Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
رفتن به کانال در Telegram
Лучшие вакансии для дата сайентистов и аналитиков. По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/ccf7a2bd Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/679b98b44fb9d46696be4ca9
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
کانال Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту (@datajob) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 14 313 مشترک است و جایگاه 2 708 را در دسته حرفه و رتبه 46 004 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 14 313 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 27 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 267 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 15 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 15.27% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 7.33% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 185 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 049 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 2 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند sql, удалёнка, engineer, llm, аналитика تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Лучшие вакансии для дата сайентистов и аналитиков.
По рекламе: @proglib_adv
Учиться у нас: https://proglib.io/w/ccf7a2bd
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/679b98b44fb9d46696be4ca9”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 28 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.
14 313
مشترکین
+1524 ساعت
+687 روز
+26730 روز
آرشیو پست ها
🤍 Data Scientist в команду RecSys
от 300 000 ₽
Удалёнка
2ГИС — IT-компания, которая помогает людям жить в городе.
Требования:
– Опыт работы с рекомендательными системами от 2 лет.
– Опыт полного цикла решения ML-задач: от аналитики до вывода моделей в прод (от 3 лет).
– Отличные знания Python, SQL, классического ML-стека и соответствующих ему библиотек.
– Владение одним из DL-фреймворков (torch/tensorflow/keras).
– Глубокое понимание рекомендательных систем: подходы, типичные проблемы, метрики, А/Б-тестирование.
– Опыт написания Unit-тестов, разработки архитектуры и Code Review.
– Опыт работы с инструментами разработки и CI/CD — Git, Jenkins, GitLab, Jira.
➡️ Подробнее о вакансии на getmatch.ru
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
У вас в проекте есть файл вроде utils_v2_final_FIX.py, который все боятся трогать ❓
Что делаете с таким легаси?
❤️ Не трогаю: работает — и ладно
👍 Переписываю с нуля и надеюсь на лучшее
🔥 Сначала покрываю тестами, потом рефакторю по частям
👾 У нас такого нет — честно-честно
На курсе «ИИ для разработчиков» разберём третий подход: как с помощью агента зафиксировать текущее поведение легаси-кода тестами, а затем менять его небольшими безопасными шагами — без одного огромного PR на тысячу файлов.
До 31 июля действует скидка и бессрочный доступ к материалам.
🔗 Занять место со скидкой
🏃♀️ Proglib Academy
Вопрос, который объединяет разработчиков сильнее любого холивара 👇
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
📈 Скоро фраза «умею пользоваться AI» в резюме будет звучать так же странно, как сегодня «умею пользоваться Git»
Это просто станет частью профессии. А вот умение встроить AI в процесс разработки так, чтобы он действительно ускорял работу команды, останется конкурентным преимуществом 💡
🔜 На курсе «ИИ для разработчиков» участники работают со своими проектами и учатся делать AI частью ежедневной разработки: планировать задачи, писать код, проверять изменения, готовить PR и автоматизировать рутину.
До конца июля действует специальная цена — 59 990 ₽ вместо 79 990 ₽ 🥳 И получить бессрочный доступ ко всем материалам курса.
🔗 Посмотреть, как устроен курс
🏃♀️ Proglib Academy
До конца июля на курс действует специальная цена и бессрочный доступ к материалам. Все детали — ниже 🥳
🛸 Системный аналитик
до 250 000 ₽
Удалёнка
1М — цифровая импорт-платформа для бизнеса.
Требования:
– Опыт системного анализа от 3 лет, желательно в e-commerce, логистике или финтехе;
– Знание архитектуры REST API, принципов интеграции и форматов данных (JSON, XML);
– Опыт работы с базами данных, понимание моделей данных;
– Умение писать понятные спецификации и описывать сложные процессы в виде схем;
– Понимание CI/CD процессов, микросервисной архитектуры, очередей сообщений (Kafka/RabbitMQ);
– Навыки работы с инструментами Jira, Confluence, Postman, Swagger, Miro.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью.
Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали.
Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель. ❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения.🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥 Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью. 🔗 Занять место на вебинаре 🏃♀️ Proglib Academy
🙂 Почему два разработчика с одной и той же задачей и Claude Code могут прийти к совершенно разным решениям?
Разбираемся на бесплатном вебинаре 👀
😎 Data Scientist LLM/NLP
Удалёнка
WaveAccess — аккредитованная ИТ-компания с 25-летним опытом. Наша команда состоит из специалистов, объединенных одной целью: создавать технологии, которые меняют мир.
Требования:
– Опыт работы в качестве Data Scientist от 3 лет
– Английский язык на уровне B2 и выше
– Уверенные навыки работы с текстовыми данными
– Глубокое понимание работы с крупными языковыми моделями (LLM) и их применением. Знание современных техник LLM, таких как Retrieval-Augmented Generation (RAG) и LLM-агенты
– Уверенные навыки работы с Python
– Опыт представления достигнутых результатов
➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
🧑💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе
Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥
🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена.
В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹
🏃♀️ Proglib Academy
💡 Один из главных вопросов при выборе курса — кто его ведёт
Proglib Academy рассказали, почему сделали ставку на практикующих инженеров из бигтеха ⬇️
🤫 Data Scientist (GameDev)
Удалёнка
KEFIR — студия-разработчик, известная своими хитами «Last Day on Earth», «Frostborn», «Sunday City» и др.
Требования:
– опыт работы на аналогичной позиции от 3 лет
– опыт работы на аналогичной позиции в игровой индустрии
– Python: уверенное владение
– SQL: умение писать эффективные запросы к большим объемам данных
– ML-база: понимание классических алгоритмов машинного обучения и принципов их валидации
– опыт работы с указанными инструментами:
– SQL: Google BigQuery
– оркестратор: Apache Airflow
– среды разработки: IDE (PyCharm) и Notebooks (Jupiter/Colab)
– Python: Basics (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Statsmodels), Ensemble Frameworks – (LightGBM, CatBoost, XGBoost), Viz (plotly, seaborn и т.д)
– визуализация: Power BI/Tableau
– GitLab
➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат.
1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами.
2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова.
Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них.
📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION).
На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥
🔗 Регистрация
🏃♀️ Proglib Academy
😏 Middle+ AI инженер
До 390 000 ₽
Удалёнка
Точка Банк — онлайн-банк и экосистема сервисов для бизнеса.
Требования:
– Есть опыт построения систем с LLM от 3 лет.
– Есть опыт работы с диалоговыми ассистентами, написания промптов и обогащения контекста, включая function calling, RAG и другие подходы.
– Понимаешь современные подходы к RAG (Retrieval-Augmented Generation), включая работу с векторными базами данных и embedding-пайплайнами.
– Есть опыт работы с function calling, tools, agents, memory, multi-agent-системами, а также понимание архитектуры цепочек агентов и промптов.
– Есть опыт участия во внедрении или создании внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием и мониторинга этих систем.
– Уверенно пишешь на Python production-ready код: создаёшь скрипты, строишь пайплайны, интегрируешься с API LLM и векторными базами, автоматизируешь процессы.
– Умеешь защищать свои гипотезы метриками, прозрачно тестировать элементы системы и версионировать эксперименты.
– Умеешь ясно излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и выступать ментором для коллег.
➡️ Подробнее о вакансии на talanto.work
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
🔥 Курс «Разработка ИИ-агентов» стартовал, но вы еще успеваете присоединиться!
Мы только начали, а первый практический воркшоп пройдет только 23 июля. До этого времени вы спокойно успеете изучить материалы и нагнать группу.
💼 Главная фишка: финальный проект в портфолио:
В финальном проекте вы сможете выбрать один из двух вариантов: реализовать свою идею или решить задачу от партнера курса — крупной российской финтех-компании. Вы будете работать с датасетом, построенным по реальным сценариям, получите бизнес-контекст и продовые ограничения. В результате соберете AI-агента, который станет сильным проектом для портфолио.🎁 Упомяните менеджеру специальное предложение «3 курса по цене 1»: Берете VIP-тариф — получаете курс «Разработка ИИ-агентов», хардкорный «AgentOps» и ещё один курс на выбор. Выгода 129.000 ₽! Двери потока вот-вот закроются окончательно. Успейте забрать стек курсов и начать работу над реальным проектом 🔗 Занять место и забрать 3 курса
😸 Системный аналитик
от 130 000 ₽
Удалёнка
Synapse AI — интеллектуальная платформа для анализа, оптимизации и автоматизации сложных бизнес-процессов с использованием адаптивного искусственного интеллекта.
Требования:
– Знание, чем занимается системный аналитик и какие задачи он решает.
– Понимание жизненного цикла разработки ПО (желательно по Agile/Scrum/Kanban).
– Умение формулировать требования к системе в виде пользовательских историй или простых текстовых спецификаций.
– Желание научиться работать с UML/ BPMN и другими инструментами моделирования.
– Способность анализировать и структурировать информацию, задавать уточняющие вопросы.
– Внимание к деталям и логическое мышление.
– Желание разбираться в технических аспектах (API, базы данных, интеграции) — даже если пока опыта мало.
– Готовность учиться у команды и быстро вникать в предметную область.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт
По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.
Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.
Что внутри урока:
- Устройство LLM. - Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.). - Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning. 👉Смотреть закрытый урок на YouTube Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться. 🔗 Занять место на курсе
🗺 Senior Data Analyst
от 350 000 ₽
Удалёнка
Пикабу — информационно-развлекательное сообщество, которое читает более 30 млн человек в месяц.
Требования:
– Глубокая экспертиза в аналитической инфраструктуре: ETL-процессы, архитектура хранения данных, ClickHouse (сложные запросы, оптимизация), MySQL, Airflow, Redash, Яндекс.Метрика
— Понимание технической стороны аналитики на уровне разработчика: как события доставляются, где теряются, какие проблемы возникают при хранении — и умение предвидеть их до запуска
— Полный ownership за своё направление: сопровождает данные на всём жизненном цикле — от проектирования события до мониторинга его корректности на проде
— Экспертный уровень математической статистики: A/B тестирование, работа с выборками, множественное тестирование, PSM
— Опыт построения или существенного развития платформы экспериментирования
— Уверенный Python: написание скриптов для автоматизации
— Реальный опыт внедрения ИИ в аналитические процессы: внедрение LLM-процессов, построение AI-агентов для работы с данными, автоматизация генерации инсайтов, использование AI для анализа экспериментов
— Умение оценивать качество AI-решений: где модель ошибается и когда результат нельзя использовать без проверки
➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!
Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.
Старт уже завтра!
Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!
Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.
🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
