Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
ФКН: Вакансии
Відкрити в Telegram
Канал с вакансиями, мероприятиями и хакатонами из закрытого ФКНского чата вакансий. Чтобы опубликовать вакансию, можно написать её в чат или в лс @NanoBjorn. Если она понравится чату, то будет опубликована в канале. Правила в закрепе.
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу ФКН: Вакансии
Канал ФКН: Вакансии (@vacancy_cs) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 15 485 підписників, посідаючи 2 467 місце в категорії Кар'єра та 43 074 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 15 485 підписників.
За останніми даними від 30 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 377, а за останні 24 години на 4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 54.62%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 28.93% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 8 455 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 4 478 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 138.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як engineer, стартап, remote, llm, senior.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Канал с вакансиями, мероприятиями и хакатонами из закрытого ФКНского чата вакансий. Чтобы опубликовать вакансию, можно написать её в чат или в лс @NanoBjorn. Если она понравится чату, то будет опубликована в канале. Правила в закрепе.”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 01 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Кар'єра.
15 485
Підписники
+424 години
+677 днів
+37730 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
липень '26
липень '26
+6
в 0 каналах
червень '26
+438
в 1 каналах
Get PRO
травень '26
+367
в 2 каналах
Get PRO
квітень '26
+573
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+726
в 4 каналах
Get PRO
лютий '26
+586
в 1 каналах
Get PRO
січень '26
+521
в 0 каналах
Get PRO
грудень '25
+232
в 0 каналах
Get PRO
листопад '25
+343
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '25
+323
в 1 каналах
Get PRO
вересень '25
+273
в 0 каналах
Get PRO
серпень '25
+457
в 0 каналах
Get PRO
липень '25
+320
в 0 каналах
Get PRO
червень '25
+292
в 0 каналах
Get PRO
травень '25
+359
в 0 каналах
Get PRO
квітень '25
+500
в 0 каналах
Get PRO
березень '25
+396
в 0 каналах
Get PRO
лютий '25
+357
в 0 каналах
Get PRO
січень '25
+609
в 1 каналах
Get PRO
грудень '24
+312
в 0 каналах
Get PRO
листопад '24
+388
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '24
+492
в 1 каналах
Get PRO
вересень '24
+629
в 4 каналах
Get PRO
серпень '24
+529
в 2 каналах
Get PRO
липень '24
+365
в 0 каналах
Get PRO
червень '24
+315
в 0 каналах
Get PRO
травень '24
+299
в 1 каналах
Get PRO
квітень '24
+398
в 1 каналах
Get PRO
березень '24
+305
в 1 каналах
Get PRO
лютий '24
+504
в 2 каналах
Get PRO
січень '24
+219
в 1 каналах
Get PRO
грудень '23
+174
в 0 каналах
Get PRO
листопад '23
+181
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '23
+214
в 4 каналах
Get PRO
вересень '23
+235
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+110
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+193
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+279
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+106
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+144
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+140
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+146
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+87
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+88
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+31
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+77
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+128
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+99
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+53
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+109
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+87
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+180
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+153
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+130
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+97
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+67
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+58
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+52
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+99
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+1 301
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 01 липня | +6 |
Дописи каналу
tldr: Full-stack ML Engineer, Food2Mood, AI x foodtech, 400k–600k gross
Food2Mood — AI-стартап, который строит персонализацию еды для ресторанов и food-retail: от цифрового вкусового профиля гостя до ML-рекомендаций в меню, CRM, loyalty и кассовых системах.
Мы ищем сильного Full-stack ML Engineer, который готов стать технологическим лидером и возглавить существующую инженерную команду.
Сейчас Food2Mood переходит от пилотов к масштабируемой платформе. Нам нужен человек, который умеет мыслить архитектурно, быстро доводить задачи до production-ready и превращать сложные интеграции в единый архитектурный рабочий продукт.
Что предстоит делать:
• строить архитектуру ML-рекомендаций и цифрового вкусового профиля; • развивать backend, API и data/ML pipelines; • интегрироваться с POS, CRM, CDP, loyalty и ресторанными системами; • отвечать за качество, стабильность и масштабируемость платформы.
Что важно:
• сильный engineering background: backend / full-stack / ML; • опыт в RecSys, LLM;
• опыт работы с данным и продуктовой аналитикой • умение работать в ранней стадии, где нет готового ТЗ, есть запросы бизнеса; • готовность общаться с tech-партнерами и влиять на стратегию продукта.
Особенно интересен опыт в BigTech, foodtech, retailtech, adtech, fintech, CRM/CDP, loyalty, recommendation systems или enterprise SaaS.
Почему может быть интересно:
Если есть опыт в построении больших RecSys систем внутри корпорации и сейчас хочется больше влияния, скорости и ownership.
Условия:
• 400k–600k ₽ gross; • full-time; • Москва / hybrid / online — обсуждаем
Пишите и присылайте резюме: @jul_lut
| 2 | tldr: Сбер, стажёр Deep Learning (RecSys для Anti‑Fraud), 81к руб/мес
👨💻 Мы делаем модели против мошенничества, которые работают в real-time под high load, давай с нами!
🎯 Задача: адаптировать SASRec/HSTU/двухбашенные под антифрод. Вход: цепочка транзакций + профиль клиента, предикт на последнюю транзакцию.
🛠 Нужно:
• уверенный Python, PyTorch (делал модели с нуля);
• знаешь архитектуры: Transformer, YouTubeDNN, SASRec, Bert4Rec, HSTU, ARGUS - хотя бы пару;
• умеешь работать с табличными признаками для DL;
• понимание стратегий Negative sampling и loss-функций для задач ранжирования/классификации.
➕ Плюсы: курс RecSys с DL, экспериментировал с разными трансформерами, интерес к антифроду и BigData.
💼 Условия: оплачиваемая стажировка 3–6 мес, зп 81 тыс, занятость от 20 ч/нед, офис СберСити.
📩 Отклик: @shalamaeva
В сообщении: о себе, опыт в PyTorch/RecSys, GitHub (если есть).
Ловим мошенников вместе 🧑💻 | 10 273 |
| 3 | Tldr: on-device AI lab, от фаундеров Prisma / Reface (100+ mln users), $10 mln raised, fully remote. 2 роли - ML Research Engineer, Inference Engineer
Про компанию:
Mirai — AI lab, разрабатывающая фундаментальную модель и инфраструктуру инференса для AI на устройствах пользователя (on-device AI), что позволяет запускать LLM локально с ультранизкой задержкой.
📱Сегодня экономика AI плохо масштабируется через облачные вычисления и GPU-инференс. Со временем значительная часть AI-нагрузок переместится с серверов непосредственно на устройства пользователей.
🔝Компания основана фаундерами Prisma labs (одними из пионеров on-device ML) и Reface (100+ млн пользователей), а также привлекла $10 млн в рамках seed-раунда.
Fully remote, distributed-команда (от Лондона до Токио), английский — основной рабочий язык.
Позиция - ML Research Engineer
Основные направления:
— quantization
— speculative decoding
— optimization для LLM inference
— NLP / transformer research
Что предстоит делать:
— исследовать и внедрять новые подходы к оптимизации моделей
— читать и адаптировать research papers по NLP / LLM systems
— писать production-quality ML systems
Нам интересны кандидаты с опытом в:
— Deep Learning / NLP / transformers / LLMs
— ML research / publications / open-source projects
— training, fine-tuning или оптимизации моделей
Будет плюсом:
— research labs / Kaggle / ICPC / олимпиады
— опыт реализации paper → production pipeline
Контакт - @ann_rish
Позиция - Inference Engineer
Обязанности
— Разрабатывать и оптимизировать основной inference stack, включая низкоуровневые compute kernels.
— Добавлять поддержку новых model architectures, modalities, а также различных hardware/software backends.
— Разрабатывать продвинутые возможности инференса, такие как KV cache paging, continuous batching, quantization.
— Создавать tooling вокруг inference stack, чтобы систему было проще тестировать, понимать и надежно выводить в продакшен.
Требования
— Сильный опыт в low-level systems engineering — вы должны понимать, как работают компьютеры на уровне ниже прикладного программирования (application-level programming).
— Уверенное владение одним из systems languages: Rust, C, C++ или аналогичными.
Будет плюсом
— Качественные open-source contributions.
— Опыт написания высокопроизводительных GPU kernels или работы с Metal, Vulkan, CUDA и аналогичными технологиями.
Контакт - @armantg | 9 319 |
| 4 | tldr: rl hackathon reinforce.fi, prizes 1000-2500$
Команда Reinforce.fi (ex-Overnight.fi) запускает хакатон по построению модели, которая выбирает самое прибыльное действие на каждом шаге на основе рыночных данных.
Что внутри:
— реальные market-like данные
— последовательности по 1000 шагов
— скоринг = суммарный PnL
— до 3 сабмитов в день
Победители получают призы:
1 место — $2,500
2 место — $1,500
3 место — $1,000
Старт хакатона в конце июня (точная дата будет после 23 июня), регистрация уже открыта:
https://forms.gle/UB71QuyUvp8mSBRo9
Подробности на странице хакатона
Чат хакатона для ответа на вопросы сейчас и в ходе хакатона:
https://t.me/+R6lMJ10VXP5hOTI0 | 8 507 |
| 5 | tldr: продуктовый аналитик, Яндекс Лавка, поиск и AI-сценарии, 250-400к gross, Москва
Ищем аналитика в команду продуктовой аналитики Яндекс Лавки — будем вместе развивать поиск и AI-сценарии в приложении 💙
Чем предстоит заниматься:
- Развивать систему метрик качества поиска: находит ли нужные товары, как влияет на конверсию в покупку и сборку корзины
- Анализировать поисковые запросы, находить проблемные сегменты (запросы без выдачи, с низкой конверсией, неоднозначные формулировки) и предлагать улучшения
- Оценивать качество умного ассистента: как понимает запросы, где ошибается, как улучшить ответы
- Проводить A/B-тесты — от формулирования гипотез до рекомендаций по запуску
- Работать в связке с продактом, ML-инженерами и разработчиками
Ожидаем от кандидата:
- Уверенный SQL и Python
- Опыт с A/B-тестами
- Умение переводить аналитические выводы в продуктовые рекомендации
- Интерес к поисковым технологиям и AI
Что предлагаем:
- ДМС с первого месяца (стоматология, чекапы, онкология, НС), психотерапия, спорт, программы для семьи и другие бенефиты Яндекса
- Работу на стыке продукта, данных и технологий с заметным влиянием на то, чтобы каждый пользователь нашёл в Лавке то, что ему нужно
Резюме и вопросы сюда: @avorus | 10 583 |
| 6 | tldr: аналитик, Авито, 375-470 руб/мес gross
Ищем аналитика в Personalization team (ML Autotasking, Авито)
ML Autotasking — внутренний продукт для продаж: мы автоматизируем всё, что помогает сейлзам продавать лучше — от рекомендаций офферов до LLM-подсказок во время звонка и «догоняющих» коммуникаций в чатах. Результат измеряется не лайками, а выручкой и эффективностью.
Чем будешь заниматься:
- строить RecSys под конкретного селлера и доказывать прирост качества/эффекта vs текущих моделей;
- делать механизмы рекомендаций по профилю и карточкам продавца;
- проектировать контактную политику и оркестрацию каналов коммуникаций с селлером(менеджер / рассылки / чат-/колл-боты);
- запускать рекомендации для привлечения;
- находить чувствительные прокси-метрики для быстрых решений о выкатке;
- настраивать мониторинги/алерты и качественно сопровождать запуски.
Кого ищем:
- сильный SQL + Python, умеешь писать аккуратный воспроизводимый код;
- опыт обучения ML (особенно uplift и/или рекомендации);
- любишь продвинутую статистику и умеешь приземлять её в бизнес-результат;
- умеешь декомпозировать и планировать работу на квартал;
- берёшь ответственность и драйвишь стрим, а не «делаешь задачки».
CV в личку @nikit_lebedev | 10 738 |
| 7 | tldr: ds intern, x5 group, 100к/руб, удаленка или офис в Мск
Позиция: Стажер дата-аналитик
Компания: Х5 Group
Формат: Продолжительность стажировки 6 месяцев (full-time - 40 часов в неделю!)
Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса, г. Москва)
Вилки: Оклад 100 тыс.руб. gross
Начало стажировки: 1 июля 2026 г.
💡Команда ad-hoc аналитики из X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик и etc) в поисках стажеров!
🔬Почему у нас интересно?
Более 20 тысяч магазинов, 15 миллионов клиентов, петабайты данных - и все это нужно анализировать. Каждый день мы показываем, что наши супермаркеты - на самом деле цифровой проект, в котором большое место занимают Big Data и Data-Driven подход.
😎Ты нам подходишь:
- Если уже загуглил, что такое "ad-hoc" и понял, в чем суть
- Уверенно владеешь Python (pandas, numpy, matplotlib и весь базовый набор для аналитики данных), SQL (join'ы, оконки), знаешь статистику и основы ML
- Обладаешь аналитическим складом ума, наблюдательностью и успешно практикуешь метод пристального взгляда
- Любишь мемы (желательно, но необязательно)
- Преимуществом будет владение бигдатой
☺️Что мы предлагаем:
- Помощь менторов на всем этапе стажировки
- Классный коллектив, теплая атмосфера и веселые ретро с играми и битвой мемов, а также оффлайн-тимбилдинги
Свои CV в формате "Фамилия Имя Резюме СТАЖЕР" и вакансию направлять сюда: tg @Zzzelar | 11 667 |
| 8 | tldr: junior ds, x5 group, 260-360к/руб + бонусы, удаленка или офис
Позиция: Junior DS (Causal Inference & Econometrics)
Компания: Х5 Group
Формат: Полный занятость (40 часов в неделю).
Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса)
Вилки: Оклад от 260 до 360 тыс. руб. gross + до 20% премия (уровень оклада обсуждается по итогам интервью)
💡Команда ad-hoc аналитики из X5 (Пятерочка, Перекресток, Чижик и т.д.) в поисках опытных DS-спецов с уклоном в Causal Inference и прикладную эконометрику
🔭Чем у нас предстоит заниматься?
В основном - end-to-end разработкой методологий и инструментов для оценки эффектов в случае, когда классические A/B-тесты неприменимы.
😎Ты нам подходишь, если ты:
- Имеешь опыт работы в DS-сфере от года
- Имеешь бэкграунд в Causal Inference / эконометрике (наука, учеба, работа)
- Знаешь, что такое эндогенность, из-за чего она может возникать и как с ней бороться
- Можешь отличить конфаундер от инструмента
- Можешь нарисовать DAG для конкретного DGP, сможешь на нем найти коллайдеры и медиаторы
- Знаком с современными подходами к анализу кросс-секционных и панельных данных (Doubly Robust Estimators (AIPW), DiD, TWFE, IV)
- Умеешь писать чистый и структурированный код на Python, знаешь классические алгоритмы и структуры данных
- Знаешь SQL - умеешь строить оптимальные запросы, знакомство с hadoop-стэком будет плюсом;
🎁Что мы предлагаем:
- возможность работать удалённо или в гибридном формате;
- ежеквартальные премии по результатам работы;
- удобный офис рядом с м. «Добрынинская» / удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники»
- широкий пакет ДМС
Свои резюме в формате "Фамилия Имя Резюме DS Jun ad-hoc" направлять сюда: @Zzzelar | 10 749 |
| 9 | tl;dr: senior software engineer, $85k-145k base + tokens + bonus, remote
Представьте, что хакеры украли у ваших друзей 18 миллионов долларов. Что делать будете? 👁🗨
16 апреля во время атаки на Rhea Finance, главный DeFi-хаб на NEAR, украдено $18.4M. А дальше все главные акторы экосистемы NEAR мгновенно организуются и начинают решать вопросик 🐗
За 2 минуты NEAR Intents останавливает котировки с NEAR и ловит $1M. Меньше чем за сутки хакер вычислен по ончейн-корреляциям, и Алекс Шевченко, CEO Авроры и Near Intents, пишет ему на блокчейне (и в твиттере), что деньги лучше вернуть по-хорошему. Тот соглашается, но есть проблема.
Независимо от всего этого 18 апреля случается KelpDAO hack — одна из самых крупных DeFi-атак в истории. Из-за неё заморожен пул ликвидности Aave, в который вор сложил часть украденного у Rhea, и вывести деньги невозможно. NEAR пишут скрипт, который регулярно пытается это сделать — и в конце концов ловит нужный момент.
Спустя неделю после атаки вся сумма получена назад. Rhea снова работает. А команда NEAR продолжает строить SHIELD — систему раннего обнаружения аномалий, чтобы уметь предотвращать ещё больше таких кейсов ➖
Атаки случаются всегда — но то, как команды вокруг NEAR умеют реагировать и защищать не только себя, но и других, дорогого стоит. Если вам интересно тоже строить инфраструктуру, которая может выдерживать вот такое — приходите в Defuse Labs.
💻 Нужен Senior SWE в команду Solver Network — лидить разработку, собственно, сети солверов, главной составляющей Near Intents.
Для этого нужны:
🟢7+ лет опыта;
🟢бэкграунд в распределённых системах, high-performance networking или крупной инфраструктуре;
🟢знать TypeScript и Go обязательно, а Rust будет плюсом;
🟢опыт c on-chain исполнением на уровне протокола: переводы, адреса, крипто-примитивы.
💚бонусом: опыт с MEV, solver-сетями, auction-механизмами; кроссчейн-протоколы и криптографическая агрегация подписей; ML на оптимизационных задачах; опенсорс-опыт.
Платят $85k-145k базы + токены + плюс перформанс-бонус; полная удалёнка, но не из рф/рб.
Пишите с резюме и вопросами @owlkov 🍏 | 9 219 |
| 10 | tldr: ML инженер, международный классифайд, 380-580к руб/мес gross
Мы — команда поиска и рекомендаций в новом международном стартапе. Детали проекта пока под NDA, но часть контекста раскрыта здесь (https://www.vedomosti.ru/technologies/industries_and_markets/articles/2026/03/06/1181166-it-startap)
Локация: есть офис в Москве, работать можно из любой части мира
Позиция: middle/senior ML-инженер
Какие задачи предстоит решать?
→ Обучать контентные модели как фундамент холодного старта и быстрого масштабирования поиска и рекомендаций на несколько стран и языков.
→ Проектировать и улучшать end-to-end пайплайны поиска и рекомендаций: разрабатывать новые генераторы кандидатов, участвовать в построении инфраструктуры фичей и обучающих датасетов.
→ Придумывать и внедрять сценарии использования LLM, чтобы упростить пользовательский опыт — как для покупателей, так и для авторов объявлений.
Особенности работы
→ Результаты работы быстро внедряются в продукт и напрямую влияют на пользовательский опыт.
→ Высокая степень ответственности: берём задачи целиком — от идеи до внедрения.
→ Сильная команда с высокой планкой качества и инженерной культуры.
Условия
→ мидл 380к - 480к gross
→ сеньор 460к - 580к gross
Кого ищем
Ребят с опытом и интересом в NLP, RecSys, поиске и построении высоконагруженных систем.
Если интересно вам, или вы знаете классных кандидатов в поиске работы, пишите мне в личку @ah_pavlovskaya. | 11 674 |
| 11 | tldr: аналитики, Т-Банк, ~400–700k/мес gross + годовые премии, офис, гибрид, удаленка, мск/спб
Сейчас команда активно растет, поэтому ищем middle+ и выше DA / DS / MLE в команду эффективности Путешествий Т-Банка.
Мы создаём и внедряем алгоритмы, которые улучшают экономику Travel-бизнеса: помогают растить GMV и прибыль через кешбэк, ценообразование, промо, рекомендации и эксперименты.
Основные направления:
1. Динамическое ценообразование и кешбэк в Travel
Определять, кому, на что и сколько кешбэка / скидки дать, чтобы растить выручку без просадки маржи. Переходить от эвристик к uplift-моделям, causal-подходам, оптимизации и ML-алгоритмам вместе с продуктом и ML-командой.
2. Оптимизация маркетингового бюджета
Развивать MMM, модели атрибуции и causal-подходы для оценки инкрементальности каналов. Понимать реальный вклад маркетинга в рост и перераспределять бюджеты в точки с максимальным ROI.
3. Поиск новых драйверов роста Travel
Генерировать гипотезы на основе продуктовых данных, исследований и экспериментов, лидировать создание новых механик и доводить лучшие решения до прода.
Ожидаем от кандидата:
- уверенный SQL и Python;
- хорошее знание матстата и умение применять его в реальных задачах;
- понимание ML хотя бы на уровне базовых принципов;
- сильную продуктовую и бизнес-логику;
- желание не только анализировать, но и влиять на решения.
Будет плюсом:
- опыт uplift-моделирования / causal inference;
- опыт внедрения ML-моделей в продакшн;
- знакомство с дискретной оптимизацией;
- опыт в командах эффективности, рекламы, рекомендаций, pricing или Travel.
Если интересно или есть вопросы - пишите в @baushkiner, расскажу подробнее. | 11 952 |
| 12 | TL;DR:
• Junior+ DS в команду Внутреннего антифрода Wildberries (отдел Trust & Safety)
• 200к-350к ₽ на руки
• Разработка ML-моделей для антифрода, аномалий и подозрительной активности. End-to-end задачи: от анализа данных и построения датасетов до вывода моделей в прод. Классический ML, Python, SQL, LLM/NLP, мультимодальные данные
• полная удалёнка
⸻
Junior+ ML Engineer | Wildberries
Ищем DS инженера в команду, которая занимается прикладным антифродом и внутренней безопасностью.
Делаем production ML-системы для поиска мошенничества, аномалий и подозрительных сценариев — на стыке табличных данных, текста, логов, изображений и LLM-инструментов.
Что нужно делать:
• Разрабатывать ML-модели для обнаружения мошенничества и аномального поведения;
• Работать с большими объёмами данных: логи, транзакции, текстовые и мультимодальные данные;
• Самостоятельно формировать датасеты, искать сигналы и проверять гипотезы;
• Интегрировать LLM-инструменты и современные ML-подходы в прикладные задачи безопасности;
Ожидаем:
• Опыт разработки ML-моделей и вывода их в прод (в идеале);
• Уверенное владение Python и SQL;
• Хорошее понимание классического ML и работы с данными;
• Готовность брать ownership за задачи и предлагать новые подходы;
• Продуктовое мышление и интерес к прикладным задачам;
• Будет плюсом: опыт в антифроде, NLP или работе с LLM.
Условия:
• Полная удалёнка (при желании есть офисы с бесплатной едой);
• Зарплатная вилка: от 200к до 350к+ ₽ на руки в зависимости от уровня;
• Сильная ML-инфраструктура и реальные high-scale production задачи;
• Большая свобода в выборе подходов и технологий;
• Доступ к крупным объёмам данных и возможность напрямую влиять на продуктовые и бизнес-метрики.
⸻
📩 Резюме кидайте лиду → @mivankin | 13 759 |
| 13 | tldr: Founding Infrastructure Engineer, инфра-дата стартап для крипты, Netherlands, remote/onsite, $100k-140k gross + large equity piece
Hydromancer — стартап, специализируйщися на дата пайплайнах для on-chain рынков (Hyperliquid). Нашими клиентами являются девелоперы приложений и терминалов, корпорации, и маркет-мейкеры / фонды. Наша дата фигурировала в Блумберге, мы прибыльные с 3-ого месяца нашего существования. В прошлом году был успешный экзит нашей B2C трейдинг дата платформы. В планах — расширение на prediction markets (Polymarket, Kalshi) и другие on-chain площадки.
Мы ищем Founding Infrastructure Engineer, который готов взять на себя развитие и масштабирование нашей системы. В команде сейчас 5 человек, поэтому влияние на продукт, бизнес и архитектуру будет прямое. Мы ищем того, кто готов влиять на всю систему и быть сильно вовлеченным в бизнес в целом.
Чем предстоит заниматься:
• Скейлить инфраструктуру real-time дата-пайплайнов — от raw данных с нод до клиентских API и websockets.
• Искать боттлнеки и методично увеличивать эффективность и снижать latency.
• Владеть системой end-to-end и нести ответственность за её развитие.
• Контактировать с клиентами напрямую (маркет-мейкеры, фонды, девелоперы, рисерч) и решать их задачи.
• Влиять на продуктовые и архитектурные решения наравне с фаундерами.
Стек: Rust, данные в Clickhouse & Redis streams
Необходимо отличное знание английского - мы международная компания.
Очень будет цениться опыт:
• с high throughput low latency ETL pipelines
• с low-level оптимизациями
• в HFT / трейдинге / любой latency-sensitive инфраструктуре
Если интересуешься соревновательными играми, шахматами или покером — culture fit практически обеспечен.
Готовы платить $100к-140к базы, открыты к изначально большому проценту equity, и возможности заработать ещё больший процент в случае хороших результатов. У нас есть офис в Нидерландах, мы можем спонсировать рабочую визу, но открыты и к удаленной работе. Хотели бы хотя бы онбординг провести вживую.
Пишите и присылайте резюме в @hiringhumans | 11 216 |
| 14 | tl;dr: senior backend engineer (Rust), ~$90k-$110k + equity, Tokyo 😀
Все хотят больше вакансий в хардкорную разработку на расте — и вот, пожалуйста, нужен Senior Backend Engineer.
А подробнее:
🟡5+ лет опыта, из которых 2+ на Rust, плюс отличное знание concurrency;
🔴опыт c распределенными системами, в AAA-геймдеве(!) или хайлоад-штуками;
🟣бонусом будут: TypeScript, опыт с графовыми алгоритмами и опыт в стартапе вообще.
А ещё обязателен хороший английский💂♀️
Noeon считают, что AI — это не только ML. И строят агентную AI-систему, в основе которой, кроме ML, лежат теория категорий, репрезентация знаний и теоретический ресёрч в теории графов.
Но главное — она интерпретируема by design, а значит, сможет решать проблемы в науке, медицине, космосе и прочих областях, где важна абсолютная надёжность 💥
Платят 14-17M JPY (~$90k-$110k), дают опционы, перевозят в Токио. Гибрид из офиса с видом на Фудзи, и куча бенефитов: переводчик для врачей и банков, медстраховка, курсы японского, бизнес-класс при переезде, корпоративное жильё на первые два месяца 🔑
Пишите @owlkov 😗 | 11 648 |
| 15 | tldr: hft, quant researcher, $8-15k + bonus, office in Zug, Switzerland
Quantitative Researcher (HFT) в Neowise Labs
Мы занимаемся высокочастотной алгоритмической торговлей
Команда небольшая (15 человек) и сильная: ex-Google, “голубая соцсеть F”, Snap, Yandex. Фаундеры из ICPC-тусовки, в команде есть призёры Всеросса и IMO
Основной офис в Цуге, часть команды работает из Лондона, многие - полностью удалённо
Каждые несколько месяцев собираемся в одной точке, устраиваем выезды
Чем предстоит заниматься:
▪️ генерация и тестирование торговых гипотез
▪️ анализ работы стратегий в продакшене и в бэктесте
▪️ поиск торговых возможностей на новых биржах и инструментах
Что для нас важно:
▪️ уверенное владение C++
▪️ олимпиадный и/или академический бэкграунд в математике/программировании
▪️ диплом топ-вуза (ВШЭ/ИТМО/МФТИ/…) или законченный ШАД - будет плюсом
▪️ опыт в HFT не требуется, но будет плюсом
▪️ PhD европейского университета будет плюсом
У нас ламповый фонд, который сильно отличается по атмосфере от многих известных конкурентов
Контакт: Лера @timooxxaa | 11 808 |
| 16 | tldr: quant researcher, 8-12k$/month + bonuses, USDT, remote
[знакомые ищут к себе в команду, бонусами не обижают]
Quantitative Researcher
🚀 Небольшая, гибкая HFT-команда с продуктовым мышлением ищет талантливого Quant Researcher’а, готового расти и влиять на результаты напрямую. Работаем быстро, без бюрократии и бесконечных созвонов. Ваша работа — это не «исследование в стол», а код и стратегии, которые идут в прод и приносят результат.
📍 Формат
• Удалёнка, гибкий график, минимум синков
• Горизонтальная структура и быстрые решения
💼 Что будем делать
• Исследовать и разрабатывать торговые стратегии
• Работать с реальными данными и моделями от идеи до продакшена
• Принимать участие в генерации, разработке и A/B-тестировании новых гипотез и стратегий
• Писать производительный код, автоматизировать процессы, разбираться в результатах
🧑💻 Кого мы ищем
• Сильное техническое образование (математика, прикладная математика, компьютерные науки, инженерия, физика)
• Опыт 2+ лет в HFT
🔧 Стэк
• Python (pandas, numpy, catboost, matplotlib, plotly)
• Базовые знания: C++, Linux, shell, git, SQL
• Плюсом будет: опыт с PyTorch
• Теория вероятностей, статистика
• Алгоритмы, эффективный код
• Английский: технический — на уровне чтения документации, желательно B2
💸 Условия
• ЗП: $8,000 - $12,000, оплата в USDT
• Бонус: неограниченный ежеквартальный, распределяемый по результатам peer-review и оценки тимлида.
📩 Писать можно @recruiterartem или @khaknazarov13 | 13 288 |
| 17 | tldr: Rust Engineer (Solana Validator, high-throughput & low-latency), $3 000 – 5 000/мес + бонусы 30-100%, удаленка, можно из рф
Мы — Quantix, быстрорастущий проект в Solana.
Развиваем три ключевых направления:
• Высокопроизводительный валидатор в сети Solana
• Тоорговые продукты
• Аналитические системы обработки блокчейн-трафика в реальном времени
Ищем Rust разработчика, который любит выжимать максимум из железа и поможет сделать наш валидатор и торговую инфраструктуру ещё быстрее и надёжнее.
Чем предстоит заниматься
• Оптимизация пропускной способности и латентности обработки и лендинга транзакций
• Профилирование, поиск и устранение bottlenecks в высоконагруженных компонентах
• Разработка и улучшение низкоуровневых высокопроизводительных модулей
• Работа в тесной связке с командой валидатора и инфраструктуры
• Возможность влиять на архитектуру критически важных частей системы
Требования
Обязательно:
• Уверенный уровень Rust (ownership, borrow checker, async/await — на ты)
• Хорошее понимание асинхронного и многопоточного программирования
• Крепкие знания алгоритмов и структур данных
• Уверенный опыт работы с Cargo и Linux в терминале
• Желание писать максимально быстрый и эффективный код
Будет большим плюсом:
• Опыт работы с Solana (или другими блокчейнами)
• Понимание сетевых протоколов и работы на уровне железа
• Олимпиадный / алгоритмический бэкграунд
• Опыт high-throughput / low-latency систем
Условия
• Зарплата: $3 000 – 5 000 / месяц (зависит от уровня и навыков)
• Полностью удалённая работа + гибкий график
• Performance-based бонусы от 30 до 100% месячной зп
• Реальное влияние на core-компоненты продукта
Резюме и вопросы присылай:
Telegram: @kholodkin с пометкой «Rust Quantix»
Email: solanaquantix@gmail.com | 10 874 |
| 18 | tldr: продуктовый аналитик, Альфа-Банк, ~390к руб/мес gross
Продуктовый аналитик (Трансграничные переводы)
Мы — молодая и амбициозная команда трансграничных переводов для физлиц Альфа-Банка. Показатели наших сервисов выросли кратно за последний год, и в этом году мы планируем вывести нашу продуктовую линейку на новый уровень.
Ищем мотивированного и компетентного сотрудника в команду продуктовой аналитики, чтобы помогать бизнесу развивать продукт и принимать решения на основе данных.
Зарплата: ориентир -- 390 тыс. руб. до налога, конкретная сумма обсуждается индивидуально.
Грейд: Middle.
Стек: Oracle/S3/ClickHouse/Greenplum, Vertica, Airflow, Power BI/Superset, SQL, Python
Формат работы: гибридный.
Чем предстоит заниматься
• Лидировать проект по внедрению ML-персонализации в продукте "под ключ".
• Строить сквозную аналитику — собирать витрины данных и дашборды с ключевыми метриками.
• Проводить пилоты и A/B-тесты, участвовать в управлении ценообразованием продукта.
• Проводить исследования и сегментацию клиентской базы.
• Совместно с IT настраивать мониторинги стабильности и качества работы сервисов, фона ошибок.
• Планировать ключевые показатели, рассчитывать кейсы и экономические эффекты инициатив.
Требования
• Свободное знание SQL и Python
• Уверенные знания теории вероятностей и математической статистики. Опыт проведения экспериментов, A/B тестов
• Знание и понимание алгоритмов Classic ML
• Опыт работы -- желательно как минимум 1-1.5+ года по профилю
• Будет плюсом -- опыт работы в цифровом продукте
Присылать резюме @Vladimir_Lozovoy | 0 |
| 19 | tldr: Junior+ Data Engineer, Альфа-Банк, ~220к руб/мес gross
Data Engineer (Трансграничные переводы)
Мы — молодая и амбициозная команда трансграничных переводов Альфа-Банка. Наши показатели растут кратно каждый год.
Ищем грамотного и мотивированного Junior Data Engineer, чтобы обеспечить бизнес детальными, качественными и актуальными данными.
Зарплата: ориентир -- 220 тыс. руб. до налога, конкретная сумма обсуждается индивидуально.
Стек: Oracle/Greenplum/S3, Airflow/PySpark, Power BI/Superset, SQL, Python
Формат работы: гибридный
Чем предстоит заниматься
• Разрабатывать витрины данных в хранилище и дашборды
• Разрабатывать ETL-пайплайны на Airflow / PySpark.
• Полный цикл работы с задачами, требующими вовлечение смежных команд Data Engineers: подготовить BRD/FSD, проконтролировать работы, протестировать поставку.
• Разрабатывать Near Real Time отчетность.
• Взаимодействовать с аналитиками данных и бизнес-заказчиками.
Требования
• Свободный SQL
• Уверенные знания Python
• Уверенные знания теории баз данных
• Уверенное владение Git
Будет плюсом
• Понимание того, как устроена инфраструктура хранения и обработки данных в больших компаниях
• опыт от 3-6 месяцев по профилю
• Владение CI/CD инструментами
Присылать резюме @Vladimir_Lozovoy | 0 |
| 20 | tldr: Продуктовый аналитик Т-банк, 250-400 гросс + премия
📌 Продуктовый аналитик с фокусом на исследования и ML (Middle / Middle+)
🏢 Т-Банк | Направление роста накопительных и инвестиционных продуктов
🔥 О команде
Мы отвечаем за привлечение и вовлечение клиентов Т-Банка в накопительные и инвестиционные продукты. Делаем это через точечные коммуникации — находим правильный момент, правильный канал и правильный оффер (монетарный или нет), чтобы клиент получил реальную ценность.
Прямо сейчас аналитика в команде проходит важный фазовый переход: из реактивной аналитики запусков — в проактивную продуктово-ориентированную команду исследований и значимых экспериментов. Проще говоря: раньше мы считали то, что уже запустили. Теперь — определяем, что запускать и почему.
И для завершения этого перехода мы ищем сильного аналитика, который закроет сразу широкий спектр задач — от исследований и экспериментов до элементов ML.
🍎 Направление на стадии, где «низковисящих фруктов» — море. Быстрый видимый импакт, крутая кривая роста и реальная возможность формировать аналитический подход в команде.
🎯 Чем предстоит заниматься
- Исследовать ценность и форматы коммуникаций с клиентами — какой контент, в каком канале, в какой момент работает лучше всего
- Изучать коммуникационную политику и находить оптимальные точки контакта с клиентом
- Генерировать гипотезы и превращать данные в продуктовые решения
- Проектировать, запускать и подводить результаты A/B-экспериментов
- Применять ML-подходы (сегментация, кластеризация, предиктивные модели) для повышения эффективности коммуникаций
- Развивать отчётность команды и автоматизировать рутину
✅ Мы ждём от вас
- Опыт в продуктовой аналитике от 2 лет
- Уверенный SQL — сложные запросы и большие данные вас не пугают
- Python для аналитики (pandas, визуализация, автоматизация)
- Крепкое понимание статистики и методологии A/B-тестирования
- Понимание базовых ML-концепций: сегментация, кластеризация, регрессия — и когда какой подход уместен
⭐ Будет сильным преимуществом
- Практический опыт создания и вывода ML-моделей в продакшен
- Опыт работы с ML-фреймворками (scikit-learn, LightGBM, CatBoost и т.д.)
- Опыт в финтехе или работе с инвестиционными/накопительными продуктами
- Опыт построения коммуникационных стратегий или CRM-аналитики
- Знакомство с Airflow, Spark или инструментами визуализации (Tableau, Grafana, Superset)
📩 Как откликнуться
Напишите в Telegram: https://t.me/irogov2 | 0 |
