Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Data Secrets | Карьера
Kanalga Telegram’da o‘tish
Вакансии Data Science | Machine Learning | Big Data | Deep Learning | Neural Networks Прислать вакансию/сотрудничество: @veron_28 https://telega.in/c/data_secrets_career
Ko'proq ko'rsatish6 934
Obunachilar
+924 soatlar
-27 kunlar
+6630 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyun '26
Iyun '26
+97
0 kanalda
May '26
+116
2 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+147
2 kanalda
Get PRO
Mart '26
+131
0 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+124
1 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+143
2 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+113
1 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+97
1 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+119
1 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+242
5 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+244
2 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+214
1 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+242
1 kanalda
Get PRO
May '25
+171
1 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+167
2 kanalda
Get PRO
Mart '25
+893
2 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+133
1 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+191
3 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+230
3 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+335
1 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+164
4 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+2 719
14 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+368
1 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+124
0 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+1 374
7 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 19 Iyun | +7 | |||
| 18 Iyun | +9 | |||
| 17 Iyun | +6 | |||
| 16 Iyun | +7 | |||
| 15 Iyun | +3 | |||
| 14 Iyun | +4 | |||
| 13 Iyun | +3 | |||
| 12 Iyun | +2 | |||
| 11 Iyun | +9 | |||
| 10 Iyun | +10 | |||
| 09 Iyun | +7 | |||
| 08 Iyun | +3 | |||
| 07 Iyun | +2 | |||
| 06 Iyun | +2 | |||
| 05 Iyun | +5 | |||
| 04 Iyun | +9 | |||
| 03 Iyun | +4 | |||
| 02 Iyun | +2 | |||
| 01 Iyun | +3 |
Kanal postlari
Джунам снова приходится несладко
Недавно вышел отчет PwC 2026 AI Jobs Barometer, в котором проанализировали более миллиарда (!) вакансий по всему миру. С приходом ИИ в нашу жизнь появился интересный феномен – «сеньеризация» джунов.
Суть в том, что рутинные задачи, на которых раньше учились новички, все чаще автоматизируются, а значит работодатели ждут от джунов навыков, которые еще несколько лет назад считались уровнем опытных специалистов.
Вакансии начального уровня в ИИ-зависимых областях стали в 7 раз чаще требовать компетенции, традиционно характерные для сеньоров, а количество таких «сеньеризированных» вакансий для джунов с 2019 года выросло на 35%, тогда как классические стартовые позиции сократились.
| 2 | Senior AI engineer в Raft Digital Solutions
Предстоит: Разрабатывать ассистентов с текстовым и голосовыми интерфейсами; Анализировать качество генеративных моделей и искать способы его улучшения; Активно следить за best practice и open source решениями… Узнать подробнее 🔵 | 1 027 |
| 3 | Если хочется понять как работают ML-алгоритмы, то советуем An Introduction to Statistical Learning, написанную ведущими исследователями. Книга сочетает математическую строгость с понятными объяснениями и практическими примерами. Кстати, она бесплатная 😌
В процессе чтения вы изучите базу: методы анализа данных и машинного обучения, а также введение в глубокое обучение и другие подходы. Каждая глава сопровождается практическими примерами и заданиями.
Ссылку оставляем тут | 1 106 |
| 4 | Открывается набор на бесплатную программу – Академия Авито!
Те, кто уже в теме, спешат подать заявки. А тем, кто слышит об Академии впервые, нужно поторопиться, потому что такой шанс бывает только раз в году:
- Направления на выбор: аналитик данных и Data Science-инженер.
- Актуальная программа под запрос нанимающих команд.
- Личный ментор и постоянная поддержка.
- Профессиональное сообщество единомышленников.
- Реальные кейсы и 150+ экспертов, которые обучат вас нужным скиллам.
Сама учеба начнется 1 сентября, но подать заявку можно только до 2 июля! Регистрация: ссылка | 1 340 |
| 5 | Junior+ Data Scientist в Beeline
Удаленно
Предстоит: Разработка ML-моделей на различных типах данных: табличные, графовые, NLP и событийные последовательности для прогнозирования отказов и сбоев в оборудовании; Решение задач дискретной оптимизации; Участие в исследовании новых источников данных и развитии feature store (в Apache Doris).... Узнать подробнее 🔵 | 1 330 |
| 6 | Руководство по выживанию или как писать научные работа от Андрея Карпаты
Хорошее исследование начинается не с экспериментов, а с правильного выбора проблемы. По крайне мере так думал Карпаты, даже написал об этом гигантский пост про выбор руководителя, правильное написание статьи и вообще, надо ли вам вообще получать вышку. Кстати, забавный факт, мало кто знает, но одной из причин получить PhD для Андрея стал Гордон Фримен из Half-Life 👉
🟦 В своем эссе Карпаты говорил про консультантов/научных руководителей в рамках получения вышки, но и в рамках других исследований он высказал интересную мысль: хороший консультант помогает не только с техническими деталями, но и развивает у вас "вкус к исследованиям", то есть способность отличать действительно важные и перспективные идеи от малозначных или тупиковых. Поэтому, как сказал Андрей, к выбору советчиков стоит подойти также ответственно, как вступлению в брак.
🟦 Про выбор научной проблемы или идеи: Людям кажется, что задача, которая в 10 раз важнее, должна быть примерно в 10 раз сложнее, но на практике она может оказаться лишь в 2–3 раза труднее. При этом, более амбициозные задачи часто заставляют полностью переосмыслить свой подход и искать более элегантное или креативное решение. Так что не стоит отказываться от задумку, только потому, что кажется, что это слишком сложно.
🟦 Но при выборе темы аккуратней. Вы можете попасть в ловушку инкрементальных работ. Это такие работы, которые добавляют к уже существующим методам незначительные улучшения и почти не влияют на научных прорыв. Вас, конечно, опубликуют, но влияния на область вы не окажете. Все же цель исследования – не коллекционировать статьи, а двигать науку вперед.
🟦 Кстати, если вы еще не наработали "научный вкус", то участие в рецензировании вам в этом поможет. Так вы быстрее поймете, чем хорошие статьи отличаются от плохих.
🟦 Как правило, хорошая научная работа содержит одну проблему и четкую структуру: статья должна быть логичной, последовательно развивать повествование и не перегружать читателя лишними деталями.
🟦 И, пожалуй, самая распространенная ошибка начинающих исследователей – сосредоточиться на решении локальной задачи, не задав себе вопрос, стоит ли вообще эту задачу решать. Выбор правильной проблемы зачастую определяет ценность исследования сильнее, чем качество реализации. | 1 495 |
| 7 | Senior AI Engineer в Yadro
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге, Минске и Нижнем Новгороде
Предстоит: Разрабатывать и ускорять физико‑математические модели распространения сигнала в 3D сцене с использованием CUDA; Создавать конвейеры обработки и анализа больших данных, собираемых узлами сотовой сети; Разрабатывать численные методы многокритериальной оптимизации применительно к задаче улучшения качества сети.... Узнать подробнее 🔵 | 1 323 |
| 8 |  Ищем Senior Computer Vision Engineer в 2ГИС
Мы решаем задачи компьютерного зрения сразу в двух направлениях: работаем с пользовательскими фото и видео, а также помогаем поддерживать актуальность карты с помощью спутниковых снимков и данных дорожной инфраструктуры.
В команде занимаются фото-поиском, модерацией контента, image retrieval, извлечением данных из изображений, распознаванием объектов на спутниковых снимках и задачами 3D-реконструкции.
Будет интересно, если есть опыт с CV-моделями, большими визуальными датасетами, CLIP, DINO, SAM или другими foundation-моделями, а также желание решать прикладные задачи, результат которых увидят миллионы пользователей.
Удалённо из РФ или из офисов 2ГИС.
ДМС, обучение, конференции и сильная команда ML-инженеров рядом.
Подробнее
Другие инженерные инсайты от 2ГИС → в Telegram-канале RnD | 1 365 |
| 9 |  В Nvidia признают, что ИИ пока обходится дороже людей
Вице-президент Nvidia Брайан Катанзаро заявил, что для его команды «стоимость вычислений значительно превышает стоимость сотрудников». Слова выглядят странно, ведь это идет вразрез с популярным тезисом о том, что ИИ уже сегодня позволяют массово экономить на персонале (особенно на джунах).
Исследование MIT 2024 года подтверждает этот тезис представителя NVIDIA: лишь около 23% задач, где ключевую роль играет CV, выгоднее автоматизировать, а в остальных случаях человеческий труд остается дешевле.
Но если пока вклад в ИИ обходится дорого, то руководители компании и аналитики надеятся, что ситуация изменится. Они считают, что стоимость инференса и вычислений будет быстро снижаться, а модели, в конечном счете, будут становиться эффективнее. Поэтому, те, кто инвестирует сейчас, рассчитывают получить преимущество позже, когда ИИ станет существенно дешевле. | 1 539 |
| 10 | 🔥 Три разных человека. Три разных проекта. Один и тот же подход.
— Юра взял «скучную» нишу с готовым спросом → сначала печальные $100/мес, через год уже ~$10K/мес
— Денис сделал Telegram-игру в одиночку на основе AI → ~ $1500 за 1,5 месяца после запуска
— Аня без кода запустила AI-бота для изучения английского → первые ~$200 уже в 1 месяц
Разные результаты. Разный масштаб. Но общие правила:
1. не придумывать «гениальную идею», а брать существующий спрос
2. делать простой MVP и быстро запускаться
3. докручивать монетизацию и продукт по факту использования
Ребята сделали всё без команды, без инвестиций, а самое главное — без ожидания «идеального момента». Да, не у всех получается сразу. И не у всех выходит на $10K. Но если системно идти по схеме выше — появляется первый доход с продукта, а дальше уже есть что масштабировать.
В комьюнити разбираем такие кейсы регулярно: @its_capitan. Что сработало, что нет, и почему.
Реклама: ИП Зуев Игорь Владимирович, ИНН: 360408359441, Erid: 2Vtzqv58vzD | 1 508 |
| 11 | AI Agent Engineer в МТС
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве
Предстоит: Проектировать Multi-Agent Systems от логики планирования до контроля ответов пользователю и обрабатывать ошибки; Прорабатывать интеграции и управлять памятью агентов; Разрабатывать техническую документацию, архитектурные решения и поддерживать актуальность реестра API-контрактов.... Узнать подробнее 🔵 | 1 478 |
| 12 |  Если вам интересно узнать, что спрашивают на позиции Robotics Engineer, то для вас нашли следующую историю 👍
Кандидат устраивался в компанию Peer Robotics. Оффер, к сожалению, не предложили, но зато он узнал, что в компании упор делался на глубоком понимании навигационного стека мобильных роботов. Интервьюеры разбирали реальный опыт кандидата с проектом на базе LiDAR и IMU, смотрели насколько хорошо он понимает архитектуру системы.
Среди вопросов были: чем отличаются одометрия, локализация и SLAM, зачем объединять данные LiDAR и IMU, как работают TF и costmap в ROS, в чем разница между глобальным и локальным планировщиком, а также что делать, если робот начинает терять локализацию, застревает или перестает строить маршрут.
Отдельно обсудили применение ИИ в робототехнике и использование LLM при разработке (тк у кандидата был опыт в этом). Здесь интервьюеры спрашивали на умения в вайбкодинг: анализ, тестирование и отладка системы, написанной ИИ. | 1 606 |
| 13 |  Подборка открытых вакансий 🔵
Data Scientist в Спортмастер
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве
Data Steward в Wildberries
Гибрид / Офис в Москве
Data Engineer в X5 Tech
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве
Аналитик данных в Lamoda
Гибрид / Офис в Москве
Middle ML-инженер в VK
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве
Data Engineer в Ozon
Гибрид / Офис в Москве
Техлид в команду LLM в Точка
До 800.000₽
Удаленно / Гибрид / Офис | 1 507 |
| 14 | 🔥 Okko Analysts’ One Day Offer* — твой шанс получить оффер в команду аналитиков Okko
Okko запускает One Day Offer для продуктовых и дата-аналитиков уровня middle+ и senior. Это возможность пройти отбор, познакомиться с командами и побороться за оффер в аналитику одного из крупнейших стриминговых сервисов
⚡️Мы ждем тебя, если ты:
• Продуктовый аналитик или дата-аналитик
• Специалист уровня middle+ или senior
• Уверенно знаешь SQL, Python, работаешь с BI-инструментами
• Разбираешься в статистике, работал с продуктовыми метриками и проводил A/B-тесты (для некоторых команд опыт с A/B-тестированием не обязателен)
• Имеешь опыт в аналитике от 2 лет
👋 Нанимаем сразу в пять команд:growth аналитика, продуктовая аналитика, прикладные исследования, аналитика бизнеса, аналитика контента.
Почему Okko?
• Напрямую влияем на изменения в продукте для счастья миллионов зрителей
• Работаем в удобном формате — в наших классных офисах, гибрид или удаленно
• Заботимся о здоровье — ДМС со стоматологией
• Ценим инициативу и проактивную аналитику
Если хочешь делать аналитику, которая реально влияет на развитие стриминга, выполни 4 шага:
1️⃣ Подай заявку
2️⃣ Ответь на вопросы по аналитике и опыту на коротком звонке
3️⃣ Пройди интервью с HR и лидами команд, разбери кейс и технические задачи
4️⃣ Прими участие в финале
Подробнее об условиях, этапах интервью и возможностях работы в Okko — на сайте.
*Okko Analysts’ One Day Offer — формат быстрого найма для аналитиков от Okko.
📌 Регистрация уже открыта. Подай заявку до 28 июня 23:59 МСК по ссылке.
#реклама
О рекламодателе | 1 401 |
| 15 | Кто работает в Anthropic?
Наткнулись на тред, где автор проанализировал 5306 профилей сотрудников Anthropic из LinkedIn, отобрал 1680 инженеров и проанализировал почти 8 000 описаний их прошлых мест работы. Пара интересных моментов:
Портрет среднего инженера Anthropic: 12,2 лет опыта, а медианный стаж работы внутри самой компании – всего 10 месяцев. При этом из нынешней команды лишь 15 инженеров работают там ещё с 2021 года.
В ходе анализа выяснилось, что Anthropic делает ставку не столько на исследователей, сколько на инфраструктуру. Около 40% сотрудников имеют опыт в бекенд, распределенных системах, базах данных и безопасности. Типичный инженер до прихода в компанию имеет опыт в построении и масштабировании крупномасштабных продакшн-систем в бигтехе. Топ 5 навыкоы: Python, Java, C++, JavaScript и SQL. Кстати, PhD есть только у 13,7% инженеров – примерно у каждого седьмого.
Главный источник кадров для стартапа – Google. Также в топ компаний, из которых приходили нынешние инженеры Anthropic: Meta*, Amazon, Microsoft, Stripe, Apple, Stanford, DeepMind, Airbnb и OpenAI. Причем Google лидирует с большим отрывом.
С джунами ситуация необычная. Их очень мало: менее трех лет опыта имеют всего 50 человек. И почти все они попадают в компанию не по стандартному карьерному пути, а благодаря топовым стажировкам (Google, Meta и тд), победам в олимпиадах и соревнованиях по программированию, публикациям или сильному исследовательскому бэкграунду. | 2 395 |
| 16 |  Цукерберг считает, что для прорыва в ИИ достаточно команды из 12 сильных исследователей
По мнению Марка, настоящие прорывы в ИИ делают не сотни специалистов, а небольшие команды из «десятка или пары десятков» выдающихся исследователей. Он считает, что качество важнее их количества, особенно при работе над фундаментальными задачами.
Кстати, без рекламы собственной ИИ-лаборатории не обошлось: по словам Цукерберга исследователи в Biohub (ИИ-лаборатория в области биологии) могли бы работать в любой ведущей ИИ-лаборатории, но только здесь (Biohub) у них есть возможность сочетать передовые разработки в области ИИ с исследованиями в биологии и заниматься проектами, которые сложно реализовать где-либо еще.
Несмотря на относительно маленькие команды и высокую эффективность (по мнению Цекурберга) Марк вскользь упомянул, что вычислительных мощностей не хватает. Но эта проблема касается и любой другой компании по всему миру.
До реорганизации 3.. 2.. | 1 945 |
| 17 |  Бывший соучредитель xAI объявил о создании собственного стартапа
River AI – стартап, который специализируется на персонализированном ИИ. Предполагается, что ИИ от River будет понимать стиль и предпочтения пользователя, а также выполнять работу так, будто пользователь сам контролирует процесс.
В новом стартапе уже работают бывшие сотрудники xAI и Tesla. Кстати, и сам Бабушкин когда-то был соучредителем xAI, но после слияния со SpaceX покинул компанию вместе с большинством других соучредителей.
Интересно, что об этом думает сам Маск. В этом году он даже создал подразделение для поиска ИИ-талантов, чтоб усилить свои позиции в гонке, а тут у бывших соучредителей в команде уже есть сотрудники Tesla и xAI 🔵 | 1 840 |
| 18 | На Stepik вышел курс — «RAG-системы на векторных базах данных».
RAG нельзя оценивать по ощущению: «вроде отвечает нормально».
Нужны тестовые вопросы, метрики retrieval, контроль порога «не знаю» и понимание, где система теряет релевантные документы.
В курсе разбирают:
- Qdrant, Weaviate, FAISS
- эмбеддинги и чанкинг
- HNSW, IVF-PQ и индексы для скорости/памяти
- hybrid search: ANN + BM25
- Recall@K, Precision@K, nDCG, MRR
- порог для отсечения нерелевантных ответов
- мониторинг качества и CI/CD для RAG
Внутри — практика с рецензированием и реальные боевые задачи: собрать RAG-пайплайн, настроить retrieval, подобрать метрики и понять, почему система теряет релевантные документы.
Курс для тех, кто хочет выкатывать AI-поиск не вслепую, а через измеримые критерии качества.
Скидка 25% действует 72 часа.
Открыть курс
Реклама. ИП Бадретдинов И.И., ИНН 027620991269, erid 2Hjtp67udT | 1 804 |
| 19 | Data Analyst в Авито
Офис / Гибрид в Москве
Предстоит: развивать рыночную аналитику по категориям недвижимости: оценка рынка, GMV, Take Rate, доля рынка, прогнозирование; поддерживать процессы бюджетирования и планирования (BRF/LTM), автоматизировать расчёты и операционализацию планов; развивать аналитические продукты для внутренних и внешних пользователей: дайджесты, дашборды, PR-аналитику... Узнать подробнее 🔵 | 1 862 |
| 20 | 🥭 Apple, Amazon и Netflix вылетают из высшей лиги
В сети завирусилась новая аббревиатура MANGOS, в которую входят топ-компании в сфере ИИ.
Некоторые эксперты считают, что если у SpaceX, Anthropic и OpenAI все сложится с выходом на IPO, то вполне можно ожидать появления новой элиты компаний. | 2 108 |
