Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
Лучшие вакансии для дата сайентистов и аналитиков. По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/ccf7a2bd Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/679b98b44fb9d46696be4ca9
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
Channel Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту (@datajob) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 14 051 subscribers, ranking 2 729 in the Career category and 47 023 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 14 051 subscribers.
According to the latest data from 27 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 249 over the last 30 days and by 8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 16.86%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 8.02% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 368 views. Within the first day, a publication typically gains 1 127 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 2.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as sql, удалёнка, engineer, llm, аналитика.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Лучшие вакансии для дата сайентистов и аналитиков.
По рекламе: @proglib_adv
Учиться у нас: https://proglib.io/w/ccf7a2bd
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/679b98b44fb9d46696be4ca9”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 June, 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.
«AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее»Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины. 🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei). 👉 Узнать, как ускорить разработку с AI
.tech — ИТ-решения для ритеила реального времени
Требования:
– Опыт от 3 лет в задачах ранжирования, поиска или рекомендательных систем в продакшене.
– Опыт обучения LTR-моделей на градиентном бустинге (XGBoost, LightGBM, CatBoost): кастомные функции потерь, работа с признаками под ранжирование, интерпретация моделей.
– Понимание двухуровневой схемы поиска (отбор кандидатов и реранкинг), метрик ранжирования и их компромиссов на разных этапах.
– Понимание типовых проблем ранжирования (смещения в кликовых данных, дрифты, feedback loop) и подходов к их решению.
– Понимание современных нейросетевых подходов в ранжировании (dense retrieval, нейронные реранкеры, sequence-модели) — применимость и компромиссы.
– Продакшен-качество Python-кода: модульность, тесты, читаемость, готовность к передаче MLE на продуктивизацию без переписывания.
– Самостоятельная разработка пайплайнов подготовки данных на PySpark и Polars — нетривиальные трансформации без помощи DA/DE.
– Понимание A/B-тестирования: устройство эксперимента, классы метрик (целевые, прокси, защитные, информационные), формирование набора метрик и ожидаемых эффектов до запуска.
– Умение разбирать ошибки модели, превращать их в продуктовые гипотезы и связывать метрики качества модели с метриками бизнеса и воронкой конверсии.
– Самостоятельность в работе с задачами высокой неопределённости: декомпозиция, оценка сроков, проактивное обсуждение рисков с командой.
➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования⚡️ С промокодом TSFIRST билеты сейчас всего по 1 000 ₽ (Скоро цена вырастет, так что успевай, пока такая халява. Мы предупредили!)Забирай билет по суперцене на сайте! 🔺🔻🔸🔹🔶🔷
Okko запускает One Day Offer для продуктовых и дата-аналитиков уровня middle+ и senior. Это возможность пройти отбор, познакомиться с командами и побороться за оффер в аналитику одного из крупнейших стриминговых сервисов⚡️Мы ждем тебя, если ты: • Продуктовый аналитик или дата-аналитик • Специалист уровня middle+ или senior • Уверенно знаешь SQL, Python, работаешь с BI-инструментами • Разбираешься в статистике, работал с продуктовыми метриками и проводил A/B-тесты (для некоторых команд опыт с A/B-тестированием не обязателен) • Имеешь опыт в аналитике от 2 лет 👋 Нанимаем сразу в пять команд: growth аналитика, продуктовая аналитика, прикладные исследования, аналитика бизнеса, аналитика контента. Почему Okko? • Напрямую влияем на изменения в продукте для счастья миллионов зрителей • Работаем в удобном формате — в наших классных офисах, гибрид или удаленно • Заботимся о здоровье — ДМС со стоматологией • Ценим инициативу и проактивную аналитику Если хочешь делать аналитику, которая реально влияет на развитие стриминга, выполни 4 шага: 1️⃣ Подай заявку 2️⃣ Ответь на вопросы по аналитике и опыту на коротком звонке 3️⃣ Пройди интервью с HR и лидами команд, разбери кейс и технические задачи 4️⃣ Прими участие в финале Подробнее об условиях, этапах интервью и возможностях работы в Okko — на сайте. *Okko Analysts’ One Day Offer — формат быстрого найма для аналитиков от Okko. 📌 Регистрация уже открыта. Подай заявку до 28 июня 23:59 МСК по ссылке. #реклама О рекламодателе
«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа. Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт. 🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru. 🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов». 👉 Успей присоединиться к уроку
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
