В России новый тренд: компании нанимают айтишников с дообучением на рабочем месте

По данным аналитиков в 25 году 202 тысяч вакансий либо вообще не требовали опыта работы, либо предполагали опыт работы от года до трех лет с последующим корпоративным обучением для любого грейда у специалистов: будь то джун, мидл или сеньер. Для сравнения, подобных вакансий с последующим обучением в 24 году было почти в два раза меньше – 129 тысяч.

Эксперты назвали причины нового тренда:
1️⃣Обучение на месте способствует повышению квалификации и компетенций уже действующих специалистов, обладающих практическим опытом работы;
2️⃣Обучение позволяет формировать и подготавливать кадровый резерв высококвалифицированных сотрудников, способных в перспективе стать основой для технологического суверенитета не только в компании, но и в стране в целом.

Компаниям просто напросто стало выгоднее массово нанимать способных новичков или специалистов смежных областей и инвестировать в их обучение на рабочем месте, - отмечают эксперты.

Несмотря на новый тренд, аналитики HH и SuperJob говорят, что число вакансий в IT сфере сократилось... Но это не относится к специалистам в Data Science 💅 Число вакансий в этой сфере только растет: с июля 2024 по июль 2025 число вакансий выросло примерно в 2 раза.

ML-разработчик в Yadro
Офис / Гибрид в Москве, Нижнем Новгороде

Предстоит: Анализ качества работы моделей; Постобработка результатов работы моделей/алгоритмов; Прототипирование систем для решения прикладных задач с использованием ML компонент… Узнать подробнее 🔵

Мы к вам с уловом! На этот раз наткнулись на статью из технического блога NVIDIA, в котором рассказываются хитрости победы на Kaggle.

Секретами поделился действующий грандмастер, разобрав своё выигрышное решение на хакатоне прошлого года.

Разработчик использовал стекинг – сначала обучал многочисленные модели первого уровня (классические ML-алгоритмы), после чего использовал их в качестве входа для моделей второго уровня. На третьем этапе выполнял усреднение или взвешивание результатов. Так у грандмастера на первом уровне использовались 75 моделей, выбранные из 500 экспериментальных моделей. Секрет кроется не только в построении ансамбля, но и в быстрых экспериментах с помощью GBDT и cuML.

Важной частью решения стало восстановление пропущенных значений ключевых признаков и использование псевдоразметки. Пришлось отдельно обучить модель на исходных данных, затем сделать предсказания для тестового набора, после чего добавить эти данные к обучающей выборке для повторного обучения. Это повысило устойчивость модели и улучшило итоговое качество.

Возвращаясь к архитектуре, вам дополнительно может потребоваться использовать признаки уверенности моделей и агрегированные прогнозы. Вот и весь рецепт победы 📃

Подборка открытых вакансий 🔵

Senior Data Scientist / Deep Learning Engineer в Сбер
Гибрид / Офис в Нижнем Новгороде

Data Analyst в Авиасейлс
Удаленно

Data Scientist в Точка
До 550.000₽
Удаленно

MLOps-специалист в IVI

Data Analyst в Just AI
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге

Middle/Senior Data Engineer в Т-Банк
Удаленно

ML Engineer в WIT
До 300.000₽
Удаленно

Предстоит: Разработка и поддержка backend-сервисов и API; Работа с базами данных и миграциями; Интеграция внешних сервисов и AI-моделей; Реализация фоновых задач и очередей… Узнать подробнее 🔵

Research Scientist в Т-Банк
Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: Генерировать идеи для исследований; Проводить эксперименты и проверять гипотезы; Писать научные статьи и публиковать их на крупнейших AI-конференциях… Узнать подробнее 🔵

На что потратить 3 000 000 рублей?

Именно столько всего заработают победители Data Fusion Contest 2026 — ежегодного соревнования по машинному обучению!

Организаторы соревнования — ИТ-холдинг Т1 и ВТБ.

⚡ Формат — онлайн: участвовать можно из любой точки мира.

В этом году участникам предстоит выполнить три задачи:

☑️ «Страж» — про вычисление подозрительных операций в банке;
☑️ «Киберполка» — про подбор нужных финансовых продуктов из 41 варианта. 
☑️ «Герои» — про создание идеальных маршрутов с учетом времени.

📣 Даты проведения соревнования: с 9 февраля по 30 марта 2026 года. Финалисты смогут презентовать свои решения на конференции Data Fusion 2026 в Москве 8-9 апреля. Там же состоится торжественная церемония награждения победителей. 

Data Fusion Contest 2026:

🔵 прокачай себя и стань частью комьюнити DS в России;
🔵 попробуй силы в уникальных кейсах, которые выходят за рамки ежедневной рутины;
🔵 получи внушительное денежное вознаграждение.

Ну что, хватит читать — пора действовать ➡ жми на ссылку!

Информация о рекламодателе

По данным аналитиков в Санкт-Петербурге зарплаты специалистов в области ИИ доходят до 520 тысяч рублей в месяц 😮

Если в среднем в северной столице работники в сфере ИИ получают 220 тысяч, то у некоторых заработная плата доходит и до полумиллиона и это на минуточку без учета бонусов, льгот или компенсаций.

За год прирост зп по региону составил +10%. Самые высокооплачиваемые должности доступны специалистам с опытом разработки и внедрения ML от 5 лет, знанием RAG и MLOps.

Опыт прохождения собеседований в Data Science

Наткнулись на статью о том, как один свитчер решил поменять свой беграунд на ML. Герой истории прошел курсы по Data Science и принялся искать работу в новой для себя сфере.

Примерно за месяц он направил более 200 откликов, а первое приглашение на собес получил только спустя несколько недель. На удивление, интервью было успешным и ему даже выслали оффер (и такое бывает), но он отказался и дальше ходил по собеседованиям.

1️⃣ компания. Когда интервьюер подавался на должность DataOps-инженера на собеседовании присутствовали целых 5 человек: спрашивали про Linux на уровне системного админа и про сетевые протоколы. Через время уже спрашивали про Data Science. Но тут не срослось. Во-первых, кандидат подходил не по всем требованиям, а во-вторых, на интервью решили, что сотрудник быстро выгорит.

2️⃣ компания. Самое объемное тестовое задание было на позицию Data Engineer. НУжно было пройти большую анкету на платформе. Там ждали задания на логику, внимание, память и скорость реакции (например, запомнить расположение цветных точек). Еще были поведенческие вопросы: типичные ситуации и несколько вариантов ответа. Через некоторое время пришел отказ, тк посчитали, что у кандидата нерелевантный опыт. По мнению самого кандидата, ему отказали из-за возраста (50 лет). Обычно, в этом возрасте ожидают уровень сеньера/тимлида с глубокой экспертизой.

3️⃣ компания. Неожиданно для интервьюера, но на предварительном собесе на должность Data Science его начали распрашивать по хард-скилам. Тк компания работала с видео, то вопросы были про архитектуры (YOLO), различий между one-shot и few-shot подходами, а также метрики IoU для сегментации.

4️⃣ компания. В эту компанию в итоге приняли на позицию "ведущий инженер программист", но сам автор истории говорит, что по факту это ML-инженер. В этой компании выдали тестовое на сутки, которое включало задачи по статистике, python, sql и excel 😬

Data Scientist в Авито
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: с нуля проектировать и развивать рекомендательные алгоритмы для рынка подработки (мэтчинг, управление ликвидностью); повышать качество рекомендательной системы (отбор кандидатов, ранжирование) и измерять успех на AB-тестах; развивать и адаптировать core-модели, которые используются как основа для других моделей в экосистеме… Узнать подробнее 🔵

Стажер ML Engineer в МТС
Удаленно / Гибрид / Офис в Нижнем Новгороде

Предстоит: изучать и помогать в написании ПО, связанным с машинным обучением… Узнать подробнее 🔵

Подборка открытых вакансий 🔵

Middle/Senior NLP Data Scientist в Сбер
Гибрид / Офис в Москве

Data Analyst в Авиасейлс
Удаленно

Старший аналитик AI/ML в Beeline
Удаленно

Data Scientist в 2GIS
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске

Data Analyst в Wildberries
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Data Scientist в Яндекс
Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге