Data Science Jobs

Data Engineer Middle+ #remote #middle+ #vacancy #вакансия #удаленка #fulltime #parttime#data Формат работы: удалённо, фулл-тайм, парт-тайм Местоположение компании: Россия Зарплата: от 200,000 рублей на руки Сайт: https://cyberstaff.agency/ Cyber Staff — амбициозное IT агентство, основанное и управляемое бывшими программистами. Мы сотрудничаем с ведущими мировыми технологическими компаниями из разных отраслей и оказываем самые разные услуги: от заказной разработки до подбора и точечного найма лучших IT специалистов для наших клиентов и их крутейших проектов. В данный момент мы ищем Data Engineer для работы на интереснейшем проекте нашего партнера. Описание проекта: Мы работаем с HR данными банка и внешнего рынка: - ETL (получаем данные от поставщиков, организуем контракты, контролируем и проверяем качество) - Методология (в тесной коммуникации с продуктовыми командами Аналитики работаем над созданием методологии и формированием алгоритмов расчета показателей) - Разработка потоков и витрин данных - Предоставление рассчитанных данных конечным потребителям Мы используем современные подходы и методологии: microservices, cloud-native, Machine Learning и AI. Параллельно строим свой SaaS для вывода продукта на рынок. Не забываем о cybersecurity и high load. В команде следуем культуре Agile и DevOps. Основные технологии и используемые решения: - SQL - Yandex СlickHouse - PostgreSQL - Kafka Опыт работы: -обязателен опыт с СУБД ClickHouse -опыт работы дата инженером от 2 лет -с MPP базами (Greenplum / Vertica / Clickhouse (Приоритет); -отличное знание SQL и навыки оптимизации запросов; -комплексное понимание работы аналитических систем; Задачи: -повышение качества данных; -оптимизация и рефакторинг существующих ETL процессов и SQL запросов; -обеспечение SLA по времени наших решений; -улучшение time to market производства витрин; -участие в продуктовых задачах команды. Что мы предлагаем: -полностью удаленная работа -привлекательная компенсация -ноль бюрократии внутри компании -возможность поработать на самых разных мировых проектах -дружелюбная и поддерживающая рабочая атмосфера Резюме высылайте сюда @ainuritttka 🙂

🔥 Хотите научиться эффективно обрабатывать изображения с помощью нейронных сетей? Открытый урок по сверточным нейронным сетям (CNN) уже на подходе! 🛑 Пренебрежение обучением и применением сверточных нейронных сетей может привести к ряду проблем: 👉 Низкая точность распознавания изображений: Без правильного применения CNN ваши модели могут не справляться с выделением ключевых признаков на изображениях, что снижает точность распознавания объектов и классификации. 👉 Затруднения в обработке больших объемов данных: Без использования оптимизированных архитектур CNN ваша система может испытывать трудности с обработкой больших объемов изображений, что замедляет процесс анализа и требует значительных вычислительных ресурсов. 👉 Ограниченные возможности масштабирования: Без глубокого понимания архитектур CNN, таких как LeNet, AlexNet и VGGNet, ваши модели могут не справляться с задачами в условиях увеличивающейся сложности данных и ростом требований к производительности. 💡 Открытый урок по сверточным нейронным сетям поможет вам преодолеть эти трудности, предоставив знания о ключевых архитектурах и методах оптимизации. Вы научитесь использовать свертки, применять различные фильтры и эффективно обучать свои модели для улучшения точности и производительности. 📅 Присоединяйтесь к нашему открытому уроку "Сверточные нейронные сети: от AlexNet до EfficientNet", чтобы узнать, как решить эти проблемы и сделать процесс обработки изображений более эффективным! 🔍 Открытый урок проходит в рамках курса "Компьютерное зрение". На курсе вы также научитесь пользоваться современными фреймворками и библиотеками для работы с нейронными сетями и алгоритмами компьютерного зрения, такими как PyTorch, HuggingFace, OpenCV, Kornia, MMLab, Ultralytics, TensorRT, ResNet и EfficientNet, до самых современных Vision Transformers, таких как MViT и другие. Это значительно расширит ваш кругозор и подготовит вас к актуальным требованиям рынка. 🗓 Дата: 24 июня. 🕖 Время: 20:00. [Ссылка на регистрацию] Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🔥 Хотите научиться эффективно обрабатывать изображения с помощью нейронных сетей? Открытый урок по сверточным нейронным сетям (CNN) уже на подходе! 🛑 Пренебрежение обучением и применением сверточных нейронных сетей может привести к ряду проблем: 👉 Низкая точность распознавания изображений: Без правильного применения CNN ваши модели могут не справляться с выделением ключевых признаков на изображениях, что снижает точность распознавания объектов и классификации. 👉 Затруднения в обработке больших объемов данных: Без использования оптимизированных архитектур CNN ваша система может испытывать трудности с обработкой больших объемов изображений, что замедляет процесс анализа и требует значительных вычислительных ресурсов. 👉 Ограниченные возможности масштабирования: Без глубокого понимания архитектур CNN, таких как LeNet, AlexNet и VGGNet, ваши модели могут не справляться с задачами в условиях увеличивающейся сложности данных и ростом требований к производительности. 💡 Открытый урок по сверточным нейронным сетям поможет вам преодолеть эти трудности, предоставив знания о ключевых архитектурах и методах оптимизации. Вы научитесь использовать свертки, применять различные фильтры и эффективно обучать свои модели для улучшения точности и производительности. 📅 Присоединяйтесь к нашему открытому уроку "Сверточные нейронные сети: от AlexNet до EfficientNet", чтобы узнать, как решить эти проблемы и сделать процесс обработки изображений более эффективным! 🔍 Открытый урок проходит в рамках курса "Компьютерное зрение". На курсе вы также научитесь пользоваться современными фреймворками и библиотеками для работы с нейронными сетями и алгоритмами компьютерного зрения, такими как PyTorch, HuggingFace, OpenCV, Kornia, MMLab, Ultralytics, TensorRT, ResNet и EfficientNet, до самых современных Vision Transformers, таких как MViT и другие. Это значительно расширит ваш кругозор и подготовит вас к актуальным требованиям рынка. 🗓 Дата: 24 июня. 🕖 Время: 20:00. [Ссылка на регистрацию] Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

ML инженер, VK (Москва) В поддержке VK пользователи делятся своими чувствами, опытом и ценной информацией. Мы с каждым днём стремимся делать работу поддержки менее рутинной, внедряя передовые ML-технологии. На данный момент в арсенале поддержки VK уже несколько десятков моделей машинного обучения. В наших планах создать центр экспертности, который объединит все эти ресурсы и будет внедрять самые передовые и актуальные решения. Задачи: 🔹 Разработка моделей: создание, обучение и оптимизация моделей машинного обучения для бизнес-задач клиентского сервиса; анализ данных, проверка качества моделей; 🔹 Внедрение: интеграция разработанных моделей в продукты и сервисы компании, тестирование и мониторинг их работы. Требования: 🔹 Глубокие знания в области NLP (70%); опыт в ранжировании и бустинг-методах (20%); 🔹 Опыт работы с Docker или другими контейнерными решениями (10%); 🔹 Понимание разницы между традиционными правилами и современными методами машинного обучения; 🔹 Способность чётко и ясно объяснить сложные технические детали и их применение в бизнес-контексте. Для отклика: @olkony

🔹 Как осуществлять технический анализ финансовых рынков? Расскажем на открытом уроке от Otus, посвященный курсу «ML для финансового анализа», 24 июня в 20:00. ✅ В течении часа рассмотрим основные инструменты и техники, используемые на финансовых рынках. Рассмотрим основы технического анализа: что такое технический анализ и почему это важный навык для всех, кто работает на рынках. Научитесь читать и интерпретировать различные типы торговых графиков, включая линейные, столбчатые и свечные графики. ✅ Познакомьтесь с основными индикаторами, такими как скользящие средние, RSI и MACD, и узнайте, как они используются для определения тенденций и разворотов. Оставляйте заявку на курс «ML для финансового анализа» и создайте торгового робота для автоматического проведения операций с оценкой уровня риска 👉 Регистрация на урок и подробности: https://otus.pw/qV5M/?erid=LjN8KJQWR

#работа#гибрид#москва NLP Senior/Lead LLM Компания: Сбер Вакансия: Senior/Lead LLM Engineer в трайб Intelligent Content, SberDevices Локация: Москва Стек: DL, NLP, LLM Формат работы: Гибрид Вилка: 400 000 – 700 000 р gross + годовой бонус до 6-8 окладов Наша команда занимается в банке проектами, связанными с извлечением информации из неструктурированного контента с использованием LLM. Основной задачей для нас является создание SaaS решений с LLM под капотом, которые позволят бизнесу в режиме self-service подключать нужный сценарий (скилл) по извлечению информации в свой процесс. Сейчас у нас в работе около 40 кейсов, основные из которых: 1) Поиск информации по разнородным базам знаний с использованием Агентов 2) Суммаризация видеовстреч/звонков/писем/сообщений 3) Ответы на комплексные вопросы по документам для Copilot, с поддержкой multihop + multidoc сценариев Задачи: • Руководство командой ML-Engineer’ов (до 7 человек) - для Lead позиции • Развитие LLM пайплайнов для задач QA, Conditional summation via instruction, Generative Search и Agent for Action (для композциии базовых навыков в более сложные) • Предобучение мультимодальных языков моделей на русском • Организация и автоматизация процесса разметки (от поиска данных до проверки качества за crowdsource разметкой) • Релизы новых моделей и сервисов в среды исполнения для наших пользователей Наши ожидания: • Опыт работы с LLM, prompt engineering, дообучение GPT-like моделей (LoRA • Отличное знание PyTorch, Numpy, Sklearn, Pandas • Опыт классической ML разработки одной или нескольких типов моделей: Text classification, NER, QA • Опыт запуска NLP проектов “от разметки до прома” • Хорошее знание алгоритмов и структур данных • Python3, ООП, SOLID • Опыт с MLOps: Git, Docker, MLFlow/DVC/ClearML, Airflow • LLMOps: LangChain, LlamaIndex, опыт работы с Plugins для LLM, VectorDBs • Желание изучать новые подходы, модели и технологии Плюсом будет: - Хороший профиль на GitHub - Медальки на Kaggle - Участие в open-source проектах с LLM - Опыт работы с LLM Агентами в реальных продуктах Если кому то интересно, велком в лс - @Nikolay_1910

Цифры без бизнеса — это математика. Бизнес без цифр — это авантюра. Цифры в основе бизнеса — это анализ данных. Аналитик данных собирает, анализирует, структурирует данные — и благодаря этому помогает бизнесу решать проблемы и принимать важные решения. Поэтому профессия входит в топ-5 на рынке. Стать аналитиком данных за 5 месяцев вы можете на курсе от онлайн-школы KARPOV.COURSES. Вас всему научат с нуля. Преподаватели — практикующие спецы, которые знают, какие навыки нужны для успешной карьеры, поэтому обучение включает в себя и теорию, и отработку знаний на практических задачах. На курсе вы: 🔹Освоите Python и SQL; 🔹Научитесь визуализировать данные; 🔹Освоите теорию вероятности, статистику и A/B тесты; 🔹Сформируете продуктовое видение и понимание бизнеса и продукта. Школа поможет вам с трудоустройством: подготовить резюме и получить первый оффер. Как показывает статистика, 89% студентов уже нашли интересную работу. Присоединяйтесь к курсу со скидкой 5% по промокоду DSMLLJOBS до 30.06.2024: https://clc.to/erid_LjN8K7i9B Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.

#data_engineer #удаленка #вакансия #Fulltime #Remote В поиске Data инженера в компанию Wildberries - один из самых крупных и известных маркетплейсов, который создают более 2-х тысяч IT-специалистов Проект: разработка нового продукта для складской работы (WMS) Вилка: от 250 000 руб. на руки Чем нужно заниматься: - Проектирование структур хранилищ данных (DWH); - Создание и доработка ETL процессов загрузки, трансформации данных и формирования витрин (ETL); - Разработка и модернизация процедур контроля качества данных хранилища, анализ и мониторинг консистентности данных (DQ); - Проектирование и построение витрин данных для BI систем; - Тестирование реализованного функционала; - Участие в подготовке технических заданий. Наши ожидания от кандидата: - Опыт разработки SQL-запросов для СУБД PostgreSQL (включая CTE и аналитические функции); - Опыт написания хранимых процедур, триггеров, функций; - Знание и понимание основных подходов моделирования хранилищ ; - Опыт написания витрин; - Понимание основных методов доступа к данным и способов соединения данных; - Умение оптимизировать запросы; - Обязательно опыт работы с ClickHouse, Kafka/data streaming, Debezium, Hadoop, Spark; - Опыт работы с Apache airflow и построение DAGов; - Опыт работы с языком программирования Python; - Готовность писать документацию к своим разработкам. Будет плюсом: - Умение работать с Greenplum, K8s. Мы предлагаем: - Гибкое начало рабочего дня; - Сложные и интересные проекты (также участие в проектах с нуля); - 100% удаленный формат работы (из любой точки мира) или вы можете выбрать гибридный график (по желанию); - Оформление по ТК РФ в IT компанию с первого дня (также предоставляем другие виды оформления - ИП, ГПХ); - Современный стек, нет бюрократии и тайм-трекеров; - И другие «плюшки»: партнерские программы по обучению и фитнесу, корпоративное питание для сотрудников в офисе. Откликайтесь, буду рада рассказать подробнее) Пишите в лс: @anastasiazamashkina

🔥Хотите перейти в ML и построить успешную карьеру?  В OTUS стартует курс "Machine Learning. Professional", обучение на котором позволит последовательно освоить современные инструменты анализа данных и на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения.  ⚡25 июня в 20.00 мск приглашаем на открытое практическое занятие "Карьерные переходы в ML или старт в новой профессии", где мы разберем: - стратегии перехода; - правильное оформление резюме; - прохождение интервью; - реальные кейсы из опыта эксперта.  Условие участия - вступительное тестирование  👉Пройти тест и записаться на мероприятие https://otus.pw/im2f/?erid=LjN8K87jS При поступлении в группу обучения возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа. 

Архитектор DWH Предварительная вилка по заработной плате: 350 000 – 470 000 гросс. ( оклад обсуждается с успешным кандидатом) О компании: крупнейший в России инфраструктурный холдинг, объединяющий активы в области экспортной логистики и торговли зерном. Компания развивает собственную сеть элеваторов, владеет глубоководными морскими зерновыми терминалами и логистической инфраструктурой. О проекте: разработка хранилища данных и разработка BI, как в управляющей компании, так и в дочерних предприятиях. В команде офиса данных сейчас работают 16 специалистов. Текущий этап проекта - становление: сбор и консолидация данных. Причина появление вакансии: расширение штата Обязанности: • Проектирование и разработка корпоративного хранилища данных (Postgres, Greenplum) • Загрузка данных из различных источников (внутренние БД, файловые хранилища, API, web-ресурсы). • Автоматизация data-pipelines, ETL процессов • Создание SQL витрин и процедур • Автоматизация проверок качества данных • Подготовка витрин данных • Формирование системы контроля и мониторинга целостности и качества данных • Подготовка и поддержание в актуальном состоянии каталога метаданных • Code review и наставничество Требования: • Глубокое понимание принципов проектирования архитектуры хранилищ данных DWH (Data vault/Inmon/Kimball) • Опыт проектирование и разработки хранилищ данных от 5 лет. В роли Team lead от 1 года. • Опыт разработки и организации ETL на Python (Airflow, Nifi, Prefect - преимущество) от 2 лет. • Уверенное знание SQL, опыт разработки сложных запросов и процедур в (MS SQL, Oracle, Teradata, Postgres - преимущество) от 3 лет. Условия: • Соблюдение трудового кодекса РФ – оформление только в штат компании • Удаленная работа в пределах РФ или гибрид/офис в Москве • Работа в аккредитованной ИТ-компании • Годовой бонус выплачивается 1 раз в год в зависимости от результатов работы (3-4 оклада) • Индексация зарплат в ИТ-отделе 2 раза в год • ДМС со стоматологией с первого рабочего дня • Оплата питания в офисе в Москве. • Частичное финансирование фитнеса в Москве • Обучение за счет компании включается в индивидуальный план развития – в учебных центрах по выбору сотрудника. • Возможность карьерного развития в стабильно растущем и крупнейшем экспортере России • Современный стек и возможность строить платформу «с нуля» + профессиональное развитие + дружная команда и комфортная среда В случае интереса просьба писать: https://t.me/apryadchenko