Подборка открытых вакансий 🔵

➡️Quantitative Researcher

До 15.000$
Удаленно / Гибрид в Ереване, Будапешт (помощь с переездом)

➡️ Чем предстоит заниматься:
• создание алгоритмических, компьютерных моделей
• проведение исследований академической количественной финансовой литературы
• изучение и обработка данных
• применение выравнивания инновационных методов в прикладной математике, информатике и финансовой экономике

➡️ Требования:
• очень важен опыт на пересечении 4 сфер: математика, финансы, big data, программирование
• умение писать на C/C++
• Python
• знание Linux/Unix
• высшее образование в топ 100 мировых вузов

➡️Senior Python Engineer

Удаленно / Гибрид / Офис в Армении

➡️ Чем предстоит заниматься:
• отвечать за управление техническими целями, обеспечение технического руководства и поддержание практического подхода к разработке

➡️ Требования:
• английский не ниже В2
• степень магистра или выше в области компьютерных наук, инженерии или смежной технической области от ведущего учебного заведения (топ 100 мировых вузов или топ 10 в РФ)
• обладать глубокими знаниями в области разработки Python, инженерии данных, архитектуры программного обеспечения и принципов проектирования
• менторство, код-ревью
• опыт работы с AI и большими языковыми моделями (LLM) крайне желателен
• 7+ лет опыта работы в качестве разработчика Python с упором на инженерию данных и системы AI/ML
• знание Python и его экосистемы на экспертном уровне, включая опыт работы с библиотеками обработки данных, такими как Pandas, NumPy и PySpark.
• умение проектировать и внедрять масштабируемые, поддерживаемые и эффективные конвейеры данных.
• опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP или Azure) и технологиями контейнеризации (Docker, Kubernetes).
• экспертиза в системах контроля версий (Git), практиках CI/CD и гибких методологиях.
• опыт работы с фреймворками AI/ML, такими как PyTorch или scikit-learn, LLM, агентами или системами агентов будет существенным плюсом

➡️LLM Developer

Удаленно / Гибрид / Офис в Армении

➡️ Чем предстоит заниматься:
• проектировать, кодировать, тестировать и внедрять собственные системы и инструменты машинного обучения для управления бизнес-стратегиями

➡️ Требования:
• английский не ниже В2
• опыт работы с большими языковыми моделями, такими как OpenAI GPT-4 и встраиваемыми моделями, а также другими технологиями обработки естественного языка
• опыт разработки агентов на основе таких технологий, как Langchain или Huggingface
• практический опыт работы с платформами AI/ML, такими как Vertex AI
• знание векторных баз данных (таких как Pinecone, Milvus, Faiss и т. д.) будет большим плюсом
• сильный опыт в области машинного обучения и науки о данных
• знакомство с Python и распространенными библиотеками данных (Pandas, Numpy и т. д.)
• знание облачных сред, предпочтительно GCP
• высшее образование в топ 100 мировых вузов или топ 10 в РФ

➡️Software Engineer

Удаленно / Гибрид / Офис в Армении

➡️ Чем предстоит заниматься:
• сотрудничать с кросс-функциональными распределенными командами
• собирать, анализировать требования, а также управлять результатами продукт-
• проектировать и создавать масштабируемые продукты на базе искусственного интеллекта, решающие реальные проблемы
• быть в курсе последних технических достижений, особенно в области искусственного интеллекта и LLM

➡️ Требования:
• английский не ниже В2
• уверенные навыки программирования, желательно на Python
• исключительные аналитические способности и страсть к решению сложных проблем
• глубокое понимание того, как работает ИИ, и знание языковых моделей
• понимание векторных баз данных и других соответствующих структур данных
• знание работы с различными базами данных и технологиями обмена сообщениями является большим плюсом. (SQL, Redis, Kafka и т. д.)
• высшее образование в топ 100 мировых вузов или топ 10 в РФ

🚀 Откликнуться | Все вакансии

Разработчик ETL в HuntTech
Middle: 263.000 - 325.000₽ / Senior: 281.000 - 347.000₽
Удаленно

Предстоит: Построение и оптимизация целевого масштабируемого отказоустойчивого аналитического ХД на базе Greenplum... Узнать подробнее 🔵

Middle Data Scientist
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве

➡️ Требования:
• ML от 1 года коммерческого опыта;
• Владение алгоритмами машинного обучения и их применение в аналитике;
• Опыт в разработке и внедрении моделей прогнозов;
• SQL, ClickHouse, Python (scikit learn, catboost, pytorch, prophet, plotly).

➡️ Будет плюсом:
• Работа с сегментацией, прогнозами, рекомендательными системами;
• Призовые места в соревнованиях Kaggle или аналогичных;
• Профильное образование (например, ШАД)

➡️ Чем предстоит заниматься:
• Разработка моделей рекомендаций для персонализированных маркетинговых коммуникаций, оптимизации времени и канала взаимодействия с клиентами (email, push-уведомления и т.д.).
• Разработка и внедрение Look-a-like моделей для поиска новых клиентов, похожих на самых ценных покупателей.
• Прогнозирования LTV (Lifetime Value) для каждого сегмента, для эффективного расходования маркетингового бюджета.
• Создание и поддержка прогнозов (бейзлайнов) для целевых метрик на квартальный и годовой горизонт.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

Число вакансий в сфере разработки ПО достигло 5-летнего минимума

🟦 По данным статистики Indeed by Practical Engineer, количество вакансий в сфере разработки ПО сократилось на 35% по сравнению с 2020 годом.

🟦 Эксперты считают, что многие компании все еще пытаются адаптироваться после чрезмерного набора персонала в 2021–2022 годах, что приводит к более осторожному подходу к найму сотрудников.

🟦 Кроме того, LLM может оказывать влияние на рынок труда: 75% инженеров сообщили об использовании ИИ для кодирования в недавнем опросе.

🟦 Некоторые предполагают, что компании просто наблюдают за развитием генеративного ИИ, оценивая потенциальный рост производительности, прежде чем расширять инженерные команды.

Senior Data Engineer в Центр Орбита
Удаленно / Офис в Москве

Предстоит: Создание и оптимизация скриптов для обработки данных с использованием Apache Spark и Apache Flink; Разработка временных решений для обработки данных, таких как расчет остатков и анализ открытых заказов; Настройка и поддержка потоковой обработки данных с использованием Apache Kafka и Apache Flink... Узнать подробнее 🔵

Middle Data Analyst
Удаленно / Гибрид / Офис

Предстоит: Разрабатывать дашборды и отчеты в Power BI и Metabase; Разрабатывать и поддерживать аналитическую инфраструктуру для всех отделов компании; Автоматизировать процессы сбора, обработки и визуализации данных; Работать с API для интеграции с внешними сервисами и сбора транзакционных данных... Узнать подробнее 🔵

Опыт прохождения собеседований

Один из ML-специалистов поделился своей историей прохождения собеседований на должность AI-research, где не только выделил общие моменты процесса найма, но и выделил несколько проблем при трудоустройстве.

➡️ Первоначально, автор сделал целый список компаний, которые находил через Twitter или LinkedIn, куда отправлял резюме, выписывал требования и ключевые детали вакансий, также отмечал те компании, где резюме отклонили или уже приняли. Для каждой заявки он делал скриншоты требований к работе и ключевых деталей, чтобы подготовиться к первоначальным разговорам, что помогло ему понять фокус собеседований каждой компании.

➡️ Автор статьи считает, что самостоятельное написание сопроводительного письма очень важно, использовать LLM можно только в качестве исправления пунктуации и орфографии:

Вы заметите, что компании часто задают похожие вопросы на протяжении всего процесса подачи заявки, что помогает определить ключевые тезисы. Я сохранял все свои предыдущие ответы в Notion, поскольку одни и те же вопросы, как правило, возникают в разных компаниях.

➡️ Также, каждому кандидату необходимо умение самопрезентации. Это должен быть краткий рассказ о себе, где вы делитесь своим опытом и сильными сторонами, но при этом рассказ о себе должен быть краток и понятен:

Мое типичное сообщение было таким: «Здравствуйте, [Имя], я наткнулся на вашу вакансию и считаю, что я хорошо подхожу, потому что [конкретные причины]. Я приложил краткое введение о себе и своем резюме».

➡️ Автор поделился и опытом прохождения собеседований в стартапы. Процесс найма не намного проще, чем в устоявшиеся компании, а порой даже сложнее:

Большинству стартапов, с которыми я общался, требовалось 5-6 встреч после первоначального звонка рекрутера/основателя. Обычно они включали кодирование (задачи с LeetCode или ML-задачи), основы ML и собеседование на соответствие целям компании. Я намеренно избегал стартапы, которые продвигали 6/7-дневную рабочую неделю или постоянные 12-часовые рабочие дни.

➡️ В процессе поиска работы одной из проблем с которыми столкнулся кандидат — это не соответствие между названием должности и обязанностями, вот где все становится сложнее:

Названия должностей, такие как «AI Research Engineer» или «AI Research Scientist», часто имеют вводящие в заблуждение описания. Например, когда в вакансии явно требуют наличия докторской степени и опубликованных исследовательских работ, такие вакансии часто вообще не ориентированы на исследования. Во время собеседований выясняется, что на самом деле в компании хотят, чтобы кто-то исследовал существующие эксперименты или настраивал готовые решения, а не занимался новыми исследованиями.

Как итог: после 400 собеседований герой истории смог трудоустроиться в Meta.

Middle Data Scientist в стартап Luminaria
От 2.000 до 4.000$
Удаленно

Предстоит: Разработка и оптимизация моделей на основе погодных и геоданных; Проведение экспериментов с фичами, методами агрегации данных и моделями; Анализ данных о погоде, спутниковых изображениях и почвенных условиях для улучшения точности прогнозов... Узнать подробнее 🔵

Google совместно с Kaggle приглашают на интенсив по генеративному ИИ

⭐ Это будет пятидневный онлайн-курс с 31 марта по 4 апреля, который посвящен основам и методам, лежащим в основе GenAI.

⭐ Каждый день будет сопровождаться онлайн-трансляциями, домашними заданиями, а в конце вас ждет сдача выпускного проекта.

⭐ Мы уже успели сказали, что интенсив бесплатный? Необходимо только пройти регистрацию и дождаться начала занятий.

ML Engineer в Ekleft
До 390.000₽

Предстоит: Обучение моделей для автоматизации обработки обращений; Классификация отзывов и прогнозирование; Разработка инструментов аннотирования данных... Узнать подробнее 🔵

Время практиковаться 🚀

Собрали небольшую подборку хакатонов, чтобы вы смогли не просто потренировать свои скиллы, но и, возможно, выиграть денежные призы.

🔵 Cup IT 2025: трек аналитика данных
Предстоит обработать, изучить, интерпретировать данные и помочь бизнесу принять верное решение. Подходит тем, кто одинаково хорошо разбирается в математике, IT и бизнесе.
Регистрация до 9 марта.

🔵 AI Mathematical Olympiad - Progress Prize 2
Предстоит создать модели, которые могут решать сложные математические задачи, написанные в формате LaTeX.
Прием решений до 26 марта.

🔵 IT Purple Hack
Предстоит решить кейсы крупнейших IT-компаний России, связанные с разработкой ПО, созданием цифровых продуктов и оптимизацией бизнес-процессов.
Регистрация до 3 марта.

🔵 March Machine Learning Mania 2025
Предстоит спрогнозировать результаты мужских и женских баскетбольных турниров среди колледжей 2025 года, отправляя прогнозы на все возможные матчи турнира.
Прием решений до 20 марта.

Старший аналитик данных
До 4.500$
Удаленно

Предстоит: Строить команду талантливых аналитиков и продвигать культуру data-driven decision making; Отвечать за построение "end-to-end" аналитики в домене коммерции — работать с бизнес-командами, дизайнить систему метрик, создавать BI и ad-hoc аналитику, генерировать идеи и инициативы для улучшения бизнеса... Узнать подробнее 🔵

Data Scientist в Ингосстрах
Удаленно

Предстоит: Осуществлять полный цикл разработки моделей; Строить модели NLP; Участвовать в интеграции моделей в прод и разработке и стандартизации ML-пайплайнов... Узнать подробнее 🔵

Senior Quantitative Developer
Офис / Гибрид / Удаленно

Предстоит: Тесное сотрудничество с технологами и исследователями над оптимизаторами портфеля, созданием сложных конвейеров данных и инфраструктур для анализа стратегии и производительности... Узнать подробнее 🔵

Google рекомендует своим сотрудникам работать не менее 60 часов в неделю

🔷 По инсайдерской информации, Сергей Брин во внутренней записке рекомендовал находиться в офисе каждый будний день и отметил, что 60 часов в неделю — это «sweet spot» для производительности.

🔷 Также руководитель добавил, что конкуренция за развитие ИИ усилилась, но Google способен выиграть гонку за AGI, если компания сможет «зарядить» свои усилия введя ряд изменения. И одной из таких мер как раз-таки является 60 часовой рабочей недели.

🔷 Такая трудовая неделя рекомендуется сотрудникам, работающим над Gemini. Но не смотря на такие требования, руководитель предостерегает сотрудников от переработок свыше 60 часов, так как это может привести к выгоранию, а тех, кто работает меньше установленных 60 часов руководитель назвал не продуктивными, и даже «опасными», тк такие сотрудники влияют на продуктивность остальных коллег.

Напомним, что в прошлом году большой резонанс вызвал стартап, в котором руководитель требовал работать не менее 80 часов.

Портфельный аналитик (Антифрод) в Сбер
Офис в Москве

Предстоит: Применять современные ML-модели для оптимального использования в стратегии одобрения; Анализировать текущий портфель на определение мошеннических схем... Узнать подробнее 🔵