Data Science Jobs
رفتن به کانال در Telegram
Лучшие вакансии по темам Data Science, машинного обучения, нейросетей, искусственного интеллекта, компьютерного зрения, сбора, обработки и анализа данных. 🗄Мы в реестре РКН: https://vk.cc/cEZ5Ff По всем вопросам: @musit Чат: @bigdata_ru
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science Jobs
کانال Data Science Jobs (@datasciencejobs) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 21 202 مشترک است و جایگاه 1 824 را در دسته حرفه و رتبه 31 479 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 21 202 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 12 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 350 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 0 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 14.59% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 7.70% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 093 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 632 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, engineer, senior, sql, архитектура تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Лучшие вакансии по темам Data Science, машинного обучения, нейросетей, искусственного интеллекта, компьютерного зрения, сбора, обработки и анализа данных.
🗄Мы в реестре РКН: https://vk.cc/cEZ5Ff
По всем вопросам: @musit
Чат: @bigdata_ru”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 13 ژوئیه, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته حرفه تبدیل کردهاند.
21 202
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
+707 روز
+35030 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '26
+172
در 3 کانالها
ژوئن '26
+476
در 2 کانالها
Get PRO
مه '26
+476
در 4 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+503
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '26
+368
در 6 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+404
در 6 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+400
در 5 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+402
در 3 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+388
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+261
در 3 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+252
در 4 کانالها
Get PRO
اوت '25
+290
در 6 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+339
در 4 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+363
در 5 کانالها
Get PRO
مه '25
+297
در 2 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+427
در 3 کانالها
Get PRO
مارس '25
+359
در 4 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+377
در 3 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+422
در 4 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+330
در 5 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+627
در 5 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+430
در 3 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+487
در 2 کانالها
Get PRO
اوت '24
+519
در 4 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+437
در 7 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+275
در 4 کانالها
Get PRO
مه '24
+350
در 7 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+324
در 6 کانالها
Get PRO
مارس '24
+358
در 5 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+482
در 8 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+466
در 10 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+457
در 5 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+340
در 4 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+1 038
در 6 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+535
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+659
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+487
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+350
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+474
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+369
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+258
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+419
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+271
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+253
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+263
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+384
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+373
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '22
+540
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '22
+415
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '22
+352
در 0 کانالها
Get PRO
مه '22
+368
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '22
+487
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '22
+585
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '22
+161
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '22
+225
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '21
+163
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '21
+203
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '21
+242
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '21
+232
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '21
+252
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '21
+288
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '21
+369
در 0 کانالها
Get PRO
مه '21
+287
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '21
+426
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '21
+221
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '21
+282
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '21
+451
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '20
+3 099
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 13 ژوئیه | +4 | |||
| 12 ژوئیه | +4 | |||
| 11 ژوئیه | +21 | |||
| 10 ژوئیه | +16 | |||
| 09 ژوئیه | +12 | |||
| 08 ژوئیه | +10 | |||
| 07 ژوئیه | +22 | |||
| 06 ژوئیه | +3 | |||
| 05 ژوئیه | +10 | |||
| 04 ژوئیه | +14 | |||
| 03 ژوئیه | +8 | |||
| 02 ژوئیه | +20 | |||
| 01 ژوئیه | +28 |
پستهای کانال
🤖 AI-DevOps. Агентная инфраструктура на MCP — новый курс на Mentorix
Хотите не бояться LLM-агентов, а безопасно ставить их на прод? Курс про то, как построить агента, который сам управляет инфраструктурой через протокол MCP — от первого JSON-RPC-сообщения до боевого on-call агента.
⚙️ Внутри: протокол MCP, JSON-RPC, свой MCP-сервер и клиент, агент в изолированной песочнице, безопасный вывод LLM-агентов в прод
🧩 Задания с автопроверкой + реальные Docker-лаборатории — пишете MCP-сервер и клиент своими руками
💻 Финальный проект: боевой on-call агент, управляющий инфраструктурой
🎓 Сертификат · доступ навсегда
▶️ Есть демо-уроки — попробовать можно бесплатно
🏷 −50% по промокоду AIDEVOPS50 — действует 24 часа
15 990 ₽ → 7 995 ₽
➜ Забрать курс со скидкой
━━━━━━━━━━━━━━
На платформе есть бесплатные курсы:
🐍 Основы Python
🐳 Docker: первые шаги
🖥 Основы командной строки Linux
📚 Все бесплатные курсы Mentorix
| 2 |  Хотите развиваться в Data Science? Строить ML-продукты для миллионов пользователей? Авито и ведущие вузы страны открывают набор на две совместные магистратуры.
Для тех, кто хочет в Data Science — «Прикладное машинное обучение и анализ данных» (МФТИ). Современные ML-подходы, работа с реальными данными Авито, эксперты компании и преподаватели МФТИ. Заявки до 12 июля.
Для тех, кто хочет работать над ML-продуктами — «Машинное обучение в цифровом продукте» (НИУ ВШЭ). Полный цикл разработки ML-решений, практические кейсы Авито, преподаватели из индустрии. Заявки до 8 августа.
Что объединяет все три программы: эксперты Авито и вузов, реальные бизнес-задачи, сильное профессиональное сообщество и шанс попасть в Авито уже во время обучения.
Старт — в сентябре. Выбирайте программу и делайте шаг к карьере в IT вместе с Авито. | 2 115 |
| 3 | #вакансия #ai #job #vacancy #developer #parttime #работа
🚀 Machine Vision / Vision Hardware Engineer
(part-time / project)
AI-based quality control system for a production line in Thailand. The system inspects soft plastic packaging on a conveyor belt and detects defects such as tears, dents, deformations, and damaged packaging in real time.
Looking for an engineer with hands-on experience in:
-industrial cameras (Basler, FLIR, Hikrobot, etc.)
-lighting / optics / controllers
-conveyor / PLC integration
-machine vision setup for production environments
Tasks:
-HW procurement & purchasing
-business trips to SEA region (China / Japan )
-on-site installation & setup
-image quality optimization for AI inspection systems
💰 All travel & equipment expenses covered by the company.
Salary starting from $5000+ depending on experience
DM me or send CV if relevant - @levanm | 3 679 |
| 4 | #новости #образование #кадры
Наблюдаем дальнейшую интеграцию корпоративного сектора в академическую среду для раннего захвата кадрового резерва.
ФКН НИУ ВШЭ и МТС открыли набор на третий поток совместной магистратуры «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». В условиях дефицита кадров в Data Science корпорации все чаще переходят к формированию специалистов непосредственно под собственные внутренние стеки.
Архитектура программы и профит для специалистов:
• Квота в 30 мест с полным финансированием от компании.
• Стек технологий: машинное обучение, GenAI, большие языковые модели, видеоаналитика, распознавание и синтез речи, ML- и агентные системы на базе LLM.
• инфраструктурный прямой доступ к вычислительным мощностям GPU, MWS Cloud и разбор реальных продакшен-кейсов MWS AI.
• самое приятное, это интеграция в корпоративный пайплайн (возможность получения стажировки или полноценного оффера от МТС Web Services до завершения обучения).
Представители корпорации позиционируют проект как стратегический для рынка. По заявлению гендиректора МТС Web Services Павла Воронина, инициатива направлена на то, чтобы «усиливать российский ИТ-рынок и развивать прикладной ИИ в стране».
Детализированная информация и регламент приема доступны на странице факультета: https://www.hse.ru/ma/ipii/ | 3 426 |
| 5 | [Hiring] Quant Researcher (Middle/Senior) в QST (Quantstellation), TradFi (Derivatives), $7–15k net + Bonus/Profit Share, Limassol/Moscow (Hybrid/Relocation)
Знаете, в чем заключается настоящий карьерный арбитраж? Это трейд с максимально понятным матожиданием: когда ваш рейтинг на CF и медали на Kaggle напрямую конвертируются в прозрачный PnL на надежной инфраструктуре.
Хочу поделиться редкой вакансией Middle/Senior Quant Researcher в QST (Quantstellation, ex-Созвездие) — это один из первых русскоговорящих бутиковых prop HFT-фондов (~35 человек). Работают с деривативами (фьючерсы и опционы) на крупнейших биржах: от CME и Eurex до NSE и KRX. Крипта есть как дополнительная компонента.
QST в цифрах:
• Торгуют 18 лет на свои (без внешних LP)
• Делают объемы >$80B в месяц
• Средний стаж работы в команде >6 лет
Главный плюс: вы занимаетесь исключительно ресерчем. Ваш основной рабочий язык — Python, а писать на C++ не нужно (для этого есть сильная команда Quant Dev). При этом у ребят выстроен полный research-to-production pipeline под одной крышей: своя платформа, FPGA и GPU-кластер для тяжелых моделей. А плоская структура без бюрократии обеспечивает минимальный путь от гипотезы до продакшена.
Кого ищут:
• Ресерчера с сильной матбазой и ML, готового выстраивать альфу с нуля, а не просто итерировать чужие пайплайны.
• Опыт в TradFi идеален, но ребятам из крипты тоже рады.
Условия:
• Оклад $7–15k net + бонус из profit-пула по прозрачной PnL-формуле (успешные стратегии генерируют апсайд в иксах от фикса, никаких искусственных потолков).
• Фаундеры с мехмата МГУ, в команде — Kaggle Masters+, PhD и выпускники ШАД. Здесь вместе ищут альфу, а не конкурируют изолированными командами.
• Гибкий график, 40 часов в неделю, без переработок по выходным.
• В QST уважают ваши текущие обязательства по NCA и готовы обсуждать комфортные условия перехода.
Готовы конвертировать свой трек-рекорд в оффер с понятным матожиданием? Пишите: @QuantScout | 3 663 |
| 6 |  Голосовой AI-агент — это уже не склейка STT → GPT → TTS.
В реальном бизнесе агент должен понимать перебивания, определять конец реплики, вызывать tools во время звонка, подключаться к SIP-телефонии, отвечать по базе знаний и проходить evals на реальных диалогах.
Voice AI Agents PRO — практический курс по созданию production-ready голосовых AI-агентов для бизнеса в РФ.
Внутри:
— cascade pipeline: STT → LLM → TTS
— realtime speech-to-speech агенты
— VAD, end-of-turn detection, barge-in
— tool calling в звонке: CRM, запись, поиск, внешние API
— Voice RAG: ответы по FAQ, прайсам и документам
— телефония: SIP, Voximplant, Mango Office
— Pipecat, LiveKit Agents и no-code платформы
— Yandex SpeechKit, SaluteSpeech, YandexGPT, GigaChat
— production: golden calls, LLM-as-judge, A/B-тесты, rollback
— работа с данными с учётом 152-ФЗ
Курс построен по принципу no-code → код: сначала быстро запускаем агента на платформе, потом разбираем тот же сценарий на Python и фреймворках.
На Latorn можно начать бесплатно: открыть демоуроки и посмотреть первые практические шаги.
По случаю запуска курс доступен со скидкой 35% в течение 72ч.
👉 Открыть бесплатные уроки и забрать Voice AI Agents PRO | 2 467 |
| 7 |  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 | 1 570 |
| 8 |  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 | 1 890 |
| 9 |  👀Как вычислить крутого дата-инженера сегодня?
Профессия дата-инженера сильно изменилась. Еще недавно основной фокус был на надежных пайплайнах, ETL-процессах и стабильной доставке данных.
Но сейчас везде обсуждают LLM: инструменты меняются на лету, бизнес требует внедрения больших языковых моделей, и команды пока ищут устойчивые подходы к тому, как использовать их в реальных системах.
Сегодня рынок ждет от нас гораздо большего.
— Как встроить LLM в пайплайны без лишней сложности?
— Как устроены базы данных под капотом?
— Почему ломается Data Quality, когда объемы вырастают в сто раз?
— Как выстроить MLOps, чтобы модели жили долго и не деградировали?
Над этими вопросами сейчас ломают голову и мидлы, и сеньоры. И чтобы находить изящные решения, нужна хорошая архитектурная насмотренность.
Быстрее всего она появляется там, где можно вживую разобрать чужие подходы и обсудить их с коллегами из других компаний. Именно такие люди соберутся на SmartData уже этой осенью.
⚡️Среди тем программы — практический опыт команд, которые внедряют LLM в свои решения.
🗓23–24 сентября, Москва (офлайн) + онлайн.
Забирайте билет по стартовой цене и приходите общаться на SmartData 2026 | 1 989 |
| 10 | Senior / ML Lead | Крипто-трейдинг | Офис - Сербия / удаленно
Разрабатываем ML-модели и торговые стратегии на крипторынках. Небольшая команда (ВШЭ, Физтех, Сколтех, ШАД). В продакшене уже работает собственная ML-система — ищем человека, который возьмет ее на себя и будет развивать дальше.
💰 Компенсация
Senior: до $12k net + квартальный бонус.
ML Lead: до $12k net + процент от PnL, размер процента обсуждается индивидуально - от 4 до 10% PnL.
Кого ищем:
- Senior / ML Lead или очень сильный мидл с опытом в трейдинге
- Опыт разработки прибыльных ML-моделей или торговых стратегий
- Python + NumPy, numba, PyTorch / JAX
- Сильный математический бэкграунд
- Самостоятельно находит идеи и доводит до результата
Плюсом:
- Опыт в крипто или алготрейдинге
- C++ (читать и оптимизировать)
- Олимпиады, ICPC, Kaggle, ШАД, публикации
- Потенциальный интерес к развитию команды
Если в вашем окружении есть кто-то подходящий - будем рады знакомству. $15 000 за успешный найм
Контакт: @vladrecrut | 4 723 |
| 11 | #AI #VLA #Robotics #DeepLearning #Research #Relocation #London #Senior
🤖 Senior VLA Pre-training Engineer
We're hiring for a team building the brain of the next generation of industrial humanoid robots.
🔬 The Project
Our client is a fast-growing humanoid robotics startup building robots for real industrial environments: manufacturing, logistics, warehouses, large-scale physical operations. Not research-only - they already have 30,000 pre-orders globally, signed contracts with a major European industrial manufacturer and successful pilots with global engineering leaders in automotive and industrial automation.
The VLA (Vision-Language-Action) team is responsible for the core intelligence: how the robot perceives the world, understands instructions, learns new skills, and executes manipulation tasks autonomously.
🧠 Your Role
As a Senior VLA Pre-training Engineer, you'll own the full lifecycle of foundation models for robotic behavior:
- Pre-training and fine-tuning VLA models on large-scale multimodal datasets;
- Building and maintaining data pipelines: collection, curation, synthetic data generation;
- Designing distributed training infrastructure;
- Sim-to-real transfer: validating policies in simulation before real-world deployment;
- Working closely with simulation engineers, data scientists, and embedded teams;
- Shipping models that directly power real robots in production.
🛠 What We're Looking For
- 5+ years building deep learning systems (industry or research) with shipped models or published work;
- Hands-on with LLMs, VLMs, or VLA models - architecture, training, fine-tuning;
- Large-scale distributed training: PyTorch DDP, data pipelines, checkpointing;
- Experience with robotics simulators (MuJoCo, Isaac Sim, Gazebo) or real robotic systems;
- Strong Python + PyTorch/JAX; you can debug numerics and write production code;
- Self-driven, proactive, communicates clearly.
Nice to have:
Robotics background, sim-to-real experience, OpenVLA or similar VLA frameworks
💰 What's Offered
Compensation: £150,000 – £230,000 gross/year, based on experience
London, 100% onsite - daily access to robots, labs, and prototypes
Relocation support: up to £8,000 + Skilled Worker Visa sponsorship
Benefits: private healthcare, pension (8%), 23 days PTO, equity
📩 Interested?
DM @sobolevavalery with 3–5 lines about your VLA/LLM pre-training experience, distributed training scale, and robotics background. We move fast. | 4 254 |
| 12 |  🔥 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. | 2 278 |
| 13 |  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! | 3 540 |
| 14 | 📊 Research Data Engineer @ Technology-first hedge fund
We're looking for a Research Data Engineer to build and operate the data platform that powers the fund’s researchers, AI systems, and trading infrastructure.
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
• Design and maintain scalable pipelines for market, trading, and research data.
• Build reliable ingestion systems for exchange feeds, execution venues, alternative datasets, and internal data sources.
• Develop data quality frameworks, validation checks, monitoring, and observability tooling.
• Create standardized datasets used across quantitative research, machine learning, and production trading systems.
• Optimize storage and retrieval of large-scale time series data.
• Work closely with researchers to transform raw data into research-ready features.
• Partner with engineering teams to ensure consistent data models across research and production environments.
• Improve metadata management, lineage tracking, and reproducibility of research results.
• Evaluate and integrate new datasets that may provide trading edge.
🧩 What we're looking for
• Experience working with market data, order book data, or trading systems.
• Experience supporting machine learning workflows.
• Knowledge of quantitative research and backtesting environments.
• Great software engineering skills in C++ or Python.
• Experience building production-grade data pipelines and distributed data systems.
• Deep understanding of data modeling, storage formats, and data lifecycle management.
• Good SQL skills and practical experience working with large datasets.
✨ What the company offers
• Location: Netherlands (Amsterdam) - relocation support provided.
• 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 | 3 722 |
| 15 | #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 | 4 076 |
| 16 | #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. | 3 856 |
| 17 |  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. | 2 142 |
| 18 | #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 | 4 454 |
| 19 |  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 | 3 935 |
| 20 | 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 | 4 412 |
