Data Science Jobs
Open in 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
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science Jobs
Channel Data Science Jobs (@datascienceml_jobs) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 20 845 subscribers, ranking 1 871 in the Career category and 31 988 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 845 subscribers.
According to the latest data from 20 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 189 over the last 30 days and by 9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 14.12%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.44% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 942 views. Within the first day, a publication typically gains 1 133 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 11.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, sql, api, архитектура, senior.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 21 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.
20 845
Subscribers
+924 hours
+677 days
+18930 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
July '26
July '26
+184
in 3 channels
June '26
+214
in 1 channels
Get PRO
May '26
+261
in 3 channels
Get PRO
April '26
+264
in 0 channels
Get PRO
March '26
+236
in 2 channels
Get PRO
February '26
+343
in 3 channels
Get PRO
January '26
+379
in 2 channels
Get PRO
December '25
+263
in 5 channels
Get PRO
November '25
+582
in 8 channels
Get PRO
October '25
+448
in 2 channels
Get PRO
September '25
+364
in 2 channels
Get PRO
August '25
+310
in 1 channels
Get PRO
July '25
+585
in 2 channels
Get PRO
June '25
+195
in 1 channels
Get PRO
May '25
+120
in 1 channels
Get PRO
April '25
+185
in 2 channels
Get PRO
March '25
+208
in 1 channels
Get PRO
February '25
+758
in 0 channels
Get PRO
January '25
+334
in 1 channels
Get PRO
December '24
+615
in 1 channels
Get PRO
November '24
+382
in 7 channels
Get PRO
October '24
+518
in 0 channels
Get PRO
September '24
+641
in 0 channels
Get PRO
August '24
+504
in 0 channels
Get PRO
July '24
+569
in 0 channels
Get PRO
June '24
+1 080
in 1 channels
Get PRO
May '24
+2 037
in 37 channels
Get PRO
April '24
+1 432
in 44 channels
Get PRO
March '24
+859
in 21 channels
Get PRO
February '24
+1 281
in 5 channels
Get PRO
January '24
+1 467
in 44 channels
Get PRO
December '23
+883
in 38 channels
Get PRO
November '23
+208
in 1 channels
Get PRO
October '23
+728
in 0 channels
Get PRO
September '23
+715
in 0 channels
Get PRO
August '23
+1 403
in 0 channels
Get PRO
July '23
+1 509
in 0 channels
Get PRO
June '23
+993
in 0 channels
Get PRO
May '23
+1 255
in 0 channels
Get PRO
April '23
+633
in 0 channels
Get PRO
March '23
+1 904
in 0 channels
Get PRO
February '23
+230
in 0 channels
Get PRO
January '23
+148
in 0 channels
Get PRO
December '22
+566
in 0 channels
Get PRO
November '22
+691
in 0 channels
Get PRO
October '22
+683
in 0 channels
Get PRO
September '22
+826
in 0 channels
Get PRO
August '22
+582
in 0 channels
Get PRO
July '22
+1 186
in 0 channels
Get PRO
June '22
+170
in 0 channels
Get PRO
May '22
+170
in 0 channels
Get PRO
April '22
+697
in 0 channels
Get PRO
March '22
+618
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 21 July | +4 | |||
| 20 July | +12 | |||
| 19 July | +25 | |||
| 18 July | +21 | |||
| 17 July | +4 | |||
| 16 July | +3 | |||
| 15 July | +10 | |||
| 14 July | +10 | |||
| 13 July | +5 | |||
| 12 July | +1 | |||
| 11 July | +4 | |||
| 10 July | +8 | |||
| 09 July | +17 | |||
| 08 July | +11 | |||
| 07 July | +3 | |||
| 06 July | +4 | |||
| 05 July | +4 | |||
| 04 July | +6 | |||
| 03 July | +7 | |||
| 02 July | +9 | |||
| 01 July | +16 |
Channel Posts
Стажер-студент Backend разработчик Python (AI & Data Science)
#офис #intern
Санкт-Петербург
Компания: Сбер
☑️Обязанности
-разрабатывать надежные backend-сервисы для AI-помощников на основе GigaChat
-создавать и поддерживать системы сбора и обработки данных: парсинг, логирование, аналитика
-оптимизировать код, повышать стабильность и производительность сервисов под высокой нагрузкой
-применять инструменты Data Science для улучшения работы систем и интеграции LLM в реальные бизнес-процессы.
☑️Требования
-рассматриваем студентов ВУЗа технической специальности, бакалавр 3-4 курс, магистратура 1-2 курс
-уверенно владеете Python
-знаете библиотеки FastAPI, aiohttp, SQLAlchemy, pandas, bs4
-имеете навыки асинхронного программирования
разбираетесь в SQL и ORM;
-понимаете принципы REST API, а также основы объектно-ориентированного проектирования (ООП, SOLID)
-работаете с Git.
Откликнуться
| 2 |  🔥 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: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
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: @courses
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. | 1 378 |
| 3 | Позиция: BI Аналитик/Инженер
Локация: Москва
Занятость: Fulltime
Формат работы: Офис (Москва)
Компания: Цифровые привычки( проект Сбер)
Оформление: ИП или ГПХ
Вилка:до 100 тр по ГПХ , до120 тр по ИП
Требование:
• Опыт работы в роли BI-инженера/BI-аналитика от 2-х лет
• Уверенные знания SQL/оконные функции/CTE, процедурный язык PostgreSQL
• Опыт работы с BI-инструментами: QlikSense, Superset
• Опыт работы с PostgreSQL в качестве DE/DBA
• Знание основных понятий и концепций из области Data Warehousing
• Опыт разработки витрин данных
Будет плюсом:
• Наличие опыта разработки на Python
• Опыт проведения миграции между BI платформам
Обязанности:
• Разработка BI-отчетности
• Сбор, обработка и парсинг "сырых" данных
• Поддержка и развитие хранилища данных, оптимизация работы БД
• Общение с заказчиками
резюме присылать @ithrevgenya | 1 985 |
| 4 |  Сотрудники Авито ведут свой telegram-канал ⭐️
И знаете, получается мегалампово и увлекательно. Всего через несколько постов начинаешь уже чувствовать себя частью их уютного офиса: рядом знакомые весёлые коллеги из постов, и вам точно есть что обсудить.
А вообще, хвалим и одобряем. Во-первых, смело и интересно. Во-вторых, для тех, кто рассматривает работу в компании, это возможность изучить культуру и атмосферу в команде ещё до трудоустройства.
🔥 Однозначно подписка — @TeamAvito
🔥🔥 Если думаешь о работе в Авито, то добавляй сразу — @avito_career | 2 127 |
| 5 | Data Engineer в команду CDP
#удаленка
Компания: 2Гис
🔹Тебе предстоит
-Повысить эффективность пайплайнов для расчета с daily-признаков на основе batch процессинга.
-Создать эффективный пайплайн для расчёта realtime-признаков на основе Kafka‑топиков.
-Проектировать и разрабатывать сервисы, обрабатывающие миллиарды событий пользователей.
-Решать сложные инженерные задачи: расчеты метрик, построение витрин.
-Работать с потоками данных и интеграциями между CDP и другими системами 2ГИС.
-Влиять на архитектурные решения и качество кода.
-Работать в распределенной команде, взаимодействуя с аналитиками, продактами и инженерами других направлений.
🔹Ждем от тебя
-Опыт работы с highload-системами.
-Опыт проектирования архитектуры данных или платформенного кода.
-Опыт работы с Kafka, ClickHouse или другими системами потоковой и аналитической обработки данных.
Хорошо понимает, как работает Spark и умеет его готовить. Хорошо владеешь одним из языков программирования (например, Python или Scala).
-Самостоятельность и проактивность — ты не ждешь постановок, а предлагаешь решения.
-Желание разбираться в бизнес-логике и создавать продукт, а не просто писать код.
Откликнуться | 2 722 |
| 6 | #Вакансия #Бизнес-аналитикHR-TECH
#Data Analyst #РФ
Вакансия: Бизнес-аналитик (HR-TECH)
Компания: Группа «Самолет» — ведущий российский застройщик
Ищем сильного Бизнес-аналитика (Middle+)
Продукт: все HR-процессы и сервисы организации: планирование ресурсов, подбор персонала, onboarding, оценка эффективности, обучение, удержание сотрудников и карьерный рост, электронное подписание кадровых документов и HR-аналитика
Задачи:
- Анализ бизнес-процессов в области HR
- Сбор, формализация и документирование требований к HR-системам (HRIS, ATS, LMS, платформы оценки, аналитика персонала и т.п.)
- Взаимодействие с бизнес-пользователями
- Работа с командой разработки (IT, Product, DevOps) для реализации требований: создание user stories, acceptance criteria, диаграмм процессов (BPMN, UML), прототипов
- Проведение анализа эффективности HR-систем: метрики, KPI, отчёты, визуализация данных (с использованием инструментов вроде Power BI, Tableau, Looker)
- Участие в тестировании (UAT), сопровождение внедрения новых функций и модулей в HR-системах
- Поддержка цифровой трансформации HR: внедрение автоматизации, AI-инструментов, прогнозной аналитики
Что для этого понадобится:
- Опыт работы в роли бизнес-аналитика от 5 лет в HR-сфере ОБЯЗАТЕЛЬНО
- Понимание ключевых HR-процессов: подбор, onboarding, оценка, обучение, ротация, удержание
Опыт работы с HR-системами (SAP SuccessFactors, Workday, Oracle HCM, 1С:Зарплата и кадры, HR-платформы типа «СофтМенеджер», «Контур.Кадры» и др.)
- Навыки сбора и анализа требований: использование методик (Agile, Scrum, Waterfall), работа с user stories, JIRA, Confluence
- Умение создавать диаграммы процессов (BPMN, flowcharts), матрицы требований, спецификации
- Опыт работы с аналитическими инструментами: Power BI, Tableau, Excel (макросы, сводные таблицы), SQL (базовый уровень)
- Навыки коммуникации: умение работать с разными уровнями (HR, руководители, IT), убеждать, выстраивать диалог
- Базовые знания в области AI/ML в HR (например, прогнозирование увольнений, рекомендательные системы)
Условия:
- Оформление по ТК РФ
- З/п вилка: 150-220К на руки
- Формат работ: Гибрид в офисе СПб или МСК или удаленка на территории РФ
- ДМС со стоматологией
- Техника для работы
Резюме можно прислать откликом на Вакансии - Карьера в Самолет или написать TG: @Egolgait
⚠️ Убедительная просьба не подключаться к любому софту и не передавать свои пароли и тд. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем | 3 080 |
| 7 |  Восточная горнорудная компания сделала AI-платформу, которая в реальном времени балансирует парк из 350 карьерных самосвалов.
А теперь с тем же подходом: «сначала продукт, потом вакансия», компания меняет представления о найме в тяжелой индустрии. Проект «Дивизион Марс» выглядит как серия трейлеров к фантастическому фильму. Но это реальная работа.
Без привычного «требуется специалист с опытом от 3 лет». Сначала — концепт и масштаб задачи, конкретные направления и позиции — чуть позже.
Сейчас можно оставить заявку на интерес первым по ссылке. | 1 848 |
| 8 | Вакансия: Data Аналитик (Senior)
Аутстафф проект
Компания: ЛИАН
Формат: удаленка
Занятость: полная
Локация: РФ/РБ
ЗП: 300 тыс на руки
Оформление: ИП (по СЗ при совместительстве)
Грейд: Senior
Чем предстоит заниматься:
1) Разработка и поддержка ETL/ELT-пайплайнов с использованием Airflow и аналогичных инструментов
2) Оптимизация моделей данных (star/snowflake схемы, relationships) в BI-инструментах (Power BI, Tableau, Superset)
3) Написание сложных SQL-запросов (оконные функции, join-конструкции) для проверки гипотез и поиска ошибок
4) Разработка дашбордов промоакций для клиентов (MA + COOP)
оздание автоматизированных дашбордов на базе данных GfK (каналы, сегменты, продукты, динамика цен) для эффективного планирования промо
5) API-интеграция для управления BI-дашбордами
6) Работа с инсайтами и проверка гипотез
7) Построение дашбордов по продажам (sell-out) для клиентов моделей 1P и 3P: заказы, продажи, AOV, CR, топ-SKU
Наши пожелания к кандидатам:
1) Уверенное владение SQL: оконные функции, join-конструкции, подзапросы.
2) Написание сложных аналитических запросов для проверки гипотез, поиска ошибок и аномалий в данных.
3) Диагностика проблем качества данных: дедубликация, поиск несвязанных записей, проверка целостности и согласованности данных.
4) Опыт работы с одним из инструментов: Power BI / Tableau / Superset / Analytics Workspace.
5) Проектирование и оптимизация моделей данных, связей, построение схем star/snowflake.
6) Подготовка и трансформация данных в Power Query или SQL-лабораториях.
7) Расчёт показателей: взвешенные метрики, LOD-формулы, сложные меры.
8) Базовое понимание CSS/HTML для кастомизации визуальных элементов.
9) Обработка табличных данных через pandas.
10) Применение статистических методов для анализа массивов данных.
11) Понимание транзакций, запись и чтение данных в/из базы данных.
12) Опыт работы с ETL/ELT-инструментами (Airflow или аналоги).
13) Понимание архитектуры данных и слоёв: raw, staging, DWH, datamarts.
14) Построение витрин данных для бизнес-аналитики.
15) Опыт работы с CRM-системами и мастер-данными.
Для отклика писать в личные сообщения @yanggilla
Прикрепляйте сразу CV | 2 547 |
| 9 | #вакансия #DataVault #AirFlow #датаинженер #удаленно #fulltime
Привет!👋
Меня зовут Ирина. Я представляю группу компаний Top Selection.
Ищем дата инженера с опытом дата аналитики.
✅ Уровень: Middle
✅ ЗП: Middle: 170-200К на gross
✅ Формат: удаленно
✅ Загрузка: fulltime
✅ Локация: любая
✅ Гражданство: РФ!
✅ Оформление: как ИП (не СЗ, не ТК)
✅Обязательные требования
Стек: S3, Trino, AirFlow, SQL, Data Vault
- Знание SQL (индексы, функции, оптимизация, профилирование производительности);
- Опыт работы с любой реляционной БД (Postgres, Oracle, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.);
- Понимание/опыт работы со стеком S3 (обязательно!) Data Vault (менее приоритетнее), Trino, AirFlow, SQL,
- Умение работать с Git (знание команд git pull/commit/push);
- Опыт работы с DBT, Cosmos Понимание устройства Iceberg, форматов данных;
- Опыт работы с построением хранилищ данных, понимание принципов архитектуры;
- Базовые навыки по работе с данными на Python;
- Опыт использования системами ведения проектов и документации.
📋Задачи на проекте
Хранилище в формате Data vault, Нужно будет раскладывать данные по нему.
- Вести разработку согласно ТЗ;
- Дорабатывать существующие витрины EDW и разрабатывать новые;
- Разработка типовых потоковых интеграционных решений на стеке технологий, принятых в команде: Trino, Iceberg, S3, Spark, Apache Airflow, Kafka, Cosmos, Flink;
- Поддержание в актуальном состоянии документации платформы больших данных;
- Предоставление отчетности о своей деятельности руководителю.
📲Контакты: @irazhura87 | 3 497 |
| 10 |  Обратный отсчет | 2 818 |
| 11 | Вакансия: Data Engineer
Аутстафф проект
Компания: ЛИАН
Занятость: фулл тайм
Локация: весь мир
ЗП: от 240 до 350 тыс
Оформление: ИП (по СЗ при совместительстве)
Грейд: middle+ и выше
Чем предстоит заниматься:
1) Проектировать, внедрять и сопровождать пайплайны обработки информации и системы управления данными, построенные на платформе Databricks (с использованием Unity Catalog, Delta Lake и Workflows).
2) Проводить детальное исследование, профилирование и очистку наборов данных с целью их распределения по бизнес-доменам и выявления сведений, относящихся к персональным данным (PII).
3) Участвовать в создании архитектуры разграничения доступа к данным, уделяя внимание договорённостям о структуре данных (data contracts), управлению правами в каталоге, а также автоматизированному предоставлению и отзыву привилегий через подход «инфраструктура как код» на базе Terraform.
4) Взаимодействовать с командой для рецензирования и подтверждения того, что разработанные схемы доступа и контракты данных являются производительными, адаптируемыми и пригодными для многократного применения.
5) Обеспечивать корректный запуск продуктов обработки данных и механизмов контроля доступа в строгом соответствии с утверждёнными контрактами, исключая любые нежелательные побочные эффекты.
6) Готовить и актуализировать развёрнутую документацию, охватывающую контракты на данные, модели доступа и общие регламенты управления информационными активами.
7) Отслеживать работу развёрнутых пайплайнов и выполнять проверки качества данных, чтобы гарантировать их соответствие заданным показателям надёжности, скорости и точности.
8) Активно изучать существующие внутренние наработки и искать готовые решения, способствующие повторному использованию компонентов и унификации подходов в рамках общей платформы данных.
Наши пожелания к кандидатам:
1) Более 3 лет опыта работы в области проектирования данных;
2) Опыт работы с Python и широко используемых фреймворков для обработки данных (например, Spark/PySpark для потоковой, пакетной и асинхронной обработки данных);
3) Практический опыт работы с Unity Catalog и Delta Lake;
4) Опыт автоматизации развертывания объектов Databricks через Terraform (создание кластеров, заданий, секретов, управления доступом — не только инфраструктура, но и конфигурация сервисов);
5) Умение оптимизировать производительность Spark-задач (настройка партицирования, кэширования, выбор форматов, борьба с перекосом данных);
6) Опыт работы с потоковой обработкой (структурированный стриминг Spark, обработка событий);
7) Глубокие фундаментальные знания в области моделирования данных, распределенной обработки данных, SQL и архитектуры хранилищ/озерных баз данных;
8) Обязательным требованием является практический опыт развертывания облачных платформ и инфраструктуры данных (Databricks, GCP или AWS) с использованием Terraform, а также готовность к изучению новых технологий для целей интеграции;
9) Опыт внедрения CI/CD для кода обработки данных (автоматические тесты, линтинг, развертывание через Git-репозитории, интеграция с Jenkins/GitLab CI).
10) Способность проектировать решения для доступа к данным и управления данными, используя устоявшиеся шаблоны проектирования и различные инструменты проектирования;
11) Четкое понимание бизнес-ценности предоставляемых продуктов данных и механизмов управления;
12) Опыт разработки программного обеспечения.
13) Английский от B1
Для отклика писать в личные сообщения @yanggilla
Прикрепляйте сразу CV | 4 275 |
| 12 | #вакансия #Senior #fulltime #English #гибрид #Ереван #банк #DataAnalyst #Data #Analyst #DWH #DataLakehouse
✅В поиске Senior DataAnalyst с опытом в банковских DWH и реальным практическим опытом с архитектурой data lakehouse.
💼Проект - создание корпоративного DWH и внедрение архитектуры data lakehouse для унификации, качества и скорости доступа к данным, поддержки отчетности и продвинутой аналитики.
👨🏻💻Чем предстоит заниматься:
• Сбор и формализация бизнес-требований, перевод в технические спецификации (mappings, правила трансформаций).
• Проектирование модели данных: слой интеграции, витрины, слои lakehouse.
• Анализ источников, профилирование, оценка качества данных, разработка правил DQ.
• Участие в проектировании ETL/ELT, оптимизация производительности запросов и загрузок.
• Ведение и актуализация документации.
• Сопровождение команд разработки и тестирования, участие в приемке.
• Взаимодействие со стейкхолдерами: архитекторы, BA, DE, владельцы доменов данных.
🦸От кандидата ожидаем:
• 6+ лет в роли Data Analyst/Data Warehouse Analyst на масштабных проектах, предпочтительно в банке/финтехе.
• Глубокое понимание DWH: архитектура, слои, модели, витрины, SLA/SLI.
• Практический опыт с data lakehouse: Databricks, Snowflake, Delta Lake, Apache Iceberg (хотя бы одно из перечисленных).
• Моделирование данных.
• Продвинутый SQL: window-функции, CTE, аналитические функции, тюнинг, работа с большими объемами.
• Понимание ETL/ELT-паттернов, опыт интеграции из разнородных источников.
• Инструменты BI: подготовка аналитических датасетов и витрин.
• Data Quality, Metadata, Data Lineage — практики и инструменты.
• Английский — общение, чтение документации и деловая переписка.
➕Будет плюсом:
• Python для аналитических пайплайнов и data profiling
• Инцидент-менеджмент и оптимизация стоимости
вычислений/хранения
🟢Условия:
🇦🇲Локация - Ереван
🏦Формат работы - гибрид
💸Ставка до 400 тр гросс
📑Взаимодействие по ИП
📲Контакт для связи: @ElenaK_it_recruiter | 2 935 |
| 13 |  No text... | 2 764 |
| 14 | #vacancy #вакансия #job #работа #hiring #ComputerVision #cv
👩🏼💼 Position: Computer Vision Engineer / Data Scientist
🎓 Level: Senior
💪 Experience: 6+ лет (НЕ фриланс)
🛠 Stack: CV, SSL, Python, PyTorch, TensorFlow
🌎 Location: #Remote / #удаленно
🕗 Employment: #Fulltime / #полная
🌐 Timezone: UTC+3
🚀 Company: ITM
💰 Salary: 250 000₽ – 400 000₽ на руки
🏅 ТРЕБОВАНИЯ:
1. Опыт работы от 6 лет в Computer Vision.
2. Опыт доведения моделей до production обязателен.
3. Опыт работы от 1 года с медицинскими изображениями в production: КТ, маммография.
4. Опыт работы от 3 лет с изображениями в production.
5. Опыт работы от 1 года с document processing / OCR / KYC.
6. Опыт работы от 1 года с биометрией (face, palm, voice и т.д.).
7. Опыт работы от 1 года с multimodal моделями / LLM.
8. Опыт работы от 1 года с fraud detection.
9. Опыт работы от 1 года с видео.
10. Опыт работы от 1 года с 3D-данными (volumes, point clouds, meshes).
11. Опыт работы от 1 года с Self-Supervised / Weakly-Supervised Learning.
🎯 КОГО ИЩЕМ:
1. Только fulltime, без совмещения.
2. Нужны «рабочие руки», а НЕ технический менеджер.
3. Нужен человек, который уже делал сложные CV системы, а не учится на ходу.
💪 МЫ ОЖИДАЕМ:
1. Самостоятельность.
2. Высокая скорость работы.
3. Умение быстро проверять гипотезы.
⛔️ КТО НЕ ПОДОЙДЁТ:
1. Кандидаты с преобладающим или последним опытом в роли технических менеджеров – это нерелевантный данной позиции опыт работы. Мы ищем «рабочие руки», а не технического менеджера.
2. Кандидаты, которые ищут себе вторую работу. Любое совмещение будет заметно в первые 2 месяца. Нужен честный фултайм.
3. Кандидаты с преобладающим или последним опытом работы на фрилансе.
🧑💻 ЗАДАЧИ:
Разработка и улучшение KYC-пайплайнов:
1. обработка изображений документов
2. валидация, классификация, извлечение данных
3. детекция fraud-сценариев (screen, копии, редактирование и т.д.)
Работа с мультимодальными моделями:
4. интеграция CV и LLM (Vision-Language)
5. настройка, дообучение и оптимизация моделей
6. построение agent-based систем вокруг LLM
Разработка CV-моделей:
7. детекция, сегментация, классификация
8. работа с документами, изображениями, видео
Развитие биометрических решений:
9. face matching
10. palm vein / PalmPay
Построение и оптимизация ML pipeline:
11. обучение, инференс, валидация
12. работа с большими датасетами
Участие в R&D:
13. постановка экспериментов
14. быстрые итерации гипотез
✏️ TG: @Tany_Jobs | 4 160 |
| 15 | #вакансия #job #РФ #Москва #офис #гибрид #ML #LLM #DataScience
ML-инженер (Data Science / LLM)
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
▪Зона ответственности:
– Полный цикл разработки ML-моделей: от постановки задачи до продакшена и сопровождения.
– Анализ и обработка больших объёмов данных с с использованием статистических методов и алгоритмов машинного обучения.
– Проведение экспериментов с моделями, оценка их качества, валидация.
– Разработка сервисов вокруг моделей (API, микросервисы).
– Поддержка регулярных и ad-hoc запусков моделей.
– Участие в развитии ML и ИИ-инициатив компании.
– Подготовка аналитических отчётов, презентация результатов бизнесу.
▪Необходимые компетенции:
– Опыт работы в роли аналитика Data Science / ML от 2 лет, важен полный цикл продакшена моделей.
– Уверенное владение Python, SQL (сложные запросы, большие данные).
– Опыт разработки сервисов API (FastAPI), а также контейнеризации решений с использованием Docker и Docker Compose.
– Владение методами классического ML: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost.
– Опыт применения Deep learning и LLM: PyTorch, TensorFlow, Keras.
– Умение переводить результаты в бизнес-решения и презентовать их.
▪Мы предлагаем:
– Программу ДМС со стоматологией.
– Корпоративные скидки на товары компании, партнёрские программы.
– Развитую корпоративную культуру: быстрый оффер, подарки, винные дегустации.
– Фокус на прорывные проекты в винном ритейле с т.зр. технологий, поощрение инициатив, возможности внутреннего и внешнего обучения.
📩 Отправить резюме – @ds_fedorova, dsfedorova@simple.ru
Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
ПРАВИЛА БЕЗОПАСНОСТИ | 3 594 |
| 16 | Добрый день!
Появилась новая позиция middle/senior аналитик
Желательно быть вне РФ и РБ, но если вы звезда, то готовы рассмотреть и такой вариант ✨
Это аутстаф компания, которая работает с крупнейшими компаниями Европы.
Обязанности:
1. Лидировать коммуникацию с заказчиком по всем вопросам анализа бизнеса, проводить исследования рынка и конкурентов.
2. Выявлять точки роста и зоны оптимизации бизнес-процессов заказчика, прорабатывать сценарии использования, формировать as is/to be образ результата проекта.
3. Проявлять экспертизу - объяснять заказчику, какие решения нужны, какие нет, и почему.
4. Собирать и уточнять бизнес-требования, определять ключевые метрики и показатели, формировать детальный, прозрачный и приоритизированный бэклог, выступать в роли owner-а бэклога на протяжение всего проекта.
5. Переводить бизнес-задачи в структурированные технические и функциональные требования, формировать технические задания для команды.
6. Работать с командой по прояснению требований, поддерживать единое понимание задач.
7. Управлять новыми требованиями в ходе проекта - сбор новых требований, их анализ и переоценка.
8. Участвовать в приемочном тестировании и проверке функциональности на соответствие требованиям.
9. Совместно с Head of Delivery разрабатывать, внедрять, контролировать и улучшать процессы бизнес/системного анализа на уровне департамента.
Требования:
1. Уверенный опыт работы на схожей позиции от 3 лет.
2. Глубокое понимание жизненного цикла разработки ПО и процессов аутсорс-команд.
3. Умение структурировать информацию и работать с неопределённостью.
4. Сильные коммуникационные навыки, умение задавать правильные вопросы. Способность аргументировать: объяснять заказчику пользу тех или иных решений.
5. Опыт подготовки технической спецификации, user stories, схем, диаграм (знание в совершенстве одной из нотаций описания бизнес процессов (EPC, BPMN, UML) и владение инструментами визуализации (Miro, Figma, draw.io), документации.
6. Понимание архитектуры SQL, умение формировать не сложные запросы.
7. Знание инструментов: Jira, Confluence.
8. Ориентация на качество, проактивность, инициативность, чувство ответственности.
9. Английский C1
если интересно, буду рад пообщаться @tetanec1 | 3 686 |
| 17 |  Создаём будущее прямо сейчас — приглашаем тебя принять участие! 💚
На связи команда Центра перспективных AI-разработок в индустриях — мы решаем задачи государственного масштаба: внедряем передовые технологии ИИ в госуправление, отрасли экономики и банковскую сферу.
Сейчас мы ищем будущих коллег — NLP/CV-специалистов, которые усилят нашу команду и будут:
✅ Экспериментировать с новейшими языковыми моделями и sota harness.
✅ Создавать мультиагентные системы на базе LLM.
✅ Работать с мультимодальными данными.
✅ Оптимизировать модели для промышленного применения и edge‑устройств.
Чувствуешь, что это твоё? Регистрируйся на One Day Offer — он состоится 27 июня! | 2 992 |
| 18 | Junior Applied ML Engineer / Data Scientist
Nedvision.ai - резидент Сколково, МТК
Вилка з/п - от 100 тыс
Real Estate Investment Scoring
Формат: контракт или part-time
Ищем перспективного junior / junior+ специалиста, который хочет расти в области Applied ML Engineering: работать с реальными грязными данными, строить признаки и модели, доводить решения до практического использования и постепенно брать на себя больше ответственности.
Нам не нужен человек, который уже всё знает. Нам нужен человек, который любит работать с данными, хорошо знает базу, быстро учится, не боится неопределённости и хочет развиваться на живой продуктовой задаче в области инвестиционного скоринга недвижимости.
Чем предстоит заниматься
Работать с исходными данными по недвижимости: объявления, тексты, цены, геоданные, поведение продавцов, рыночная динамика.
Делать EDA: искать закономерности, проверять гипотезы, находить проблемы в данных.
Готовить признаки для ML-моделей: текстовые, табличные, временные, географические.
Помогать строить модели для оценки инвестиционной привлекательности объектов: рейтинг, справедливая цена, доходность, ликвидность.
Участвовать в проверке качества моделей: подбор метрик, validation, анализ ошибок, интерпретация результатов.
Разбираться в деградации качества по сегментам: районам, типам объектов, ценовым категориям, периодам.
Постепенно брать на себя более сложные задачи: от анализа и прототипов до самостоятельных решений по отдельным частям ML-пайплайна.
Помогать структурировать ML-процесс: описывать гипотезы, фиксировать результаты экспериментов, поддерживать воспроизводимость.
Что нужно уметь на старте
Python на уровне уверенной работы с данными: pandas, numpy, notebooks/scripts.
Базовый ML: classification, regression, train/test split, метрики качества, переобучение, leakage.
Базовая статистика: распределения, корреляции, проверка гипотез, доверительные интервалы.
SQL: выборки, join, group by, оконные функции будут плюсом.
Понимание feature engineering: как превращать сырые данные в признаки.
Умение аккуратно работать с грязными, неполными и шумными данными.
Способность объяснять свои выводы простым языком: что проверяли, что получилось, почему это важно.
Готовность разбираться в предметной области, задавать вопросы и доводить задачи до результата.
Будет плюсом
- Опыт с scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost.
- Базовое понимание NLP: embeddings, sentence-transformers, признаки из текстов.
- Интерес к геоаналитике: координаты, расстояния, районы, POI, H3, PostGIS / GeoPandas.
- Опыт с Airflow / MLflow / experiment tracking.
- Опыт работы с marketplace / classifieds / real estate / fintech данными.
- Умение использовать AI coding tools для ускорения работы без потери качества.
Чему научим
- Работать с геоаналитикой в прикладных ML-задачах.
- Строить признаки для объектов недвижимости: локация, транспортная доступность, окружение, район, трафик, динамика рынка.
- Понимать домен недвижимости: цена, ликвидность, доходность, качество объявления, поведение продавца.
- Проверять ML-модели честно: time-based split, backtesting, out-of-time validation, анализ деградации по сегментам.
- Доводить ML-решения от гипотезы и прототипа до практического использования в продукте.
- Работать с задачами, где нет готового учебного ответа, а нужно думать, проверять и принимать обоснованные решения.
Что дадим
- Много практики на реальных данных и реальных бизнес-задачах.
- Возможность быстро расти в Applied ML Engineering.
- Доступ к сильной предметной задаче на стыке ML, недвижимости, геоаналитики и инвестиционного скоринга.
- Карт-бланш на обоснованные решения: если гипотеза, подход или инструмент хорошо аргументированы, их можно пробовать.
- Возможность брать на себя не только технические, но и смысловые и организационные задачи: формулировать гипотезы, структурировать эксперименты, предлагать улучшения процесса.
- Работу в формате контракта или part-time с понятными задачами и постепенным ростом ответственности.
Резюме: @svetulyaa | 3 167 |
| 19 | #вакансия #удаленнаяработа #job #vacancy #remote #fulltime #lead #edtech
Руководитель отдела аналитики в онлайн-школу
О компании:
Мы онлайн-школа «Точка знаний» — аккредитованная IT-компания и резидент Сколково. Помогаем школьникам с 1 по 11 класс восполнять пробелы в знаниях, готовиться к экзаменам и осваивать новые навыки 🎯
💗 Чем предстоит заниматься:
🤩Операционным управлением команды аналитики: распределение задач, расстановка приоритетов, контроль качества и дедлайнов;
🤩Аудитом и оптимизацией процессов работы с данными, внедрением стандартов и унификацией расчётов;
🤩Проведением сложных аналитических исследований, работой с большими массивами данных;
🤩Подготовкой регулярной отчётности и сводной аналитики для топ-менеджмента;
🤩Развитием команды: наставничество, 1:1, онбординг новых сотрудников, обучение инструментам.
💛 Основные требования:
🤩Опыт работы Руководителем отдела аналитики от 3 лет;
🤩Высшее образование (математическое, информационные технологии);
🤩Опыт построения сквозной аналитики «с нуля»;
🤩Продвинутый SQL: оконные функции, оптимизация запросов;
🤩Версионирование кода: dbt и Git (GitFlow, code review в команде);
🤩Опыт построения дашбордов и алертов в DataLens и/или Superset;
🤩Знание рекламных источников: Яндекс.Директ, VK Ads, Telegram Ads;
🤩Расчёт метрик: ROMI, CAC, LTV, CPA, Retention, CR;
🤩CRM: AmoCRM (поля, воронки, API);
🤩Опыт настройки Airbyte, Airflow или аналогов.
🙂 Будет плюсом:
🤩Опыт в EdTech, онлайн-школах или subscription-сервисах;
😃 Условия:
🤩Полная удалёнка, работа по московскому времени;
🤩Оклад до 300 000 ₽ до вычета налогов (финально согласовывается с CEO);
🤩Оформление по ТК РФ;
🤩ДМС со стоматологией (после года работы);
🤩Бесплатное обучение детей на курсах школы;
🤩Лояльное руководство, никакой бюрократии, тёплая атмосфера.
📩 Вместе с откликом отправьте, пожалуйста, также свое резюме. Контакт для связи: @ana_morgunova | 2 793 |
| 20 | 🔥 Okko Analysts’ One Day Offer* — твой шанс получить оффер в команду аналитиков Okko
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 | 1 682 |
