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 15 041 obunachidan iborat bo'lib, Karyera toifasida 2 614-o'rinni va Rossiya mintaqasida 43 479-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 15 041 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 203 ga, so‘nggi 24 soatda esa 12 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 15.07% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 7.37% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 266 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 109 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 3 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 27 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.
15 041
Obunachilar
+1224 soatlar
+597 kun
+20330 kun
Postlar arxiv
💻 Data Engineer в команду CDP
Удалённо · полный рабочий день
2ГИС развивает внутреннюю Customer Data Platform. Она объединяет данные из разных источников, строит пользовательские профили и помогает персонализировать продукт. Предстоит улучшать batch-пайплайны ежедневных признаков, создавать realtime-пайплайн на Kafka и проектировать обработку миллиардов событий.
Требования:
— опыт highload-систем и проектирования архитектуры данных или платформенного кода
— опыт Kafka, ClickHouse либо других систем потоковой и аналитической обработки
— понимание Spark и умение с ним работать
— хорошее владение языком программирования, например Python или Scala
Плюсом будут Airflow, SQL, Data Quality и Data Contracts, Data Lineage и Data Catalog, знание S3 и опыт персонализации, сегментации или real-time аналитики.
Стек платформы ещё формируется, можно влиять на архитектуру. Зарплата и грейд не указаны. Страны, из которых можно работать удалённо, в объявлении не перечислены.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
📌 Один курс — хорошее вложение в себя. Два по той же цене — ещё лучше.
В Proglib Academy действует акция: покупаешь один курс, а второй получаешь в подарок.
Например, можно совместить два направления по работе с ИИ:
💥 ИИ для разработчиков — применение нейросетей в повседневной разработке: работа с кодом, тестирование и ревью. 💥 Разработка ИИ-агентов — архитектура агентов и создание собственных AI-решений.📍 Разница в цене — почти 50 тысяч рублей. Можно освоить больше, не выходя за рамки запланированного бюджета. А если тебе интереснее Python, алгоритмы, backend или DevOps — выбирай другую пару курсов из каталога. Акция действует до 31 октября включительно ⏳ ⏮️ Пора прокачать свой стек
🧪 Data Scientist · Middle
Москва, Липецк · можно удалённо, с выездами на производство
Полный рабочий день
НЛМК ИТ создаёт решения для металлургической отрасли. В задачах — ML и компьютерное зрение для прогнозирования, поиска отклонений и контроля качества. Предстоит обследовать участки, общаться с технологами, проводить пилоты и оценивать экономический эффект.
Требования:
— практический опыт разработки и внедрения ML- и CV-решений
— работа с производственными данными, временными рядами и технологическими параметрами
— опыт полного цикла работы с данными: от сбора и очистки до внедрения моделей
— уверенный Python, библиотеки ML/CV и SQL
— Docker, Git, MLOps и понимание интеграции моделей в промышленную ИТ-среду
— опыт обследования производственных процессов и готовность работать в цехах
Опыт в промышленности и знание агломерационного, коксового или доменного производства будут преимуществом.
Предлагают ДМС со стоматологией, обучение за счёт работодателя и частичную компенсацию питания. Зарплата не указана. Возможность работы из другой страны не подтверждена.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
🔎 Аналитик BI/SQL
Москва · полный рабочий день
СОГАЗ строит единую систему аналитики по бизнес-функциям, продуктам и филиалам страховой группы. Предстоит разрабатывать модели и отчёты в QlikView и Excel, анализировать CRM-кампании, воронки и конверсию, оптимизировать BI-модели.
Требования:
— высшее техническое, математическое или экономическое образование
— знание математического аппарата
— опыт портфельной, продуктовой или клиентской аналитики в банке, страховой компании либо на схожих задачах
— уверенная работа с SQL и SQL-like языками
Опыт BI-инструментов и анализа данных в Python будет плюсом.
Предлагают оформление по ТК РФ, ДМС, страхование жизни, курсы, тренинги и корпоративную библиотеку. Зарплата не указана, удалёнка и гибрид в объявлении не заявлены.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
🚘 Дром ищет senior ML-инженера для рекомендаций и компьютерного зрения
От 360 000 ₽ в месяц на руки
Удалённо · начало дня 08:00–09:00 по Екатеринбургу, или 06:00–07:00 МСК
ML-команда развивает рекомендательную систему и инструменты компьютерного зрения, обработки текста и распознавания речи. Предстоит улучшать модели, участвовать в сборе данных и оптимизировать инфраструктуру запуска моделей и мониторинга.
Требования:
— опыт работы в ML от 5 лет по тексту вакансии;
— обязательный опыт рекомендательных систем;
— уверенные Python, ООП, статистика и основы машинного обучения;
— TensorFlow или PyTorch;
— SQL, NumPy, pandas/polars, OpenCV и matplotlib;
— понимание подходов и типичных проблем NLP и Speech-to-Text.
Опыт компьютерного зрения или OCR будет плюсом. В команде нет жёсткого разделения на исследователей и инженеров: можно и проверять идеи, и готовить модели к эксплуатации.
Предлагают поддержку ментора, участие в конференциях и ДМС со стоматологией после испытательного срока. Работа из-за рубежа в объявлении не подтверждена.
➡️ Подробнее и откликнуться на hh.ru
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
😎 Выбираешь один курс, второй получаешь бесплатно. Баг? Нет, акция!
До 31 октября в Proglib Academy можно выбрать два курса и заплатить только за один.
Например, можно совместить:
💥 ИИ для разработчиков — применение нейросетей в повседневной разработке: работа с кодом, тестирование и ревью. 💥 Разработка ИИ-агентов — архитектура агентов и создание собственных AI-решений.Вместе курсы стоят 108 000 ₽, но по акции оба обойдутся в 59 000 ₽. Экономия — 49 000 ₽ 🔥 Интересуют Python и ИИ или алгоритмы и архитектура? Можно выбрать любые два курса из каталога. Акция действует до 31 октября включительно ⏳ ⏬ Собрать свой учебный билд
Growth Analyst в Higgsfield AI
Higgsfield AI — быстрорастущая AI-компания. За 18 месяцев с запуска она вышла на $1B ARR.
Чем предстоит заниматься
Маркетингом и аналитикой роста глобального AI-продукта:
— более 35 млн пользователей по всему миру; платный трафик, инфлюенсеры и органика;
— путь от гипотезы до запуска занимает часы, а не кварталы: если находим работающий подход, проверяем и масштабируем его.
Требования
— от 2 лет опыта в маркетинговой или performance-аналитике, SQL и Python;
— понимание CAC, ROMI, LTV, атрибуции и инкрементальности;
— опыт работы с рекламными кабинетами и трекерами;
— умение определять, какие каналы действительно приводят платящих пользователей, а какие присваивают чужие конверсии;
— самостоятельность: найти проблему, проверить гипотезу и довести выводы до решения по бюджету;
— готовность работать 6 дней в неделю.
Условия
— офис в Алматы;
— полная поддержка релокации (финансовая и организационная);
— зарплата $100–350 тыс. в год.
Откликнуться: @didarnrkr
Growth Analyst в Higgsfield AI
Higgsfield AI — быстрорастущая AI-компания. За 18 месяцев с запуска она вышла на $1B ARR.
Чем предстоит заниматься
Маркетингом и аналитикой роста глобального AI-продукта:
— более 35 млн пользователей по всему миру; платный трафик, инфлюенсеры и органика;
— путь от гипотезы до запуска занимает часы, а не кварталы: если находим работающий подход, проверяем и масштабируем его.
Требования
— от 2 лет опыта в маркетинговой или performance-аналитике, SQL и Python;
— понимание CAC, ROMI, LTV, атрибуции и инкрементальности;
— опыт работы с рекламными кабинетами и трекерами;
— умение определять, какие каналы действительно приводят платящих пользователей, а какие присваивают чужие конверсии;
— самостоятельность: найти проблему, проверить гипотезу и довести выводы до решения по бюджету;
— готовность работать 6 дней в неделю.
Условия
— офис в Алматы;
— полная поддержка релокации (финансовая и организационная);
— зарплата $100–350 тыс. в год.
Откликнуться: @didarnrkr
Antifraud Scientist в Higgsfield AI
Higgsfield AI — быстрорастущая AI-компания. За 18 месяцев с запуска она вышла на $1B ARR.
Чем предстоит заниматься
— Разработкой антифрод-модели. Контекст задачи:
— Более 6 млн генераций в день. Каждая мошенническая генерация расходует реальные GPU, поэтому модель должна останавливать абьюз до того, как будут потрачены вычислительные ресурсы.
— Противник адаптируется за считаные дни: фермы из сотен аккаунтов, перепродажа доступа, автоматизированный сбор промобонусов. Система должна выдерживать эту гонку.
Требования
— От 3 лет опыта в DS/ML, Python и SQL, модели в production.
— Опыт работы с бустингами, дисбалансом классов и графами связей.
— Умение оценивать модель через предотвращённые потери и стоимость ложных блокировок.
— Готовность разбирать кейсы вручную и собирать сигналы из сырых событий, платежей и поведения пользователей.
— Самостоятельность: от первой гипотезы до работающего скоринга, мониторинга и обновления модели.
— Готовность работать 6 дней в неделю.
Условия
— Офис в Алматы.
— Полная поддержка релокации (финансовая и организационная).
— Зарплата $100–350 тыс. в год.
Откликнуться: @didarnrkr
🌊 Авито ищет тимлида разработки платформы потоковой обработки данных
От 500 000 ₽ в месяц · до или после налогов не уточнено
Можно удалённо · география не указана
Команда DWH строит платформу, на которой работают антибот, антифрод, рекламная аналитика и доставка изменений из баз данных. В задачах — обработка событий в реальном времени, развитие Flink на Kubernetes и загрузка данных в хранилище в формате Apache Paimon.
Тимлиду предстоит задавать архитектурные стандарты, развивать команду и планировать техническую работу.
Требования:
— опыт руководства командой разработки от 4 лет;
— глубокое знание Apache Flink или другого инструмента потоковой обработки: Spark Streaming, Kafka Streams;
— опыт высоконагруженных систем в эксплуатации;
— понимание Kafka и распределённых систем;
— умение декомпозировать задачи, выстраивать технический план и развивать сотрудников.
Компания предлагает ДМС со стоматологией с первого дня, личный бюджет на обучение и систему премий. Удалёнка разрешена, возможность работы из другой страны нужно уточнить.
➡️ Подробнее и откликнуться на Хабр Карьере
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Стать специалистом по Data Science всего за 10 недель — это реально!
Если давно смотрите в сторону Data Science, но откладываете старт из-за огромного количества технологий, математики и непонятного пути до первой работы — сейчас можно зайти в профессию по-другому.
Симулейтив запускает интенсивный буткемп по Data Science, который построен вокруг главного: за первые 10 недель собрать необходимый стек, получить практический опыт и начать готовиться к реальным собеседованиям.
И главное — вам не нужно сначала учиться 8–12 месяцев, а уже потом думать о трудоустройстве.
Что вас ждёт:
➖необходимые для старта навыки: Python, ML, статистика, работа с данными и AI-инструментами;
➖практика на реальных задачах и проектах;
➖понятный ежедневный план обучения и поддержка менторов;
➖еженедельные живые занятия, а не старые записи;
➖подготовка к собеседованиям уже с первых недель — групповые интервью, разбор вопросов и подготовка резюме.
А что после 10 недель? Буткемп — это только первый этап.
После него можно продолжить углублять экспертизу и двигаться к уровню middle:
➖продвинутый Python;
➖Git;
➖продвинутая статистика и A/B-тестирование;
➖Airflow;
➖MLOps и развёртывание ML-моделей.
Кому подойдёт:
1. Тем, кто хочет войти в Data Science с нуля.
2. Тем, кому не хватает структуры и дисциплины в самостоятельном обучении.
3. Тем, кто хочет быстрее перейти от обучения к поиску работы.
🔥ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено!
Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока!
🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО
📊 Яндекс ищет продуктового аналитика в Путешествия
Senior · зарплата не указана
Москва или Санкт-Петербург · удалёнка не заявлена
Команда проводит эксперименты, развивает метрики и ищет точки роста сервиса. Аналитики нужны в направления приложения, транспорта и отелей.
Предстоит строить дашборды основных воронок, разрабатывать эксперименты и анализировать результаты, находить аномалии и ставить задачи на сбор недостающих событий и логов.
Требования:
— более 2 лет в продуктовой аналитике;
— SQL с оконными функциями и CTE;
— более 2 лет работы с NumPy, pandas, SciPy, sklearn либо с R/Julia;
— опыт мобильной или веб-аналитики: AppMetrica, Firebase, Google Analytics или аналоги;
— статистические исследования, A/B-тесты и доверительные интервалы.
Плюсом будут опыт сложных экспериментов, понимание мобильной разработки и работа с ML в продуктовых задачах. Формат присутствия в офисе стоит уточнить при отклике.
➡️ Подробнее и откликнуться на Хабр Карьере
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Data Scientist Fast Track: с 9 по 15 ноября ⚡️
Пройдите все этапы отбора в Авито в ускоренном формате и получите оффер за неделю!
Почему именно фаст-трек?
🔸совмещённые этапы
🔸все даты известны заранее
🔸классная возможность оценить свои скилы
🔸результаты закрепляются на год
Кого мы ждём?
— кандидатов с опытом работы от 3,5 лет в крупных российских и международных IT-, BigTech- и FinTech-компаниях
— с опытом полного цикла разработки моделей: от ресёрча до выкатки в продакшен
— с опытом полного лидирования проекта
✅ Регистрация открыта до 9 ноября включительно. Читайте подробности и отправляйте заявку на сайте.
💻 Data Analyst
Зарплата не указана
Удалённо (Москва)
Лоция создаёт IT-решения для бизнеса. Предстоит проектировать и наполнять аналитические витрины, описывать данные, ставить задачи дата-инженерам и согласовывать результат с заказчиками.
Требования:
— Практический опыт PostgreSQL и SQL, чтение запросов MSSQL.
— Построение витрин и обработка больших данных.
— JSON, CSV, TSV и XML.
— Data Vault, 2–3 NF, устройство хранилищ данных.
— Умение документировать процессы и обсуждать задачи с бизнесом.
Greenplum, Python / PySpark / dbt, GitLab и инструменты BI будут плюсом.
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
🖥 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
Repost from Типичный программист
🧑💻 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
⌨️ 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
Repost from Нейроканал
Вспомните последний раз, когда ИИ сделал для вас рабочий результат: код, тесты, документацию или требования. Как вы его проверяли?
Repost from Нейроканал
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👾 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
