯ | COLLECTION ANALYST
Abc Staff ищет сильного Analyst для международного fintech-проекта.
🌍 Рассматриваем кандидатов, находящихся только за пределами РФ и готовыми работать по времени Индии.
География не ограничена — важна возможность работать в международном формате.
Что важно:
▪️ уверенный SQL и самостоятельная работа с данными;
▪️ умение анализировать данные, делать выводы и находить точки для оптимизации;
▪️ готовность работать с направлением Collection / просроченной задолженностью;
▪️ английский язык для работы в международной команде.
💰 Доход: €4 000 в месяц до вычета налогов.
🏠 Формат: полностью удаленно, но строго за пределами РФ.
Сильных кандидатов готовы быстро собеседовать и оперативно принимать решение.
📩 За подробностями и для отклика — @hr_for_y | 2 456 |
| 4 |  Привет! Это команда Cloud․ru ❤️
Мы участвуем в рейтинге работодателей от hh.ru и будем очень рады твоей поддержке.
Верим, что работа должна быть не только про задачи и результаты, но и про людей. Если тебе близок такой подход и хочется, чтобы человекоцентричных компаний становилось больше, будем благодарны за твой голос!
Поддержать нас просто:
1. Нажми «Голосовать» на лендинге рейтинга.
2. Войди в аккаунт hh.ru.
3. Заполни короткую анкету.
4. Найди Cloud․ru через поиск.
5. Поставь нам сердечко
Спасибо, что помогаешь нам становиться заметнее ✨ | 2 366 |
| 5 | Вакансия DA/DE в Альфа-Инсайт. Вендорсакая ставка.
Требования:
• Опыт работы от 2-х лет на позициях DA/DE в области DWH/BI.
➡️Обязательные hard skills:
- Практический опыт работы с Apache Spark — ключевое требование
- Продвинутое знание SQL: сложные joins, оконные функции, CTE, агрегации, подзапросы и оптимизация запросов.
- Опыт оптимизации Spark-задач и SQL-запросов на больших объемах данных.
- Опыт работы с S3
- Опыт работы с Apache Iceberg или понимание его ключевых возможностей
- Понимание принципов построения хранилищ данных (DWH), ETL/ELT-процессов, нормализации данных и организации потоков обработки.
- Опыт работы с технической документацией (BRD, FSD), умение писать ее четко и структурированно.
- Опыт тестирования данных
- Опыт работы с системами контроля версий, включая Git.
➡️Ключевые soft skills:
- Системное аналитическое мышление
- Коммуникабельность
- Самостоятельность и ответственность
- Внимание к деталям и аккуратность
➡️ Будет плюсом:
- Понимание принципов работы с Oracle и Greenplum.
- Опыт работы в финансовой сфере (банк, страхование, финтех).
- Базовые знания Python для скриптинга и анализа данных.
- Понимание методологий управления проектами (Agile, Scrum, Kanban).
- Опыт работы с ClickHouse, Airflow, SuperSet, FineBI.
- Понимание принципов организации data lake и lakehouse-архитектуры.
☑️Обязанности:
• Анализ требований:
- Прием и анализ входящей документации от заказчиков
- Детальный разбор требований, их формализация, проработка неясных моментов.
- Оценка возможности реализации с учетом используемого стека
- Анализ влияния изменений на текущие процессы, модели данных, таблицы и связанные компоненты.
• Проектирование и прототипирование:
- Разработка и согласование концептуального и логического решения.
- Проектирование потоков обработки и трансформации данных с использованием Apache Spark.
- Работа с данными, размещенными в S3 и организованными с использованием Apache Iceberg.
- Написание SQL-кода в среде Apache Spark для создания прототипов, проверки гипотез и подтверждения корректности предлагаемой логики расчетов или моделей данных.
• Тестирование и выпуск изменений:
- Приемка и тестирование патчей от разработчиков на тестовых/предпродуктивных/продуктивных стендах.
- Проверка корректности Spark-задач, SQL-логики, загрузок в S3 и работы таблиц Iceberg.
- Подготовка и контроль выгрузки доработок в продуктивный контур.
⚠️Контакт для связи: @max_kicha | 2 173 |
| 6 | #вакансия #fulltime #удаленка #Senior
Локация: РФ
Формат: Удаленно
Период: долгосрок
Занятость: фуллтайм
Оформление по договору с ИП
Оплата: от 1200 рублей в час до 1500 рублей в час
Applied Scientist / MLOps Engineer (Обезличивание данных / Privacy AI)
Чем предстоит заниматься (Ключевые задачи):
1. Развитие классификатора данных для полей БД (Tabular ML)
Развитие существующей ML-модели (RandomForest), которая выявляет ПДн в полях баз данных на основе метаданных и значений.
Обучение модели распознаванию новых типов данных (например, VIN-номера, специфические идентификаторы).
Повышение качества классификации: исправление ошибок (например, обнаружение сложных форматов телефонов).
Решение задачи со «смешанными данными»: обучение модели корректно работать, когда в одной колонке БД вперемешку находятся ФИО, адреса и телефоны.
Особенность: Оптимизация модели для высокой скорости работы на CPU, так как системе предстоит проводить полное сканирование БД объемом в несколько ТБ.
2. Создание модели для выявления данных в произвольном тексте (NLP / NER)
Разработка архитектуры и обучение NER-модели (Named Entity Recognition) для поиска ПДн в неструктурированном тексте.
Работа с различными форматами файлов: TXT, DOCX, PDF (включая распознавание текста) и логами.
Реализация пайплайнов очистки и нормализации «шумных» данных перед подачей в модель.
Наши ожидания от вас (Требования):
Опыт и лидерство:
Опыт разработки и внедрения ML-моделей в production от 3-х лет.
Опыт ведения полного цикла: от исследования и постановки задачи до мониторинга качества и настройки автоматического ретренинга.
Лидерство: Готовность возглавить направление, самостоятельно декомпозировать бизнес-задачи на технические и нести ответственность за результат.
Технический стек (Python и ML):
Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn).
Глубокое понимание классических ML-алгоритмов (деревья решений, ансамбли, Random Forest), умение интерпретировать результаты (Feature Importance) и подбирать гиперпараметры.
NLP: Практический опыт работы с Hugging Face Transformers и/или SpaCy. Обязателен опыт обучения NER-моделей.
Data Engineering: Опыт построения пайплайнов обработки неструктурированных данных (PDF, тексты). Навык Feature Engineering для табличных данных.
Производительность и инфраструктура (MLOps):
Performance: Опыт оптимизации инференса моделей для работы на CPU.
Масштаб: Опыт работы с большими объемами данных (полное сканирование БД от нескольких ТБ).
Production: Опыт развертывания моделей через API (FastAPI), контейнеризация (Docker).
MLOps: Владение инструментами версионирования (MLflow, DVC), понимание CI/CD-процессов. Опыт настройки мониторинга качества моделей (Model Drift, Quality Gates) и организации автоматического ретренинга.
Будет плюсом:
Опыт работы именно с классификаторами для профилирования данных БД.
Опыт распознавания специфических типов данных (VIN, номера карт, крипто-адреса).
Опыт в области защиты ПДн, обезличивания данных или антифрод-систем.
Что мы предлагаем:
Возможность влиять на архитектуру сложного AI-продукта с нуля.
Работу с реальными Big Data задачами (TB+).
Современный стек и отсутствие легаси.
Для связи @grosssoft1600 | 2 097 |
| 7 |  Ищем студентов-айтишников без опыта.
Платят выше рынка. Только проверенные компании: Сбер, Авито, Альфа-Банк и еще 20+ работодателей на Найти IT в Санкт-Петербурге.
📍 24 октября, DAA EXPO
Участие бесплатное.
Регистрируйся ⬅️ | 1 420 |
| 8 | 🧩 Data Pipeline Engineer @ Higgsfield AI
Higgsfield AI — самая быстрорастущая AI-компания в истории.
За 18 месяцев с запуска наша команда достигла $1B ARR, а 133 сотрудника уже стали долларовыми миллионерами. Ты можешь стать следующим.
Что предлагаем:
⚡️ Высоконагруженные распределённые системы и отказоустойчивые пайплайны сбора данных
🔬 Работа рядом с ML-командой над задачами для AI-продукта
🎯 Ответственность за результат и возможность самостоятельно доводить системы до production
💵 Конкурентная зарплата в USD + опционы
Кого ищем:
- Инженер уровня Middle/Senior
- 3+ года коммерческой разработки, Python/Go, Kubernetes
- Опыт разработки высоконагруженных распределённых систем и надёжных пайплайнов сбора данных
- Самостоятельность: брать ответственность за задачу и доводить её до результата
- Готовность работать 6 дней в неделю. Так работают сильнейшие AI-команды. Рост до $1B ARR за 18 месяцев требует такого темпа. За год здесь получаешь опыт, на который в бигтехе уходят несколько лет.
📍 Офис в Алматы · поможем с релокацией
Отклик: @yrztdlt — co-founder, по этой роли отвечает лично | 2 372 |
| 9 |  😎 Авито снова участвует в Рейтинге работодателей hh.ru!
В прошлом году благодаря вашей поддержке мы вошли в топ-3 IT-компаний страны. Если вам откликается то, что мы делаем, проголосуйте за Авито и в этом году ❤️
Как поддержать компанию:
— Перейдите на hh.ru и авторизуйтесь в личном кабинете.
— Найдите Авито в списке компаний и оставьте свой голос.
✔️ Проголосовать за Авито
Спасибо за поддержку!
#РейтингРаботодателейРоссии | 2 308 |
| 10 |  One Day Offer: стань щитом для миллионов клиентов! 🔥
В департамент противодействия мошенничеству Сбера нужен аналитик данных в антифрод — чтобы разбирать тренды мошенничества, находить скрытые паттерны и превращать их в правила защиты.
Готов к таким задачам — добро пожаловать на One Day Offer: отбор за один день, разбор реальных кейсов, быстрая обратная связь.
24 октября, онлайн, регистрация и подробности — здесь! | 1 889 |
| 11 | #вакансия #Danaanalyst #удаленка #DWH #аналитик #AI
Вакансия: Data Analyst
Формат работы: удаленка
Оформление: ИП/СЗ
Занятость: part-time/full-time
ЗП: до 2.000 руб. в час
Привет!
Мы Secreate ИТ-компания с подходом 360° - закрываем цифровые задачи бизнеса, от аналитики и разработки любой сложности до проектного консалтинга и поддержки готового решения. На нашем счету уже более 150 реализованных ИТ-проектов разной сложности. Нам доверяют лидеры рынка: Уралхим, Росгосстрах, Skolkovo, Skyeng, OZON, Kaspersky и другие.
Сейчас мы находимся в поиск Data Analyst под следующие требования.
Требования:
- Коммерческий опыт в роли Data Analyst от 3-х лет;
- Уверенное владение инструментами аналитики данных: SQL (включая оконные функции, агрегаты, подзапросы), Python для обработки и анализа больших данных;
- Опыт работы с хранилищами данных и ETL (понимание принципов работы с DWH, базовое понимание ETL/ELT);
- Опыт работы с BI-системами (Power BI/Tableau/Metabase и т.п.);
- Опыт формулирования требований к данным: постановка задач на разработку витрин, проектирование таблиц и расчётных полей;
- Сильные аналитические способности, внимание к деталям и способность мыслить критически, ориентируясь на потребности бизнеса.
Будет плюсом:
- Опыт построения аналитики в B2B, финтехе или сложных бизнес-моделях.
Условия:
- Полное удаленное сотрудничество;
- Интересные проекты и нетривиальные задачи;
- Отсутствие бессмысленной бюрократии и излишнего формализма.
Контакт для связи: @a1enushkaj | 2 289 |
| 12 | Коллеги, если сейчас ищете работу или готовитесь к переходу в Data Engineering, рекомендую канал @dataengineerlab
В канале много полезного для подготовки:
— разборы Spark, Airflow, Kafka, Iceberg, Greenplum и других инструментов
— актуальные вопросы с собеседований в бигтех
— мини гайд по ии агентам
— советы по резюме и прохождению интервью
Рекомендую заглянуть и подписаться — точно найдете что-то полезное для подготовки:
@dataengineerlab | 2 201 |
| 13 | #вакансия #job #РФ #Москва #офис #гибрид #web #вебаналитик #ecommerce
Руководитель веб-аналитики (e-commerce)
Компания: Simple Group - один из ведущих импортеров вина и других напитков в России, национальный дистрибьютор и ритейлер с собственной сетью винотек SimpleWine
Формат: гибрид (Москва; ул. Минская, 2Ж)
Занятость: полная
▪Задачи:
Выполнение роли руководителя веб-аналитики в команде цифровых продуктов В2С, в частности e-commerce платформы https://simplewine.ru/.
– Выстраивание сквозной аналитики с данными e-commerce платформы, CRM и другими источниками.
– Настройка инструментов аналитики (Яндекс.Метрика, DataGo).
– Агрегация данных из нескольких источников (Яндекс.Метрика, CRM и пр.), работа с сырыми данными.
– Проверка и формулирование продуктовых гипотез, проведение A/B тестов, анализ результатов, поиск инсайтов в данных.
– Визуализация данных и подготовка омниканальной отчётности по запросам заказчиков для контроля показателей.
– Мониторинг показателей, выявление причин отклонения и подготовка рекомендаций по их устранению.
– Составление прогнозов показателей эффективности сайта (трафик, выручка, конверсия, средний чек, показатель отказов и пр.).
– Взаимодействие с внутренними заказчиками (сбор, анализ, уточнение требований) и веб-разработчиками (постановка задач, контроль реализации).
▪Требования:
– Опыт работы в роли руководителя аналитики или ведущего веб-аналитика.
– Опыт выстраивания процессов аналитики цифровых продуктов web и app в сфере e-commerce.
– Владение инструментами Google Tag Manager, Яндекс.Метрика, Yandex DataLens, DataGo, Appmetrica, ClickHouse, Power BI.
– Опыт проведения ROPO-анализа.
– Опыт разработки инструментов для автоматизации процессов обработки данных и типовых задач с помощью скриптов Python.
– Будет преимуществом опыт с исследованиями, прогностическими моделями и факторным анализом.
▪Мы предлагаем:
– Оформление в штат компании.
– Программу ДМС со стоматологией.
– Корпоративные скидки на товары компании, партнёрские программы.
– Возможности внутреннего и внешнего обучения.
– Развитие экспертизы в вине с помощью курсов, дегустаций и обучений от наших экспертов и бренд-амбассадоров.
📩 Отправить резюме – @ds_fedorova, dsfedorova@simple.ru | 2 406 |
| 14 |  🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. | 2 221 |
| 15 | #junior #удаленка #гибрид
Альфа-Банк
Junior data scientist (модели кредитного риска)
Формат работы: гибрид, больше удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Участвовать в разработке и поддержке моделей кредитного риска для юридических лиц
-Анализировать данные, создавать признаки, реализуя Feature store, и отбирать признаки для моделей
-Применять алгоритмы машинного обучения: линейные модели, случайный лес, градиентный бустинг
-Тестировать новые источники данных и подходы к моделированию, включая различные передовые архитектуры
-Презентовать результаты работы бизнес заказчика
-Участвовать в исследованиях и предлагать собственные идеи
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Высшее или незаконченное высшее образование в области математики, экономики, анализа данных или смежных направлениях
-Базовые знания теории вероятностей, математической статистики и машинного обучения
-Навыки работы с Python и библиотеками анализа pandas, numpy, scikit-learn, и моделирования XGBoost, LightGBM, CatBoost
-Базовое знание SQL и понимание основных этапов подготовки данных
-Готовность учиться, развиваться и работать в команде
-Будет плюсом:
-Опыт работы с Hadoop (PySpark), Hive, Impala или реляционными базами данных
-Участие в соревнования, хакатонах , kaggle
-Интерес к финансовой отчетности и анализу юридических лиц
-Знание английского языка на уровне чтения технической литературы
Контакты: aponomareva7@alfabank.ru | 505 |
| 16 |  Как мы перешли от CatBoost к нейросетям в рекомендациях Авито
Рекомендации на главной дают Авито половину просмотров объявлений и около 30% контактов покупателей с продавцами. С 2020 года их ранжировал CatBoost, но со временем он упёрся в потолок: даже кратно больше данных уже не давало прироста качества.
Мы перешли на нейросетевое ранжирование, и вот что получилось:
🚀 +4,3% пользователей с контактами из рекомендаций
🤝 +0,8% пользователей, совершивших сделку, по всему Авито
Техлид команды рекомендаций Ярослав Хныков рассказал на Хабре, какие решения сработали.
Больше про DS в Авито пишем в канале «Доска AI-объявлений». | 3 331 |
| 17 | #middle #удаленка #гибрид #офис
X5 Tech
Data Engineer (Flink)
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо или гибрид или офис
☑️ Чем предстоит заниматься
-Разработка шаблонов потоков данных на основе Flink DataStream
-Реализация архитектуры потоков данных
-Написание и доработка Java приложений для Big Data
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Java Core: Глубокое понимание Java Core, включая ООП, многопоточность, коллекции, исключения и generics
-Spring Boot: Опыт разработки микросервисов и REST API с Spring Boot, включая Spring Data, Security, Actuator и AOP
-Apache Flink: Опыт работы с Apache Flink для потоковой обработки, включая DataStream API, state management, checkpoints и Flink CDC
-Дата-инженерия: Работа с ETL/ELT, потоковыми и batch-процессами; инструменты вроде Airflow и Temporal
-Проектирование фреймворков: Понимание принципов проектирования фреймворков и библиотек — код "для других разработчиков"
-Большие данные: Знание принципов работы с большими данными (Spark, Dask, pandas на больших датасетах — плюс)
-Базы данных: Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse; знание форматов данных Iceberg и Paimon
-CI/CD и DevOps: Навыки работы с CI/CD, контейнеризацией (Docker), оркестрацией (Kubernetes — плюс)
-Качество кода: Умение писать тесты (unit, integration), следить за качеством кода и его поддерживаемостью
-Опыт программирования на питоне: скрипты, микросервисы, приложения
-Будет плюсом:
-Увлеченность разработкой: Активный интерес к новым технологиям и методам разработки
-Хороший кругозор: Знание и понимание различных аспектов разработки, включая агентный
-Практический опыт: Доказанный опыт практической реализации проектов, особенно в области баз данных и автоматизации
Контакты: job@x5.ru / | 3 205 |
| 18 |  30+ крупных компаний ищут студентов без опыта! 🔥
Ты студент IT специальности и хочешь оплачиваемую стажировку? Найти IT: офлайн мероприятие для молодых специалистов Москвы!
💬 Зачем идти?
Найти IT — это не просто форум, а мост между студентом и 30+ IT компаниями, предлагающими стажировки, минуя конкуренцию и долгие поиски в интернете.
2000 участников, нетворкинг, живое общение с компаниями, а также пицца и призы за друзей!
🗓️ Дата, Время и Место
14 октября
с 15:00 до 20:00 (прийти можно в любое время!)
г. Москва, Main Stage
✔️ Как попасть?
Участие бесплатное, обязательна регистрация!
Переходи по ссылке и забирай свой билет! | 1 377 |
| 19 | Data Engineer DWH
Мы ищем опытного Data Engineer / DWH-разработчика для работы над аналитическими системами в финансовом домене. Нам нужен практичный специалист, который сможет быстро погрузиться в предметную область, выстроить устойчивую модель данных и взять на себя задачи по развитию и поддержке аналитического хранилища. Проект ориентирован на работу с данными кредитных организаций, с фокусом на качество данных, прозрачность метрик и удобство аналитики.
Ключевые обязанности:
• Проектирование и развитие аналитического хранилища данных (DWH)
• Разработка моделей данных (fact / dimension, агрегаты)
• Построение ETL / ELT-процессов загрузки и трансформации данных
• Разработка аналитических витрин и BI-моделей
• Работа с финансовыми данными (кредиты, платежи, просрочка, клиенты, продукты)
• Обеспечение качества, согласованности и историчности данных
• Оптимизация запросов, моделей данных и расчета показателей
• Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и бизнесом для формализации требований
Требования:
• От 3 лет опыта в Data / DWH разработке
• Уверенное знание SQL
• Практический опыт построения DWH / аналитических систем
• Понимание подходов моделирования данных (Star Schema, Fact / Dimension)
• Опыт разработки ETL / ELT-процессов
• Понимание принципов построения аналитической отчетности и BI
• Опыт работы с одной или несколькими аналитическими СУБД (PostgreSQL, MS SQL Server, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric / Synapse)
• Понимание различий между OLTP и OLAP системами
• Умение проектировать устойчивые и понятные модели данных
Будет плюсом:
• Опыт работы в финансовом домене (банки, МФО, финтех)
• Опыт построения отчетности по кредитному портфелю (выдачи, погашения, просрочка, collection, когортный и винтажный анализ)
• Опыт работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau, Superset, Metabase)
• Опыт работы с orchestration-инструментами (Airflow, dbt)
• Опыт использования Python для обработки данных
• Понимание принципов Data Quality, Data Governance и историзации данных
Мы предлагаем:
• Полную занятость
• Офисный формат работы в Ташкенте.
• Работу над аналитической платформой в финтех-домене с прямым влиянием на бизнес
• Сильную продуктовую и техническую команду
• Возможность профессионального роста в направлении Data / DWH архитектуры
• Конкурентную заработную плату
📩 Telegram: @haas_maru | 3 068 |
| 20 | Шаг со среднего уровня на старший
На среднем уровне в данных ответственность — обычно за часть системы: модель, обработка данных, признаки, метрика. На старшем — за систему целиком: откуда приходят данные, как результат попадет к пользователю, что станет с решением через полгода.
Этот же навык на собеседовании в сильную команду проверяют на секции по проектированию систем, где плавают даже инженеры, которые отлично обучают модели.
15 октября в 19:00 МСК Валерий Бабушкин проведет живой эфир вопросов и ответов про рост в данных и проектирование систем.
Валерий — соавтор книги «Machine Learning System Design», по которой учатся инженеры по всему миру, входит в топ-25 мирового рейтинга гроссмейстеров платформы Kaggle, старший директор по данным и ИИ в British Petroleum
Разберут, какой навык отделяет средний уровень от старшего и архитектора, как устроена секция по проектированию систем на собеседовании, какие вопросы задать на старте проекта, чтобы он доехал до пользователя, и где большие языковые модели, поиск по источникам и ИИ-агенты уже работают, а где это шум.
Свой вопрос Валерию можно задать заранее при регистрации — часть ответов будет именно по ним.
Приходите услышать разбор от первого лица и прислать свой вопрос: https://clc.to/erid_2W5zFJj1KYu
После эфира всем участникам придет запись.
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJj1KYu | 2 875 |
