Data Secrets | Карьера
Открыть в Telegram
Вакансии Data Science | Machine Learning | Big Data | Deep Learning | Neural Networks Прислать вакансию/сотрудничество: @veron_28 https://telega.in/c/data_secrets_career
Больше
Сеть:7 253
Подписчики
+124 часа
+257 дней
+10130 дней
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
октябрь '26окт. '26
октябрь '26
+27
в 0 каналах
сентябрь '26
+133
в 2 каналах
Get PRO
август '26
+124
в 0 каналах
Get PRO
июль '26
+178
в 6 каналах
Get PRO
июнь '26
+140
в 3 каналах
Get PRO
май '26
+116
в 3 каналах
Get PRO
апрель '26
+147
в 2 каналах
Get PRO
март '26
+131
в 1 каналах
Get PRO
февраль '26
+124
в 2 каналах
Get PRO
январь '26
+143
в 3 каналах
Get PRO
декабрь '25
+113
в 2 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+97
в 2 каналах
Get PRO
октябрь '25
+119
в 1 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+242
в 5 каналах
Get PRO
август '25
+244
в 2 каналах
Get PRO
июль '25
+214
в 1 каналах
Get PRO
июнь '25
+242
в 1 каналах
Get PRO
май '25
+171
в 1 каналах
Get PRO
апрель '25
+167
в 2 каналах
Get PRO
март '25
+893
в 2 каналах
Get PRO
февраль '25
+133
в 1 каналах
Get PRO
январь '25
+191
в 3 каналах
Get PRO
декабрь '24
+230
в 3 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+335
в 1 каналах
Get PRO
октябрь '24
+164
в 4 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+2 719
в 14 каналах
Get PRO
август '24
+368
в 1 каналах
Get PRO
июль '24
+124
в 0 каналах
Get PRO
июнь '24
+1 374
в 7 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 06 октября | +1 | |||
| 05 октября | +2 | |||
| 04 октября | +4 | |||
| 03 октября | +4 | |||
| 02 октября | +8 | |||
| 01 октября | +8 |
Посты канала
ML Engineer/LLM Engineer
Предстоит: Разработка и улучшение пайплайна LLM post-training: SFT, preference optimization, Offline / Online RL; Улучшение instruction following и построение системы benchmarking / evaluation; Обучение LoRA / QLoRA-адаптеров под различные домены и задачи; Работа с reward models / verifiers и reward functions для RL… Узнать подробнее 🔵
| 2 |  В недавнем исследовании среди крупных банков выяснили, что финансовые компании все активнее нанимают ИИ специалистов:
Отдельный тренд исследователи увидели в спросе на специалистов по агентам. Упоминания agent orchestration в вакансиях банков выросли на 1721% за год, а общее количество AI-related вакансий в JPMorgan, Citigroup, Capital One и других банках выросло на 49%, до 139 819.
Среди ИИ-вакансий рост упоминаний отдельных скилов выглядит следующим образом:
➖ Agent orchestration: +1 721%
➖ LangGraph: +679%
➖ Responsible AI: +657%
➖ AI governance: +394%
➖ LlamaIndex: +291%
➖ RAG: +259%
➖ AI risk management: +359%
Агенты модно, молодежно, но не всегда безопасно, поэтому растет интерес и к responsible AI, AI governance, risk management и cybersecurity. И конечно, у банков тоже наблюдается интерес к новой профессии FDE. | 1 020 |
| 3 | Архитектор решений ML в Т1 Холдинг
Удаленно / Гибрид / Офис в Иннополисе
Предстоит: Анализ текущей архитектуры и участие в формировании стратегии продуктов платформы AI; Постановка задач на доработку внутренней команде разработки; Осуществление архитектурного надзора, контроль отклонений от целевой архитектуры при разработке решений… Узнать подробнее 🔵 | 1 072 |
| 4 |  Как ИИ поменял CUDA-инженеров
Таких инженеров прогресс не обошел стороной и они также наравне с другими пользуются преимуществами агентного кодирования. Но вот что любопытно: по данным Lightcast, за первые 8 месяцев 2026 года в США было опубликовано больше вакансий с требованием CUDA, чем за весь 2025 год. В сентябре у NVIDIA было более 300 открытых вакансий, связанных с CUDA, а базовая зарплата на некоторых позициях доходила до $431 250 без учета акций и бонусов.
Так что пока без замены программистов 👍 | 1 594 |
| 5 | Geo-ML инженер
Требования: Классический ML на табличных данных: бустинги (CatBoost/XGBoost/LightGBM), feature engineering, работа с признаками и метриками, валидация; Python + SQL, продовый уровень (не только ноутбуки)… Узнать подробнее 🔵 | 1 672 |
| 6 | Data Scientist в Авито
Гибрид / Офис в Москве
Предстоит: разрабатывать и улучшать модели оценки стоимости товаров на основе табличных данных, текстов и изображений; исследовать современные ML-подходы, формулировать и проверять гипотезы, проводить эксперименты и анализировать их результаты; работать над качеством моделей: выбирать метрики, проводить валидацию, искать причины ошибок и возможности для улучшения… Узнать подробнее 🔵 | 1 749 |
| 7 | Экономисты посчитали насколько продуктивнее станут разработчики благодаря ИИ
Исследователи из Беркли оценили, что рынок ожидает рост продуктивности software engineers примерно на 32,6% благодаря ИИ-инструментам. Речь о том, что рынок ожидает, что в дальнейшем разработчики смогут делать на треть больше работы за то же время.
Компании рассчитывают, что времени на рутинный код будет уходить меньше, больше задач на одного инженера и будут выше требования к скорости и качеству. | 1 777 |
| 8 |  🔥 Не упусти возможность! Прими участие в Академии Финтеха!
Реальные бизнес-кейсы, поддержка экспертов и призовой фонд 1 500 000 ₽
🔵 5 октября – 11 декабря
🔵 Онлайн
🔵 Призовой фонд 1 500 000 ₽
Приходи с MVP или прототипом продукта и прокачай его в одном из треков.
🔹 Финтех без границ: банк будущего для бизнеса и клиентов (Трек ВТБ)
🔹 Эффективность 360: технологии для внутренних процессов (Трек Финансового университета)
Что тебя ждет 🔥
- 3 спринта, QA-сессии, обратная связь экспертов
- Образовательная программа с фокусом на практику
- Шанс пройти отбор в Бизнес-инкубатор Финансового университета и пропилотировать свое решение в ВТБ
👍 Для студентов и аспирантов российских вузов.
Подробнее о треках и условиях участия — на сайте Академии Финтеха!
⏰ Успей на регистрацию до 11 октября, 23:59 МСК по ссылке. | 1 352 |
| 9 | Middle/Senior MLOps-инженер в Т-Банк
Удаленно / Гибрид / Офис
Предстоит: Проводить мониторинг и обслуживание AI-моделей; Управлять инфраструктурой в виде GPU-серверов; Разворачивать и поддерживать современные ML-инструменты; Документировать и стандартизировать практики вокруг обслуживания инфраструктуры для машинного обучения… Узнать подробнее 🔵 | 1 617 |
| 10 |  В недавнем интервью CEO LinkedIn Дэн Шаперо рассказал, как ИИ меняет рынок найма
Дело в том, что кандидаты активно используют чат-боты и другие инструменты, чтобы адаптировать резюме и массово откликаться на вакансии. По словам Шаперо, с начала пандемии количество заявок на одну вакансию выросло примерно на 30%, поэтому рекрутерам становится все сложнее оценивать реальное соответствие кандидата позиции (да и существование самого кандидата).
Рекрутеры перестают смотреть на резюме и сопроводительные письма. Для них теперь гораздо важнее становятся подтвержденные навыки, релевантный опыт и реальные результаты.
Кстати, вакансии, связанные с ИИ, уже предлагают существенно более высокую компенсацию: по данным LinkedIn, указанная зарплата для типичной ИИ-вакансии в США составляет около $177 тыс. против $80 тыс. для обычной вакансии. | 1 663 |
| 11 | Senior Data Engineer в Wildberries
Удаленно
Предстоит: Развивать платформу данных; Разрабатывать и оптимизировать ETL/ELT-процессы; Работать с batch- и streaming-пайплайнами; Развивать модели данных и хранилище… Узнать подробнее 🔵 | 1 471 |
| 12 |  Как проходит собеседование на Forward-Deployed Engineer в OpenAI 👀
Ребята опубликовали примерный процесс найма, с которым столкнулись сами. Сам же процесс занимает примерно 3–4 недели и включает около семи встреч с командой.
🟦 1 этап - Классический короткий разговор с рекрутером примерно на полчаса, оценивают ваш опыт и мотивацию. Почему именно эта должность и почему вам интересна такая работа.
🟦 2 этап - Дальше нужно примерно за 5 часов собрать рабочий проект на API OpenAI и записать видео с его демонстрацией. Важен не столько сам код, сколько то, насколько решение похоже на реальный продакшн-проект и насколько понятно вы можете объяснить свое решение.
🟦 3 этап - Следующий этап длится около часа и посвящен техническому разбору. Здесь проверяют способность принимать инженерные решения при разработке ИИ-систем и оценивать их работу.
🟦 4 этап - Затем дают открытую и намеренно недостаточно определенную задачу. От кандидата ждут, что он сначала разберется в потребностях клиента и критериях успеха, а уже потом перейдет к решению.
🟦 5 этап - На финальных этапах обсуждают опыт работы с клиентами, ситуации с неоднозначными требованиями и неудачными решениями. Отдельно оценивают соответствие принципам компании и то, как кандидат принимает решения и взаимодействует с людьми. | 1 664 |
| 13 | Junior Data Science в МТС
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве
Предстоит: Работать с профессиональными базами данных и хранилищами данных, разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы; Использовать Python для анализа данных, автоматизации процессов и решения прикладных задач; Решать задачи классификации, детектирования и сегментации, а также оценивать качество моделей с помощью ключевых метрик машинного обучения… Узнать подробнее 🔵 | 1 637 |
| 14 |  +3Наткнулись на интересную статистику по соревнованиям, которая охватывает не только любимый всеми Kaggle, но и десятки других платформ 👍
Среди основных наблюдений: организаторы выделяют больше бюджета на обучение, Qwen доминирует в языковых соревнованиях, AutoML и новые табличные модели уже вполне конкурентоспособны, хотя GBDT по-прежнему остаются стандартом для табличных задач. Но теперь по порядку.
➡️ Kaggle остается платформой с наибольшим количеством пользователей, соревнований и самым большим общим призовым фондом. Второе и третье места заняли Tianchi и Codabench.
➡️ Самый большой призовой фонд составил 8,5 млн долларов за финальный раунд DARPA's AI Cyber Challenge. В целом количество конкурсов с призовым фондом от 100 тысяч долларов росло в последние годы, и в 2025 году таких соревнований уже насчитали 23.
➡️ Почти все выигрышные решения пишутся на PyTorch (кроме соревнования Kaggle's Efficient Chess, где победитель вообще использовал C). Среди популярных инструментов выделили librosa, MONAI, TorchMetrics, ONNX и Hydra. Тут исследователи заметили забавный момент: никто из победителей соревнований не использовал JAX. Даже в конкурсе, где среда была реализована на JAX, победило решение на PyTorch.
➡️Среди выигрышных решений, использующих GBDT, XGBoost и LightGBM были наиболее популярны. Тут интересно то, что некоторые победители заявили, что экспериментировали со всеми тремя этими библиотеками (XGBoost, LightGBM и CatBoost) и обнаружили значительные различия в производительности между библиотеками на своих наборах данных.
➡️ В соревнованиях по CV наиболее популярные архитектуры на основе трансформеров включали ViT (часто DINOv2) и Swin Transformer для задач классификации, регрессии или сегментации изображений, а также модели Qwen-VL для задач преобразования изображения в текст. Наиболее популярные архитектуры на основе CNN включали YOLOv8 и YOLO11 для обнаружения объектов, а также ResNet и EfficientNet для других задач.
➡️ В четырех из пяти конкурсов по аудио, включавших человеческую речь, победители настроили модели Whisper от OpenAI, а в пятом использовали W2v-BERT 2.0.
Для тех, кто хочет хакнуть соревнования и ознакомиться с полной версией, ссылку оставляем тут. | 2 061 |
| 15 |  ⚡️ Успей присоединиться к третьему конкурсу по археологии
Разработай ПО для поиска археологических объектов в рельефе, на поверхности и под землёй в культурном слое и материке – поработай не только с обработанными, но и с исходными данными, чтобы применить свой глубокий опыт и представить науке больше открытий.
Призовой фонд — 30 000 000 ₽.
Уже опубликован датасет обучения, с которым участники конкурса могут ознакомиться и начать работать над задачей.
🧠 Ждём команды из 2–5 человек с уверенными навыками в машинном обучении и компьютерном зрении.
📌 Формат: онлайн на платформе Phystech.Genesis.
Можно участвовать как физическим, так и юридическим лицам.
⏳ Подай заявку до 30 сентября по ссылке. | 1 081 |
| 16 | AI инженер в Ланит
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве
Предстоит: Внедрение agent-assisted и SDD-практик в продуктовых командах; Анализ кода и reverse engineering для спецификаций; Исследования, пилоты и развитие Human‑in‑the‑Loop; Создание микроинструментов и управление контекстом агентов… Узнать подробнее 🔵 | 1 967 |
| 17 |  Инженер в Meta попросил о понижение должности 👀
И такое бывает. На самом пике карьеры инженер попросил понизить его с IC9 до IC7 из-за неоправданных ожиданий.
Если в начале карьеры повышение было сильной мотивацией и означало признание и успех, то уже на более высоких должностях ситуация изменилась.
Приходилось доказывать, что ты соответствуешь своему уровню, уделять больше внимания своей эффективности, постоянно ощущать контроль (большой брат следит за вами) и сталкиваться с ожиданием от коллег, что ты работаешь на пределе возможностей, а не просто хорошо выполняешь свою работу.
Инженер отметил, что если у вас нет ответа на вопрос «Когда достигнете главной карьерной цели – что будете делать дальше?», то появляется риск гнаться за следующим уровнем, потому что «так принято», а не из личного желания.
Решение о понижение было не безболезненным. Странно было наблюдать, как коллеги, которые были ниже по должности, в итоге обгоняли его по карьерной лестнице. А еще пришлось согласиться на меньшую зарплату – с $4,3 млн в год до $1,63 млн. Неприятно, но на низкой должности было больше интересных задач и меньше контроля. | 2 209 |
| 18 |  Avito DS Meetup: RL, AI-агенты и BidCorrection 🚀
🔸 Булат Шарипов расскажет, как в Авито обучают собственные языковые модели с помощью RL, а Владислав Воробьев — как BidCorrection меняет состав трафика, не трогая сами объявления.
🔸 Всеволод Викулин расскажет, как реально автоматизировать процессы с помощью AI-агентов, — этим и многим другим он поделится на Avito DS Meetup 7 октября.
После докладов будет нетворкинг с DS-сообществом. А ещё, если придёте офлайн, сможете найти прикольные тематические пасхалки, которые мы для вас спрятали 👀
⚡️ Встречаемся в 18:30 7 октября.
Места в офлайне ограничены — регистрация обязательна.
➡️ Регистрируйтесь по ссылке и приходите! | 1 871 |
| 19 | Университета для работы в IT - недостаточно. По крайней мере так считают российские студенты
Более 40% студентов считают, что подготовки в ВУЗе недостаточно для работы в области IT, поэтому уже на первых курсах активно ищут возможность получить навыки. Поэтому особый упор при выборе учебного заведения делают на сотрудничестве с бизнесом.
Так 62% студентов технических направлений назвали партнерство ВУЗа с бизнесом в числе решающих факторов при поступлении. При выборе магистратуры доля выше - 67% могут сменит университет после бакалавра, если другой универ предлагает более глубокую интеграцию с потенциальным работодателем.
Абсолютное большинство (96%!) студентов технических вузов ищут или планируют искать работу по профилю во время учебы, половина - на первых курсах. Для входа в профессию половина опрошенных рассматривают как раз-таки партнерские стажировки, которые предлагают гибкие условия для совмещения работы и учебы. | 1 889 |
| 20 |  ️️️️️️️️📚За 146 часов обучения покажем на практике, как внедрять модели машинного обучения в рабочую среду на курсе: «MLOps».
🎁 Записывайтесь на 3 бесплатных вебинара — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями. Задайте свои вопросы экспертам!
1⃣29 сентября, 20:00 мск — «MLFlow — контроль над ML-экспериментами»: разберём, как не терять лучшие модели и параметры, и на практике внедрим MLFlow для трекинга экспериментов и версионирования.
2⃣15 октября, 18:00 мск — «Автоматизация ML-экспериментов с GitLab CI/CD и CML»: покажем, как запускать обучение моделей автоматически при каждом коммите и отслеживать метрики прямо в Merge Requests.
3⃣26 октября, 20:00 мск — «Data Drift в машинном обучении: почему модели деградируют в продакшене»: разберём, как вовремя замечать смещение данных и не дать модели незаметно потерять качество.
Записывайтесь ➡ https://otus.pw/hGHd/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru | 1 570 |
