Data Science Jobs

#Relocation #Amsterdam #Dubai #Montreal 🔬 Head of Research @ Technology-first hedge fund We're looking for a Head of Research who will be responsible for building the research function as a scalable system. About the Company Our partner is a hedge fund where technology is the core of the business. The company builds trading systems at the intersection of financial markets, AI, and frontier technologies. The fund operates its own AI research lab, has stable long-term funding, and access to experimental hardware. 🛠 What you will do • Build the research function as a scalable system, designing the structure that lets small, autonomous research teams operate independently while staying aligned with company goals. • Define how each team owns its research direction, hypothesis, dataset, or scientific problem, and set clear interfaces between units. • Establish the standards and processes that govern how ideas are generated, how tasks are selected, and how experiments are designed. • Create the evaluation frameworks and feedback loops that make research output measurable and comparable across teams. • Own how research priorities shift over time, including when teams are added, restructured, or wound down. • Translate successful research into real, measurable impact on the business. • Combine quantitative research depth, managerial discipline, and organizational design to build a research machine. 🧩 What we're looking for • Proven experience leading quantitative research, trading research, systematic strategy, or data-driven investment teams. • Deep understanding of trading, alpha research, portfolio construction, execution, risk, market microstructure, and the lifecycle of a trading idea from hypothesis to live deployment. • Ability to structure autonomous research units, define their ownership areas, set clear interfaces between teams, and create objective ways to evaluate progress and output. • Excellent managerial skills, including hiring, onboarding, mentoring, performance management, compensation input, and resolving conflicts between teams or priorities. • Experience setting research priorities at the portfolio level rather than micromanaging individual tasks. • Ability to design dashboards, metrics, review rituals, and decision-making processes that make research output visible and comparable across teams. • Excellent communication skills and the ability to create alignment between researchers, engineers, data teams, risk, and senior stakeholders. ✨ What the company offers • Locations: Netherlands (Amsterdam), UAE (Dubai) - relocation support provided; or Canada (Montreal) if you're already based there - official employment arranged. • Work at the intersection of trading, AI, and frontier technologies. • Opportunity to build systems from scratch. • Access to an in-house AI research lab. • Use of modern and experimental hardware. 📩 Contact To apply for the role, reach out to @dariiyah

#аналитика #мониторинг Периодически наш канал проводит мониторинг рынка труда в сфере Data Science / ML. В том числе и для того, чтобы не только мы сами могли определить тенденции и быть в курсе ситуации, но и с удовольствием делиться результатами с вами. Так вот, в последние месяцы на рынке Data Science наблюдается любопытное смещение фокуса: крупные IT-компании всё чаще делают ставку не на внешний хантинг Senior-специалистов, а на дообучение мидл-грейдов под свои внутренние стеки и задачи. Это позволяет компании снизить риск ошибки при найме из-за длительного знакомства с участником, а мидлу открываются дополнительные возможности для роста плюс лояльность опять же. Практика показывает, что вместо стандартных собеседований корпорации запускают интенсивы:

Примером такого подхода сейчас выступает Ozon Tech с их обновленным форматом Route 256 Pro. 6-ти недельный бесплатный трек для специалистов с опытом, заточенный под Go и Data Science (информация о текущем наборе на интенсив: https://route256.ozon.ru/ds . Механика стандартная для бигтеха: разбор реальных внутренних задач компании, проект в портфолио, последующий доступ в закрытое профессиональное комьюнити, которое часто работает как кадровый резерв, и знакомство с экспертами Ozon Tech и инженерами из других компаний.

Подобные форматы становятся серьёзным лифтом для перехода на следующий грейд, так как не только дают доступ к архитектурным решениям, которые не публикуются в открытом доступе, но и дают существенный буст в скиллах.

Выберите свой трек — Data Analyst или Data Scientists — и начните учиться бесплатно Академия Авито открыла новый набор на два направления: аналитик данных и Data Science-инженер. Вы получите сильную техническую базу, собранную под запросы нанимающих команд. Будет много практических задач, с которыми помогут разобраться менторы и эксперты компании. Параллельно вы погрузитесь в профессиональное комьюнити, где обмениваются опытом и растут быстрее. Нагрузка от 15 часов в неделю, возраст от 18 лет. Программа полностью бесплатная, каждый год обновляется, а большая часть выпускников за последние 4 года успешно прошли техсекцию при найме в Авито. Заявки принимаются до 2 июля. Учёба начнётся 1 сентября. Подать заявку можно по ссылке.

#вакансия #vacancy #MachineLearning #Principal #Relocation Компания: КА Lucky Hunter Формат: full-time (вне РФ/РБ) Локация: Amsterdam или London. Remote EU рассматривается, помощь с релокацией есть. Вилка: €120K–200K в год, готовы обсуждать Есть задачи, которые невозможно решить улучшением существующего. Их приходится придумывать с нуля. Наш клиент создаёт новый тип поиска — не для людей, а для AI-агентов. Агент не кликает по ссылкам и не выбирает из списка результатов. Он должен понимать информацию, проверять её, использовать для reasoning и принимать решения. А значит, нужно заново переосмыслить саму архитектуру поиска: что считать хорошим ответом, как измерять качество системы и как построить retrieval для мира AI-агентов. Именно этим займётся Principal Applied AI Researcher 💫 🧠 Что будет в зоне ответственности: — проектирование AI-native retrieval, reasoning и систем оценки качества — создание систем, где агенты ищут, верифицируют и используют информацию из веба в реальном времени — разработка eval-методологий и новых метрик качества — принятие ключевых технических и продуктовых решений в направлении agent-native search — превращение исследовательских идей в production-системы — работа бок о бок с командами search, ML и infrastructure 🙌 Что важно: — 8+ лет опыта в Applied AI, ML или Software Engineering — опыт вывода ML/AI-систем в production — обязательный опыт проектирования и развития систем в одной из областей: recommendation, personalization, ranking, search, ads, marketplaces или feed systems — Python обязателен, знание Go, C++, Rust или Java будет преимуществом — Свободный английский Возможно, самое интересное в этой роли — не технологии, с которыми предстоит работать, а вопросы, на которые пока нет готовых ответов. Если вам интересно искать эти ответы вместе с одной из самых сильных AI-команд, пишите @karinakava

Магистратуры Яндекса в ФКН НИУ ВШЭ, ФПМИ МФТИ — «Аппаратная разработка умных устройств» Отличный вариант для выпускников технических специальностей. Вот причины: 1. Совмещение университетского, глубокого подхода к теории и современной практики 2. В преподавателях — инженеры команды Алисы и Умных устройств. 3. Изучение полного цикла разработки умных устройств: от проектирования до интеграции ML, создания ПО под ограниченные ресурсы. По этой ссылке можно узнать о поступлении

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

Ищем Senior Computer Vision Engineer в 2ГИС Мы решаем задачи компьютерного зрения сразу в двух направлениях: работаем с пользовательскими фото и видео, а также помогаем поддерживать актуальность карты с помощью спутниковых снимков и данных дорожной инфраструктуры. В команде занимаются фото-поиском, модерацией контента, image retrieval, извлечением данных из изображений, распознаванием объектов на спутниковых снимках и задачами 3D-реконструкции. Будет интересно, если есть опыт с CV-моделями, большими визуальными датасетами, CLIP, DINO, SAM или другими foundation-моделями, а также желание решать прикладные задачи, результат которых увидят миллионы пользователей. Удалённо из РФ или из офисов 2ГИС. ДМС, обучение, конференции и сильная команда ML-инженеров рядом. Подробнее Другие инженерные инсайты от 2ГИС → в Telegram-канале RnD

DL Researcher в FastForward| Москва | full-time Ищем молодого и сильного DL Researcher в Quant-команду. Компания разрабатывает высокочастотные торговые стратегии и торгует на многих мировых биржах. Это одна из самых конкурентных и быстрорастущих сфер, поэтому задачи будут сложными, динамичными и точно не однообразными. Что предстоит делать: – разрабатывать современные deep learning модели; – работать с современными GPU-архитектурами, CUDA и оптимизацией моделей; – обрабатывать большие объемы данных; – использовать собственное высокопроизводительное оборудование, включая H200 SXM; – бэктестировать торговые стратегии; – внедрять торговые идеи в production. Что важно: – степень бакалавра, магистра или PhD в STEM-направлении в ведущем университете; – обязательны достижения в математических олимпиадах, соревнованиях по программированию – ICPC, Codeforces, Kaggle Master+, публикации в профильных научных изданиях / конференциях; – уверенное владение Python и PyTorch; – базовое знание C++; – сильная база в теории вероятностей и статистике; – опыт в Deep Learning и желание развиваться в этой области; – умение читать и разбирать академические research papers; – интерес к трейдингу или опыт в этой сфере; – креативное и нестандартное мышление. Условия: – работа из офиса в Москве или гибридный формат; – full-time; – гибкий график; – зарплата в $ / ₽; – прозрачная бонусная система; – кофе, снеки и напитки в офисе. Ждем ваше резюме! PS: за успешную рекомндацию предусмотрен бонус, так что также можно присылать резюме Все вопросы и резюме присылайте в телеграм: @lizan_ka

🔥 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

#Вакансия Senior-Lead Data Engineer Компания: Finframe (финтех) Формат: Удаленно по РФ Ищем Lead/Senior Data Engineer, которому интересно не просто поддерживать существующие решения, а строить Data Platform с нуля. Будет много hands-on работы: запуск новых контуров, оптимизация производительности, развитие Lakehouse и аналитического DWH. При этом это роль с лидерской зоной - создание и развитие команды, внедрение best-practice разработки, процессов, артефактов. ✅Основные задачи: Архитектура и развитие платформы (совместно с Data Architect): - Проектирование архитектуры Data Platform (DWH + Lakehouse) - Выбор технологических решений и инструментов - Участие в проработке подходов к Data Quality, lineage и monitoring Разработка - Проектирование, разработка и поддержка ETL/ELT-пайплайнов - Разработка витрин данных - Реализация ingestion и обработки данных в Lakehouse - Настройка оркестрации и мониторинга в Airflow - Поддержка и развитие LakeHouse, DWH - Внедрение практик CI/CD для data-разработки - Документирование разработки Лидерство и развитие команды: - Создание команды Data Engineers - Развитие компетенций, процессов разработки, code review и внедрение engineering best-практик - Планирование roadmap развития платформы - Взаимодействие с архитекторами, аналитиками и backend-командами Технический стек: S3, Iceberg, Airflow, Spark, Python, Trino, ClickHouse, Greenplum, DBT, Superset (опыт со стеком обязателен) 📌Наши ожидания - Опыт работы Data Engineering / DWH / Big Data от 6 лет - Опыт работы с DBT / Airflow / Spark / объектными хранилищами - Опыт проектирования Data Platform или ключевых её частей - Опыт оптимизации производительности DWH или Big Data систем - Опыт technical leadership (lead / tech lead / играющий тренер) - Понимание принципов Data Governance и Data Quality - Будет плюсом: опыт создания Data Platform с нуля, включая MVP ==== ⚠️ Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала. ==== Контакты: @olesyaaaassss

AI Agents PRO — практический курс по разработке AI-агентов на LangGraph, AutoGen и LLMOps. Вы разберёте, как проектировать агентные пайплайны: с графом выполнения, состоянием, ролями, инструментами, RAG, eval-проверками, мониторингом и подготовкой к деплою. Внутри курса: LangGraph / AutoGen — графы агентов, состояния, роли, tool-calling RAG — Qdrant, FAISS, Weaviate, hybrid retrieval, rerank LLMOps — golden sets, LLM-judge, pass@k, quality gates Надёжность — retries, timeouts, DLQ, идемпотентность Observability — логи, трейсы, метрики, Grafana / Prometheus Security — Pydantic, guardrails, PII, RBAC / ABAC Cost control — контроль расходов на LLM-вызовы Курс для разработчиков, которые хотят не просто вызывать LLM по API, а собирать полноценные агентные системы: с архитектурой, качеством, наблюдаемостью и продовым подходом. На Latorn можно начать бесплатно: откройте бесплатные уроки, посмотрите подачу и первые практические шаги. Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов. 👉 Открыть бесплатные уроки и забрать AI Agents PRO

#AI #LLM #AgentSystems #HFT #Research #Relocation #Amsterdam #Dubai #London #Montreal 🚀 Architect of Autonomous Research Platform We're looking for an AI Architect to build from scratch an agent-based research and execution platform — the foundation of a fully autonomous AI Scientist. 🔬 The Project Our client is an AI research company building a system that can formulate hypotheses, design experiments, train models, and discover answers — without human intervention. Their first domain is financial markets: fast feedback loops, high-quality real-world data, rapid iteration. But the long-term vision goes far beyond trading — into life sciences, biotech, and fundamental physics. They are not a traditional trading firm. They see themselves as a research lab building frontier AI systems. The long-term vision: a fully automated pipeline where the entire lifecycle: hypothesis → research → validation → execution → optimization — is handled by agent-based systems. 🧠 Responsibilities - Design and implement a multi-agent orchestration framework (roles, communication, memory, decision loops); - Build retrieval and knowledge systems grounded in market data and research; - Develop a Strategy DSL and compiler for research → simulation → production; - Create falsification-first evaluation systems to eliminate false alpha; - Design an “alpha memory” layer to accumulate knowledge and avoid repeated mistakes; - Work closely with researchers and engineers to bring ideas into low-latency production; - Define robustness metrics beyond P&L (stability, execution realism, capacity, novelty). 🛠 What We're Looking For - LLM architecture expertise: RAG, fine-tuning, prompt engineering, and evaluation frameworks; - Agent systems experience: Building multi-agent orchestration, memory management, tool use, and collaboration (beyond basic LLM integrations); - Experience creating auto-researcher / co-scientist systems: Proven track record of building autonomous research agents or AI systems that assist scientists/analysts; - Strong Python + ML skills: Production-ready code with PyTorch, JAX, or similar frameworks; - Statistical rigor: Experimental design and statistics for non-stationary, noisy environments; - Systems thinking: Ability to design abstractions, interfaces, and pipelines - not just models; English proficiency: B2+. Nice to Have: HFT/MFT experience or low-latency mindset (nanosecond-scale, hardware-aware, deterministic design). 💰 What’s Offered - Compensation: up to €15,000 gross/month, based on experience (open to discussion); - Locations: Netherlands (Amsterdam), UAE (Dubai) - relocation support provided; or UK (London) / Canada (Montreal) if you're already based there - official employment arranged; - Access to alternative high-performance computing architecture (beyond GPUs); - Research-driven environment with real-world impact and encouragement to publish; - Small, fast-moving team — your contribution has direct impact. 📩 Contacts If you're excited about building autonomous systems that go all the way from research to execution - DM @sobolevavalery In your message, please include 3–5 lines about your experience with LLMs and AI agents, and whether you have built auto-researcher or co-scientist systems — this helps us quickly assess the fit.

#вакансия #ml #machinelearning #cv #computervision #pytorch #OpenCV #remote #motioncapture #analysis ML / Computer Vision Developer Мы ищем ML/CV-разработчика в проект для разработки системы видеоанализа на основе нескольких синхронизированных камер. 🌐 О проекте Проект иностранной технологической компании в сфере видеоаналитики, computer vision и motion analysis. Проект уже проинвестирован, имеет первого клиента и сформированную full-stack команду. У компании есть представители в разных странах, включая РФ, что позволяет развивать и масштабировать продукт на международных рынках. На текущем этапе нам не хватает ключевого специалиста по Computer Vision, который поможет построить и оптимизировать ML/CV-модуль для извлечения координат людей, суставных точек и динамических объектов из видеопотоков в near real-time / real-time режиме. Задачи — Обработка видео с нескольких синхронизированных камер. — Детекция и трекинг динамических объектов. — Детекция и трекинг суставных точек 2–4 человек. — Работа с pose estimation и multi-view computer vision. — Получение 2D keypoints из видеопотоков. — Построение 3D-координат через camera calibration / triangulation. — Интеграция и адаптация существующих или предложенных ML/CV-моделей. — Оптимизация пайплайна под near real-time / real-time обработку. Требования — Опыт в Computer Vision / Machine Learning. — Опыт работы с PyTorch / OpenCV. — Понимание pose estimation, object tracking, keypoint detection. — Понимание camera calibration, triangulation, multi-camera setup. — Опыт оптимизации inference на GPU. — Умение работать с видеопотоками. Будет плюсом — Опыт с Pose2Sim, MMPose, RTMPose, DeepLabCut, MediaPipe. — Опыт с industrial cameras / GigE / PoE / multi-camera systems. — Опыт с TensorRT / ONNX Runtime. — Опыт в biomechanics, motion capture. Ожидаемый результат Нужен модуль, который получает видеопотоки с камер и отдаёт структурированные координаты людей, суставных точек и заданных динамических объектов для дальнейшего анализа системой. Формат сотрудничества — Проектная / частичная / полная занятость. — Удалённая работа. — Оплата обсуждается индивидуально и зависит от уровня кандидата. ==== ⚠️ Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала. ==== По всем вопросам и с резюме пишите @SimArt1010

DevOps/MLops-инженер в Центр развития Mlops ‑ экспертизы банка топ-3 Компания: Юзтех 🤩 Формат: полностью удалённо (локация РФ) Оформление: ТК РФ Вилка: 461 914 гросс Центр развития MLOps‑экспертизы банка создает и поддерживает единую MLOps‑экосистему, которая обеспечивает полный жизненный цикл моделей машинного обучения — от обучения до продакшена и мониторинга Основной стек: Docker, OpenShift/Kubernetes, Python, Jupyterhub\Coder, Airflow, ArgoWF, MLflow, Seldon core, Hadoop (spark, hdfs), longhorn, Jenkins, Kafka, Redis, PostgreSQL 💡Задачи: конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (AutoML, LLM, computer vision и пр) создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения 💡Важные знания и опыт: опыт работы в DevOps от 3 лет (Docker, Helm, Jenkins / GitLab CI, Python); опыт администрирования Kubernetes от 2 лет; практические знания Hadoop/ Spark, опыт с Kafka; практическое знакомство с ML/MLOps стеком (airflow, jupyterhub, mlflow) практическое знакомство с ELK - стеком Будет преимуществом: опыт автоматизации CI/CD для ML‑проектов 🐤Мы предоставим: карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании; расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративного психолога; обучение, сертификацию, онлайн‑изучение английского; доступ к корпоративной библиотеке и к корпоративному университету; внутрикорпоративные профильные коммьюнити; заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни; геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь в восторге от нашего корпоративного магазина! корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем! ==== ⚠️ Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала. ==== Мой контакт 🥰 @tatitennn

Как сделать ранжирование с нуля 💫 В Авито совсем недавно появился новый продукт — Подработка. Здесь исполнители ищут удобную работу на пару часов с быстрыми выплатами, а заказчики — толковых работников. В отличие от классической задачи что-то продать тут мы решали проблему мэтчинга: важно, чтобы и исполнителю, и заказчику понравилось работать друг с другом. Задача большая и интересная, поэтому мы сняли новый выпуск «Диванной аналитики» с Владиславом Урихом, архитектором системы алгоритмов мэтчинга для GIG-платформы. Вот что он рассказал: ➡️ Как начинали строить мэтчинг и почему вначале не использовали ML. ➡️ Почему первый ML-подход не сработал и какую альтернативу придумали. ➡️ Какие инсайты и уроки вынесли, чтобы построить эффективную алгоритмическую систему. Видео о том, как разрабатывали новые подходы к мэтчингу, смотрите где удобно: 📱 YouTube 📱 VK Видео

📊 Product Analyst Junior Звук 💰 90 000 - 130 000 ₽ (на руки) 📍 Удалённо Звук - один из крупнейших российских аудиосервисов, который объединяет миллионы пользователей, музыкальный каталог из десятков миллионов треков, подкасты, аудиокниги и персонализированные рекомендательные системы. Мы развиваем продуктовую экосистему, в которой данные помогают принимать решения и улучшать пользовательский опыт на каждом этапе взаимодействия с сервисом. Мы ищем Junior Product Analyst, который хочет развиваться в продуктовой аналитике, работать с реальными пользовательскими данными и участвовать в развитии цифрового продукта федерального масштаба. 🔹 Основные задачи: - анализ пользовательского поведения и продуктовых метрик; - подготовка регулярной и ad-hoc отчётности; - поиск инсайтов и формирование гипотез для развития продукта; - участие в проведении и анализе A/B-тестов; - взаимодействие с продуктовыми менеджерами, разработчиками и другими аналитиками. 🔹 Наши ожидания: - уверенное владение SQL; - понимание основных продуктовых метрик (Retention, Conversion, DAU, MAU и др.); - знание Excel / Google Sheets на хорошем уровне; - базовое понимание статистики и принципов анализа данных; - аналитическое мышление и внимательность к деталям. 🔹 Будет преимуществом: - опыт работы с Python (Pandas, NumPy); - знание BI-инструментов (Tableau, Power BI, DataLens и др.); - опыт учебных, pet- или стажировочных проектов в аналитике; - понимание принципов A/B-тестирования; - интерес к цифровым продуктам, стриминговым сервисам и рекомендательным системам. 🔹 Мы предлагаем: - работу над продуктом с многомиллионной аудиторией; - сильную команду аналитики и возможность учиться у опытных коллег; - реальные задачи и влияние на продуктовые решения; - профессиональное развитие и карьерный рост внутри компании; - полностью удалённый формат работы. ❗️ ВАЖНО: Для рассмотрения отклика необходимо приложить резюме и примеры выполненных проектов (учебных, pet-проектов, тестовых заданий или портфолио). Отклики без резюме и примеров работ не рассматриваются. ==== ⚠️ Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала. ==== Мой контакт 📞: @Olga_KostinaLS

Уже в среду, 3 июня, Visiology проведёт бесплатный онлайн-эфир о том, как ИИ меняет работу с корпоративной аналитикой после Power BI. Поговорим о том, как быстрее получать ответы по данным, сокращать ручную отчётность и принимать решения без долгой подготовки дашбордов. В программе: — self-service аналитика и ИИ-ассистенты; — автоматизация отчётов и контроль ключевых метрик; — сценарии для бизнеса, IT-команд и аналитиков; — безопасность данных и развитие BI-инфраструктуры. Эфир будет полезен аналитикам, руководителям и IT-специалистам, которые хотят ускорить работу с данными и сделать аналитику понятнее для бизнеса. Мероприятие уже скоро! Участие бесплатное. Количество мест ограничено. Успейте зарегистрироваться!

#вакансия #Москва #удаленка #DataEngineer #DE #Middle Data Engineer (middle+) в Арт-Финтех Требования к кандидату: - Гражданство и локация РФ, РБ - Базовый уровень знания java (циклы, условия, хешмапы и т.д.) - Базовый уровень знания и понимание CI/CD - Linux (basic), Ansible, SQL, Git, XML, JSON, XSLT, YAML - Базовые знания экосистемы Hadoop и его компонентов (Apache Solr, Apache Hive, Apache HBase, Apache Spark, Apache Zookeper, Apache Oozie, Apache Camel) - Язык: английский, уровень владения: технический (чтение документации, профильных ресурсов) Условия: Full-time, 5/2. до 170к рублей на руки. Немного о нас: Группа компаний «АРТ-Финтех» более 20 лет на рынке — международный поставщик инновационных банковских программных решений. Наша компания разрабатывает ПО для финансового сектора —— ⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @datasciencejobs). 🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала. —— По всем вопросам и для резюме пишите: @Oleghols

#вакансия #remote #удалённо #DataLead #HeadOfData #аналитика #ClickHouse #Airflow #adtech #EUR Вакансия: Data Lead Компания: adtech-компания Локация: любая Формат: удалённо Занятость: полная Опыт: от 5 лет Вилка: 3 000 – 4 500 € (по итогам собеседования) Оформление: ИП / СЗ / B2B-контракт ━━━━━━━━━━━━━━━ О роли Ищем сильного data-специалиста, которому интересно строить аналитику и data-инфраструктуру, задавать стандарты и влиять на решения через данные — а не работать в режиме бесконечных ad-hoc отчётов. У нас уже есть продукты, команда и поток данных. Нужен человек, который соберёт из этого зрелую data-функцию: архитектуру, процессы, стандарты и команду. ━━━━━━━━━━━━━━━ Обязанности: • Управлять data-направлением и командой аналитиков • Проектировать и развивать аналитическую архитектуру • Отвечать за процессы сбора, обработки и хранения данных • Контролировать качество данных и аналитических решений • Внедрять стандарты и подходы к работе с данными • Взаимодействовать с продуктовыми командами, IT и бизнес-стейкхолдерами ━━━━━━━━━━━━━━━ Задачи: • Развитие и поддержка data-инфраструктуры проектов • Оптимизация существующих пайплайнов и отчётности • Поддержка бизнес-решений через данные • Масштабирование аналитики под рост проектов ━━━━━━━━━━━━━━━ Требования: • Опыт работы в data / аналитике на ведущей роли от 5 лет • Опыт управления командой аналитиков • Уверенный SQL • Практический опыт работы с ClickHouse • Опыт работы с PostgreSQL / SQL как источниками данных • Опыт оркестрации данных: Airflow / Airbyte / Dagster • Опыт работы с BI: Metabase / Superset / Power BI (Power BI — на уровне уверенного пользователя) ━━━━━━━━━━━━━━━ Преимуществом будет: • Опыт работы в digital / affiliate / adtech-проектах • Понимание принципов data engineering • Опыт автоматизации и масштабирования аналитики • Опыт построения data-платформ с нуля ━━━━━━━━━━━━━━━ Условия: •Выплаты в EUR (3 000 – 4 500 €), регулярный пересмотр дохода • Полная удалёнка, без жёсткого контроля — ориентация на результат • Реальное влияние на архитектуру и процессы, возможности профессионального роста • Адекватные процессы и живая, развивающаяся среда • Обучение за счёт компании • Корпоративный английский 📩 Контакты Резюме и вопросы → @visliknn

#вакансия #москва #python #разработка #LLM #agents Middle и Senior python-разработчик (вывод в пром AI-агентов) Всем привет! 👋 Мы - команда центра развития искусственного интеллекта в российском топ банке. Разрабатываем и внедряем AI-решения в ключевые бизнес-процессы. Сейчас мы строим прикладных AI-агентов для HR-направления: подбор, оценка, развитие сотрудников, внутренние сервисы для рекрутеров и руководителей. Мы ищем в команду python-разработчика. Рассматриваем Middle и Senior позиции. Чем предстоит заниматься - Анализировать прототипы AI-агентов от Data Scientist’ов - Оптимизировать инференс моделей, LLM и RAG-пайплайнов - Доводить решения до production-ready кода (тесты, типизация, логирование) - Деплоить, настраивать CI/CD и мониторинг - Интегрировать агентов с корпоративными API и базами данных Что для нас важно - Опыт разработки на Python от 3 лет, умение писать чистый, тестируемый код - Практический опыт доведения прототипов моделей и AI-агентов до продакшена, знакомы с агентными фреймворками и архитектурами (LangGraph, LlamaIndex и др) - Опыт разработки RAG-систем, работы с реляционными и векторными базами данных (понимание какую БД когда выбирать) - Оптимизации инференса LLM/NLP-моделей - Работы с параллелизмом и асинхронностью Будем иметь дело с широким набором инструментов и технологий: Python, Elastic/OpenSearch, Kafka, FastAPI, Docker, OpenShift, SQL, GPU, BitBucket/GitLab Мы предлагаем - Вилка: 200-350 net + годовая премия 2-4 оклада (с сильными кандидатами готовы отдельно обсуждать условия) - Комфортный современный офис в г.Москва - Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю) - Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия - Корпоративный спортзал и зоны отдыха - ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа Если интересно, пишите в личку @yegor_saf