HSE Career
Центр развития карьеры НИУ ВШЭ: вакансии для студентов, события и советы. Карьерный чат: @hsecareerchat Хотите разместить вакансию или сделать коллаб? Пишите нам на почту career@hse.ru
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel HSE Career
Channel HSE Career (@hsecareer) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 48 359 subscribers, ranking 712 in the Career category and 12 967 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 48 359 subscribers.
According to the latest data from 04 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 845 over the last 30 days and by 20 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.81%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.45% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 259 views. Within the first day, a publication typically gains 2 150 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 13.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as стажировка, департамент, дедлайн, вакансиидня_hsecareer, игроник.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Центр развития карьеры НИУ ВШЭ: вакансии для студентов, события и советы.
Карьерный чат: @hsecareerchat
Хотите разместить вакансию или сделать коллаб? Пишите нам на почту career@hse.ru”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 05 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Career category.
1️⃣ Fit‑the‑Look: капсульные образы Специализация: Multimodal ML, Product‑driven RecSys, CV Задача: улучшить визуальную привлекательность и качество капсульных образов, итеративно повышая пользовательский опыт через ML-гипотезы и VLM-разметку. 2️⃣ Internship DevOps Специализация: DevOps, SRE Задача: 4х‑месячное погружение в работу дежурного инженера: Linux, K8s, логи, мониторинг, алертинг, CI/CD, разбор инцидентов на реальных сценариях 3️⃣ Диффузионные модели в RecSys Специализация: RecSys, DL Задача: исследовать диффузионные модели для рекомендаций, провести эксперименты на открытых датасетах, подготовить статью и репозиторий. 4️⃣ WB-FM: Foundation Model для e-commerce Специализация: RecSys, Foundation Models Задача: единая foundation-модель пользователя вместо десятков энкодеров. Покрывает ранжирование, поиск, антифрод, LTV, маркетинг. Пилот с продуктовой командой WB. 5️⃣ Профилирование и оптимизация reverse proxy Angie Специализация: C, Linux, производительность, профилирование Задача: выявить метрики производительности сборки Angie, профилировать код ядра и модулей, изучить оптимизации ОС и userspace, внести улучшения в неоптимальные участки, проанализировать альтернативные форки NGINX.
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
