ML / DS_Jobs
前往频道在 Telegram
Вакансии по ML / DS. Только актуальное. Оформить и предложить вакансию можно тут: @cyberJohnny Реклама - @cyberJohnny Чат: https://t.me/+alZFEF06WPIzNTQy
显示更多
网络:2 230
订阅者
+124 小时
+37 天
+6330 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
+57
在0个频道中
八月 '26
+90
在0个频道中
Get PRO
七月 '26
+91
在0个频道中
Get PRO
六月 '26
+77
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+86
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+119
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+91
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+81
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+76
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+59
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+93
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+80
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+76
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+102
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+55
在0个频道中
Get PRO
六月 '25
+62
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+52
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+70
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+66
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+56
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+88
在2个频道中
Get PRO
十二月 '24
+104
在1个频道中
Get PRO
十一月 '24
+97
在0个频道中
Get PRO
十月 '24
+110
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+68
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+582
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+66
在0个频道中
Get PRO
六月 '24
+48
在0个频道中
Get PRO
五月 '24
+51
在0个频道中
Get PRO
四月 '24
+75
在0个频道中
Get PRO
三月 '24
+565
在0个频道中
Get PRO
二月 '24
+1 365
在0个频道中
Get PRO
一月 '24
+72
在0个频道中
Get PRO
十二月 '23
+82
在0个频道中
Get PRO
十一月 '23
+34
在0个频道中
Get PRO
十月 '23
+145
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+69
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+38
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+47
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+159
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+50
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+56
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+281
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 15 九月 | +1 | |||
| 14 九月 | +3 | |||
| 13 九月 | +2 | |||
| 12 九月 | +2 | |||
| 11 九月 | +5 | |||
| 10 九月 | +3 | |||
| 09 九月 | +3 | |||
| 08 九月 | +3 | |||
| 07 九月 | +5 | |||
| 06 九月 | +2 | |||
| 05 九月 | +5 | |||
| 04 九月 | +4 | |||
| 03 九月 | +10 | |||
| 02 九月 | +3 | |||
| 01 九月 | +6 |
频道帖子
Неверный отчёт или неработающий конвейер данных не всегда становится следствием технической ошибки. Иногда проблема возникает раньше — когда команда неправильно поняла задачу бизнеса, не уточнила ограничения или пропустила скрытые требования.
15 сентября в 20:00 на открытом уроке курса «Аналитик DWH» разберёте, как собирать требования к аналитическим системам и превращать бизнес-задачи в понятную архитектуру данных.
На реальных примерах вы увидите, какие ошибки приводят к неработающим конвейерам и отчётам с неверными показателями. Поймёте, почему работа DWH-аналитика не ограничивается SQL и выбором инструментов, а начинается с точных вопросов и системного понимания задачи.
Во время практического упражнения вы попробуете сформулировать вопросы к представителям бизнеса, выявить скрытые требования и определить, какие сведения необходимо получить до проектирования системы.
После урока у вас останется памятка по сбору требований, которую можно использовать перед разработкой нового хранилища, отчёта или конвейера данных.
👉 Записаться: https://vk.cc/d1oo5o
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
| 2 | ML-разработчик (Machine Learning Engineer)
ЗП: 150 000 – 250 000 ₽ на руки
Локация: Москва, м. Окружная (полный день в офисе)
Компания: AV Soft (avsw.ru) — ИБ и аналитика данных для корпоративного сегмента. Продукты: анти-спам, десепшен, песочница, мультисканер, TI.
Ищем ML-разработчика для создания и развития моделей машинного обучения в продуктах информационной безопасности.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать и совершенствовать ML-модели: выбирать архитектуры, формировать признаки, обучать и валидировать модели.
- Собирать и подготавливать данные: парсинг, очистка, EDA, формирование обучающих выборок.
- Выполнять feature engineering и оценивать качество моделей по метрикам точности и производительности.
- Проводить A/B-тестирование и сравнение версий моделей.
- Готовить модели к эксплуатации: контейнеризация в Docker и участие в развертывании.
- Тестировать модели, анализировать ложные срабатывания и кейсы от заказчиков.
- Вести техническую документацию, описывать архитектуру, признаки и результаты экспериментов, обеспечивать версионирование моделей.
- Взаимодействовать с разработчиками, участвовать в code review и интеграции моделей в продукты.
- Мониторить модели в production: отслеживать качество и data drift, инициировать переобучение.
- Поддерживать и развивать ML-пайплайны и автоматизацию обучения и доставки моделей.
Ты подходишь нам, если у тебя есть:
- Коммерческий опыт разработки и вывода ML-моделей в production от 1–2 лет.
- Уверенное владение Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, LightGBM, Transformers.
- Понимание классических алгоритмов ML и принципов их применения.
- Практический опыт работы с SQL, Git, Docker, REST API.
- Опыт работы с Airflow или аналогичными инструментами для ML-пайплайнов.
- Знание Linux на уровне уверенного пользователя.
- Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования моделей и данных.
- Умение писать чистый и поддерживаемый код.
- Английский язык на уровне чтения технической документации.
Будет преимуществом:
-Опыт оптимизации моделей с помощью ONNX, TensorRT или аналогичных инструментов.
-Понимание архитектур глубокого обучения, Attention и современных нейросетевых моделей.
-Знание SHAP, LIME и методов оценки уязвимостей ML-моделей.
-Опыт интеграции ML-моделей в высоконагруженные сервисы.
-Опыт работы с логами, сетевым трафиком, DNS, URL, HTML и понимание базовых сетевых протоколов и HTTP.
-Опыт в ИБ, антифроде, антиспаме или детекции угроз.
-Профильные курсы или сертификаты по ML/DL/MLOps.
-Инициативность и желание развивать продукты и предлагать новые решения.
Условия:
-Оформление по ТК РФ, белая зарплата (аккредитованная IT-компания)
-Офис в шаговой доступности от м. Окружная
-Обучение за счёт компании, корпоративная библиотека, база знаний, гайды
-Участие в сложных проектах по ИБ и анализу данных
Контакт: @ezhen77 | 629 |
| 3 |  Один медленный SQL-запрос может задерживать обновление отчётов, увеличивать нагрузку на инфраструктуру и замедлять работу всей аналитической системы. При этом причина не всегда находится в самом запросе — проблема может быть в индексах, схеме данных, настройках СУБД или ресурсах сервера.
3 сентября в 20:00 на открытом уроке курса «Аналитик DWH» разберёте, как системно исследовать производительность баз данных и находить узкие места.
Вы узнаете, какие показатели помогают оценить состояние СУБД и как отличить нормальную нагрузку от проблемы. Рассмотрите основные причины замедления на разных уровнях — от неэффективного SQL и структуры таблиц до конфигурации базы данных и аппаратного обеспечения.
На практических примерах разберёте, как переписывать проблемные запросы, проектировать и настраивать индексы, а также выбирать инструменты для наблюдения и исследования производительности.
После урока вы сможете точнее определять причины замедления и выбирать способ оптимизации, который соответствует реальной проблеме.
👉 Зарегистрируйтесь https://vk.cc/d0SgtA
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 | 373 |
| 4 | #вакансия #llm #ai #удаленка #проектнаяработа
Senior Conversational Agent Engineer
Компания: KVINT
Локация: удалённо
Занятость: проектная
Срок: ~ 3 месяца
Вилка: от 400к в месяц
Создаём MVP self-service платформы, которая в диалоге с пользователем преобразует описание задачи, примеры разговоров и базу знаний в формализованную спецификацию работающего AI-агента, автоматически тестирует и улучшает его.
Что нужно реализовать:
• загрузку, разбор и структурирование инструкций, транскриптов, документов и сайтов;
• генерацию типизированной спецификации агента;
• runtime с управлением состоянием, переходами и tool calling;
• обработку неоднозначности, уточнений и исключений;
• текстовый sandbox, симулятор пользователей и автоматические evals;
• управляемый цикл улучшения и версионирования
На первом этапе создаём текстовый движок. STT, TTS и телефония подключаются позднее.
Архитектура заранее не фиксируется. Нужно предложить модель исполнения с разделением LLM-поведения и детерминированной бизнес-логики.
Ожидаемый результат - работающий e2e-сценарий: пользователь загружает материалы, получает агента, тестирует его на симулированных диалогах и выпускает улучшенную версию без участия разработчика.
Ожидания по опыту:
• практический опыт разработки production-систем на базе LLM/NLP, желательно диалоговых агентов;
• проектирование логики диалога: цели, intents, entities/slots, состояние, уточнения и fallback-сценарии;
• преобразование свободной речи в валидированные структурированные данные с обработкой неполного, неоднозначного и противоречивого ввода;
• разработка agent/workflow runtime: typed state, transitions, tool calling, persistence, replay и recovery;
• построение RAG и grounding по документам, транскриптам и сайтам;
• разработка evals: симуляция пользователей, автоматические оценки, regression testing и анализ ошибок;
• сильный backend и способность самостоятельно спроектировать и довести вертикальный сценарий до работающего MVP.
Контакт: @fitilbam | 558 |
| 5 | #AI #ML #LLM #СНГ
AI Lead / Lead AI Engineer в AI-first стартап
Строим AI-сервисы для автоматизации бизнес-процессов в салонном бизнесе СНГ. Сейчас небольшая команда, есть платящие пилоты, следующий этап — 10+ клиентов и привлечение ангельских инвестиций.
Ищем человека, который сначала возьмёт на себя развитие существующих AI-сервисов и создание их следующих версий, а постепенно — всё AI-направление продукта: архитектуру, разработку и формирование команды.
Что предстоит делать:
— hands-on разработка и решение сложных технических задач;
— развитие архитектуры AI-систем;
— разработка evals и интеграций с frontend/backend;
— со временем — формирование и управление AI-backend командой.
Нужен человек с сильным Python + AI/LLM опытом и опытом построения современных production AI-систем, которому интересно не просто закрывать задачи, а отвечать за техническое направление целиком.
Будет большим плюсом интерес к публичной стороне роли: выступлениям на AI/tech-конференциях, митапах и профильных событиях.
Stack: Python, PydanticAI, OpenAI, Postgres, Celery, Redis, TypeScript.
Формат:
— первые 3–6 месяцев part-time;
— после инвестиций — full-time AI Lead;
— опционы с 5-летним вестингом.
Процесс: 30 мин знакомство → небольшое тестовое (Claude Code / Codex можно) → technical → behavioral с CEO.
Присылайте резюме: @vladislavpolet | 480 |
| 6 | Ищем Inference-инженера в команду разработки внутренней LLM-платформы Точка Банк.
Мы — финтех-компания, создаём онлайн-банк и экосистему сервисов для бизнеса.
📍До 700 000 ₽, удалёнка по всему миру, возможность влиять и быть услышанным.
Фокус команды — техническая инфраструктура и базовые инструменты. Мы развиваем LLM-гейтвей, инференс внутренней LLM, систему Information Retrieval и guardrails. Именно на этих компонентах строится работа с нейросетями.
Мы плотно работаем с инференс-движками: не просто запускаем, а конфигурируем под highload и патчим исходный код при необходимости.
Ты подойдёшь, если
- Есть опыт работы с Python и asyncio, а также с aiohttp и FastAPI от 4 лет.
- Любишь работать на низком уровне: тебе интересно разбираться, как инструменты работают под капотом, а также оптимизировать их производительность.
- Спокойно относишься к тому, что в поиске лучшего решения код может часто меняться или «выбрасываться».
- Комфортно работаешь в условиях неопределённости и быстрых экспериментов.
- Умеешь брать ответственность за результат и коммуникацию.
Самостоятельно организуешь свою работу и определяешь вектор, исходя из прозрачных целей команды.
- Есть опыт работы с ML-инфраструктурой и ML-сервисами. Понимаешь базовые принципы работы LLM, их ограничения и возможности.
Подробнее https://tchk.me/XG1aPM | 496 |
| 7 |  Открывается набор на бесплатную программу – Академия Авито!
Те, кто уже в теме, спешат подать заявки. А тем, кто слышит об Академии впервые, нужно поторопиться, потому что такой шанс бывает только раз в году:
- Направления на выбор: аналитик данных и Data Science-инженер.
- Актуальная программа под запрос нанимающих команд.
- Личный ментор и постоянная поддержка.
- Профессиональное сообщество единомышленников.
- Реальные кейсы и 150+ экспертов, которые обучат вас нужным скиллам.
Сама учеба начнется 1 сентября, но подать заявку можно только до 2 июля! Регистрация: ссылка | 326 |
| 8 | #вакансия #remote #удалённо #DataLead #HeadOfData #аналитика #ClickHouse #Airflow #adtech #EUR
Вакансия: Data Lead
Компания: adtech-компания
Локация: любая
Формат: удалённо
Занятость: полная
Опыт: от 5 лет
Вилка: 3 000 – 4 500 € (по итогам собеседования)
Оформление: ИП / СЗ / B2B-контракт
━━━━━━━━━━━━━━━
О роли
Ищем сильного data-специалиста, которому интересно строить аналитику и data-инфраструктуру, задавать стандарты и влиять на решения через данные — а не работать в режиме бесконечных ad-hoc отчётов.
У нас уже есть продукты, команда и поток данных. Нужен человек, который соберёт из этого зрелую data-функцию: архитектуру, процессы, стандарты и команду.
━━━━━━━━━━━━━━━
Обязанности:
• Управлять data-направлением и командой аналитиков
• Проектировать и развивать аналитическую архитектуру
• Отвечать за процессы сбора, обработки и хранения данных
• Контролировать качество данных и аналитических решений
• Внедрять стандарты и подходы к работе с данными
• Взаимодействовать с продуктовыми командами, IT и бизнес-стейкхолдерами
━━━━━━━━━━━━━━━
Задачи:
• Развитие и поддержка data-инфраструктуры проектов
• Оптимизация существующих пайплайнов и отчётности
• Поддержка бизнес-решений через данные
• Масштабирование аналитики под рост проектов
━━━━━━━━━━━━━━━
Требования:
• Опыт работы в data / аналитике на ведущей роли от 5 лет
• Опыт управления командой аналитиков
• Уверенный SQL
• Практический опыт работы с ClickHouse
• Опыт работы с PostgreSQL / SQL как источниками данных
• Опыт оркестрации данных: Airflow / Airbyte / Dagster
• Опыт работы с BI: Metabase / Superset / Power BI (Power BI — на уровне уверенного пользователя)
━━━━━━━━━━━━━━━
Преимуществом будет:
• Опыт работы в digital / affiliate / adtech-проектах
• Понимание принципов data engineering
• Опыт автоматизации и масштабирования аналитики
• Опыт построения data-платформ с нуля
━━━━━━━━━━━━━━━
Условия:
•Выплаты в EUR (3 000 – 4 500 €), регулярный пересмотр дохода
• Полная удалёнка, без жёсткого контроля — ориентация на результат
• Реальное влияние на архитектуру и процессы, возможности профессионального роста
• Адекватные процессы и живая, развивающаяся среда
• Обучение за счёт компании
• Корпоративный английский
📩 Контакты
Резюме и вопросы → @visliknn
@ml_data_science_job | 714 |
| 9 | #вакансия #москва #python #разработка #LLM #agents
Middle и Senior python-разработчик (вывод в пром AI-агентов)
Всем привет! 👋
Мы - команда центра развития искусственного интеллекта в российском топ банке. Разрабатываем и внедряем AI-решения в ключевые бизнес-процессы. Сейчас мы строим прикладных AI-агентов для HR-направления: подбор, оценка, развитие сотрудников, внутренние сервисы для рекрутеров и руководителей.
Мы ищем в команду python-разработчика. Рассматриваем Middle и Senior позиции.
Чем предстоит заниматься
- Анализировать прототипы AI-агентов от Data Scientist’ов
- Оптимизировать инференс моделей, LLM и RAG-пайплайнов
- Доводить решения до production-ready кода (тесты, типизация, логирование)
- Деплоить, настраивать CI/CD и мониторинг
- Интегрировать агентов с корпоративными API и базами данных
Что для нас важно
- Опыт разработки на Python от 3 лет, умение писать чистый, тестируемый код
- Практический опыт доведения прототипов моделей и AI-агентов до продакшена, знакомы с агентными фреймворками и архитектурами (LangGraph, LlamaIndex и др)
- Опыт разработки RAG-систем, работы с реляционными и векторными базами данных (понимание какую БД когда выбирать)
- Оптимизации инференса LLM/NLP-моделей
- Работы с параллелизмом и асинхронностью
Будем иметь дело с широким набором инструментов и технологий: Python, Elastic/OpenSearch, Kafka, FastAPI, Docker, OpenShift, SQL, GPU, BitBucket/GitLab
Мы предлагаем
- Вилка: 200-350 net + годовая премия 2-4 оклада (с сильными кандидатами готовы отдельно обсуждать условия)
- Комфортный современный офис в г.Москва
- Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю)
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Если интересно, пишите в личку @yegor_saf
@ml_data_science_job | 554 |
| 10 | 💻 Frontend-разработчик (Junior / Junior+)
🤩 85 000 - 135 000 ₽
📍 Удалённо (при желании - гибрид)
Модульбанк - digital-банк для предпринимателей и малого бизнеса. Большая часть того, с чем работают клиенты внутри банка - это интерфейсы, личные кабинеты, внутренние сервисы и web-продукты, которыми люди пользуются каждый день. Поэтому frontend здесь напрямую завязан на продукте, пользовательском опыте и реальных задачах бизнеса, а не только на визуальной части интерфейсов.
Ищем человека, которому интересно не просто верстать макеты, а собирать живые интерфейсы: работа с API, состоянием приложения, логикой, формами, таблицами, внутренними сервисами и всем, что делает продукт удобным в использовании.
Стек достаточно современный: JavaScript / TypeScript, React, REST API. Где-то есть Vue, где-то внутренние продукты и разные команды - поэтому важно скорее понимание frontend в целом, чем знание одной библиотеки “по учебнику”.
У нас не история про “идеального кандидата с 5 годами опыта”. Гораздо важнее, чтобы вы нормально ориентировались в коде, понимали базовую архитектуру frontend-приложений и могли спокойно разбираться в новых задачах. Часто именно свежий взгляд, желание предлагать идеи и быстро включаться в процессы дают команде намного больше, чем привычка делать всё “по старой схеме”.
Работа полностью удалённая. Команда достаточно сильная технически, поэтому здесь можно быстро вырасти именно в продуктовой разработке, а не застрять на бесконечных лендингах и правках “на вчера”.
Если откликается - отправьте информацию о себе, GitHub или несколько проектов, с которыми работали.
➡️ @rr_hr1 | 453 |
| 11 |  Ребята из Авито приглашают на новый ML Reading Club. В среду разберём технический репорт DeepSeek V4 🤖
Обсудим:
➡ Эволюцию прошлых разработок DeepSeek в V4.
➡ Новый механизм Compressed Attention и контексты до 1 млн токенов.
➡ Проблемы Pretrain и как команде удалось их решить.
➡ On-Policy Self Distillation — новый подход к Post-Training.
➡ Инфраструктурные инновации и трюки обучения модели.
📌 27 мая, 18:30
Ссылку направим за час до эфира в канал (https://t.me/+faQoAoHdBS1hMzY6).
@ml_data_science_job | 171 |
| 12 | #вакансия #dataengeneer #moscow #clickhouse #1С_OData #офис
Data Engeneer в Москвариум
Локация: Москва, ВДНХ, офис
Требования: Airflow • dbt • ClickHouse • Python (pandas, requests) • 1С OData • REST API • Prometheus • VictoriaMetrics • Kafka/RabbitMQ
Зарплата: до 250К на руки
Задачи:
— разрабатывать и сопровождать ETL/ELT-потоки
— управлять метаданными (data catalog, lineage)
— настраивать Data Quality и алерты
— оптимизировать запросы в ClickHouse
— интеграции с 1С (OData, REST, SQL) и внешними API
Требования:
— опыт с PostgreSQL/MySQL
— реальная работа с ClickHouse (модели, оптимизация)
— знание Kafka/RabbitMQ
— опыт интеграции с 1С обязателен
— уверенный Python и Airflow (DAG-и)
Условия:
— Фикс до 250 000 ₽ на руки
— ДМС со стоматологией
— бесплатная столовая
— трансфер от м. ВДНХ
— парковка
— спорт и психолог
— скидки на товары и услуги компании + партнёров (Skillbox, BestBenefits и др.)
— оформление ТК РФ
——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала (https://telegra.ph/VNIMANIYU-SOISKATELEJ-REGLAMENT-INFORMACIONNOJ-I-FINANSOVOJ-BEZOPASNOSTI-05-18).
——
✍🏻 По вопросам о вакансии и с резюме пишите: https://t.me/Kseniya_Krivokoneva
@ml_data_science_job | 435 |
| 13 | 📍Москва (гибридный формат работы)
📄Официальное трудоустройство
💻Quantitative Researcher
Мы – международный инвестиционный фонд, работающий на крупнейших институциональных биржах мира. Управляем средствами клиентов исключительно с целью их приумножения.
Ищем исследователя, который поможет снизить и улучшить исполнение арбитражных стратегий.
Чем предстоит заниматься:
▪️Анализировать текущие стратегии и издержки исполнения (slippage, спреды)
▪️Формулировать и приоритизировать гипотезы по улучшению доходности и обосновывать их данными
▪️Проводить бэк-тесты и оценивать результаты
Разрабатывать легкие торговые модули для тестирования гипотез и управления рисками
▪️Предлагать методы риск-менеджмента при внедрении новых подходов
▪️Формулировать задачи для продакшн-системы, согласовывать реализацию и уточнять детали
▪️Анализировать и улучшать уже реализованные алгоритмы, итеративно увеличивая их эффективность
Что ждем от тебя:
▪️Отличное знание статистики и теории вероятностей
▪️Сильная база в численных методах: линейные уравнения, интерполяция оптимизация, дифференциальные уравнения
▪️Умение формулировать проверяемые гипотезы и объективно оценивать применимость моделей и подходов
▪️Уверенный уровень Python и SQL (ClickHouse и другие СУБД)
▪️Базовое понимание С/С++/С#/Java
▪️Опыт в арбитражной торговле или анализе трейдинга
▪️Знание английского языка на уровне, достаточном для работы с технической документацией и англоязычными ресурсами
P.S. Обязуюсь сразу назвать зарплатную вилку в случае взаимной заинтересованности!
——
⚠️ Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала (https://telegra.ph/VNIMANIYU-SOISKATELEJ-REGLAMENT-INFORMACIONNOJ-I-FINANSOVOJ-BEZOPASNOSTI-05-18).
——
Контакты: @lyutingo (https://t.me/lyutingo)
@ml_data_science_job | 398 |
| 14 | #вакансия #datascience #machinelearning #python #remote
Вакансия: Data Science Specialist
Компания: Lagrange Labs
Вилка: от 5 500 до 8 000 USD
Условия: удаленно, full-time, работа с Big Data в Web3
Обязанности:
— Сбор и анализ больших массивов данных из различных блокчейн-сетей (on-chain data).
— Разработка и внедрение моделей машинного обучения для прогнозирования состояний сети и оптимизации работы ZK-инфраструктуры.
— Исследование и выявление аномалий, паттернов поведения и потенциальных векторов атак в децентрализованных протоколах.
— Оптимизация алгоритмов обработки данных для минимизации задержек в системах Lagrange.
— Визуализация сложных аналитических данных для продуктовой команды и стейкхолдеров.
— Участие в R&D задачах по улучшению архитектуры ZK-сопроцессоров с использованием статистических методов.
Требования:
— Опыт работы в области Data Science / ML от 3 лет.
— Экспертное владение Python и библиотеками (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).
— Уверенное знание SQL и опыт работы с базами данных (PostgreSQL, ClickHouse или Snowflake).
— Опыт работы с Big Data инструментами (Spark, Kafka).
— Понимание специфики блокчейн-данных (транзакции, логи событий, структура блоков).
— Сильная математическая база (статистика, теория вероятностей, линейная алгебра).
— Английский язык на уровне Upper-Intermediate (чтение научной литературы и документации).
Будет плюсом:
— Опыт работы с графическими базами данных.
— Понимание принципов работы Zero-Knowledge Proofs (ZKP).
— Наличие профильного образования в области математики или CS.
——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала (https://telegra.ph/VNIMANIYU-SOISKATELEJ-REGLAMENT-INFORMACIONNOJ-I-FINANSOVOJ-BEZOPASNOSTI-05-18).
——
Контакты: @Gorskines
@ml_data_science_job | 415 |
| 15 | Вакансия: ML Engineer (LLM / Generative AI)
Локация: Удалённо в РФ
Компания: Innovatica Systems
Занятость: Проектная
О компании:
LLC Innovatica Systems — технологическая компания, специализирующаяся на разработке enterprise-решений на базе искусственного интеллекта. Мы создаем инфраструктуру для трансформации бизнес-процессов крупных организаций через внедрение Large Language Models и ML-операционализацию.
Модель: B2B Enterprise, SaaS-решения, Custom AI-интеграции
Мы ищем ML Engineer с опытом работы с большими языковыми моделями (LLM) для разработки и внедрения AI-решений в реальные бизнес-процессы. Роль предполагает полный цикл: от прототипирования до продакшена.
Обязанности
- Разработка и внедрение решений на базе LLM (RAG, агенты, чат-ассистенты, классификация, суммаризация).
- Подготовка и обработка данных (ETL, разметка, очистка, построение пайплайнов).
- Интеграция моделей в продукты и внутренние системы (API, микросервисы).
- Оптимизация inference (latency, cost, batching, quantization).
- Fine-tuning и prompt engineering для улучшения качества моделей.
- Построение и поддержка ML-пайплайнов (CI/CD для моделей, мониторинг, A/B тесты).
- Работа с векторными БД (FAISS, Milvus, Pinecone и др.).
- Оценка качества моделей и разработка метрик (offline/online).
Требования
- Опыт работы ML Engineer / Data Scientist от 1 года.
- Уверенное знание Python (PyTorch).
- Практический опыт с LLM (OpenAI, Gemini, Mistral, Claude или open-source модели).
- Опыт работы с RAG-пайплайнами.
- Понимание архитектур трансформеров и принципов обучения.
- Опыт работы с Docker, Kubernetes (желательно).
- Навыки работы с REST API и микросервисной архитектурой.
- Опыт работы с базами данных (SQL/NoSQL).
Мы предлагаем
- Участие в создании AI-продуктов с реальным применением.
- Современный стек и свободу выбора инструментов.
- Гибкий формат работы (удалёнка).
- % от выручки продукта
- Возможность влиять на архитектуру и развитие продукта.
——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала (https://telegra.ph/VNIMANIYU-SOISKATELEJ-REGLAMENT-INFORMACIONNOJ-I-FINANSOVOJ-BEZOPASNOSTI-05-18).
——
Как откликнуться: Пришлите CV и название вакансии сюда: @Innovatica_systems (https://t.me/Innovatica_systems) (тема: "LLM").
@ml_data_science_job | 403 |
| 16 | #вакансия #vacancy #удаленка #удаленно #remote #DS #ML
Компания: Quickly Search
Вакансия: Data Scientist
Ориентир по вилке: до 350-400т.р. на руки
Формат работы: гибридный (Москва) или удаленный (РФ)
👋🏼 Нахожусь в поиске нескольких Middle+/Senior Data Scientist в команду автоматизации ML-разработки на крупный финтех-проект.
Команда занимается развитием внутренней AI/ML-платформы, AutoML, разработкой LLM/NLP-решений, мониторингом качества моделей.
📌 Предстоящие задачи:
• Разработка и развитие ML/LLM-сценариев для production;
• Работа с AutoML, NLP и RAG-пайплайнами;
• Оптимизация качества и стабильности ML-решений;
• Интеграция с MLOps/DE-инфраструктурой;
• Быстрое прототипирование и проектирование AI-решений.
📌 Ожидания:
• 3+ лет опыта в DS/ML;
• Хороший Python и уверенный ML-стек (Sklearn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, Pandas, NumPy), опыт с табличными данными;
• Опыт с LLM/NLP (для проекта в данном направлении);
• Опыт работы с Spark/Hadoop/Hive;
• Понимание production ML-процессов.
Будет плюсом:
• PyTorch / DL;
• Open-source contribution;
• Full-stack опыт.
📌 Условия:
• Оформление по ТК или ИП в аккредитованную ИТ-компанию;
• Сильная инженерная команда и обмен экспертизой;
• Гибридный или удаленный формат работы (РФ!);
• ДМС со стоматологией с 1го дня;
• Предоставление техники (на выбор, по запросу).
——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала (https://telegra.ph/VNIMANIYU-SOISKATELEJ-REGLAMENT-INFORMACIONNOJ-I-FINANSOVOJ-BEZOPASNOSTI-05-18).
——
Если тебя заинтересовала вакансия, или есть кого порекомендовать на данную позицию, присылай свое резюме мне в личку @liza_mich 😌
@ml_data_science_job | 376 |
| 17 | Вакансия: Middle/Senior Data Analyst
Компания: It-bench
Сайт: https://it-bench.work/
Позиция: Middle/Senior Data Analyst
Зарплата: $2,000 – $5,000 (По результатам собеседования)
Локация: Worldwide (Удаленка)
Формат: Full-time
Контакты: https://t.me/apply_jobs_bot?start=apply_babde9eb-2599-4877-b65e-85a983c7017b
Мы ищем опытного Data Analyst в нашу международную команду. Если вы любите находить инсайты в данных, проектировать интерактивные дашборды и помогать бизнесу принимать правильные решения — давайте общаться!
Что мы ожидаем:
✅ Опыт работы в роли Data Analyst или BI-аналитика от 3 лет.
✅ Отличное знание SQL (сложные запросы, оптимизация) и Python (Pandas, NumPy).
✅ Опыт работы с BI-инструментами (Tableau, Power BI или Looker).
✅ Понимание принципов проведения A/B-тестирования и продуктовых/бизнес метрик.
✅ Уровень английского: B2 (Upper-Intermediate) и выше.
Чем предстоит заниматься:
• Анализировать сложные наборы данных для поиска трендов, паттернов и точек роста.
• Проектировать, создавать и поддерживать автоматизированные дашборды и отчеты.
• Запускать A/B-тесты и оценивать эффективность продуктовых фич.
• Взаимодействовать с распределенной международной командой для принятия решений на основе данных.
Что мы предлагаем:
🌍 100% удаленная работа из любой точки мира.
💸 Конкурентная заработная плата в USD.
🚀 Динамичная рабочая атмосфера без бюрократии.
⏰ Гибкий рабочий график. | 272 |
| 18 | Data Engineering Team Lead (удалённо, РФ, от 250 000 – 350 000 ₽)
Компания: ООО «ОДСС»
Проект: Крупное Data Lake со сложной приёмкой и обработкой данных. Проект с нуля — без тяжёлого легаси, можно экспериментировать.
Формат: полностью удалённо (локация РФ)
Оформление: ТК РФ
Стек: PostgreSQL, Python 3, Selenium, Dagster, DuckDB, GitLab, Telegram.
Чем предстоит заниматься:
— Руководить командой дата-инженеров (код-ревью, задачи, развитие)
— Проектировать конвейеры и инфраструктуру данных
— Разрабатывать и поддерживать парсеры (PDF, doc, docx, xls, xlsx)
— Автоматизировать обработку и преобразование данных
— Настраивать мониторинг и отладку конвейеров
Ключевые требования:
✅ Опыт руководства командой
✅ Глубокий Python (pandas, numpy и др.)
✅ Парсинг сложных слабоструктурированных документов
✅ Dagster (конвейеры + оркестрация)
✅ PostgreSQL, Git (ревью, стратегии merge)
✅ Английский (читать документацию)
Плюсом будет:
— опыт с open data
— долгосрочное поддержание парсеров
📩 Контакты: @LvovaOV
#DataEngineering #TeamLead #Python #Dagster #Удаленка #ОДСС
@ml_data_science_job | 320 |
| 19 | #вакансия #fulltime #remote #dataengineer #datasupport #etl #bigdata
Компания Centicore находится в поисках Инженера сопровождения дата-продуктов / Data Support Engineer на проекты крупного банка. Наша компания занимается продуктовой разработкой проектов наших Заказчиков под ключ.
Вакансия: Инженер сопровождения дата-продуктов / Data Support Engineer
Формат работы: Удаленно по РФ
Вилка: 300-330к на руки (в зависимости от опыта и пожеланий кандидата)
Технический уровень: Middle / Middle+
Команда занимается задачами сопровождения дата продуктов.
🔷Технические требования:
ЯП: SQL, Python
Технологический стек: Apache Spark, Hadoop\S3\S3-like, Apache Airflow, Parquet\ORC. Знание Apache Iceberg будет плюсом
Навыки работы с: Jira + Confluence или аналогичное, Git, CI/CD, XML, JSON
Навыки системного анализа, тестирования
Базовое знание работы с РСУБД, Kafka
Важно:
- SQL , Spark, Hadoop, Airflow/oozie, понимание ETL , Airflow/oozie, , умение читать код (чтобы понимать как данные из одного места транслируются в другое)
🔷 Задачи:
Сопровождать и анализировать существующие процессы загрузки данных;
Разбирать технические контроли качества данных;
Тестировать доработки и устанавливать их в продуктивный контур;
Анализировать логику ETL-процессов и движение данных между системами;
Взаимодействовать с внутренними командами по вопросам качества и стабильности дата-продуктов;
Поддерживать корректную работу процессов загрузки и обработки данных.
——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала (https://telegra.ph/VNIMANIYU-SOISKATELEJ-REGLAMENT-INFORMACIONNOJ-I-FINANSOVOJ-BEZOPASNOSTI-05-18).
——
💌 Контакт: для вопросов и резюме — в лс @ktvsk_d
@ml_data_science_job | 332 |
| 20 | #DE #dataengineer #vacancy #remote #вакансия #удаленно
✅ Data Engineer middle+ (ритейл)
Компания: SPBDev
Локация: Любая
Формат: удаленно
Период: Долгосрок
Сфера: Ритейл
Опыт - от 4х лет
Оплата - 200-280тр/мес
*Требования:*
Наш стек: Greenplum, Trino, Apache Airflow, ClickHouse, Python, Spark, SQL (dbt), S3, Hadoop
- Сбор требований с бизнес-заказчиков и анализ источников данных
- Разработка, реализация и поддержка интеграционных потоков, а также потоков сборки витрин-данных на стеке технологий, принятых в команде: Trino, Iceberg, S3, Spark, Apache Airflow, Kafka, Cosmos, Flink
- Оперативное реагирование на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнение типовых задач в установленный срок
- Поддержание в актуальном состоянии документации типовых интеграционных решений платформы больших данных. Предоставление отчетности о своей деятельности руководителю.
*Задачи:*
- Общее представление о стеке технологий Lakehouse
- Понимание различия работы между BigData/Lakehouse и с данными обычного размера
- Знание SQL (индексы, функции, оптимизация, профилирование производительности
- Знание языков программирования (JAVA, Python)
- Опыт работы c реляционными БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL,т.п.)
- Умение работать с Git (знание команд git pull/commit/push)
- Опыт работы с DBT, Cosmos, Ni-Fi
- Опыт разработки на Spark
- Понимание особенностей Trino
- Понимание форматов данных Iceberg, Parquet, Avro
- Понимание работы с minio или любого другого хранилища на основе S3
- Опыт использования системами ведения проектов и документации
.
Рекрутер
@oleg_recruiter | 326 |
