Data Secrets | Карьера

Team Lead / Principal ML Engineer в Авиасейлс Удаленно Предстоит: Писать production-ready код, дообучать трансформеры, собирать eval-сеты; Строить MLOps-инфраструктуру: пайплайны переобучения, feature store, мониторинг качества моделей; Участвовать в Tech Design Review и определять архитектурные решения — отвечать за стабильность, отказоустойчивость и capacity ML-сервисов… Узнать подробнее 🔵

Собеседование mle в TikTok Один из кандидатов на должность MLE поделился своим опытом прохождения интервью в TikTok. Как вы могли догадаться, для прохождения в компанию необходимы знания в RecSys. 1️⃣ Первый раунд это hr-скрининг Как и в других компаниях, необходимо кратко рассказать о своих проектах, мотивации присоединиться к TikTok и рассказать об ожиданиях к зарплате, местоположении. В качестве совета, автор истории предлагает заранее продумать самопрезентацию на 1-1,5 минуты, где вы подчеркиваете техничсекие достижения и пару примеров сотрудничества и решения сложных проблем. 2️⃣ Второй раунд по основам РекСис и кодированию На этом этапе проверяют понимание классического пайплайна рекомендательных систем. Кандидату задавали вопросы про отличие candidate generation от ranking, обсуждали компромиссы между качеством рекомендаций и задержкой инференса, а также способы решения проблемы холодного старта для новых пользователей и объектов. После теории следовала задача по программированию средней сложности с уклоном в RecSys. При этом интервьюеры уделяли больше внимания не оригинальности решения, а качеству кода: корректной обработке граничных случаев, понятной структуре, анализу сложности алгоритма и умению объяснить свои решения. Автор рекомендует перед написанием кода проговорить ограничения задачи, разобрать несколько примеров и только после этого переходить к реализации. 3️⃣ Третий раунд с руководителем команды оказался самым сложным (упор на математику) Сначала интервьюер подробно разбирал один из проектов кандидата, задавая вопросы по математике и выводам используемых формул. Затем попросил спроектировать полный пайплайн рекомендательной системы: от сбора и подготовки признаков до этапов retrieval, ranking и организации обучения модели. В завершение кандидату дали сложную задачу по динамическому программированию, на решение которой было около 15 минут. По словам автора, здесь важно быстро определить состояние DP, сформулировать переходы и объяснить ход рассуждений. Даже если не удается дойти до оптимального решения, интервьюеры оценивают структуру мышления, корректность подхода и способность рассуждать под ограничением по времени.

Где взять реальный опыт до устройства на работу? Теорию можно выучить, курсы пройти, статьи прочитать, но в какой-то момент возникает одна и та же проблема: нет ощущения реальной работы, непонятно, какие требования предъявляются к специалисту уровня уверенного специалиста и выше. В итоге знания есть, а уверенности и опыта — нет. Чтобы преодолеть этот разрыв, нужен формат, где обучение строится вокруг задач, похожих на рабочие. Когда приходится анализировать продуктовые показатели, писать сложные SQL-запросы, строить модели, проверять гипотезы и работать с неопределенностью. С разбором решений и возможностью сравнить свой подход с тем, как подобные задачи решаются на практике. Именно под такую практику создан симулятор Data Science от karpovꓸcourses — платформа с реальными бизнес-задачами, уровнями сложности для начинающих и опытных специалистов, современными инструментами и проектами для портфолио. Задачи основаны на сценариях из реальной работы: анализ удержания пользователей, оценка надежности прогнозов, построение рекомендательных систем, работа с большими данными и продуктовыми показателями. В программе есть Python, SQL, A/B-тесты, машинное обучение, временные ряды, LLM (большие языковые модели) и NLP (обработка естественного языка), прогнозирование, развертывание моделей и многое другое. Автор симулятора — Валерий Бабушкин. Руководил направлением Data Science и инженерии данных в X5 Retail Group, был директором по аналитике и машинному обучению в компаниях Яндекс и Alibaba. Соберите портфолио и прокачайте навыки, которые ценят в индустрии — https://clc.to/erid_2W5zFJ1gzwB Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJ1gzwB

Подборка открытых вакансий 🔵 ML-инженер в Магнит Tech Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Краснодаре Senior Data Scientist в Сбер Гибрид / Офис в Москве Lead Research Engineer в Точка До 800.000₽ Удаленно Senior/Lead ML-разработчик в Ланит Гибрид / Офис в Москве Senior Data Engineer в Rubius

Забавный случай Ford: компании пришлось нанять более 350 инженеров, чтобы исправить ошибки ИИ Ford, как и многие другие компании, на волне хайпа решила, что автоматизация и ИИ смогут взять на себя значительную часть задач по проектированию автомобилей. Компания даже уволила часть инженеров. Но не тут-то было. Оказалось, что системы, основанные на ИИ, хуже справлялись с задачами и стали менее устойчивыми, если сталкивались с неполными или недостаточно данными с нюансами. В результате компания сильно просела в качестве.

"Ошибочно, мы думали, что, просто внедрив искусственный интеллект и скорректировав требования к дизайну, которые у нас были, мы получим высококачественный продукт", – сказал Чарльз Пун, вице-президент Ford по инженерии.

Но тут стоит упомянуть, что вновь нанятые инженеры – это уже не просто инженеры, а скорее наставники для ИИ: они помогают собирать и интерпретировать данные, дообучать модели и возвращают в процесс ту инженерную экспертизу, которую невозможно заменить одной лишь автоматизацией.

Системный аналитик помогает бизнесу и разработке говорить на одном языке: разбирает задачи компании, описывает требования, проектирует IT-решения и следит, чтобы система работала на реальные цели бизнеса. Онлайн-магистратура СПбГУ и Нетологии «Системный анализ и интеллектуальные системы управления бизнес-процессами» готовит специалистов на стыке IT и управления. В программе сочетаются академическая база СПбГУ и прикладные инструменты Нетологии. Студенты изучают математическое моделирование, алгоритмы, системный анализ, Python, BI-системы, no-code-инструменты, управление проектами и подходы к внедрению искусственного интеллекта. Такой набор навыков помогает работать со сложными бизнес-процессами: находить узкие места, снижать риски при разработке, формулировать требования к системам и сопровождать внедрение IT-решений. Обучение проходит полностью онлайн. После выпуска вы получаете диплом магистра СПбГУ очного образца по направлению «Прикладная информатика». Подробнее о программе

Senior ML архитектор в Холдинг Т1 Удаленно / Офис / Гибрид в Москве Предстоит: Анализ задач заказчика (LLM, CV, recommender, classical ML и др.) и требований к качеству/скорости; Проектирование целевой архитектуры ML‑решения с учетом ограничений инфраструктуры и продуктов; Взаимодействие с ML‑командами заказчика... Узнать подробнее 🔵

Кажется, замена людей-рекрутеров на ИИ пока откладывается Один из кандидатов поделился историей о своем опыте взаимодействия с ИИ-рекрутером. Спойлер: ему не понравилось. Диалог между ИИ и соискателем продлился недолго. Кандидат хотел ответить на вопрос о своем опыте работы, но ИИ постоянно перебивал его и не давал ответить до конца, а после просьбы позвать кожаного и вовсе прекратил звонок. Также соискатель отметил, что процесс был чересчур обезличенным и что ИИ даже не пытался делать вид, будто ему не все равно.

Сидеть и работать в корпорации — страшно, жизнь-то мимо проходит. Уходить строить бизнес — страшно, а вдруг прогорит. Один из вариантов — разрабатывать свой пет-проект по вечерам. Многие успешные компании, например, Twitter, создавались именно так. Это не значит, что ваш проект обязательно заработает миллиарды, но заработать больше, чем в найме, и получить ценный опыт — вполне реально. Перед началом разработки появляется множество вопросов, например: – Как выбрать идею для пет-проекта? – Что нужно знать про маркетинг? – Как запуститься и довести до первых продаж не имея бюджета на рекламу? В телеграм-канале «Твой пет проект», Михаил Табунов делится своим опытом с разработчиками и менеджерами. Он рассказывает, где искать идею для нового проекта, что нужно знать о маркетинге, как запустить стартап и привлечь первых 10 клиентов, а также о многих других важных вещах. Подписывайтесь на «Твой пет проект», получайте пользу от практиков рынка!

Стало известно, сколько Anthropic платит своим сотрудникам Новые данные из федеральных H-1B-документов США показывают, что базовые зарплаты в Anthropic могут достигать 1,38 млн долларов в год. Речь идет о некоторых сотрудниках с должностью Member of Technical Staff, под которой можем скрываться самые разные роли от исследователей до разработчиков. Инженерные и исследовательские позиции оплачиваются от сотен тысяч до более миллиона в виде базовой зп. Так в данных нашли еще пару позиций с базовым окладом в 1,12 млн долларов, и это без учета бонусов и опционов.

Пока бигтех накрывает волна увольнений, DeepSeek планирует увеличить свой штат Об этом компания заявила на своей странице в WeChat сразу после привлечения $7,4 млрд. DeepSeek планирует расширить не только инженерные команды, но также продуктовые и операционные, хотя основной упор в найме все же сделан на инженерные специальности. Точное количество новых сотрудников не уточняется, как и общая численность штата на сегодняшний день. СМИ сообщали лишь о 200 сотрудниках в прошлом году. Видимо, рост компании обусловлен не только инвестициями, но и интересом со стороны пользователей: данные OpenRouter показывают, что доля токенов, запрошенных у моделей Google, OpenAI и Anthropic, снизилась до 33% в июне 2026 года по сравнению с 72% годом ранее. А вот интерес к опенсорс решениям вырос.

Applied AI/LLM Engineer in Maddevs Remote (except Russia and Belarus) You will: Validate product hypotheses using real-world data and analytics; Measure and optimize LLM quality, performance, and cost; Collaborate closely with product managers and engineers to turn ideas into scalable solutions... find out more 🔵

🔥 Okko Analysts’ One Day Offer* — твой шанс попасть в команду аналитиков Okko 🛎️ Регистрация скоро закроется: подать заявку можно только до 28 июня, 23:59 МСК. Okko ищет продуктовых и дата-аналитиков уровня middle+ и senior. ✅Подходит, если у тебя есть опыт в аналитике от 2 лет, ты уверенно работаешь с SQL, Python, BI-инструментами, умеешь быть партнёром для бизнеса и понимаешь влияние задач на продукт. Твои возможности в Okko: 👉 Работа в удобном формате — гибрид или удалённо 👉 Забота о здоровье — ДМС со стоматологией 👉 Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта 👉 Задачи, которые влияют на миллионы зрителей 👉 Комьюнити, внутренние активности и многое другое 📎Подробнее об условиях, этапах интервью и возможностях работы в Okko — на сайте. 📌 Подай заявку до 28 июня, 23:59 МСК по ссылке. • Okko Analysts’ One Day Offer — формат быстрого найма для аналитиков от Okko.

Неприятные новости: 10% российских IT-специалистов столкнулись со снижением дохода Согласно исследованию: ➖ 10% респондентов назвали одной из ключевых проблем рынка давление на зарплаты и снижение доходов. ➖ у 28% заработок за год не изменился ➖ у 22% доход вырос более чем на 20% ➖ у 16% рост составил до 20% ➖ 18% участников опроса сообщили, что временно остаются без дохода из-за поиска работы ➖ 9% перешли на проектную занятость. Главной проблемой 37% участников назвали сложности с поиском работы, а 14% участников отметили рост требований при сохранении прежних условий. На таком фоне больше половины опрошенных сообщили, что уже усилили свое резюме: 26% из них заявили, что указывают в резюме исключительно реальный опыт; 22% корректировали формулировки без искажения фактов; 18% добавляли навыки, с которыми работали эпизодически. В то же время 13% использовали ИИ для переработки текста резюме. Еще 10% подгоняли опыт и стек под конкретную вакансию, а 7% признались, что сделали это из-за отсутствия откликов.

🔥 Бесплатная магистратура «Облачные технологии» от МТС х ФПМИ — возможность войти в одно из самых востребованных ИТ-направлений и получить практический опыт в инженерии облачной инфраструктуры уже во время учебы! Подробнее о программе — в карточках. ⚡️ Отправляйте заявку и развивайтесь в перспективной индустрии вместе с лидерами рынка: https://u.to/Qg2dIg

ML Lead в Choiceit Удаленно Предстоит: Разрабатывать и улучшать ML-driven и quantitative торговые стратегии; Искать и валидировать новые торговые идеи и сигналы; Работать с time-series и рыночными данными в реальном времени; Строить и оптимизировать пайплайны исследований, backtesting и inference... Узнать подробнее 🔵

Ой-ой, кажется, в Meta* что-то пошло не так Помните, мы рассказывали о том, что в компании агентов обучают на действиях сотрудников? Так вот, спустя месяц от этой идеи отказались. Дело в том, что после сбора данных (следили буквально за всем: движением мыши, нажатиями клавиш и прочим), так вот, эти данные стали видны всей компании ✨ Сама Meta уже подтвердила инцидент и заявила, что пока приостанавливает программу по сбору данных, чтобы изучить, что же пошло не так. Кстати, сам инцидент классифицировали как SEV 2, где SEV 0 – самый серьезный уровень. На этом фоне и без того недовольные сотрудники стали возмущаться еще сильнее, потому что возникли вопросы: как так получилось, что данные, включая конфиденциальные, разлетелись по всей компании. Не самое лучшее время для Цукерберга.

Подборка открытых вакансий 🔵 MLOps Engineer в МТС Офис в Москве Senior Data Scientist/ML Engineer в X5 Tech Удаленно MLOps в Kaspersky Офис в Москве Senior AI Engineer в My.Games Удаленно Data Engineer в Сбер Офис в Москве Junior Data Analyst в Авиасейлс Удаленно

Хотите в ML, но не понимаете, с чего начать? Команда Phystech.Genesis помогает студентам и начинающим специалистам становиться сильнее в знаниях, карьере и профессиональном развитии. Мы собрали материалы, которые помогли ребятам зайти в ML, Data Science и AI. Многие из них сейчас работают в Яндексе, Т-Банке, бигтехе и продуктовых командах. Спойлер: волшебного курса «в ML за две недели» не существует. Рабочая формула: база + практика + окружение. С чего начать: 📖 Открытые материалы ШАДа 🧠 Deep Learning School от МФТИ 📘 Учебник по ML от Яндекс Образования 🎓 AI Masters 💻 Школа 21 👁 Stanford CS231n 🚀 Kaggle, ODS, хакатоны и кейс-чемпионаты Главное — не залипать только в теории. Берите один источник для базы и сразу ищите задачи, где можно применить знания руками. Полный гайд по ссылке Подписывайся, чтобы не пропустить полезные гайды для твоей карьеры

Инженеры стали чаще испытывать стресс в попытке быть в курсе о всех новых технологиях и моделях Оказывается, некоторые разработчики начинают сталкиваться с беспокойством, когда видят новости о выходе новых моделей. Вызвано это чувство тем, что инженеры боятся отстать в навыках. Это не удивительно, ведь с 23 года частота выпуска передовых моделей увеличилась примерно в 4 раза. Тревогу же вызывает не только необходимость осваивать новые технологии, а изменения в самой роли разработчика. Все чаще приходится писать код не с нуля, а проверять, направлять и исправлять, полученный от ИИ результат.