Data Secrets | Карьера

Как поменялась работа разработчиков с приходом ИИ на примере Oracle Компания поделилась тем, как изменился процесс работы у разработчиков. Задачи, которые раньше занимали у команд 2–3 квартала, теперь в отдельных случаях выполняются за неделю. Но от этого потребитель быстрее не получит готовый продукт. Хоть и написание кода многократно ускорилось, но за этим едва поспевает тестирование, проверка и деплой. Например, если модель находит уязвимости быстрее и больше, чем разработчик, то последнему все еще требуется время, чтобы удостовериться в том, что уязвимость действительно существует.

17 сентября в Москве прошла AI R&D DAY — конференция для исследовательских команд и создателей ИИ-систем. Более 600 участников на одной площадке, 20+ докладов — концентрат практического опыта, знаний и инструментов, готовых к внедрению сразу по возвращению в офис. Обсудили альтернативные архитектуры, обучение моделей и AI-агентов, долгосрочную мультимодальную память, новые модальности и коммуникации, а также бенчмаркинг и стандарты качества AI. Среди спикеров — эксперты Сбера (Sber AI, Kandinsky Lab, Центра «ИИ для науки», Центра практического ИИ, Центра робототехники), института AIRI, Лондонского института практических наук, Национального суперкомпьютерного центра в Цзинане и другие создатели ИИ-систем. Видеозаписи докладов уже доступны в наших соцсетях. А если вы хотите стать частью исследовательского коммьюнити Сбера, то переходите по ссылке #реклама О рекламодателе

Data Analyst в Авиасейлс Удаленно Предстоит: разбираться с данными из разных источников: проверять их качество, искать причины расхождений, создавать агрегаты данных и помогать подключать новые источники; развивать и поддерживать аналитическую инфраструктуру: работать с dbt-моделями, настраивать тесты и алерты, следить за корректностью ключевых данных и метрик.… Узнать подробнее 🔵

Аналитики назвали самых высокооплачиваемых специалистов в России Неожиданно, среди топ-5 самых высокооплачиваемых вакансий не нашлось места для разработчиков 😭 Топ заняли курьеры (до 353 тысяч рублей), программисты 1с (от 267 тысяч) и слесари (до 350 тысяч). Однако, в столице самый высокий доход все еще зафиксирован у DevOps-инженеров (250 тыс. руб.), дата-сайентистов (250 тыс.), системных аналитиков (223 тыс.), программистов (209,6 тыс..) и менеджеров продукта (186,7 тыс.).

Как сегодня строят рекомендательные системы — и что будет с ними завтра? 30 сентября собираем RecSys-сообщество — разработчиков, ML/DS-специалистов и всех, кто делает персонализацию и рекомендации в реальных продуктах. В программе — доклады от экспертов Сбера. Поговорим о свежих подходах и нестандартных решениях на реальных кейсах. А после докладов переключаемся на неформальный режим: знакомимся, спорим про RecSys, обсуждаем идеи, находим единомышленников и просто хорошо проводим вечер среди своих. 📍г. Нижний Новгород, пространство «Гараж» Количество мест ограничено — успей забрать своё по ссылке!

Lead Data Scientist в ВТБ Офис / Гибрид в Москве Предстоит: управление полным циклом разработки моделей и ML-решений от постановки задачи до передачи на мониторинг; формирование бэклога проектов, генерация подходящих ML-решений для задач бизнеса, формирование БТ моделей и тех. заданий смежным стримам и командам.… Узнать подробнее 🔵

Наверняка вы уже слышали о масштабном сокращении в Oracle, но один из источников предполагает, что это реструкторизация связана с упором на ИИ В течение последнего года компания порядком сократила свой штат на 21 000 человек, но также сделала большой упор на ИИ, увеличив расходы до 2,8 млрд $. При этом один из независимых исследователей рынка отметил, что в последние время Oracle наращивает найм в других областях, включая вакансии для ЦОД, энергетики, инженерии и мл. Поэтому есть предположение, что увольнения связаны с перераспределением средств на ИИ.

Стажер ML-инженер в Ланит Удаленно / Гибрид / Офис в Москве Требования: Поддержка и доработка текущих приложений, разработка новых модулей и сервисов; Обёртка моделей в API, контейнеризация (Docker), мониторинг; Участие в работе с большими языковыми и визуально-языковыми моделями.… Узнать подробнее 🔵

Российские специалисты провели анализ навыков у айтишников Среди главных выводов приходятся следующие: ➖ 79% разработчиков имеют высшее образование, 19% среднее ➖ 76% разработчиков работают по специальности, а вот среди специалистов по IT-инфраструктуре показатель уже 59% ➖ Подавляющее число IT-специалистов 90% считают, что их навыки полностью соответствуют текущей работе ➖ Математические навыки и навыки работы с текстом востребованы у 74–88% работников ➖ Навыки работы с ИИ в целом необходимы 49% разработчиков, причем продвинутый уровень востребован лишь у 15% этой группы

Планка сеньора выросла вдвое за четыре года Так центр подбора и оценки IT-специалистов SymbioWay описывает, как рекрутеры сейчас читают сроки в резюме: • до 2021 года: джун до 2 лет, мидл от 2 до 5, сеньор от 5 • пик пузыря 2021 и 2022: джун до года, мидл от 1 до 3, сеньор от 3 • сейчас: джун до 3 лет, мидл от 3 до 6, сеньор от 6 Это также подтверждается данными от hh.ru о количестве ваканский и резюме разработчиков во втором квартале 2026 Причина сдвига простая. Компании увидели, что разработчик с ИИ закрывает задачи в разы быстрее, и стали собирать команды вокруг одного сильного человека с AI. Заодно выросли требования по широте экспертизы: бэкенд, тесты, DevOps, CI/CD, продуктовое мышление. Что именно просят? У рынка три требования: • качество. В прод выходят продукты, слабые по архитектуре, поэтому упор идёт на спецификации и проверяемость результата • скорость. Мультиагентность и максимальный параллелизм • стоимость. Токены стоят денег. Известны десятки случаев, когда человек за день сжигал токенов на пять тысяч долларов без результата Чтобы помочь быть востребованным на текущем рынке, директор SymbioWay - Даниил Пилипенко - собрал буткемп по AI-driven разработке вместе с Михаилом Овчинниковым - staff-инженер Google, и Николаем Барышниковым - ex-product manager Yandex Cloud и CTO с 15 годами в IT. За 3 месяца обучения закрывается весь рабочий цикл разработчика: от полной автоматизации процессов готовыми инструментами до разработки собственных агентов и работы с огромными кодовыми базами и контролем затрат. 🔴Старт третьего потока - 6 октябряС промокодом DSCAREER доступна скидка 20%. Ознакомиться с буткемпом можно по ссылке. 👉А диагностический бот покажет, какие из этих навыков у вас уже закрыты, и какие требуют улучшения Реклама. ИП Крутов, ИНН 772973192199

Автор на курс «Аудиоанализ, распознавание и генерация речи» в Яндекс Практикум Удаленно Что делает автор: Создаёт материалы для новых курсов в команде с другими авторами, методистами, редакторами, иллюстраторами и продакт‑менеджерами программы; Пишет тексты уроков, в которых поддерживает интерес студентов к обучению; Улучшает существующий контент на основе обратной связи от студентов, экспертов сопровождения и редакторов… Узнать подробнее 🔵

Data Engineer в Сбер До 340.000₽ Офис в Москве Предстоит: разработка DWH/DataLake/LakeHouse; построение поставки данных в Batch/NRT/RealTime; оптимизация ETL; повышение актуальности данных.… Узнать подробнее 🔵

Журналисты узнали, как глава Nvidia относиться к увольнениям. Небольшой спойлер: крайне спокойно, а уже бывшим сотрудникам раздает советы Двое инженеров, работающих над роботехникой в Nvidia, поделились реакцией Хуанга на свой уход. По их словам, когда кто-то решает уйти из компании, Хуанг не воспринимает это как личное оскорбление. Если кто-то уходит запускать свой бизнес, то глава может рассказать о сложностях ведения бизнеса, покритиковать идею, но в итоге отпустить. С кем-то даже часами обсуждает решение и дает обратную связь. А теперь вспомни того самого начальника 💀

Senior Data Platform Engineer в IVI Предстоит: Развивать платформу для расчёта ML-признаков в batch-, streaming- и nearline-сценариях; Строить и поддерживать пайплайны для исторических расчётов, backfill и обновления признаков; Собирать обучающие датасеты так, чтобы в них не попадали данные «из будущего»в.… Узнать подробнее 🔵

Зарплата в 1,5 млрд $ не удержали звездного исследователя Эндрю Таллок один из ведущих исследователей в области ИИ, проработавший 11 лет в Meta*, затем перешел в OpenAI, где участвовал в создании GPT-4o, GPT-4.5 и o3, а позже стал сооснователем Thinking Machines Lab. В прошлом году Meta настолько хотела вернуть его, что предложила до 1,5 млрд $. Таллок сначала отказался от предложения, но несколько месяцев спустя все же присоединился к Meta. И вот спустя меньше чем год, Таллок решил все же перейти в Anthropic. Он присоединится к команде inference & performance, где будет заниматься оптимизацией обучения моделей. К сожалению, на каких условиях удалось переманить исследователя неизвестно.

Стажер Data Scientist в МТС Гибрид / Офис в Москве Требования: Собирать и объединять данные из разных источников; Писать скрипты для регулярного расчёта бизнес- и модельных показателей; Анализировать результаты работы моделей и клиентских процессов; Использовать большие языковые модели для анализа и автоматической разметки диалогов.… Узнать подробнее 🔵

Малый бизнес нанимает чаще из-за ИИ По данным Axios компании, которые внедряют ИИ, нанимает больше сотрудников. Согласно исследованию за первый год после внедрения ИИ компании увеличили численность сотрудников примерно на 7% больше, чем сопоставимые компании, которые ИИ не использовали. Особенно сильно это заметно на совсем крохотных предприятиях. В них через год после внедрения ИИ команды в среднем выросли на 10%. При этом компании с 10 и более сотрудниками заметного изменения численности штата не показали.

📦 Модель может работать, давать высокую точность и при этом оставаться «чёрным ящиком». Но когда качество падает или признаки начинают влиять на результат неожиданным образом, важно понимать, что происходит под капотом. Один из ключевых вопросов в машинном обучении: почему дерево решений выбирает именно этот признак для первого разбиения? И как понять, какие данные действительно дают модели полезную информацию? 🦾 Ответ лежит в двух фундаментальных концепциях: энтропии и информационном выигрыше (Information Gain): • Энтропия помогает измерить уровень неопределенности в данных: насколько классы перемешаны внутри набора. • Information Gain показывает, какой признак сильнее всего снижает эту неопределённость после разбиения. Именно благодаря этим метрикам дерево решений выбирает признаки, строит ветви и постепенно приближается к целевому прогнозу. Понимание этих принципов помогает инженеру машинного обучения не просто запускать готовые алгоритмы, а видеть логику модели: почему она принимает конкретные решения и как улучшать качество обучения. ➡ Если хотите разобраться, как работают деревья решений на практике и применить этот алгоритм к реальной задаче классификации, приходите на открытый вебинар «Дерево решений — простой и интерпретируемый ML-алгоритм»: https://otus.pw/EiWO/ 📅 23 сентября в 18:00 Урок проходит в рамках старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень» Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Middle/Senior ML-разработчик в Т-Банк Гибрид / Офис Требования: Улучшать качество NLP-моделей в разных сценариях; Ускорять работу моделей, применять современные методы оптимизации и построения архитектуры; Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, которые включают разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом.… Узнать подробнее 🔵

Google и Accenture создают новое ИИ-подразделение Как уже писали ранее, у бизнеса растет спрос на специалистов FDE. Поэтому Google Cloud и Accenture запускают особое подразделение для ускорения внедрения агентного ИИ в компаниях. В рамках соглашения Google обучит около 1000 Forward-Deployed Engineers, которые будут работать непосредственно с клиентами. В Google считают, что такой формат станет неким мостом между бизнесом и GenAI. Поэтому предполагают, что новое подразделение поможет клиентам проектировать, создавать и интегрировать ИИ-приложения на базе Gemini.