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 15 953 підписників, посідаючи 2 416 місце в категорії Кар'єра та 41 725 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 15 953 підписників.
За останніми даними від 21 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 541, а за останні 24 години на 26, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 64.93%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 28.33% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 10 346 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 4 514 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 142.
- 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 22 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.
15 953
Підписники
+2624 години
+1477 днів
+54130 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
липень '26
липень '26
+494
в 1 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 | |
| 22 липня | +20 | |||
| 21 липня | +30 | |||
| 20 липня | +17 | |||
| 19 липня | +21 | |||
| 18 липня | +16 | |||
| 17 липня | +49 | |||
| 16 липня | +10 | |||
| 15 липня | +13 | |||
| 14 липня | +15 | |||
| 13 липня | +21 | |||
| 12 липня | +2 | |||
| 11 липня | +5 | |||
| 10 липня | +47 | |||
| 09 липня | +31 | |||
| 08 липня | +28 | |||
| 07 липня | +15 | |||
| 06 липня | +87 | |||
| 05 липня | +5 | |||
| 04 липня | +6 | |||
| 03 липня | +18 | |||
| 02 липня | +23 | |||
| 01 липня | +15 |
Дописи каналу
tldr: GenCV MLE Senior, Snap, 150-200£/year, Лондон, гибрид 4 дня в офисе
Ищу L4 Machine Learning Engineer к себе в команду Consumer GenAI product Engineering в Snap. Наша команда очень плотно работает с продуктом и катит самые новые и самые модные AI фичи напрямую в приложение. Мы работаем с визуальной частью GenAI движа (фото/видео), иногда аудио и VLM/LLM. У нас не очень много внутреннего RnD, но много внутренних эвалов, бенчмарков, работы с опенсорсом. В первую очередь ищем людей уже находящихся в Лондоне (визу спонсируем).
Чем предстоит заниматься:
- Работать со свежим опенсорсом в GenCV домене — Flux, Qwen, Wan, etc.
- Создавать внутренние эвалы, проверять клеймы авторов новых статей на настоящих данных.
- Очень близко общаться с продуктом, думать про счастье пользователей, катить новые фичи. - [Возможно] Оптимизировать инференс и работать над дистилляцией, квантизацией
- [Возможно] Посттрейнить картиночные/видео модели под наши юзкейсы.
Кого мы ищем:
- Работаете с генеративными картиночными и видео диффузионными моделями.
- Работаете на PyTorch, знаете как работает аттеншн, что такое диффузия и чем она отличается от flow matching.
- Знаете как работают text2image, image2image, image2video пайплайны.
- Любите быстро прототипировать MVP и тестировать результаты на реальных пользователях
Условия:
- офис в Лондоне, гибрид, 4 дня в офисе.
- L4 в снапе это L4-L5 в гугле, много автономности и овнершипа.
- Стандартная L4 вилка рисуется 150-200к фунтов, в нищете не останетесь.
- Есть прикольные бенефиты про оплату транспорта (300 фунтов/м) и спорта (180 фунтов/квартал)
- Совершенно точно не 996, у нас в целом довольно чиллово (не говорите моему менеджеру что я это сказал)
В целом мы ищем бодрых ребят готовых быстро итерироваться, брать опенсорс и делать из него конфетку, катить прикольные фичи на миллионы пользователей и растить стоки обратно вверх. Команда новая и свежая, много шансов взять много овнершипа и сделать импакт. Подавайтесь даже если не подходите на 100%, 80% вполне должно хватить :)
На эту позицию я реферю руками, поэтому пожалуйста присылайте мне свое CV на martemev@snapchat.com, с темой письма MLE-R0046209.
| 2 | tldr: ML Research (junior-senior), Higgsfield AI, 100-350k$/year, офис в Алматы с последующим переездом в США, полная поддержка переезда
Higgsfield AI — одна из самых быстрорастущих GenAI-компаний в мире. Сейчас мы строим новую research-лабораторию, полностью сфокусированную на Diffusion Models, Multimodal AI и Reinforcement Learning. Начинаем с бюджетом $100M и дальше масштабируемся до $1B.
Сейчас вход в LLM frontier стоит сотни миллиардов долларов, тогда как в диффузионных моделях индустрия только начинается и foundation-лабораторию можно построить с нуля. Ни OpenAI (Sora), ни Google (Veo), ни Meta не смогли обогнать китайские компании. На данный момент frontier открыт, и мы видим возможность создать лучшую research-лабораторию в мире.
Мы считаем, что следующий скачок в генерации видео придет благодаря Reinforcement Learning поверх диффузионных трансформеров, так же как RLVR изменил развитие LLM.
Мы создаем первую подобную лабораторию в русскоязычном пространстве. Сегодня ведущие research-центры находятся в США и Китае, при этом существует сильное сообщество русскоязычных исследователей, которое пока не объединено вокруг собственной frontier-лаборатории.
Чем предстоит заниматься
- Исследовать архитектуры Diffusion Models, Multimodal AI и MoE.
- Работать с Reinforcement Learning для генеративных моделей.
- Проектировать отказоустойчивые training pipelines с максимальной утилизацией GPU на больших кластерах.
- Тренировать модели для фильтрации и оценки мультимодальных данных для обучения.
- Ускорять инференс и улучшать модели с помощью дистилляции, alignment и квантизации.
Кого мы ищем
- Работаете в области Diffusion Models, Multimodal AI или Reinforcement Learning.
- Уверенно владеете PyTorch, включая torch.distributed.
- Работали с распределённым обучением, большими моделями или современным ML-стеком (DeepSpeed, FSDP и др.).
- Любите исследования и хотите превращать идеи в работающие модели.
Будет большим плюсом
- Публикации на NeurIPS, ICML, ICLR.
- Обучение или выпуск из ШАД, ФКН ВШЭ (ПМИ) или других сильных технических школ.
- Участие в олимпиадах или сильный исследовательский и инженерный бэкграунд.
Условия:
- офис в Казахстане, Алматы
- последующий переезд в США
- вилки junior-senior 100-350k USD/year
Не обязательно соответствовать каждому пункту. Если у вас сильная математическая база, исследовательское мышление и желание строить новое поколение ML-моделей — будем рады познакомиться.
Контакт: @Dtrish | 8 820 |
| 3 | tldr: data science, healthtech startup, Dubai, $100-175k /year + бонусы + equity
Elixi (elixi.com) - healthtech стартап на ранней стадии, который использует AI и данные для персонализированных рекомендаций в сфере здоровья и долголетия. Наша цель — сделать осознанное управление здоровьем доступным и понятным, опираясь на современные технологии, медицинские данные и машинное обучение.
Проект основан серийным tech-фаундером, который уже прошёл путь от идеи до глобального бизнеса с оценкой $10B+. Сейчас мы находимся в активной фазе построения продукта.
Роль: Senior LLM Engineer
Занятость: full-time
Локация: предпочтительно релокация в Дубай
Вилка: $100–175K в год + бонусы + equity
Базовые требования: 5+ лет опыта в data science, опыт с LLM APIs (+ orchestration frameworks) и понимание RAG систем
Фокус на работе с LLM и AI-моделями: разработка интеллектуальных механизмов анализа данных, участие в создании AI-ассистента и рекомендательных систем, ownership LLM-платформы: модели, orchestration, evals, prompts и RAG.
Отправляйте CV: @anneyh | 8 991 |
| 4 | tl;dr: senior/staff SWE, agentic search; relocation to Amsterdam/London/NY or remote
Хотите быстро делать крутые фронтирные штуки в стартапе, но немного скучаете по ДМС, сыркам на кофепойнте и ликвидным стокам? Принесли вам лучшее из двух миров: стартап внутри Nebius🧪
Стартап — это Tavily. В те далёкие времена, когда чатгпт ещё не умел ходить в интернет (то есть где-то в 2023), он появился как едва ли не первая опенсорсная реализация дипресёрча. А потом вырос в полноценный слой доступа к информации в интернете для агентов — со своим веб-индексом и ранжированием, заточенным не под людей, а под AI. За два года Tavily успел собрать миллионы пользователей, стать практически дефолтным поисковиком в LangChain, поднять $25M, и недавно — влиться в Nebius ❤️
Про Небиус вы и так знаете. Амстердамский AI cloud, который предоставляет компаниям GPU-инфраструктуру. Инженерное наследие Яндекса, $2B инвестиций от NVIDIA, а среди клиентов — Meta, Microsoft и Cursor.
Теперь, чтобы стать топ-1 агентским поиском, у них есть почти всё. Нужны только ещё несколько офигенных senior / staff инженеров:
⚙️ те, кто делает рантайм-часть — принимает запрос, достаёт, ранжирует и отдаёт документы под жёсткими требованиями к latency и throughput;
📁 те, кто отвечает за индексинг — строит сам индекс, считает фичи для ранжирования, занимается форматами хранения;
📍 те, кто знает, как обойти весь интернет, и обрабатывает данные в реалтайме.
Поэтому, если вы строили:
⭕очень высоконагруженные, low-latency системы (например, DBMS, query-движки, storage, HFT-инфру);
⭕или рекомендательные системы и рекламными движки;
⭕или веб-кроулеры;
⭕или большие оффлайн дата-пайплайны (поисковики, соцсети, маркетплейсы; Spark, MapReduce и вот это всё);
⭕или датасеты для претрейна LLM, или онлайн-датапайплайны (Apache Beam, Kafka, Flink);
⭕или делали что-то ещё, что вам кажется релевантным —
напишите нам! Если сомневаетесь, напишите тоже, и мы разберёмся вместе.
На все роли нужны минимум 5 лет опыта (лучше больше) с C++, Rust и/или Golang и готовность много делать руками.
Можно переехать в Амстердам, Лондон, NY или Тель-Авив; если вы очень хороши и находитесь в другой части Европы или США — можно иногда обсудить и удалёнку.
Пишите Феде @owlkov 😏 | 9 094 |
| 5 | tldr: C++ Backend Engineer, от стажёра до Senior, Яндекс Поиск
Привет! Меня зовут Тимофей. Мы тут с нуля пилим новый поиск — общую платформу под Веб, Картинки, Видео, Маркет и всё остальное. Ищу C++-инженеров от стажёра до сеньора. Команда молодая и сильная — ШАД, ВШЭ, Физтех. Дальше чуть подробнее, почему это редкая тема.
Яндекс Поиск строит поисковую систему нового поколения — общую технологическую платформу для Веб-поиска, Картинок, Видео, Еды, Музыки, Маркета и других сервисов.
Сейчас разные поиски внутри компании развиваются во многом независимо. Мы хотим изменить это: создать единую распределённую отказоустойчивую систему, которая позволит запускать поисковые и рекомендательные сценарии поверх общей технологической базы. Концептуально это похоже на Elasticsearch, но на масштабе Яндекса, с большей модульностью, разными форматами индексов и возможностью описывать запросы через простой SQL-like-язык.
Проект стартует сейчас: мы проектируем Search-as-a-Service нового поколения и внедряем MVP. Это возможность присоединиться на раннем этапе и повлиять на архитектуру системы, которая определит развитие поиска в Яндексе на годы вперёд.
Что предстоит делать:
• проектировать новую распределённую поисковую систему;
• разрабатывать поисковые индексы, кодеки сжатия и компактные структуры данных;
• строить эффективный runtime и процессы индексации;
• работать с системами, которые хранят десятки петабайт данных, используют сотни тысяч CPU-ядер и обрабатывают сотни миллионов запросов в секунду;
• изучать существующие поисковые проекты и переносить лучшие решения в общую платформу.
Что важно:
• уверенный C++ и желание писать на нём;
• хорошее знание алгоритмов и структур данных;
• глубокое понимание многопоточности;
• опыт с распределёнными системами;
• понимание устройства поисковых систем и поисковых индексов будет преимуществом.
Формат:
• full-time;
• Москва / hybrid / online — обсуждаем.
Если интересно или остались вопросы — пишите: @h0tmi | 11 209 |
| 6 | tldr: Senior LLM Engineer в крупный банк. Внутренняя AI Platform, open-source LLM, агенты/RAG. Гибрид, Москва.
[вилки нет, но вакансия прошла голосование на высоком доверии к автору, деньги есть]
Мы в команде CIB LLM Team отвечаем за AI Platform для корпоративного бизнеса банка: LLM API Gateway, AI Chat, агентные решения, инфраструктуру для моделей и агентов, инструменты для создания AI-продуктов.
Ищем LLM-инженера, который усилит нашу команду в направлении внутренних AI-продуктов, агентов, RAG и оптимизации инференса.
Что делать:
* отвечать за внутреннюю AI Platform и инструменты для AI-приложений;
* проектировать агентов для автоматизации бизнес-процессов;
* работать с RAG, tool calling и корпоративными знаниями;
* оптимизировать качество, стоимость и latency инференса;
* участвовать в выборе и эксплуатации open-source LLM;
* доводить гипотезы и прототипы до production.
Что важно:
* уверенный Python;
* опыт ML/DL от 2 лет;
* понимание современных LLM/NLP/GenAI;
* опыт production-систем на базе LLM;
* понимание retrieval, routing, tool calling, memory, evaluation;
* опыт с Docker/Kubernetes и микросервисной архитектурой.
Будет плюсом:
* глубокое понимание эвалов для LLM-систем;
* опыт в self-hosted инференсе;
* опыт промышленной разработки.
Мы предлагаем:
* возможность работать над AI Platform для крупного корпоративного бизнеса;
* работу над продуктами, которыми ежедневно пользуются сотрудники банка;
* сильную инженерную команду, автономность и влияние на архитектуру;
* возможность работать с современными open-source моделями и GPU-кластером;
* ДМС, обучение, конференции, гибрид и офис в центре Москвы.
Откликнуться: присылайте резюме Камиле — @kamila_bgsh | 12 225 |
| 7 | 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 | 13 717 |
| 8 | 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 🧑💻 | 14 043 |
| 9 | 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 $10 млн в рамках seed-раунда.
Fully remote, distributed-команда (от Лондона до Токио), английский — основной рабочий язык.
Позиция - ML Research Engineer
Основные направления:
— quantization
— speculative decoding
— optimization для LLM inference
— NLP / transformer research
Что предстоит делать:
— исследовать и внедрять новые подходы к оптимизации моделей
— читать и адаптировать research papers по NLP / LLM systems
— писать production-quality ML systems
Нам интересны кандидаты с опытом в:
— Deep Learning / NLP / transformers / LLMs
— ML research / publications / open-source projects
— training, fine-tuning или оптимизации моделей
Будет плюсом:
— research labs / Kaggle / ICPC / олимпиады
— опыт реализации paper → production pipeline
Контакт - @ann_rish
Позиция - Inference Engineer
Обязанности
— Разрабатывать и оптимизировать основной inference stack, включая низкоуровневые compute kernels.
— Добавлять поддержку новых model architectures, modalities, а также различных hardware/software backends.
— Разрабатывать продвинутые возможности инференса, такие как KV cache paging, continuous batching, quantization.
— Создавать tooling вокруг inference stack, чтобы систему было проще тестировать, понимать и надежно выводить в продакшен.
Требования
— Сильный опыт в low-level systems engineering — вы должны понимать, как работают компьютеры на уровне ниже прикладного программирования (application-level programming).
— Уверенное владение одним из systems languages: Rust, C, C++ или аналогичными.
Будет плюсом
— Качественные open-source contributions.
— Опыт написания высокопроизводительных GPU kernels или работы с Metal, Vulkan, CUDA и аналогичными технологиями.
Контакт - @armantg | 11 608 |
| 10 | tldr: rl hackathon reinforce.fi, prizes 1000-2500$
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 | 9 646 |
| 11 | 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 | 11 086 |
| 12 | 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 | 11 041 |
| 13 | 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 | 11 964 |
| 14 | 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 | 10 917 |
| 15 | 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 🍏 | 9 242 |
| 16 | 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 |
| 17 | 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 |
| 18 | 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 |
| 19 | 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 |
| 20 | 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 |
