Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
Відкрити в Telegram
Лучшие вакансии для дата сайентистов и аналитиков. По рекламе: @tproger_sales_bot Учиться у нас: https://proglib.io/w/ccf7a2bd Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/679b98b44fb9d46696be4ca9
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
Канал Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту (@datajob) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 14 877 підписників, посідаючи 2 604 місце в категорії Кар'єра та 43 546 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 14 877 підписників.
За останніми даними від 05 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 186, а за останні 24 години на 11, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 14.20%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.58% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 112 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 979 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sql, удалёнка, engineer, llm, аналитика.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Лучшие вакансии для дата сайентистов и аналитиков.
По рекламе: @tproger_sales_bot
Учиться у нас: https://proglib.io/w/ccf7a2bd
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/679b98b44fb9d46696be4ca9”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 06 жовтня, 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.
14 877
Підписники
+1124 години
+357 днів
+18630 днів
Архів дописів
Что, если заменить аналитиков нейросетью?
Да ничего хорошего: результаты анализа получаются слишком общими, и половину работы потом всё равно приходится переделывать руками.
Хард-скилы дешевеют — SQL-запрос или кусок кода теперь может сгенерировать почти кто угодно. А вот доменная экспертиза и умение работать с агентом становятся ценнее: правильно задать вопрос, собрать контекст, проверить, что результат не искажён.
Три аналитика Авито на конкретных примерах рассказывают, как работает тандем аналитик + AI. Делятся кейсами:
➡️ как перенесли 200 витрин за полгода;
➡️ автоматизировали проверку работы сотрудников;
➡️ научили LLM анализировать метрики.
Подробнее в ролике:
📺 YouTube
🔵 ВК
Больше честных историй о работе аналитиков Авито — в «Коммуналке аналитиков».
5 октября начнется 19-й поток программы Data Engineer от Newprolab
Программа для junior- и middle-дата-инженеров, аналитиков, backend-разработчиков, техлидов и тех, кто работает с data-командами и хочет лучше понимать современный стек DE
📌 Что внутри:
– 10 недель обучения
– 30 занятий: онлайн + записи
– 10 практических лабораторных работ
– облачный кластер и реальные данные
– чат участников и поддержка команды программы
📌 Что получите на выходе:
1. Научитесь решать типовые задачи DE на практике
2. Систематизируете знания и закроете пробелы в современном DE-стеке
3. Поработаете с реальными данными и инфраструктурой, а не только с учебными примерами
4. Соберете практический опыт, который можно обсуждать на собеседованиях и использовать в работе
5. Все записи и материалы останутся у вас после окончания программы
Преподаватели – практикующие специалисты из ведущих технологических компаний. На занятиях можно разбирать реальные кейсы, задавать вопросы и получать обратную связь
👉 Подробности и квиз – на сайте
Квиз покажет, насколько программа подходит именно под вашу роль и задачи, даст персональные рекомендации и промокод на скидку
___
По всем вопросам пишите Алексею @snitsa
⚡️ 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.
Инженер данных: системные знания для профессионального роста
5 октября на Факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ стартует программа профессиональной переподготовки «Инженер данных». Она охватывает полный цикл работы с данными: от проектирования баз данных и хранилищ до построения конвейеров, распределённой и потоковой обработки
В программе:
• Python и SQL
• базы данных и хранилища данных
• построение и оркестрация конвейеров данных
• Airflow
• Hadoop и Spark
• Kafka и Flink
• Docker, Kubernetes и CI/CD
• управление данными
Что отличает программу:
• ФКН НИУ ВШЭ — один из ведущих факультетов России в области компьютерных наук
• преподаватели ФКН НИУ ВШЭ и эксперты из индустрии
• академическая база в сочетании с практикой работы с современными технологиями
• обучение на практических задачах и итоговый проект: собственный конвейер обработки данных
• диплом о профессиональной переподготовке НИУ ВШЭ
🔗 Узнать подробнее
⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году?
Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.
SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.
Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.
Вы узнаете:
🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях; 🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели; 🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ; 🔶Как искать работу без коммерческого опыта; 🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет; 🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор. 🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР! Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию! Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться. 🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!
🌱 Alfa Connectome ML Competition 🌱
Началось новое соревнование по машинному обучению от Wunder Fund.
Задача: Вы будете изучать исторические торговые данные для двух связанных инструментов. Нужно создать модель, которая предсказывает индикаторы движения цены одного из них по информации об ордербуке, сделках и кое-чем еще.
По сути, классическая работа кванта. Вы будете работать с реальными биржевыми данными.
Когда: 11 сентября — 15 ноября
Призовой фонд: $13,600
Победители получат денежные призы, приглашение побеседовать в Wunder Fund, а главное — большое интеллектуальное удовольствие. Сам Wunder Fund с 2014 года занимается высокочастотным трейдингом с дневным оборотом более $10 млрд.
>> Участвовать
Не застревайте в прошлом — учитесь новым навыкам и ИИ
Чтобы успевать за требованиями рынка, освойте новую профессию и нейросети в Практикуме. До 30 сентября действует скидка 16% на все курсы.
Выбрать курс
Как всё устроено:
— нейросети уже в каждом курсе: учим профессиям сразу с ИИ, чтобы ваше резюме было заметнее, а трудоустройство — увереннее;
— эксперты — практики, которые двигают ИИ-индустрию: перенимайте опыт у профи из Яндекса, Сбера, Т-Банка и других бигтех-компаний;
— воркшопы, которые успевают за изменениями: если сегодня завирусится новая нейросеть, то завтра вы сможете обсудить её с наставником.
Начните учиться бесплатно и получите скидку 16% — она автоматически появится в личном кабинете.
Учиться!
Erid: 2SDnjcYu8KD
Название: ООО "ЯНДЕКС"
ИНН: 7736207543
С каких ролей начинают выпускники Computer Science
Согласно исследованию рынка специалистов LinkedIn в США, 55% выпускников Computer Science 2023–2024 годов начали карьеру вне software engineering. Среди выпускников 2016 года таких было 49%. Эти данные относятся к США, переносить их на российский рынок нельзя.
Среди первых должностей авторы называют Data Analyst, IT Analyst и Financial Analyst. Такие роли ведут к разным профессиональным траекториям, поэтому одинаковое образование не означает одинаковый старт.
При поиске первой работы смотрите не только на название вакансии. Сопоставляйте задачи, требуемые навыки и тип данных, с которыми предстоит работать: так проще отличить аналитическую позицию от смежной роли и понять, какой опыт она даст.
Что рынок вакансий предлагает аналитикам данных в 2026 году
Анализ 5 348 вакансий в 173 городах России показывает: SQL, Excel и Power BI входят в тройку самых востребованных навыков, а Python помогает выделиться среди кандидатов.
На «аналитика данных» приходится 37% вакансий, но зарплаты ниже остальных. У Data Analyst доля составляет 24%, зато зарплаты выше: от 145 тыс. ₽ для junior до 350 тыс. ₽ для senior. При поиске стоит проверять оба названия роли.
Зарплата указана лишь в 31% вакансий, а исследование охватывает один месяц. В репозитории доступны датасет, Jupyter Notebook, графики и интерактивный дашборд.
😭 Как не потратить недельный лимит AI-кодинга за три дня?
Разберём на вебинаре, как тратить меньше на AI-агентов — без потери качества кода.
🔘 Поговорим о том:
— когда дорогая модель действительно нужна, а когда хватит дешёвой;
— сколько стоит один прогон и куда уходят токены;
— какие задачи можно отдавать субагентам;
— как настроить маршрутизацию моделей;
— что проверять в AI-коде перед merge.
✏️ Покажем всё на конкретных цифрах и вживую: сравним расходы до и после.
⬇️ 18 сентября, 19:00 МСК
⬇️ 1,5 часа · бесплатно
⬇️ Арсений Харланов и Олег Лайок
💬 Пишите в комментариях, где упираетесь в лимиты и на что уходят деньги. Самые залайканные вопросы разберём на вебинаре.
🔗 Зарегистрироваться на вебинар
👩💻 Горутины и каналы: под капотом (under the hood) и нюансы в продакшене
Приглашаем на открытый урок.
🗓 22 сентября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Go-разработчик. Продвинутый уровень».
Программа вебинара
✔️ Анатомия горутин и GMP: как распределяется память, как работает планировщик Go и почему избыток горутин просаживает CPU.
✔️ Устройство каналов изнутри (hchan): почему буферизированный канал — это кольцевой буфер под lock, механика wait-очередей (sudog) и мифы о «lock-free» каналах.
✔️ Прод-нюансы select: псевдослучайность выбора кейсов и динамическое отключение веток через nil-каналы.
✔️ Таймеры без утечек: скрытая опасность time.After в Highload и правильная утилизация time.NewTimer.
✔️ Паттерны синхронизации: организация Graceful Shutdown и безопасный перехват паник (recover) в асинхронных задачах.
🔗 Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/jLsS/?erid=2W5zFJSsW9X
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Команды ждут тебя на треке программирование роботов на МТС True Tech Champ 2026 — всероссийском чемпионате по программированию с двумя треками и призовым фондом 10 250 000 рублей.
Успей зарегистрироваться до 13 сентября.
В треке программирования роботов тебе предстоит запрограммировать робособаку для доставки груза через полосу препятствий сначала в онлайн-симуляторе, а затем на офлайн-полигоне в финале 22 октября. Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS.
Участие в командах 2-5 человек. Если у тебя нет своей команды, кураторы помогут объединиться с другими участниками на платформе.
Масштабный финал объединит борьбу за призовой фонд 10 250 000 рублей, выступления хедлайнеров, доклады спикеров и активности для всех гостей мероприятия.
Успей зарегистрироваться и пройти квалификацию до 13 сентября.
erid:2VSb5xK8PUv
🚀 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
👀 Product Lead (Predictions & ML)
Удаленка
Adapty — платформа монетизации подписок для мобильных приложений. Через нас проходит больше $3B подписочной выручки в год, нами пользуются больше 20 000 приложений. Мы делим продукт на стримы и сейчас собираем аналитику и ML под одного владельца.
Вся мобильная реклама держится на одном разрыве: выручка от привлечённого пользователя приходит в течение года, подписками и продлениями, а решение, продолжать ли тратить на канал, нужно принять за несколько дней. Этот разрыв закрывает предсказание LTV — и от точности прогноза напрямую зависит, сколько приложение может позволить себе потратить на рост.
Данных для этого у нас больше, чем почти у кого-либо на рынке: мы видим тысячи приложений одновременно, а не одно. Значит, мы можем предсказывать точнее всех. Сейчас не предсказываем, и это задача роли.
Направление собирается с нуля: аналитика, предикт и A/B-тесты впервые сходятся под одним владельцем. Ты получаешь чистый лист в решениях поверх продукта, который уже приносит деньги двадцати тысячам приложений.
➡️Чем заниматься:
— Определить, что мы считаем качеством модели — метрика, горизонт, baseline, калибровка — и довести предикт до этого уровня
— Забрать A/B-тесты пейволлов и свести их с предиктом: тест меряет краткосрочный эффект, а раскатывать надо по долгосрочной выручке
— Разогнать аналитику: найти, где затык — в данных, запросах или интерфейсе
— Решить судьбу накопленных ML-наработок: что доводим до продукта, что закрываем
— Вести команду из двух ML-инженеров
➡️Кого ищем:
— Классический ML и матстат на уровне предметного спора о метрике и горизонте, а не пересказа чужих выводов
— SQL и Python — сами достаёте и перепроверяете числа
— Умение взять широкое направление и довести до результата без постановки задач
— Продуктовый опыт — плюс, но не требование
📌Плюсом: подписки, мобайл или финтех (LTV, churn, когортная экономика); экспериментальный дизайн: мощность, MDE, множественные сравнения; ClickHouse; олимпиады, Kaggle, публичные проекты.
➡️Откликнуться
Работа в IT — худшая затея для новичка в 2026 году.
Мёртвые вакансии, огромная конкуренция, заоблачные требования к кандидатам, ещё и поганый AI.
Но всё ли так очевидно? Пока одни бесконечно учат Python, делают очередной пет-проект и ждут, когда станут «достаточно хороши» для первой работы, умные читают Богдана и разбираются, как получить первую работу.
Он больше 6 лет работает в бигтехе, прошёл 350+ собеседований и знает:
— Почему твоё резюме не даёт откликов
— Почему ты не зарабатываешь 400к?
— Где искать работу ML-инженеру?
И это лишь малая часть. На канале собрана целая база по всем аспектам поиска работы, от резюме до получения оффера и торга.
Подписывайся, пока это бесплатно: https://t.me/ml_cabin_destroyers
Реклама
ИП Камаев Богдан Эльмарович
ИНН 770973951244
erid:CQH36pWzJqVJCbWwtLk19JZjTZ7cZBGNm7CC83Zu7Gx1vi
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
От идеи до продакшна < 3 месяцев, менять государственные и бизнес процессы — ты готов ? 🚀
Прямо сейчас Сбер ищет NLP-специалиста в команду, которая внедряет передовые harness в масштабные процессы, создаёт мультиагентные сценарии, RAG для миллионов документов, OSINT/deep‑research.
Ты будешь работать с передовым LLM‑стеком: LangChain и LangGraph, vLLM и PEFT/LoRA, полным RAG‑стеком, Vector DB (Qdrant, Weaviate) и инфраструктурой на FastAPI, Pydantic и asyncio.
Попасть в команду можно за 1 день — если пройдёшь все этапы отбора на One Day Offer, который состоится уже 5 сентября.
Регистрируйся по ссылке — количество слотов стремительно уменьшается! 💚
Модель обучили. А где она хранится и на чем считается?
Модели и наборы данных для ИИ где-то физически лежат и на каком-то железе работают. От выбора этого железа и облака зависят бюджет проекта, скорость обучения и то, у кого есть доступ к данным.
Одни задачи ИИ считаются на физических серверах, другие — на серверах с графическими ускорителями, третьи — в кластерах Kubernetes. Для обучения модели и для ее работы после обучения нужны разные конфигурации.
20 августа в 19:00 мск karpovꓸcourses проводят бесплатный вебинар «Где живут данные: разбираем инфраструктуру для ИИ вместе с VK Cloud».
После эфира вы сможете:
— читать вакансии инженера данных и специалиста по машинному обучению, понимая, что стоит за требованиями по Kubernetes, облакам и графическим ускорителям;
— на собесе разложить разницу между публичным, приватным и гибридным облаком и объяснить, под какие задачи берут каждое;
— увидеть, где физически хранятся модели и данные для ИИ и как устроен доступ к ним;
— сориентироваться, с чего начинать путь в инженерию данных — одно из самых быстрорастущих направлений.
Спикер — Станислав Погоржельский, технологический евангелист VK Cloud. Разбор от практика, вопросы можно задать в прямом эфире.
Заберите рабочую картину, на чем работают ИИ-системы — https://clc.to/erid_2W5zFJvq9ww
Сразу после регистрации на почту придет карьерный гид по сфере работы с данными, а после эфира — запись вебинара.
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJvq9ww
Сколько аналитиков нужно, чтобы пользователь совершил покупку в 1 клик? Как учили Алису находить лучшие цены?
22 августа в разберём эти и другие вопросы на Welcome Time* — офлайн-встрече с командами Яндекс Поиск и Независимый Ecom.
🗳 Кого ждём:
Data-аналитиков и продуктовых аналитиков с опытом работы на Python от трёх лет.
На встрече разберём реальные кейсы и расскажем, как устроена аналитика в командах. После докладов вы сможете задать вопросы спикерам и познакомиться с коллегами из индустрии.
Для желающих — проведём диагностику навыков по Python и SQL. Интервьюер подсветит сильные стороны и зоны роста. Хороший результат можно будет зачесть как одну техническую секцию, если решите пройти собеседование в Яндекс.
♾ Подробная программа и регистрация:
https://yandex.ru/project/events/welcometimes-all
🙃 ML Engineer
Удаленно (Москва)
Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов.
Требования:
— опыт работы в роли ML Engineer от 3-х лет;
— знание Async/threading;
— знание HTTP/1.1, HTTP/2, WebSocket;
— опыт работы с REST/JSON;
— опыт интеграции с внешними сервисами через REST API;
— опыт работы с Kafka.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
