اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science Jobs
رفتن به کانال در Telegram
админ - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РЕЕСТР РКН: clck.ru/3Fmrbd
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science Jobs
کانال Data Science Jobs (@datascienceml_jobs) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 20 723 مشترک است و جایگاه 1 857 را در دسته حرفه و رتبه 32 399 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 723 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 30 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 66 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 6 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 12.10% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.98% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 505 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 238 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, sql, api, архитектура, senior تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“админ - @workakkk
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
РЕЕСТР РКН: clck.ru/3Fmrbd”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 01 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.
20 723
مشترکین
+624 ساعت
+377 روز
+6630 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '26
+16
در 1 کانالها
ژوئن '26
+214
در 1 کانالها
Get PRO
مه '26
+261
در 3 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+264
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+236
در 2 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+343
در 3 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+379
در 2 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+263
در 5 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+582
در 8 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+448
در 2 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+364
در 2 کانالها
Get PRO
اوت '25
+310
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+585
در 2 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+195
در 1 کانالها
Get PRO
مه '25
+120
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+185
در 2 کانالها
Get PRO
مارس '25
+208
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+758
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+334
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+615
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+382
در 7 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+518
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+641
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '24
+504
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+569
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+1 080
در 1 کانالها
Get PRO
مه '24
+2 037
در 37 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+1 432
در 44 کانالها
Get PRO
مارس '24
+859
در 21 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+1 281
در 5 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+1 467
در 44 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+883
در 38 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+208
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+728
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+715
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+1 403
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+1 509
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+993
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+1 255
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+633
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+1 904
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+230
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+148
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+566
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+691
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+683
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+826
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '22
+582
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '22
+1 186
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '22
+170
در 0 کانالها
Get PRO
مه '22
+170
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '22
+697
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '22
+618
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 01 ژوئیه | +16 |
پستهای کانال
#вакансия #Senior #fulltime #English #гибрид #Ереван #банк #DataAnalyst #Data #Analyst #DWH #DataLakehouse
✅В поиске Senior DataAnalyst с опытом в банковских DWH и реальным практическим опытом с архитектурой data lakehouse.
💼Проект - создание корпоративного DWH и внедрение архитектуры data lakehouse для унификации, качества и скорости доступа к данным, поддержки отчетности и продвинутой аналитики.
👨🏻💻Чем предстоит заниматься:
• Сбор и формализация бизнес-требований, перевод в технические спецификации (mappings, правила трансформаций).
• Проектирование модели данных: слой интеграции, витрины, слои lakehouse.
• Анализ источников, профилирование, оценка качества данных, разработка правил DQ.
• Участие в проектировании ETL/ELT, оптимизация производительности запросов и загрузок.
• Ведение и актуализация документации.
• Сопровождение команд разработки и тестирования, участие в приемке.
• Взаимодействие со стейкхолдерами: архитекторы, BA, DE, владельцы доменов данных.
🦸От кандидата ожидаем:
• 6+ лет в роли Data Analyst/Data Warehouse Analyst на масштабных проектах, предпочтительно в банке/финтехе.
• Глубокое понимание DWH: архитектура, слои, модели, витрины, SLA/SLI.
• Практический опыт с data lakehouse: Databricks, Snowflake, Delta Lake, Apache Iceberg (хотя бы одно из перечисленных).
• Моделирование данных.
• Продвинутый SQL: window-функции, CTE, аналитические функции, тюнинг, работа с большими объемами.
• Понимание ETL/ELT-паттернов, опыт интеграции из разнородных источников.
• Инструменты BI: подготовка аналитических датасетов и витрин.
• Data Quality, Metadata, Data Lineage — практики и инструменты.
• Английский — общение, чтение документации и деловая переписка.
➕Будет плюсом:
• Python для аналитических пайплайнов и data profiling
• Инцидент-менеджмент и оптимизация стоимости
вычислений/хранения
🟢Условия:
🇦🇲Локация - Ереван
🏦Формат работы - гибрид
💸Ставка до 400 тр гросс
📑Взаимодействие по ИП
📲Контакт для связи: @ElenaK_it_recruiter
| 2 |  بدون متن... | 997 |
| 3 | #vacancy #вакансия #job #работа #hiring #ComputerVision #cv
👩🏼💼 Position: Computer Vision Engineer / Data Scientist
🎓 Level: Senior
💪 Experience: 6+ лет (НЕ фриланс)
🛠 Stack: CV, SSL, Python, PyTorch, TensorFlow
🌎 Location: #Remote / #удаленно
🕗 Employment: #Fulltime / #полная
🌐 Timezone: UTC+3
🚀 Company: ITM
💰 Salary: 250 000₽ – 400 000₽ на руки
🏅 ТРЕБОВАНИЯ:
1. Опыт работы от 6 лет в Computer Vision.
2. Опыт доведения моделей до production обязателен.
3. Опыт работы от 1 года с медицинскими изображениями в production: КТ, маммография.
4. Опыт работы от 3 лет с изображениями в production.
5. Опыт работы от 1 года с document processing / OCR / KYC.
6. Опыт работы от 1 года с биометрией (face, palm, voice и т.д.).
7. Опыт работы от 1 года с multimodal моделями / LLM.
8. Опыт работы от 1 года с fraud detection.
9. Опыт работы от 1 года с видео.
10. Опыт работы от 1 года с 3D-данными (volumes, point clouds, meshes).
11. Опыт работы от 1 года с Self-Supervised / Weakly-Supervised Learning.
🎯 КОГО ИЩЕМ:
1. Только fulltime, без совмещения.
2. Нужны «рабочие руки», а НЕ технический менеджер.
3. Нужен человек, который уже делал сложные CV системы, а не учится на ходу.
💪 МЫ ОЖИДАЕМ:
1. Самостоятельность.
2. Высокая скорость работы.
3. Умение быстро проверять гипотезы.
⛔️ КТО НЕ ПОДОЙДЁТ:
1. Кандидаты с преобладающим или последним опытом в роли технических менеджеров – это нерелевантный данной позиции опыт работы. Мы ищем «рабочие руки», а не технического менеджера.
2. Кандидаты, которые ищут себе вторую работу. Любое совмещение будет заметно в первые 2 месяца. Нужен честный фултайм.
3. Кандидаты с преобладающим или последним опытом работы на фрилансе.
🧑💻 ЗАДАЧИ:
Разработка и улучшение KYC-пайплайнов:
1. обработка изображений документов
2. валидация, классификация, извлечение данных
3. детекция fraud-сценариев (screen, копии, редактирование и т.д.)
Работа с мультимодальными моделями:
4. интеграция CV и LLM (Vision-Language)
5. настройка, дообучение и оптимизация моделей
6. построение agent-based систем вокруг LLM
Разработка CV-моделей:
7. детекция, сегментация, классификация
8. работа с документами, изображениями, видео
Развитие биометрических решений:
9. face matching
10. palm vein / PalmPay
Построение и оптимизация ML pipeline:
11. обучение, инференс, валидация
12. работа с большими датасетами
Участие в R&D:
13. постановка экспериментов
14. быстрые итерации гипотез
✏️ TG: @Tany_Jobs | 2 159 |
| 4 | #вакансия #job #РФ #Москва #офис #гибрид #ML #LLM #DataScience
ML-инженер (Data Science / LLM)
Компания: Simple Group - один из ведущих импортеров вина и других напитков в России, национальный дистрибьютор и ритейлер с собственной сетью винотек SimpleWine
Формат: гибрид (Москва; ул. Минская, 2Ж)
Занятость: полная
▪Зона ответственности:
– Полный цикл разработки ML-моделей: от постановки задачи до продакшена и сопровождения.
– Анализ и обработка больших объёмов данных с с использованием статистических методов и алгоритмов машинного обучения.
– Проведение экспериментов с моделями, оценка их качества, валидация.
– Разработка сервисов вокруг моделей (API, микросервисы).
– Поддержка регулярных и ad-hoc запусков моделей.
– Участие в развитии ML и ИИ-инициатив компании.
– Подготовка аналитических отчётов, презентация результатов бизнесу.
▪Необходимые компетенции:
– Опыт работы в роли аналитика Data Science / ML от 2 лет, важен полный цикл продакшена моделей.
– Уверенное владение Python, SQL (сложные запросы, большие данные).
– Опыт разработки сервисов API (FastAPI), а также контейнеризации решений с использованием Docker и Docker Compose.
– Владение методами классического ML: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost.
– Опыт применения Deep learning и LLM: PyTorch, TensorFlow, Keras.
– Умение переводить результаты в бизнес-решения и презентовать их.
▪Мы предлагаем:
– Программу ДМС со стоматологией.
– Корпоративные скидки на товары компании, партнёрские программы.
– Развитую корпоративную культуру: быстрый оффер, подарки, винные дегустации.
– Фокус на прорывные проекты в винном ритейле с т.зр. технологий, поощрение инициатив, возможности внутреннего и внешнего обучения.
📩 Отправить резюме – @ds_fedorova, dsfedorova@simple.ru
Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
ПРАВИЛА БЕЗОПАСНОСТИ | 2 493 |
| 5 | Добрый день!
Появилась новая позиция middle/senior аналитик
Желательно быть вне РФ и РБ, но если вы звезда, то готовы рассмотреть и такой вариант ✨
Это аутстаф компания, которая работает с крупнейшими компаниями Европы.
Обязанности:
1. Лидировать коммуникацию с заказчиком по всем вопросам анализа бизнеса, проводить исследования рынка и конкурентов.
2. Выявлять точки роста и зоны оптимизации бизнес-процессов заказчика, прорабатывать сценарии использования, формировать as is/to be образ результата проекта.
3. Проявлять экспертизу - объяснять заказчику, какие решения нужны, какие нет, и почему.
4. Собирать и уточнять бизнес-требования, определять ключевые метрики и показатели, формировать детальный, прозрачный и приоритизированный бэклог, выступать в роли owner-а бэклога на протяжение всего проекта.
5. Переводить бизнес-задачи в структурированные технические и функциональные требования, формировать технические задания для команды.
6. Работать с командой по прояснению требований, поддерживать единое понимание задач.
7. Управлять новыми требованиями в ходе проекта - сбор новых требований, их анализ и переоценка.
8. Участвовать в приемочном тестировании и проверке функциональности на соответствие требованиям.
9. Совместно с Head of Delivery разрабатывать, внедрять, контролировать и улучшать процессы бизнес/системного анализа на уровне департамента.
Требования:
1. Уверенный опыт работы на схожей позиции от 3 лет.
2. Глубокое понимание жизненного цикла разработки ПО и процессов аутсорс-команд.
3. Умение структурировать информацию и работать с неопределённостью.
4. Сильные коммуникационные навыки, умение задавать правильные вопросы. Способность аргументировать: объяснять заказчику пользу тех или иных решений.
5. Опыт подготовки технической спецификации, user stories, схем, диаграм (знание в совершенстве одной из нотаций описания бизнес процессов (EPC, BPMN, UML) и владение инструментами визуализации (Miro, Figma, draw.io), документации.
6. Понимание архитектуры SQL, умение формировать не сложные запросы.
7. Знание инструментов: Jira, Confluence.
8. Ориентация на качество, проактивность, инициативность, чувство ответственности.
9. Английский C1
если интересно, буду рад пообщаться @tetanec1 | 2 831 |
| 6 | 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! | 2 402 |
| 7 | 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 | 2 568 |
| 8 | #вакансия #удаленнаяработа #job #vacancy #remote #fulltime #lead #edtech
Руководитель отдела аналитики в онлайн-школу
О компании:
Мы онлайн-школа «Точка знаний» — аккредитованная IT-компания и резидент Сколково. Помогаем школьникам с 1 по 11 класс восполнять пробелы в знаниях, готовиться к экзаменам и осваивать новые навыки 🎯
💗 Чем предстоит заниматься:
🤩Операционным управлением команды аналитики: распределение задач, расстановка приоритетов, контроль качества и дедлайнов;
🤩Аудитом и оптимизацией процессов работы с данными, внедрением стандартов и унификацией расчётов;
🤩Проведением сложных аналитических исследований, работой с большими массивами данных;
🤩Подготовкой регулярной отчётности и сводной аналитики для топ-менеджмента;
🤩Развитием команды: наставничество, 1:1, онбординг новых сотрудников, обучение инструментам.
💛 Основные требования:
🤩Опыт работы Руководителем отдела аналитики от 3 лет;
🤩Высшее образование (математическое, информационные технологии);
🤩Опыт построения сквозной аналитики «с нуля»;
🤩Продвинутый SQL: оконные функции, оптимизация запросов;
🤩Версионирование кода: dbt и Git (GitFlow, code review в команде);
🤩Опыт построения дашбордов и алертов в DataLens и/или Superset;
🤩Знание рекламных источников: Яндекс.Директ, VK Ads, Telegram Ads;
🤩Расчёт метрик: ROMI, CAC, LTV, CPA, Retention, CR;
🤩CRM: AmoCRM (поля, воронки, API);
🤩Опыт настройки Airbyte, Airflow или аналогов.
🙂 Будет плюсом:
🤩Опыт в EdTech, онлайн-школах или subscription-сервисах;
😃 Условия:
🤩Полная удалёнка, работа по московскому времени;
🤩Оклад до 300 000 ₽ до вычета налогов (финально согласовывается с CEO);
🤩Оформление по ТК РФ;
🤩ДМС со стоматологией (после года работы);
🤩Бесплатное обучение детей на курсах школы;
🤩Лояльное руководство, никакой бюрократии, тёплая атмосфера.
📩 Вместе с откликом отправьте, пожалуйста, также свое резюме. Контакт для связи: @ana_morgunova | 2 320 |
| 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 | 1 682 |
| 10 | #вакансия #удаленно #россия
Архитектор решений (Data/AI) в крупную платформу.
Компания рассматривает кандидатов только из России
З/п: обсуждается на интервью.
Формат работы: Удаленка, Гибрид, Офис(мск)
Уровень позиции: Senior
🔷Задачи:
Самостоятельно вести архитектурные проекты end-to-end: от анализа бизнес-задачи и сбора требований до проектирования, защиты решения, сопровождения реализации и контроля результата;
Проектировать целевую архитектуру решений в домене данных, аналитики, интеграций и AI/ML-инфраструктуры с учетом стека: GitLab, ArgoCD, k8s, PostgreSQL, Trino, Iceberg, S3, ClickHouse, Superset, DBT, Open Metadata, Dagster, Debezium, vLLM, Ollama, Langfuse и др.;
Анализировать существующие системы, бизнес-процессы, потоки данных и интеграции; выявлять ограничения, риски, технический долг и предлагать варианты развития, включая миграции и декомиссию legacy-решений;
Готовить и защищать архитектурную документацию: C4-диаграммы, ADR, HLD/LLD, интеграционные схемы, модели данных, описания потоков и нефункциональные требования;
Контролировать соответствие реализации целевой архитектуре, инженерным стандартам, требованиям безопасности, надежности и масштабируемости; помогать командам принимать технические решения и устранять блокеры.
🔷Обязательные требования:
Опыт в роли Архитектора решений от 3 лет;
Умение переводить бизнес-требования в архитектурные решения, декомпозировать неопределенные задачи и доводить их до понятного плана реализации;
Практический опыт проектирования прикладных, интеграционных или data-решений на уровне контекстной и компонентной архитектуры, желательно с использованием C4 model;
Хорошее понимание data platform-подходов: DWH/lakehouse, ELT/ETL, batch/streaming, CDC, витрины данных, метаданные, качество данных, lineage и observability;
Технологическая насмотренность и уверенное понимание ключевых технологий: SQL, PostgreSQL, ClickHouse, Trino, Iceberg, Parquet, S3, k8s, GitOps/CI/CD, orchestration, DBT, Open Metadata; опыт с AI/LLMOps-инструментами будет плюсом.
Отклики ждём @fr_rec | 2 527 |
| 11 | #вакансия #удаленнаяработа #fulltime #remote #DWH #Analyst #аналитик #Middle+ #Senior #РФ #TopSelection
Позиция: DWH аналитик (Middle+/Senior)💻
Вилка: 250.000 - 270.000 руб. gross💰
Занятость: Полная
Локация: РФ
Формат работы: Удаленный
Оформление: ИП
Компания: Top Selection
Привет! Меня зовут Анастасия. Я представляю группу компаний Top Selection.
Мы занимаемся трудоустройством IT специалистов на проектную занятость.
На данный момент мы в поисках DWH аналитика 🔥
📝Задачи:
▪️Выполнение задач развития витрин БКИ:
- анализ требований от методолога/бизнес-аналитика
- проведение встреч с заказчиком
- описание ФТ в DataGovernance
- постановка задач на разработку
- тестирование и участие в приемки заказчиком
▪️Поддержка текущего функционала: выполнение инцидентов, мониторинг процессов, консультация коллег из соседних команд;
▪️Участие в запросах Центрального Банка: проработка требований по запросам, формирование выгрузок данных или событий в БКИ, проведение приемки результатов с бизнесом
✅Требования:
▪️Опыт работы с SQL, DWH, Greenplum, Airflow, БКИ (!)
▪️Высшее образование (техническая специализация);
▪️Уверенное владение SQL (обязательно);
▪️Знание ETL-инструментов (Apache Airflow);
▪️Опыт работы с хранилищами данных (GreenPlum как преимущество);
▪️Понимание процессов взаимодействия с БКИ (!).
📞Контакты для связи:
@AnastasyaSad | 2 911 |
| 12 | 🔥 Продвинутый Rust без учебных игрушек
Базу уже прошли? Тогда следующий шаг - production-разработка.
На Stepik идет скидка 60% на продвинутый курс по Rust для тех, кто хочет не просто знать синтаксис, а строить реальные системы.
Внутри: async, unsafe, gRPC, lock-free, observability, Kafka, NATS, axum, tower, CI/CD и канареечный деплой.
Финальный проект - production-ready feed-сервис от архитектуры до релиза.
21 модуль, 84 урока, 400+ проверочных шагов.
Если хотите перейти от маленьких Rust-утилит к коммерческой разработке, сейчас хороший момент зайти: https://stepik.org/a/285608/pay | 2 656 |
| 13 | Роль: 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
Вакансия: https://hh.ru/vacancy/133215284
Контакты: @olesyaaaassss | 3 066 |
| 14 | Как не потеряться в потоке кандидатов?
На каждую DS-вакансию десятки откликов, а работодатели становятся разборчивее: хотят не только технические навыки, но и понимание бизнеса, умение решать реальные задачи.
11 июня в 19:00 Вера Коливерда, старший аналитик данных Райффайзен Банка и преподаватель НИУ ВШЭ, расскажет, какие навыки востребованы в аналитике в 2026 году и как выстроить траекторию.
На бесплатном вебинаре разберем задачу предсказания оттока - реальный кейс: сегментация клиентов и алгоритмы ML без учебных датасетов.
Подойдет тем, кто входит в DS или хочет структурировать знания для уверенного старта на рынке/
Присоединяйтесь к эфиру 11 июня в 19:00 по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFG65QBs
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFG65QBs | 2 738 |
| 15 | #работа #вакансия #продуктовыйаналитик #удаленно
Продуктовый аналитик
Локация: РФ
Компания: Цифровые привычки (проект Банка)
ЗП: 230-300 тр
Занятость: Полная
Трудоустройство: ИП или ГПХ
Проект для развития чата с ИИ-ассистентом в банковском приложении
Требования:
- Уверенное владение SQL и опыт работы с базами данных (Oracle/Postgres/MySQL, Google BigQuery, Hadoop, Vertica, SQL Server).
- Опыт работы с системами визуализации (Power BI, Tableau, Datalens, Superset, Google Data Studio, QlikView/QlikSense)
- Опыт построения автоматизированной отчетности: от сбора, хранения, подготовки данных до построения отчетов/дашбордов и проведения анализа данных.
- Владение Excel (сводные таблицы, формулы)
- Опыт работы с одной или несколькими системами аналитики: Appsflyer, Amplitude, Firebase, Mixpanel, Google Analytics, Яндекс.Метрика, AppMetrica или аналогами (не обязательно).
- Знание инструментов для автоматизации сбора, статистической обработки сырых данных (Python/R)
- Опыт дизайна и проведение A/B тестов
Обязанности
- Организовывать и автоматизировать сбор данных для отчетности, объединить данные систем-источников и строить регулярную отчетность/дашборды по клиентской активности.
- Принимать участие в продуктовых исследованиях, помогать командам в генерации гипотез и проведении экспериментов.
- Погрузиться в процессы и текущие потребности продуктовых команд, наборы необходимых метрик и методик их расчета для оценки путей клиентов.
- Дизайнить и просчитывать А/B тесты
- Активно помогать в разметке действий пользователей для системы продуктовой аналитики, в т.ч. взаимодействовать с продуктовыми командами в рамках этого процесса
Резюме @ithrevgenya | 2 820 |
| 16 | 🖥 На stepik обновили курс Python в 2026 - рабочий инструмент для автоматизации, ботов, парсинга, API, данных и разработки с ИИ.
Проблема новичков в том, что они учат Python кусками: синтаксис, пару задач, немного теории - и потом не понимают, как собрать из этого реальный проект.
Этот курс закрывает именно этот разрыв. Здесь вы не просто смотрите уроки, а учитесь писать код, разбирать ошибки и собирать рабочие решения на практике.
Внутри:
- Python с нуля
- много практики без сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современная разработка с ИИ
- отдельный блок по вайбкодингу
Вайбкодинг это нормальный навык 2026 года и вас научат- правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и быстрее доводить проект до рабочего состояния.
48 часов скидка 60%: https://stepik.org/course/288218/ | 2 668 |
| 17 | #вакансия #работа #job #leadproductanalyst #продуктоваяаналитика #тимлид #sql #abтесты #aifirst #ecom #ecommerce #digital
Lead Product Analyst (AI-first), удаленно
Работодатель, наш партнер — крупный игрок в сегменте здоровья и красоты с развитой цифровой экосистемой.
Компания доверила нам поиск Lead Product Analyst.
В компании внедрен AI-first подход к аналитике: значительная часть рутинной работы (сбор данных, базовые срезы, поддержка дашбордов) автоматизирована через собственную AI-платформу. Это позволяет аналитикам тратить время не на отчеты, а на исследования, инсайты и влияние на продукт.
О роли
Ищут Lead Product Analyst, который:
- построит и разовьет новую команду продуктовой аналитики
- выстроит AI-driven процессы внутри нее
- останется hands-on по ключевым задачам
Это не роль «поставщика отчетов».
Важно уметь находить неочевидные вопросы, инициировать исследования, помогать продукту принимать более сильные решения.
Что предстоит делать:
- Управлять командой продуктовой аналитики и формировать исследовательскую культуру.
- Внедрять AI-driven процессы, повышая эффективность команды через AI-инструменты.
- Самостоятельно инициировать исследования в поиске точек роста (а не только отрабатывать входящие запросы).
- Участвовать в ключевых аналитических задачах, помогать команде формулировать сильные выводы и рекомендации.
- Работать с продуктовыми командами как партнер: влиять на приоритеты и решения.
- Развивать аналитическую платформу со стороны бизнеса (формулировать потребности, улучшать сценарии использования).
Требования
Обязательные:
- Опыт в продуктовой аналитике от 4 лет
- Опыт в лидирующей роли от 1 года
- Уверенный SQL
- Практический опыт проведения и анализа A/B-тестов
- Продуктовое мышление: умение превращать данные в четкие выводы и рекомендации
- Проактивность — самому находить, какие исследования нужны бизнесу
- Ориентация на результат (не объем задач, а влияние)
- Готовность совмещать управление с hands-on аналитикой
- Интерес к AI-first подходу
Будет плюсом:
- Опыт построения продуктовой аналитики и экспериментальной культуры с нуля
- Python, Airflow или другой аналитический/инженерный стек
- Опыт работы в digital-продуктах, e-commerce или быстрорастущей продуктовой среде
Условия:
- Сильная роль с реальным влиянием на продуктовые и бизнес-решения
- Возможность строить AI-first аналитику, а не поддерживать рутину
- Команда, сфокусированная на исследованиях и результате
- Высокая автономность и широкая зона ответственности
- Удаленный формат работы
Резюме @marina_chirko | 2 894 |
| 18 | Хотите перейти в Компьютерное зрение (CV) или прокачаться до экспертного уровня?Проверьте свои силы, пройдя вступительное тестирование по CV, сравните уровень с рынком и получите скидку 15% на обучение (путь: успеть на курс - пройти тест): https://tglink.io/3628bb15285ec5?erid=2W5zFJz1r9X
Вы сможете оценить свои знания в глубоком обучении, нейросетях для изображений и современных архитектурах компьютерного зрения.
Преимущества программы курса:
110 часов практики на реальных задачах
Современный стек: PyTorch, YOLO, CLIP, SAM, Stable Diffusion
Рабта с видео, 3D-сценами и мультимодальными моделями
Подготовка моделей к production через ONNX, TensorRT и Triton
Проект под руководством эксперта для портфолио
Плавный старт курса продлится до 10.06.26. Вы еще успеваете на курс.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
#реклама
О рекламодателе | 1 299 |
| 19 | Прошу выставить вакансию
Компания Excdev
Должность Head of Data
Локация сотрудника не в РФ
Удаленный формат 5/2
Команда из 8 человек: тимлид DE + 3 DE, тимлид BI + 3 BI.
Ищем TeamLead и руководителя команды, который будет осуществлять полное операционное управление обеими командами и hands-on вклад по линии DWH / ETL / SQL / BI.
Стек: ClickHouse, Kafka, Airflow, Python, SQL, Tableau, Superset, PostgreSQL
Чем заниматься
• Управлять командой из 8 человек: 1:1, выстраивание процессов, найм, перформанс, бэклог, управление конфликтами.
• Ревьюить код и принимать архитектурные решения по ClickHouse, Airflow, Kafka (архитектура DWH, ETL/ELT-процессы, модели и витрины данных, интеграции cвнутренними и внешними системами, производительность хранилища и системы построения отчетности).
• Обеспечить выполнение задач подразделения по формированию аналитических отчетов
• Поддерживать контроль качества данных
• Провести миграцию Tableau → Superset, переучить или заменить команду BI под новый инструмент.
• Hands-on участвовать в сложных задачах по DWH / ETL / SQL / BI.
Что нужно
• 7+ лет в данных, 3+ года реального управления командой 5+ человек (с наймом, перформансом, увольнениями).
• ClickHouse в продакшене: моделирование, оптимизация, материализованные представления.
• Kafka: проектирование и поддержка ETL pipeline'ов.
• Airflow: DAG'и в продакшене, разбор инцидентов.
• Python: продакшен-код, не уровень скриптов.
• Сильный SQL.
• Tableau на уровне руководителя направления + опыт с open-source BI (Superset / Metabase / Redash).
• Опыт перестройки процессов в команде данных.
• Опыт управления проектами DWH/BI – оценка сроков, управление roadmap, управление рисками, выстраивание процессов
• Опыт взаимодействия с бизнес-заказчиками
• Опыт миграции BI-инструмента или сопоставимой технологической миграции.
• Опыт в документировании процессов/описании БД.
• Постоянно быть на связи с менеджментом компании, уметь включиться в горячие ситуации.
Плюсом
• Уже делал миграцию Tableau → Superset.
• dbt или другой analytics engineering tooling.
• Streaming-обработка (Flink, Kafka Streams, Spark Structured Streaming).
• Dagster / Prefect.
Контакт для связи
@valenti_sh | 2 922 |
| 20 | 🔥 Ищем ML Engineer (NLP/LLM) в команду AI Сбербанк Факторинг
Привет! Мы растём, задач становится всё больше, и ищем классного ML-инженера (Junior/Middle) в команду AI & Data Science.
✈️Коротко о том, что делаем:
Автоматизируем сложные факторинговые и юридические процессы с помощью LLM-агентов. Не «чат-боты для галочки», а реальные продукты: AI-агенты, сервисы автораскрытия аккредитивов, анализ 500-страничных сканов контрактов, структурирование сделок, лидогенерация.
😎 С чем работаем:
• LLM & Agentic: Minimax, DeepSeek, GigaChat, мультиагентные системы
• RAG: LangChain + самопис, FAISS / PGVector, ClickHouse
• Сложные данные: OCR + LLM для длинных PDF-сканов и таблиц
• Инженерия: Python, Flask, Docker, k8s, Cloud.ru для файн-тюнинга
• 80% engineering / 20% R&D (каждую неделю выводим в прод новые решения, а не только в Jupyter экспериментируем)
💠 Команда: 5 сильных ML-инженеров full-stack (DS, backend, архитектура, MLOps — всё сами). Никакой «узкой специализации» и легаси-болота. Сильная культура код-ревью и обмена знаниями.
❤️ Вилки (net, на руки, ориентировочные):
• Junior: 130 000 – 160 000 ₽
• Middle: 180 000 – 250 000 ₽
🎧 Формат: гибрид (1 день в офисе у м. Динамо) или полная удалёнка. ДМС, премии, плюшки Сбера.
👨💼 Собеседования проводим хоть с завтрашнего дня.
Процесс быстрый и прозрачный — 3 этапа без домашних заданий на неделю:
1. Тех. скрининг + лайв-кодинг (до 1 часа, онлайн)
2. Углублённое интервью по NLP / Classic ML / System Design (45-60 мин)
3. Финал с Лидом направления (15-20 мин)
Во многих вопросах идём навстречу — обсуждаем условия, график и формат индивидуально.
😍 Откликайтесь в ЛС: @xEnotWhyNotx — скину подробности, отвечу на вопросы и сразу поставлю встречу на удобное время.
Буду рад пообщаться! 🙌
#вакансия #ml #nlp #llm #python #dataScience #работа #remote #москва | 4 240 |
