Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту analitikasi
Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту (@datajob) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 14 968 obunachidan iborat bo'lib, Karyera toifasida 2 623-o'rinni va Rossiya mintaqasida 43 558-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 14 968 obunachiga ega bo‘ldi.
16 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 179 ga, so‘nggi 24 soatda esa 6 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.46% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 7.96% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 966 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 191 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 2 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent sql, удалёнка, engineer, llm, аналитика kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 17 Oktabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Karyera toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
14 968
Obunachilar
+624 soatlar
+487 kun
+17930 kun
Ma'lumotlar yuklanmoqda
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Oktabr '26Okt '26
Oktabr '26
+152
0 kanalda
Sentabr '26
+276
0 kanalda
Get PRO
Avgust '26
+314
0 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+325
0 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+338
1 kanalda
Get PRO
May '26
+305
1 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+424
1 kanalda
Get PRO
Mart '26
+270
4 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+594
4 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+318
4 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+182
1 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+180
1 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+252
1 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+219
1 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+244
4 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+262
1 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+280
2 kanalda
Get PRO
May '25
+258
1 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+351
1 kanalda
Get PRO
Mart '25
+312
52 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+274
45 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+350
37 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+340
39 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+409
40 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+457
36 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+515
36 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+482
38 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+410
38 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+398
32 kanalda
Get PRO
May '24
+455
39 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+402
37 kanalda
Get PRO
Mart '24
+494
34 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+408
33 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+428
28 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+578
36 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+318
4 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+426
23 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+360
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+387
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+364
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+185
0 kanalda
Get PRO
May '23
+179
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+166
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+122
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+123
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+159
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+85
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+130
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+143
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+163
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+87
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+169
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+87
0 kanalda
Get PRO
May '22
+135
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+273
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+102
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+88
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+130
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+62
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+117
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+147
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '21
+98
0 kanalda
Get PRO
Avgust '21
+157
0 kanalda
Get PRO
Iyul '21
+54
0 kanalda
Get PRO
Iyun '21
+121
0 kanalda
Get PRO
May '21
+72
0 kanalda
Get PRO
Aprel '21
+219
0 kanalda
Get PRO
Mart '21
+253
0 kanalda
Get PRO
Fevral '21
+23
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '21
+37
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '20
+1 377
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 17 Oktabr | +6 | |||
| 16 Oktabr | +8 | |||
| 15 Oktabr | +11 | |||
| 14 Oktabr | +13 | |||
| 13 Oktabr | +4 | |||
| 12 Oktabr | +19 | |||
| 11 Oktabr | +9 | |||
| 10 Oktabr | +10 | |||
| 09 Oktabr | +7 | |||
| 08 Oktabr | +32 | |||
| 07 Oktabr | 0 | |||
| 06 Oktabr | 0 | |||
| 05 Oktabr | +14 | |||
| 04 Oktabr | +3 | |||
| 03 Oktabr | 0 | |||
| 02 Oktabr | +2 | |||
| 01 Oktabr | +14 |
Kanal postlari
🖥 Senior Data Analyst — Big Data / ETL
Зарплата не указана
Гибрид или офис, в зависимости от подразделения (Москва)
Группа Rubytech — производитель программно-аппаратных комплексов и технологий для высоконагруженных инфраструктур. Роль объединяет анализ больших данных, ETL и описание взаимодействия систем.
Требования:
— Python, SQL, реляционные базы, статистика и вероятность.
— Очистка и преобразование больших данных, Hadoop / Spark / Hive.
— ETL-инструменты: Airflow, Talend или Informatica.
— Визуализация: Tableau, Power BI или Python-библиотеки.
— REST / SOAP, форматы XML / XSD / JSON, техническая документация и схемы UML / BPMN.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
| 2 | 🧑💻 Какие навыки помогают вам в разработке в 2026 году?
Что вы чаще используете в работе? В каких задачах помогает ИИ, а где проще справиться самостоятельно?
Мы решили собрать портрет современного разработчика — и приглашаем вас поделиться своим опытом. Расскажите, какие навыки вам пригодились и как вы используете ИИ. Если обходите его стороной, нам тоже интересно узнать почему.
Опрос анонимный и займёт около 5 минут. Результаты опубликуем в общем большом исследовании.
👉 Пройти опрос | 1 134 |
| 3 | ⌨️ Lead Data Engineer
Зарплата не указана
Удалённо (Казань)
SimbirSoft — разработчик ПО под заказ. Для корпоративного хранилища данных нужны потоковые пайплайны, ETL/ELT, контроль качества и оптимизация EDWH. В проекте используют Python, Greenplum, ClickHouse и Airflow.
Требования:
— От 5 лет в data engineering.
— Опыт с Greenplum или другой MPP-СУБД, ClickHouse и Airflow.
— SQL и реляционные базы, сложные запросы.
— Python и технологии обработки больших данных.
— Высшее образование в IT, математике, статистике или физике.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования | 1 385 |
| 4 | Вспомните последний раз, когда ИИ сделал для вас рабочий результат: код, тесты, документацию или требования. Как вы его проверяли? | 1 464 |
| 5 |  Showboat и Rodney помогают показать работу ИИ-агента
Саймон Уиллисон собирает демонстрации кода с помощью двух своих инструментов. Showboat выполняет команды и записывает их вывод в документ. Rodney управляет Chrome из командной строки и делает скриншоты интерфейса.
uvx showboat --help
Эту команду автор предлагает дать агенту: в справке есть всё необходимое, чтобы тот создал документ с демонстрацией новой функции.
Уиллисон замечал и обход механизма: агент напрямую правит текст отчёта. Тогда записанный вывод может расходиться с реальным запуском. Содержимое демонстрации тоже требует проверки.
#ии #инструменты | 1 374 |
| 6 | 👾 MLOps Engineer
Удалёнка
Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания. На проекте банковского заказчика предстоит создавать AI-агентов, строить MLOps-инфраструктуру и работать с данными для ML.
Требования:
— Опыт MLOps Engineer, Data Engineer или Python ML от 3,5 лет.
— Production-опыт с Kubeflow, MLflow, Airflow и их интеграцией в CI/CD.
— Docker и Kubernetes для развёртывания моделей как сервисов.
— Опыт с облачными провайдерами и большими данными: Greenplum или аналогичные MPP-системы, Spark.
— LangChain/LlamaIndex, FastAPI и инструменты LLM, например Hugging Face и vLLM.
— Сильные Python и SQL, знание Git и GitLab CI/CD.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования | 1 424 |
| 7 | 💻 Middle / Senior Data Engineer
Удалёнка (в карточке указан Белград)
CHOICEIT — подбирает инженера для технологической компании с платформенными продуктами на международных entertainment-рынках. Задачи — развитие data pipelines и DWH.
Требования:
— Сильный SQL: сложные запросы и большие объёмы данных.
— Уверенный Python, включая production-код и внутренние инструменты.
— Понимание DWH, моделирования данных, витрин и контроля качества.
— Опыт проектирования и разработки ETL/ELT-процессов.
— Желателен опыт с Airflow, dbt, Spark и аналитическими СУБД — ClickHouse, Greenplum, Vertica.
— Для Senior важен опыт самостоятельного проектирования архитектурных решений.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования | 1 729 |
| 8 | 👀 Как вы смотрите видео?
Разбираете урок, слушаете интервью фоном или начинаете на телефоне, а продолжаете на большом экране?
Хотим узнать, что делает просмотр удобным для вас. Вспомните последнее видео — ролик, урок, фильм или серию сериала — и расскажите о своём опыте. Если детали не запомнились, можно так и ответить.
🕰️ Опрос займёт около 3 минут.
В результатах сможете сравнить свои привычки с ответами других участников. А разработчики и инженеры видеоплатформы расскажут, что происходит по ту сторону экрана, пока вы смотрите видео.
🔗 Поделиться опытом
🐸 Библиотека программиста | 1 577 |
| 9 | 🧪 Data QA / Инженер тестирования данных
Офис/Гибрид/Удалёнка (Москва)
БЮРО 1440 — разработчик и оператор низкоорбитальной спутниковой группировки связи. В команде предстоит тестировать витрины данных, пайплайны, интеграции и API.
Требования:
— Опыт работы в аналогичной роли от 3 лет.
— Уверенное владение Python и pytest, знание теории тестирования.
— Практика написания и оптимизации сложных SQL-запросов: JOIN, CTE, оконные функции.
— Умение работать с ClickHouse и опыт применения Airflow.
— Docker, Docker Compose и testcontainers для тестового окружения.
— Будет плюсом GitLab CI/CD, Spark, Trino, Kafka и понимание устройства DWH.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования | 1 881 |
| 10 |  В субботу, 17 октября, Москва станет точкой притяжения для всех специалистов в области RecSys 🔥
Конференция AI Driver & RecSys — главное событие года для тех, кто создаёт, исследует и развивает рекомендательные системы.
🔝 Весь день ведущие эксперты индустрии из крупнейших IT-компаний проведут на площадке Сбера, чтобы обсудить:
— главные тренды и вызовы RecSys
— реальные кейсы и новейшие исследования
— передовые IT-решения для рекомендательных систем
Вы сможете сами пообщаться с теми, кто создает рекомендации для миллионов пользователей.
📍Офис Сбер, Москва, Кутузовский проспект, 32.
Участие бесплатное!
Количество мест для очного участия ограничено – успейте оставить заявку по ссылке ⚡️ | 1 897 |
| 11 |  Как мы перешли от CatBoost к нейросетям в рекомендациях Авито
Рекомендации на главной дают Авито половину просмотров объявлений и около 30% контактов покупателей с продавцами. С 2020 года их ранжировал CatBoost, но со временем он упёрся в потолок: даже кратно больше данных уже не давало прироста качества.
Мы перешли на нейросетевое ранжирование, и вот что получилось:
🚀 +4,3% пользователей с контактами из рекомендаций
🤝 +0,8% пользователей, совершивших сделку, по всему Авито
Техлид команды рекомендаций Ярослав Хныков рассказал на Хабре, какие решения сработали.
Больше про DS в Авито пишем в канале «Доска AI-объявлений». | 1 706 |
| 12 | 🔎 Аналитик данных в группу платёжной аналитики
Офис/Гибрид (Москва, Санкт-Петербург)
Яндекс Финтех — команда исследует платёжные данные, ищет причины отклонения транзакций и помогает улучшать конверсию в успешный платёж.
Требования:
— Опыт от 5 лет.
— Техническое, математическое или экономическое образование.
— Знание Python и SQL, опыт работы с массивами данных.
— Умение находить причины явлений за числами и понятно объяснять выводы.
— Готовность общаться с партнёрами и банками.
— Понимание принципов работы платёжных систем будет плюсом.
➡️ Подробнее о вакансии на yandex.ru
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования | 2 122 |
| 13 |  Общая папка для работы Claude Code и Codex
Луи-Франсуа Бушар собрал заметки, инструкции-скиллы, скрипты и итоги встреч в Obsidian. Его связка устроена так:
Папка хранит исходные материалы и решения
↓
Индекс указывает, где искать данные для задачи
↓
Claude Code планирует работу
↓
Codex выполняет задачи по его вызову
В описании этого рабочего процесса Бушар объясняет, зачем даёт агенту сведения для конкретной задачи. Начать предлагает с общей папки, короткого индекса и одного повторно используемого скилла.
#ии #инструменты | 2 129 |
| 14 | Приходится ли вам копипастить данные и какие именно, когда переходите из одной нейросети в другую? | 2 125 |
| 15 | ⌨️ Data Engineer (команда RecSys)
Москва
Okko — онлайн-кинотеатр. Команда рекомендаций ищет инженера для ETL-пайплайнов, потоковой обработки данных и развития feature store.
Требования:
— Уверенное знание Python и SQL.
— Опыт построения ETL-процессов на стеке команды: Airflow, Spark, Kafka, ClickHouse, MongoDB, Hive, S3.
— Будет плюсом опыт с CI/CD, Docker и Grafana.
— Будут плюсом базовые знания ML: обучение и инференс моделей, работа с feature store.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования | 2 418 |
| 16 | 💡 Data Scientist / AI Engineer (LLM, AI-агенты)
от 200 000 до 230 000 ₽ на руки
Удалёнка
BGStaff — кадровое агентство, которое подбирает DS/AI-инженера для аутстафф-компании на длительный проект. Оформление по ИП с покрытием налогов.
Требования:
— Коммерческий опыт от 3 лет и опыт вывода AI-агентов на базе LLM в продакшен.
— Знание классического ML, Deep Learning в NLP и архитектуры Transformer.
— Практический опыт fine-tuning языковых моделей.
— Уверенное владение Python, PyTorch и Transformers.
— Опыт интеграций с ИТ-системами и промышленной работы с Kubernetes.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования | 2 674 |
| 17 | В субботу, 17 октября, Москва станет точкой притяжения для всех специалистов в области RecSys 🔥
Конференция AI Driver & RecSys — главное событие года для тех, кто создаёт, исследует и развивает рекомендательные системы.
🔝 Весь день ведущие эксперты индустрии из крупнейших IT-компаний проведут на площадке Сбера, чтобы обсудить:
— главные тренды и вызовы RecSys
— реальные кейсы и новейшие исследования
— передовые IT-решения для рекомендательных систем
Вы сможете сами пообщаться с теми, кто создает рекомендации для миллионов пользователей.
📍Офис Сбер, Москва, Кутузовский проспект, 32.
Участие бесплатное!
Количество мест для очного участия ограничено – успейте оставить заявку по ссылке ⚡️ | 1 |
| 18 | В субботу, 17 октября, Москва станет точкой притяжения для всех специалистов в области RecSys 🔥
Конференция AI Driver & RecSys — главное событие года для тех, кто создаёт, исследует и развивает рекомендательные системы.
🔝 Весь день ведущие эксперты индустрии из крупнейших IT-компаний проведут на площадке Сбера, чтобы обсудить:
— главные тренды и вызовы RecSys
— реальные кейсы и новейшие исследования
— передовые IT-решения для рекомендательных систем
Вы сможете сами пообщаться с теми, кто создает рекомендации для миллионов пользователей.
📍Офис Сбер, Москва, Кутузовский проспект, 32.
Участие бесплатное!
Количество мест для очного участия ограничено – успейте оставить заявку по ссылке ⚡️ | 1 |
| 19 |  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». | 1 397 |
| 20 |  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 | 1 294 |
