Data Science Jobs

#вакансия #СистемныйАналитик #middle+ #удаленноРФ Мы в поиске Системного аналитика • Компания: IT People group • Ставка: рассмотрим вашу • Грейд: Middle+ / Senior • Локация: РФ • Срок привлечения: До конца года • Формат работы: Удаленно • Загрузка: Фултайм Требования: • Опыт работы в качестве аналитика от трех лет • Опыт работы с высоконагруженными СУБД ORACLE • Опыт работы с Python • Знание SQL, DWH Обязанности: • Анализ полноты и корректности требований в поступающих заявках на отчетность • Анализ доступности источников информации, необходимых для реализации заявки • Внесение предложений по схемы предоставления отчетности • Планирование графика формирования периодической отчетности на серверах • Анализ запросов нерегламентированной отчетности по заявкам ITSM, формирование технических требований Для Резюме @HR_JuliaG

Как сегодня строят рекомендательные системы — и что будет с ними завтра? 30 сентября собираем RecSys-сообщество — разработчиков, ML/DS-специалистов и всех, кто делает персонализацию и рекомендации в реальных продуктах. В программе — доклады от экспертов Сбера. Поговорим о свежих подходах и нестандартных решениях на реальных кейсах. А после докладов переключаемся на неформальный режим: знакомимся, спорим про RecSys, обсуждаем идеи, находим единомышленников и просто хорошо проводим вечер среди своих. 📍г. Нижний Новгород, пространство «Гараж» Количество мест ограничено — успей забрать своё по ссылке!

#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

🚀 Приглашаем на третий конкурс по археологии от Phystech.Genesis. 🗓 Подача заявок до 30 сентября, 23:59 мск 👨‍💻 Работа над решениями — октябрь–ноябрь 2026 🔝 Реальные данные — реальный вызов 🔥 Призовой фонд 30 000 000 ₽ Организаторы уже провели два конкурса— теперь очередь третьего.

В нём модели участников будут находить объекты и в рельефе, и на поверхности, и под землёй — в культурном слое и материке.

⚡️ Ждём команды из 2–5 человек с уверенными навыками в машинном обучении и компьютерном зрении. 📌 Формат — онлайн-платформа Phystech.Genesis. Можно участвовать как физическим, так и юридическим лицам. Перейти к регистрации

#senior #удаленка #гибрид МТС Банк Главный аналитик NBO Опыт работы: от 2 лет в сфере анализа данных ☑️ Что нужно делать -Разработка отчётности для анализа эффекта от внедрения моделей, оптимизирующих процессы вторичных продаж -Анализ влияния внешних/внутренних факторов на эффект от кампаний продаж -Анализ бизнес-процессов для выявления зон роста от применения data science моделей -Разработка регулярной отчётности в Power BI -Анализ эффекта пилотов -Разработка технических заданий на создание витрин данных, контроль выполнения задач ☑️ Кого мы ищем -Техническое/математическое/экономическое образование -Уверенное владение SQL (в т.ч. написание процедур и функций, опыт работы с БД Oracle будет плюсом) -Опыт разработки отчётов в BI-инструментах -Опыт проведения A/B тестов, постановки гипотез, проверки статистической значимости, формулировки выводов -Опыт работы от 2 лет в сфере анализа данных (банковская область будет большим плюсом, технологический консалтинг — плюсом) Откликнуться

🔥 Хочешь расти в IT быстрее остальных? Перестань учиться в одиночку Можно годами смотреть курсы, читать документацию и всё равно топтаться на месте. А можно попасть в правильное окружение, где каждый день обсуждают новые инструменты, вакансии, реальные кейсы, ошибки и то, что уже завтра станет стандартом. Здесь собраны папки и каналы по разным направлениям IT, чтобы ты быстрее находил нужных людей, идеи и полезный контент - без бесконечного поиска. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: t.me/fizmat Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подпишись и сохрани, здесь регулярно появляются новые подборки, инструменты и материалы, которые реально помогают расти быстрее.

#junior #удаленка IBS Data scientist / ML-инженер Опыт работы: от 1 года Можно удалённо ☑️ Чем предстоит заниматься -Исследование и внедрение современных подходов для широкого круга NLP-задач -Участие в полном цикле разработки: от прототипирования до промышленного развёртывания конечного решения -Разработка сервисов обработки естественного языка (классификация, суммаризация, NER, RAG и пр.) -Участие в создании AI-ассистентов на базе генеративных моделей (SFT/LoRA, RLHF) — BERT, Qwen и др. -Построение пайплайнов подготовки данных и обучения LLM -Организация процесса мониторинга качества и производительности LLM в продакшене -Проектирование и поддержка CI/CD-конвейеров для ML-проектов (Git, GitLab CI/CD, Jenkins и подобные) -Контейнеризация и оркестрация сервисов (Docker, Kubernetes) ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Высшее образование: математическое, IT, техническое -Аналогичный опыт работы от 1 года -Хорошее знание Python и основных библиотек анализа данных -Базовые навыки классического ML (EDA, предобработка, обучение моделей) -Опыт применения современных трансформерных нейросетей (GPT, BERT и их модификаций) -Опыт реализации RAG -Уверенное владение PyTorch или TensorFlow для тонкой настройки LLM Откликнуться

Вакансия Product Manager Название компании: MyFinishLine — международная платформа виртуальных квестов для активных людей. Пользователь двигается в реальной жизни (ходит, бегает, ездит на велосипеде) и открывает главы приключенческой истории, проходя маршруты по всему миру https://myfinishline.app/ Формат работы: удалённо, полная занятость Контакты: @DN_MFLi Чем предстоит заниматься Формировать и развивать продуктовую стратегию и roadmap приложения Самостоятельно собирать рабочие прототипы (вайб-кодинг) и тестировать гипотезы  Проводить исследования пользователей (ретеншн, вовлечённость, причины оттока), формулировать гипотезы и проверять их через A/B-тесты Развивать ключевые механики геймификации: сюжетные квесты, систему медалей, интеграцию со Strava и другими фитнес-сервисами Анализировать продуктовые метрики и на их основе принимать решение  Наш идеальный кандидат Продакт с опытом в геймифицированных продуктах или играх, который понимает, как устроена мотивация пользователя, как выглядит хороший онбординг и пейволл. Важно, чтобы понимал не только продуктовую составляющую, но и сам мог сделать решение руками: например, сделать в Figma концепт и собрать рабочий прототип через вайбкодинг и AI-инструменты.  ▪️Критично важен опыт в игровых/около игровых приложениях/платформах, или fitness/спорт/lifestyle-приложениях или play-to-earn продуктах ▪️Опыт работы продакт-менеджером или продакт-дизайнером от 2 лет  ▪️Есть измеримые кейс роста revenue или LTV ▪️Опыт работы с AI и вайбкодингом, нам нужен человек, который умеет выстраивать инфраструктуру  ▪️Уверенное владение Figma: попросим ваше портфолио с дизайнами лендингов  ▪️Опыт работы с аналитикой: умеете сами прочитать CJM и понять, какая метрика и почему проседает ▪️Понимание принципов геймификации и удержания пользователей Сильным плюсом будет ▪️Сильный визуальный вкус, особенно в дизайне лендингов  ▪️Базовое понимание HTML/CSS/JS достаточное, чтобы поправить то, что сгенерировал AI  ▪️Опыт работы с БД  ▪️Английский язык на уровне, достаточном для чтения документации и написания текстов для лендингов и интерфейса Как откликнуться В сообщении @DN_MFLi пришлите пожалуйста, кейс в формате: ниша / что сделали / какой результат, а также примеры вашего дизайна в Figma, и как именно вы используете AI

🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы. Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» 63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой. Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода. Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии. Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI. ⏳ 72 часа скидка 55% https://stepik.org/a/295921

МТС Банк Разработчик DWH и BI ЕХД Oracle Полная занятость Формат работы: Москва (офис) МТС Банк — одно из ключевых направлений экосистемы МТС. Стек: Oracle PL/SQL, Oracle Developer Data Modeler, Informatica, Golden Gate, MS PowerBI, MS Analysis Service, Jira, Confluence. ☑️ Чем предстоит заниматься -Разработка и анализ процедур загрузки данных в хранилище банка из систем-источников -Разработка витрин данных и отчётности по данным хранилища данных -Оптимизация работы хранилища данных и аналитической отчётности -Взаимодействие с ИТ и бизнес-подразделениями банка для решения задач по развитию хранилища данных -Выявление и исправление ошибок загрузки и формирования отчётности на базе хранилища данных ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Опыт разработки Oracle PL/SQL -Опыт работы в подразделениях отчётности и DWH -Понимание процессов банковской отрасли (желательно) -Умение работать с бизнес-заказчиком напрямую -Интерес к проектам по внедрению, развитию хранилища или разработке финансовой отчётности в банках Откликнуться (https://job.mtsbank.ru/vacancies/4995)

Daд#middle #удаленка Далее ML-инженер Формат работы: можно удалённо Далее — один из крупнейших независимых digital-продакшнов в России, работает с 2005 года, в штате более 550 человек. Ищет ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для проектов компании. ☑️ Чем предстоит заниматься -Поддерживать текущие алгоритмические решения -Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы -Адаптировать и дообучать LLM под специфику продукта -Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других) -Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow -Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных Контакты: hr@dalee.ru / Telegram @daleedigital

Weekend Offer* для ML и DL-специалистов Приглашаем инженеров с опытом от 2 лет в NLP, CV, Classic ML и RecSys получить быстрый офер в одну из команд Яндекса. За выходные вы сможете пройти основные этапы найма: 🔛12 сентября — две технические секции онлайн. 🔛13 сентября — финальные интервью и знакомство с командами. Все этапы пройдут онлайн, вам понадобится только ноутбук и тихое место. Подробности и регистрация на сайте: https://yandex.ru/project/events/wo-ml-0926

#intern #удаленка #офис #гибрид ИТ-компания «Лоция» Стажёр-инженер данных BI (Data Engineer) Неполный рабочий день (срочный трудовой договор на 3 месяца, 5/2, не более 30 часов в неделю) Формат работы: удалённо, офис или гибрид Стажировка в команде BI. Рассматриваем студентов из любых вузов и форм обучения, включая заочную и магистратуру. ☑️ Чем предстоит заниматься -Построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников -Работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины -Оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster -Управление хранилищами: работа с Postgres и колоночной базой данных Clickhouse -Визуализация: разработка интерактивных BI-отчётов в Apache Superset -Оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжёлых запросов ☑️ Наши пожелания к кандидатам -SQL: уверенное владение языком (сложные выборки, агрегатные функции, понимание принципов оптимизации запросов) -Базы данных: понимание устройства реляционных БД (в частности, PostgreSQL) и общих принципов построения аналитических хранилищ -Python: базовые знания языка, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач -Аналитический склад ума: способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию Контакты: welcome@loodsen.ru

#middle #гибрид #удаленка SM Lab Data Scientist Опыт работы: в аналогичной должности от 2 лет Формат работы: гибрид или удалённо (Москва) SM Lab — ИТ-компания, которая создаёт и развивает ИТ-продукты, поддерживает цифровые сервисы, обеспечивает качество и надёжность решений для крупных ритейлеров одежды, обуви и спорттоваров. Проект по оптимизации ассортиментного портфеля, команда Дата-офиса отвечает за роботизацию ключевых процессов компании через монетизацию данных и встраивание новых технологий принятия решений (в т.ч. ИИ). ☑️ Чем предстоит заниматься -Разрабатывать эвристические алгоритмы и ML-модели для решения бизнес задач -Разрабатывать ETL-пайплайны сбора и обработки данных, необходимых для расчета алгоритмов и обучения ML-моделей -Разрабатывать автоматизированные пайплайны расчета алгоритмов, обучения и скоринга ML-моделей -Исследовать данные с целью поиска точек роста продукта, проводить ad-hoc аналитику ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Высшее образование (математическое / физическое / программная инженерия / вычислительная техника / наука о данных) -Опыт работы в аналогичной должности от 2 лет -Уверенное владение Python (есть опыт разработки, автоматизации, использования библиотек для работы с данными, работы с большими данными) -Уверенное владение SQL (сложные запросы, аналитические функции) Контакты: it-hr@sportmasterlab.net Источник вакансии: career.habr.com/vacancies/1000167183

17 сентября в Москве — AI R&D DAY. Без маркетинговой шумихи, только хардкор: альтернативные архитектуры, омнимодальная долгосрочная память, агенты, бенчмарки и инструменты обучения моделей. Команда NextGenAI расскажет, что уже работает сегодня и что станет стандартом завтра. Для кого: R&D, AI-архитекторов, продактов и техлидов, которые строят продукты, а не слайды. Поговорим о: -новых подходах к созданию и обучению моделей; -системах, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных; -развитии голосовых технологий; -оценке качества AI-решений; -внедрении технологий в реальные продукты. Приходят не спикеры «по приглашению», а опытные команды, которые сейчас строят NextGenAI. Говорят про архитектуры, которые ещё не в публичных репозиториях. Про память, которая работает дольше контекста. Про то, как голосовые технологии перестают быть костылём. 👇 Подробности #реклама О рекламодателе

#senior #удаленка X5 Tech Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys Опыт работы: в роли MLE/DS от 5 лет Формат работы: удалённо или гибрид X5 Tech — ИТ-подразделение X5 Group, управляющей сетями «Пятёрочка», «Перекрёсток» и «Чижик». ☑️ Чем предстоит заниматься -Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды -Строить модели машинного обучения, улучшать качество -Писать код, проводить code-review -Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Знание Python -Опыт работы в рекомендательных системах/поиске -Опыт работы в роли MLE/DS от 5-ти лет -Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения -Знание SQL, знакомство с Hadoop-стеком, опыт с Docker, Kubernetes, PySpark, Kafka, Postgres, Airflow Откликнуться

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: t.me/fizmat Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Вакансия Team lead дата инженеров Сбер Формат: Москва офис (Кутузовский пр., д. 32). Вилка от 450к до 700к net. Обязанности: - Разработка пайплайнов для обработки данных; - Создание витрин, маппингов для данных; - Обследование и профилирование банковских источников данных, исследование моделей данных источников; - Коммуникация с заказчиками, смежными коммандами. Активное формирование предложений по реализации решений для задач бизнеса; - Управление командой. Требования: - Опыт и сильные навыки программирования на python (ООП, разработка API); - Хорошие знания SQL (оконные функции, сложные запросы, оптимизация запросов); - Знание инструментов экосистемы Hadoop: Hive, Spark и др; - Понимание концепций проектирования хранилищ данных; - Сильные коммуникативные скиллы, навыки организации работы команды, проактивность и лидерские качества. Условия и соц. пакет: - Стандартный набор (ДМС и т.д.) + гибкие условие труда и рабочего дня; - Свой спорт зал в офисе и различные корп. программы. - Заботимся о развитии сотрудников. Возможность профессионального роста, возможность карьерного роста по уровню позиции и в ЗП; - Формат работы - офис в Мск (Кутузовский пр., д. 32). Контакт для связи и резюме @alexei_nnn

#jobs #vacancy #remote Ищем сильного Data Scientist / ML Engineer в SCOPE.GG — аналитическую платформу для игроков CS2. Нужен человек, который хорошо понимает CS2 и хочет превращать игровые механики, стратегии и поведение игроков в данные, метрики и ML-модели, напрямую влияющие на продукт для тысяч пользователей. Что предстоит делать: — анализировать большие массивы игровых данных CS2 и находить закономерности в поведении игроков; — строить распределения, проводить статистический анализ и формулировать выводы на основе данных; — разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели для игровых сценариев; — переводить игровые механики, стратегии и игровые ситуации в измеримые признаки и метрики; — проверять гипотезы и внедрять новые метрики, которые помогают игрокам лучше понимать свою игру; — участвовать в развитии аналитических и ML-инструментов продукта. Что важно: — 2–3+ года опыта в роли Data Scientist / ML Engineer; — хорошее понимание CS2: игровых механик, ролей, экономики и стратегий; — опыт статистического анализа данных и машинного обучения; — умение выбирать подходящую модель под задачу и аргументировать свой выбор; — самостоятельность в постановке и решении аналитических задач; — интерес к CS2 и желание глубоко исследовать игру через данные. Будет плюсом: — опыт работы с MongoDB; — большой игровой опыт в CS2; — опыт разработки плагинов для CS2 и работы с игровыми парсерами; — умение объяснять выводы из данных нетехническим коллегам; — знание Go. Условия: — удалённая работа; — 2500-4000$ — гибкий график; — работа над продуктом для многотысячного сообщества игроков CS2; — небольшая команда без избыточной бюрократии; — сложные данные, исследовательские задачи и возможность влиять на продукт; — сильная команда, объединяющая любовь к играм и технологиям. Если ты или кто-то из твоего окружения подходит — напиши мне в личку: @Lobanov_Dmitrij #DataScientist #MLEngineer #MachineLearning #DataAnalytics #CS2 #Gaming #RemoteJobs #SCOPEGG

Вырастили целое дерево из агентов 🌳 Мы в Авито разработали единую платформу для процессов. Самые лучшие и популярные становятся агентами. В итоге каждый сотрудник может создать свой процесс или воспользоваться готовым. Классно? Не то слово! Поэтому мы написали статью, как создавали это решение. О чём узнаете, если прочитаете: 🔸как устроена архитектура платформы, 🔸как процесс становится агентом, 🔸как измерять качество агентов. Читать статью 🚀