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 22 146 مشترک است و جایگاه 1 758 را در دسته حرفه و رتبه 29 474 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 22 146 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 27 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 339 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 2 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 12.93% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 8.01% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 864 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 773 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 28 سپتامبر, 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.
22 146
مشترکین
+224 ساعت
+597 روز
+33930 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
سپتامبر '26سپتامبر '26
سپتامبر '26
+408
در 4 کانالها
اوت '26
+480
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئیه '26
+470
در 3 کانالها
Get PRO
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 | |
| 28 سپتامبر | +6 | |||
| 27 سپتامبر | +6 | |||
| 26 سپتامبر | +11 | |||
| 25 سپتامبر | +3 | |||
| 24 سپتامبر | +11 | |||
| 23 سپتامبر | +21 | |||
| 22 سپتامبر | +19 | |||
| 21 سپتامبر | +14 | |||
| 20 سپتامبر | +14 | |||
| 19 سپتامبر | +7 | |||
| 18 سپتامبر | +9 | |||
| 17 سپتامبر | +22 | |||
| 16 سپتامبر | +21 | |||
| 15 سپتامبر | +18 | |||
| 14 سپتامبر | +11 | |||
| 13 سپتامبر | +17 | |||
| 12 سپتامبر | +17 | |||
| 11 سپتامبر | +14 | |||
| 10 سپتامبر | +19 | |||
| 09 سپتامبر | +16 | |||
| 08 سپتامبر | +17 | |||
| 07 سپتامبر | +25 | |||
| 06 سپتامبر | +9 | |||
| 05 سپتامبر | +13 | |||
| 04 سپتامبر | +14 | |||
| 03 سپتامبر | +32 | |||
| 02 سپتامبر | +8 | |||
| 01 سپتامبر | +14 |
پستهای کانال
⚡️ Успей присоединиться к третьему конкурсу по археологии
Разработай ПО для поиска археологических объектов в рельефе, на поверхности и под землёй в культурном слое и материке – поработай не только с обработанными, но и с исходными данными, чтобы применить свой глубокий опыт и представить науке больше открытий.
Призовой фонд — 30 000 000 ₽.
Уже опубликован датасет обучения, с которым участники конкурса могут ознакомиться и начать работать над задачей.
🧠 Ждём команды из 2–5 человек с уверенными навыками в машинном обучении и компьютерном зрении.
📌 Формат: онлайн на платформе Phystech.Genesis.
Можно участвовать как физическим, так и юридическим лицам.
⏳ Подай заявку до 30 сентября по ссылке.
| 2 |  Ищете работу в Data Science / ML / AI, но половина вакансий в выдаче вообще не про ваш стек и уровень?
HuntlyAI помогает искать точнее — не листать сотни вакансий, а получать те, где действительно есть совпадение по опыту, навыкам и ожиданиям.
Что умеет:
🎯 анализирует резюме и определяет, на какие роли и уровень компенсации вы можете претендовать;
🔎 подбирает вакансии под ваш профиль — стек, специализацию, seniority, формат работы и другие параметры. Чем больше вы пользуетесь Huntly, тем точнее рекомендации;
✍️ адаптирует резюме и отклик под конкретную вакансию, чтобы ключевые навыки и опыт не потерялись на этапе первичного AI/ATS-скрининга;
📊 собирает отклики в одном месте — можно видеть, куда уже отправляли резюме, и отслеживать статистику поиска.
Подойдет специалистам, которые хотят меньше нерелевантных вакансий и больше точных мэтчей.
👉🏻 Попробовать здесь | 1 449 |
| 3 |  30 сентября — AI Native People: вечер для тех, кто в реальном времени строит AI! 😉
Сбер приглашает ML-инженеров, AI-исследователей, продактов и разработчиков провести вечер с пользой: пообщаться с лидерами команд Сбера, узнать про задачи и обменяться контактами.
Sber AI Lab, Agent Execution Framework, Enterprise Harness, ГигаАгент — выбирай проект по душе и, если всё сложится, стань частью команды.
До встречи 30 сентября в 18:00 в Сбер.Среде по адресу: Москва, «Оригинал», Земляной Вал, 9А.
Здесь — ссылка на регистрацию! | 1 597 |
| 4 |  LLM API Engineering: OpenAI + Claude в production — новый курс на Mentorix
Подключить GPT к приложению можно за несколько минут. А что делать, когда API начинает возвращать ошибки, запросы упираются в лимиты, ответы приходят не в том формате, а расходы на токены растут?
Курс проведёт от первых запросов к OpenAI и Claude до сервиса, который переносится в рабочий проект сменой ключей.
Что будете делать:
• Подключите OpenAI и Claude через единый клиент
• Реализуете streaming, structured output, tool calling и MCP
• Настроите ретраи, лимиты и контроль расходов
• Научитесь переключаться между провайдерами при сбоях
• Соберёте финальный сервис поддержки
API-ключи не нужны: практика идёт на встроенном эмуляторе OpenAI и Claude.
Часть уроков бесплатна. Доступ навсегда, по окончании — сертификат.
Сейчас скидка 45% на 24 часа
6 990 ₽ → 3 845 ₽
→ Перейти к курсу и начать обучение | 2 026 |
| 5 |  Что нужно знать, чтобы строить ML-модели в эпоху LLM и вайбкодинга?
Нужно знать, что нейросеть сама себя за вас не проверит, особенно если ее не попросить: какая метрика подходит под задачу (и подходит ли текущая), переобучается ли модель, верно ли выстроена схема валидации, сколько и как тестировать модель в продакшене.
❗️Заметить и исправить ошибки нейросетки сможет только тот, кто имеет крепкий фундамент знаний в ML 🤓
Получить его можно на курсе «База ML» от MLinside: 5 поток стартовал 23 сентября, но набор еще открыт – можно подключиться сейчас и догнать группу
Курс основан на многолетнем опыте преподавания ML в МФТИ, ВШЭ и работы в топовых компаниях. Программа подойдет новичкам в ML, а также разработчикам и аналитикам, которые хотят разобраться в машинном обучении, узнать, как ML применяется в реальных продуктах, и перейти в эту сферу.
За время обучения вы:
▪️освоите ключевые алгоритмы машинного обучения;
▪️научитесь работать с данными и строить модели на Python;
▪️разберетесь в метриках и оценке качества моделей;
▪️познакомитесь с нейронными сетями;
▪️поймете, как устроены современные ML-системы;
▪️выполните практические задания и соберете проект для портфолио.
В новом потоке в программе появились:
▪️ работа с AI-инструментами в задачах ML-специалиста
▪️ основы ML System Design
А ещё в новом потоке в курс добавили разборы самых частых применений ML в бизнесе, стало больше практики и поддержки от кураторов.
Курс ведут практики с опытом работы в Яндексе, МТС и Сбере и преподавания в МФТИ и ВШЭ. Среди них Виктор Кантор, Никита Зелинский и Илья Ирхин, сами прошедшие путь от Data Scientist до CDO и понимающие все стадии развития в Data Science изнутри.
Задать уточняющие вопросы или оставить заявку можно написав напрямую менеджеру школы, он ответит на вопросы, поможет выбрать тариф и забронирует место.
Подробности о программе, формате обучения и тарифах — на сайте курса | 2 011 |
| 6 |  💼 Практическая задача для ML-инженеров и квантов от Wunder Fund
Вместо классических тестовых заданий HFT-фонд Wunder Fund запустил открытое соревнование Alfa Connectome. Это отличная возможность для тех, кто хочет попробовать свои силы в алгоритмическом трейдинге.
Суть задачи:
Необходимо изучить исторические торговые данные для двух связанных инструментов (ордербуки, сделки и другие параметры). По этой информации требуется построить модель, предсказывающую индикаторы будущей цены одного из инструментов.
Особенности:
1) Работа строится на реальных биржевых маркет-данных. В этот раз организаторы предоставили гораздо больший датасет по сравнению с прошлыми задачами.
2) По сути, это классическая задача кванта, с которой они регулярно сталкиваются в работе.
Перспективы:
Авторы лучших решений получают приглашение на техническое собеседование в фонд. Для справки: Wunder Fund занимается высокочастотным алготрейдингом с 2014 года, торгует на традиционных и криптобиржах, а их дневной оборот составляет около $10 млрд. Также предусмотрены денежные призы: общий фонд составляет $13,600.
📅 Сроки проведения: 11 сентября — 15 ноября.
🔗 Подробное описание датасета и задачи | 2 323 |
| 7 |  ⚡️Data Science в 2026 году: что нужно знать, чтобы дойти от первой модели до первого оффера?
Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: пытаются выучить весь Data Science сразу.
Python, математика, статистика, ML, Deep Learning, MLOps… А потом открывают вакансию и обнаруживают ещё примерно 15 технологий, о которых вчера даже не слышали. В итоге можно несколько месяцев учиться, собирать учебные модели и всё равно не понимать, что именно нужно показать работодателю, чтобы получить первый оффер 🫠
Мария Жарова — ML-инженер Wildberries, экс-Альфа-Банк и Сбер, преподаватель магистратур МФТИ, ТГУ и МИФИ — проведёт бесплатный эфир «ML-инженер в 2026 году: от первой модели до первого оффера» и покажет профессию изнутри на реальной ML-задаче.
Что будет на эфире:
🔶На живом примере соберём модель, которая определяет тональность отзывов: подготовим данные, превратим текст в числа, обучим алгоритм и проверим, где он ошибается;
🔶Разберём полный цикл ML-проекта — от задачи бизнеса и сырых данных до готовой модели;
🔶Разберёмся, чем отличаются Data Scientist, ML Engineer, Deep Learning и MLOps и чем занимается каждый специалист;
🔶 Посмотрим, какие знания и навыки действительно нужны новичку, а что пока можно не пытаться выучить за одну ночь;
🔶Разберём реальные требования в вакансиях и поймём, какие проекты стоит добавить в портфолио;
🔶Обсудим, как перейти от обучения к первым собеседованиям и не застрять в бесконечном «ещё немного поучусь и начну искать работу».
Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.
🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!
Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!
Если вы сейчас пытаетесь разобраться в Data Science и не очень понимаете, что учить, какие проекты делать и когда уже можно идти на собеседования, эфир поможет собрать всё это в одну понятную картину.
🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро! | 2 075 |
| 8 | #вакансия #удаленно #РФ #Al #Python #разработчик
AI-разработчик Middle/Senior
Зп до 260к на руки
ИТ компания интегратор
Оформление ИП, Смз
Гражданство РФ, локация РФ
Удаленно
Разработка AI-агентов (написание кода, логика, интеграция моделей) и полная ответственность за их доставку и поддержку в микросервисной среде.
Баланс:
30% Разработка (Coding)
70% Внедрение и эксплуатация (Deployment & Ops).
Ключевые навыки (Hard Skills):
- AI Development - Python, фреймворки для AI (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel или аналоги). Понимание концепции AI Agents, RAG, Tool Calling;
- DevOps / MLOps - Docker, Kubernetes, Helm. Умение написать Dockerfile и values.yaml;
- Debugging & Ops - ArgoCD (только чтение логов/статусов), работа с терминалом (bash), анализ логов;
- Security & Deps - Работа с SCA-сканерами.
- Опыт от 3-6 лет Middle / Senior;
- Бэкграунд: Python-разработчик, который увлекался AI и выучил Docker/K8s, либо MLOps-инженер, который умеет хорошо программировать;
- Ключевая компетенция: Автономность. Необходимо уметь не только написать бота, но и перенести его в контейнер, заставить пройти проверку безопасности и запустить в кластере без помощи системных администраторов;
- Глубокое понимание работы зависимости в Python (virtualenv, poetry, pip), так как 70% проблем с деплоем связаны с ними.
💫Задачи на проекте
- Написание кода агента на Python, который использует внешние API;
- "Упаковка" кода в Docker-образ с минимальным размером и безопасными зависимостями;
- Написание Helm-чарта для развертывания этого образа в K8s;
- Поиск способов обновления библиотеки или применение патча, пересборка образа и обновление деплоя при блокировке образа SCA-сканером из-за уязвимости в библиотеке requests;
- Чтение логов пода в ArgoCD, в случае падения агента в продакшн. Исправление кода и подготовка нового деплоя, если ошибка в промпте или API.
Этапы отбора
1. Интервью
2. Проверка ИБ
Описание проекта и команды
Управляющая компания.
====
⚠️ Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала.
====
✍️ пишите и присылайте резюме в лс @HR_V_a | 3 159 |
| 9 |  Ошибки в данных влияют на отчеты, аналитику и процессы компании. Но кто отвечает за качество данных, как находить проблемы и какие действия помогают избежать повторных ошибок?
На открытом уроке 30 сентября в 20:00 МСК разберем, как выстроить управление качеством данных: от обнаружения проблемы до ее устранения. Вы узнаете, как оценивать риски, распределять ответственность между участниками процесса и выбирать подходящие механизмы контроля.
Урок проходит в преддверие старта курса «Качество данных / Data Quality». Занятие будет полезно руководителям в сфере данных, аналитикам, инженерам данных, специалистам по качеству данных и менеджерам цифровых проектов.
➡️ Разберитесь, как превратить качество данных из постоянной проблемы в управляемый процесс: https://otus.pw/pfHj/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 | 2 471 |
| 10 | 👀 Product Lead (Predictions & ML)
Удаленка
Adapty — платформа монетизации подписок для мобильных приложений. Через нас проходит больше $3B подписочной выручки в год, нами пользуются больше 20 000 приложений. Мы делим продукт на стримы и сейчас собираем аналитику и ML под одного владельца.
Вся мобильная реклама держится на одном разрыве: выручка от привлечённого пользователя приходит в течение года, подписками и продлениями, а решение, продолжать ли тратить на канал, нужно принять за несколько дней. Этот разрыв закрывает предсказание LTV — и от точности прогноза напрямую зависит, сколько приложение может позволить себе потратить на рост.
Данных для этого у нас больше, чем почти у кого-либо на рынке: мы видим тысячи приложений одновременно, а не одно. Значит, мы можем предсказывать точнее всех. Сейчас не предсказываем, и это задача роли.
Направление собирается с нуля: аналитика, предикт и A/B-тесты впервые сходятся под одним владельцем. Ты получаешь чистый лист в решениях поверх продукта, который уже приносит деньги двадцати тысячам приложений.
➡️Чем заниматься:
— Определить, что мы считаем качеством модели — метрика, горизонт, baseline, калибровка — и довести предикт до этого уровня
— Забрать A/B-тесты пейволлов и свести их с предиктом: тест меряет краткосрочный эффект, а раскатывать надо по долгосрочной выручке
— Разогнать аналитику: найти, где затык — в данных, запросах или интерфейсе
— Решить судьбу накопленных ML-наработок: что доводим до продукта, что закрываем
— Вести команду из двух ML-инженеров
➡️Кого ищем:
— Классический ML и матстат на уровне предметного спора о метрике и горизонте, а не пересказа чужих выводов
— SQL и Python — сами достаёте и перепроверяете числа
— Умение взять широкое направление и довести до результата без постановки задач
— Продуктовый опыт — плюс, но не требование
📌Плюсом: подписки, мобайл или финтех (LTV, churn, когортная экономика); экспериментальный дизайн: мощность, MDE, множественные сравнения; ClickHouse; олимпиады, Kaggle, публичные проекты.
➡️ По всем вопросам и с резюме обращайтесь: @musit
(без cv не рассматриваем) | 3 046 |
| 11 |  Не застревайте в прошлом — учитесь новым навыкам и ИИ
Чтобы успевать за требованиями рынка, освойте новую профессию и нейросети в Практикуме. До 30 сентября действует скидка 16% на все курсы.
Выбрать курс
Как всё устроено:
— нейросети уже в каждом курсе: учим профессиям сразу с ИИ, чтобы ваше резюме было заметнее, а трудоустройство — увереннее;
— эксперты — практики, которые двигают ИИ-индустрию: перенимайте опыт у профи из Яндекса, Сбера, Т-Банка и других бигтех-компаний;
— воркшопы, которые успевают за изменениями: если сегодня завирусится новая нейросеть, то завтра вы сможете обсудить её с наставником.
Начните учиться бесплатно и получите скидку 16% — она автоматически появится в личном кабинете.
Учиться!
Erid: 2SDnjbzG4Bu
Название: ООО "ЯНДЕКС"
ИНН: 7736207543 | 2 571 |
| 12 | #вакансия #AI #Architect #Automation
Локация: Кипр или UK, удаленно из Европы
Вилка: 8 000 - 12 000 евро gross
Контакт: @veronika_vlasovets
Ищем AI Engineering Architect для крупной продуктовой компании, который возьмет на себя ответственность за 5-кратное ускорение скорости разработки через внедрение AI.
Компания: международный B2C бизнес в индустрии развлечений, работает сразу с несколькими продуктами и создает инструменты для музыкантов и авторов по всему миру. Компания движется к децентрализованной инженерии и делает ставку на AI-native инструменты как способ этого достичь. Системы, которые вы спроектируете, должны работать одинаково хорошо сразу в нескольких продуктах.
Задачи:
Вам необходимо будет построить и возглавить AI-стек для инженерии: агентные воркфлоу, evals, правила доступа, AI-ревью кода, автоматизацию тестирования и деплоя. В фокусе — автоматизация: находить и убирать главные узкие места в рабочих процессах с помощью AI, отвечать за 5-кратное ускорение разработки. Также предстоит выбирать модели и провайдеров для инструментов, запускать MVP на одной команде и масштабировать на всю организацию, настраивать evals, которые показывают реальный эффект на скорость.
Требуемые навыки и опыт:
* 6-7+ лет коммерческой разработки, любой стек, последние несколько лет фокус на внедрении и автоматизации процессов через AI
* Опыт внедрения AI-инструментов в масштабе всей компании с измеримым эффектом на скорость работы
* Экспериментальный подход, основанный на данных: предложить идею, запустить MVP на одной команде, затем масштабировать то, что сработало
* Опыт работы с агентными инструментами (Claude Code, Cursor и подобные) в масштабе организации, а не только личное использование
* Английский от B2
Что предлагают:
📍Официальное оформление на Кипре или в UK, для remote - b2b контракт. Для кандидатов из РФ/РБ есть поддержка релокации на Кипр.
✅ Remote возможен, чем ближе к часовому поясу CET, тем лучше
📦 Релокация + visa support
🎵 Работа над продуктами для миллионов музыкантов и авторов по всему миру
🚀 Роль без готового плейбука: сами решаете, что строить и как, а потом защищаете это перед CTO
📚 Обучение, языковые занятия, конференции
🏥 Поддержка ментального здоровья
Если интересно узнать больше — пишите мне в Telegram: @veronika_vlasovets | 3 890 |
| 13 |  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 | 1 554 |
| 14 |  Из аналитика в дата-инженеры: переход реален? 🤔
В последнее время все чаще дата-инженерия для аналитиков становится более привлекательной, но в то же время страшной.
С одной стороны, хочется понимать не только то, что происходит с данными, но и как эти данные вообще доезжают до нас. Откуда берутся, где хранятся, как обновляются, почему сегодня в витрине 10 млн строк, а завтра 8 млн и кто опять сломал загрузку🥲
И получается ситуация, когда хочется попробовать, но непонятно, с чего начинать и сколько лет на это закладывать.
Поэтому мне понравилось, как Симулейтив пересобрали свой буткемп «Инженер данных».
Курс разделен на 2 этапа: за первые 10 недель вы осваиваете базу и доходите до уровня junior-специалиста. А на втором этапе — углубленное изучение ключевых инструментов, где вы дорастаете до мидла.
Что вас ждет на курсе:
➖SQL, Python, пайплайны сбора и обновления данных, хранение и обработка, DWH;
➖Живые занятия с ментором каждую неделю — не записи, а разборы вживую;
➖Подготовка к собеседованиям с первых недель, а не в самом конце;
➖ИИ-инструменты как часть программы — учите работать с ними, а не избегать;
➖Гостевые лекции от практикующих дата-инженеров из Яндекса, Т-Банка, Авито, Сбера, OZON;
➖Официальный диплом о профессиональной переподготовке.
Кому подойдёт:
1. Тем, кто хочет войти в дата-инженерию с нуля или перейти из аналитики;
2. Тем, кто пробовал учиться самостоятельно, но теряет темп без структуры;
3. Тем, кому интереснее не просто считать метрики, а выстраивать систему, на которой держатся данные.
Почему сейчас: специалистов, которые управляют данными как системой, на рынке меньше, чем нужно, — а спрос растёт, потому что без инженерии любые данные быстро превращаются в хаос.
🔥ВАЖНО: Симулейтив дают возможность получить грант обучение и гарантируют трудоустройство своих студентов. Количество грантов ограничено!
Оставляйте заявку до завтра включительно, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока!
🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО | 1 994 |
| 15 |  Осенний hiring season уже начался, и у тебя осталось 2 месяца, чтобы найти работу на международке ⏳
Диана переехала в Барселону и была уверена: с её бэкграундом (ВШЭ, МГУ) работа найдётся на раз-два. По факту — автоотказы через 3 минуты после отклика, она выгорела и уже была готова на даунгрейд.
Дальше — стратегия, тренировочные интервью, сопровождение, и как итог: 5 офферов, включая AI-стартап в Лондоне 🎉
Сейчас лучший момент повторить её путь. Осенний hiring season в разгаре: у компаний открылись бюджеты, менеджеры вышли из отпусков и хотят закрыть позиции до праздников. Но это окно закроется уже скоро, в ноябре бюджеты начнут сворачивать, в декабре рынок встанет на каникулы.
📅 22 сентября в 19:00 МСК на бесплатном мастер-классе «Как найти работу за рубежом уже этой осенью?» разберём:
🔹 как успеть найти работу в активный hiring season;
🔹 какие стратегии поиска реально работают на международке;
🔹 как собрать «безотказное» резюме и подготовиться к собесу на английском.
Спикер — Дарья Бородина, карьерный эксперт AgileFluent, провела 100+ консультаций.
Хочешь забрать свой оффер до того, как рынок уйдёт в зимнюю спячку?
👉 Регистрируйся на мастер-класс
Реклама. ООО «Эджайл», ИНН 7810964334, erid: 2VtzquduVzk | 2 271 |
| 16 | AI Research Lab 42 ведет активный поиск senior researchers 🔬
💰 €100–250K/year в зависимости от роли и опыта
📍 Amsterdam, помогаем с релокацией
42 — AI research lab, которая разрабатывает автономного AI Scientist — систему, способную самостоятельно формулировать гипотезы, проводить эксперименты и находить решения.
Первый фокус лаборатории — финансовые рынки: AI-система работает как автономный трейдер, а полученный капитал финансирует дальнейшие исследования. Параллельно лаборатория ведёт исследования в области биологии человека, нейротехнологий и фундаментальной физики.
Сейчас в trading research открыто 3 позиции:
📈 TradFi Research Lead
Задача — построить и возглавить research-направление в traditional markets: разрабатывать MFT-стратегии, строить портфели и risk/execution models, выводить стратегии в production.
Ищем 5+ лет в systematic quant research, подтверждённый track record прибыльных MFT-стратегий и опыт с equities / futures / options / FX. Опыт лидерства обязателен.
🤖 AI Researcher — Autonomous Research
Задача — перейти от ручного quant research к автономной agent-driven системе, которая сама генерирует гипотезы, тестирует и оптимизирует стратегии.
Ищем MFT/HFT researcher с сильным пониманием market microstructure, статистики и Python/ML, способного формализовать research-процесс так, чтобы его можно было автоматизировать.
💰 Quantitative Researcher — Crypto MFT
Задача — полный цикл разработки medium-frequency crypto strategies: от поиска alpha и backtesting до production и мониторинга live performance.
Ищем 2+ лет в systematic trading, опыт запуска стратегий в live, глубокое понимание crypto market structure (spot, perps, funding), сильные Python, statistics и ML/DL.
По всем позициям начинаем работать удаленно по B2B контракту, через полгода релокация в Амстердам по high skilled migrant visa и оформление в голландскую компанию с 30%ным налоговым рулингом.
Вопросы и резюме @d_shteinardt | 4 202 |
| 17 |  Практика full-cycle разработки для CV-инженеров от Latorn
Коллеги выкатили курс, ориентированный исключительно на production-ready навыки. Никакой воды, только сборка полноценного пайплайна на реальных кейсах (дефектоскопия, OCR документов, пустые полки).
Стек и инструменты:
• CV: YOLO, RT-DETR, SAM, OCR / Doc-AI
• Deploy & Inference: ONNX, TensorRT, OpenVINO
• Backend & Ops: FastAPI, Prometheus, Grafana
Результат - готовый микросервис с полным мониторингом. Вы научитесь не только трекать mAP/IoU, но и контролировать бизнесовые метрики: p95-latency и cost/req.
Промокод CV50 срежет цену вдвое (действует 3 дня).
Записаться и узнать подробнее можно здесь | 2 602 |
| 18 | #вакансия #удаленка #datascience
☁️Позиция: Data Science (Senior)
💰ЗП: Вилка: 174тр - 215тр
📅Формат работы: Удаленка
📍Локация/Гражданство: РФ
📅Занятость: Full-time
📌Обязанности:
- Разработка сервисов ИИ платформы для создания функциональных агентов, ИИ ассистентов.
- Подготовка бэк части для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource агенты.
- Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов.
- Создание отдельного единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников.
🔺Требования:
- Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей.
- Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling.
- Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop.
- Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы.
- Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
- Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков.
- Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
- Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах.
- Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
- Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
- Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
- Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
- Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
По всем вопросам и с резюме: @pavel_korab | 4 096 |
| 19 |  Почему одни ИИ-агенты помогают разработчикам экономить время, а другие требуют постоянной доработки? При создании агентных систем важно не только подключить LLM, но и правильно организовать логику работы агентов. Без единых подходов разработка замедляется: одни и те же решения приходится создавать заново, а поведение системы становится сложнее контролировать.
На открытом уроке 1 октября в 20:00 МСК разберем, как Agent Skills помогают ускорить создание ИИ-агентов, стандартизировать их логику и повторно использовать готовые решения. Вы узнаете, какие ИИ-инструменты помогают разработчикам быстрее собирать агентные системы и как применять эти подходы на практике.
Урок пройдет в преддверие старта курса «Разработка ИИ-агентов». Занятие подойдет разработчикам, ИИ-инженерам и техническим специалистам, которые создают агентные решения и хотят повысить скорость и качество разработки.
➡️Научитесь создавать более предсказуемые ИИ-агенты и тратить меньше времени на рутинную реализацию: https://otus.pw/yguC/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 | 2 758 |
| 20 | #вакансия #dataengineer #python #airflow #etl #dwh #удалённо
Data Engineer (Middle)
Оплата: 150 000 – 170 000 ₽
Компания: 💻 Кодекс-ИТ
Грейд: Middle
Гражданство: РФ
Локация: строго РФ
Формат работы: удаленно
Часовой пояс: не более ±2 часов от МСК
📋 Проект:
Разработка единой системы оценки эффективности.
📋 Задачи:
— Разработка решений вокруг DWH
— Создание ETL / настройка сбора данных, BI-аналитика
— Проработка архитектуры данных и системы для их сбора
— Внедрение нового функционала, сокращение техдолга
📋 Требования:
— Опыт проектирования и построения пайплайнов: Python / Apache Airflow
— Интеграция источников с GraphQL, RESTful
— Хранение данных в Apache Iceberg / проектирование архитектуры хранения данных
— Проектирование архитектуры сбора данных и витрин
— Тестирование данных на всех уровнях требований к качеству данных
— Настройка метрик и алертов Prometheus / интеграция с внутренними системами оповещений
— Знание предметной области
🙋 Условия:
Удаленный формат работы
Интересный проект с архитектурными задачами
Профессиональный рост
💬 Контакт: @ira_recr | 4 158 |
