Data Science Jobs
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📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science Jobs
کانال Data Science Jobs (@datasciencejobs) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 20 937 مشترک است و جایگاه 1 837 را در دسته حرفه و رتبه 32 213 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 937 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 18 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 333 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 18 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 16.66% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 8.44% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 486 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 765 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 19 ژوئن, 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.
در حال بارگیری داده...
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 19 ژوئن | +18 | |||
| 18 ژوئن | +19 | |||
| 17 ژوئن | +14 | |||
| 16 ژوئن | +23 | |||
| 15 ژوئن | +18 | |||
| 14 ژوئن | +8 | |||
| 13 ژوئن | +13 | |||
| 12 ژوئن | +10 | |||
| 11 ژوئن | +11 | |||
| 10 ژوئن | +17 | |||
| 09 ژوئن | +32 | |||
| 08 ژوئن | +23 | |||
| 07 ژوئن | +16 | |||
| 06 ژوئن | +8 | |||
| 05 ژوئن | +11 | |||
| 04 ژوئن | +19 | |||
| 03 ژوئن | +19 | |||
| 02 ژوئن | +28 | |||
| 01 ژوئن | +13 |
| 2 | #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. | 1 724 |
| 3 | 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. | 2 074 |
| 4 | #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 | 2 456 |
| 5 | 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 | 2 416 |
| 6 | 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 | 2 442 |
| 7 | 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 | 2 640 |
| 8 | 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 | 2 975 |
| 9 | 🔥 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 | 2 688 |
| 10 | #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 | 3 403 |
| 11 | 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 | 2 440 |
| 12 | #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. | 3 596 |
| 13 | #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 | 3 612 |
| 14 | 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 | 3 609 |
| 15 | 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 | 1 687 |
| 16 | 📊 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 | 5 107 |
| 17 | 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! | 1 292 |
| 18 | #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 | 5 784 |
| 19 | #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 | 5 063 |
| 20 | #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 | 4 277 |
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
