➡️ Самокат
Data engineer (команда Data lake)
Офис, Гибрид, Удаленно

➡️ Магнит Tech
Data Engineer
Офис, Гибрид, Удаленно

➡️ МТС
Middle+/Senior Data Engineer [Process Discovery]
Офис, Гибрид, Удаленно

➡️ X5 Tech
Team Lead Data Engineer в Чековую аналитику
Удаленно

➡️ Иннотех
Data Engineer (УФД КИБ)
Офис, Гибрид, Удаленно

Острый вопрос в образовании: студенческие работы с использованием ИИ

➡️ Генеративный ИИ существенно упростил жизнь студентам и школьникам, однако это привело к снижению эффективности образования.

➡️ Исследователи провели эксперимент, в ходе которого отсылали с фейковых аккаунтов работы, созданные ИИ. В результате выяснилось, что 94% заданий не были распознаны как сгенерированные.

➡️ При этом, такие работы оцениваются выше в 83% случаев. Эксперты опасаются, что у будущих специалистов не будет должных знаний для работы.

Очень надеемся, что исследование проводилось не в медицинском 😶

#Wildbberies: ML Engineer в Портал
#Офис / #Гибрид / #Удаленно

➡️ Кому подойдет:
Задача — не только обеспечить продавцу принятие решений по данным, но и вывести весь UX продавца на новый уровень: от распределения товаров по складам до ИИ для создания карточек товара.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

Код запускается и ладно 😮‍💨

#Авиасейлс: Data Analyst
#Удаленно

➡️ Кому подойдет:
В команде саппорта аналитики исследуют текущие процессы на основании данных, продумывают систему метрик и оценивают эффективность всей клиентской поддержки.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

Советы о трудоустройстве от бывшего инженера Google и Meta

Алан Стейн проработал 25 лет в бигтехе. Теперь, будучи генеральным директором Kadima Careers, он рекомендует не следовать некоторым стереотипным советам о карьере:

➡️ При публикации постов на LinkedIn, сосредоточьтесь не на количестве просмотров, а на том, чтобы ваш пост заметили крупные компании. Регулярно обновляйте свой профиль, сделайте его более привлекательным и активно общайтесь с людьми на LinkedIn для продвижения своего аккаунта.

➡️ Алан советует говорить о зарплате уже после оффера. Он уверен, что большинство компаний достаточно гибкие, чтобы подкорректировать зарплатные ожидания кандидата. Даже если вам не удастся договориться, опыт прохождения собеседований все равно будет полезен. Разумеется, есть исключения: если у вас уже много предложений о работе, то тогда стоит заранее узнать о зарплате.

➡️ Изучать компанию досконально - не очень хорошая идея. Конечно, будет классно, если вы поделитесь своими познаниями о компании, но не стоит увлекаться. Достаточно потратить около часа, чтобы ознакомиться с ценностями компании, узнать об основных продуктах и изучить людей, которые проводят собеседование.

➡️ Как бы вы не ленились, стоит все же писать резюме под каждую компанию. Изучите, что требуется в вакансии и посмотрите, чем вы уже владеете. Старайтесь делать акценты в резюме именно на тех навыках, что важны для выбранной должности. Будет большим плюсом, если у вас окажутся рекомендации с университета или прошлых мест работы.

➡️ Сбер
Data Engineer GreenPlum (HR-платформа Пульс)
Офис

➡️ Garage Eight
Data Analyst в команду Reputation
Офис, Гибрид

➡️ LSR Group
Data analyst / аналитик данных
От 200 000₽
Офис

➡️ МТС
Data Engineer {Команда Автоматизированное решение сквозной аналитики}
Офис, Гибрид

➡️ Магнит Tech
Senior/ Lead data scientist NLP
Офис, Гибрид, Удаленно

Курс по ML от Принстона

➡️ Курс рассчитан больше на новичков, поэтому изучение ML начнется с обучения с учителем, а именно с классической линейной регрессии.

➡️ Также в лекциях затронуты темы по кластеризации, рекомендательным системам и, конечно же, базовые темы по глубокому обучению: backpropogation и сверточные сети.

➡️ "Повторение - мать учения", поэтому не забываем изучить раздел "математика для ML", в котором авторы любезно включили темы по линейной алгебре и статистике.

Чтобы было удобнее изучить весь материал, профессора из Принстона оформили все в книгу, добавив некоторые темы, что не лежат в основном курсе. Ее можно найти здесь.

#Wildberries: Data Scientist в команду Ранжирования
#Удаленно

➡️ Кому подойдет:
WB ищет DS в команду, которая которая занимается улучшением системы ранжирования поисковой системы.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

80-ти часовая рабочая неделя - не шутка

➡️ Дакш Гупта, 22-летний руководитель стартапа Greptile, прославившийся в сети своим жестким подходом к работе, заявил, что баланс между работой и личной жизнью в его компании — миф.

«Недавно я начал говорить кандидатам прямо на первом собеседовании, что в Greptile рабочий день начинается в 9 утра и заканчивается в 11 вечера, часто позже, и мы работаем по субботам, иногда и по воскресеньям», — написал Гупта в прошлом месяце в своем блоге.

➡️ Несмотря на жесткие условия, компания привлекла огромное внимание и вызвала неоднозначную реакцию у общества: «20% угроз смертью и 80% заявлений о приеме на работу».

➡️Напомним, что руководитель стартапа также заявил в своем блоге, что не имеет ничего против Work life balance, а напротив желает его всем своим конкурентам.

Согласились бы на такую работу?

Устроим челлендж?

➡️ Нашли сайт, похожий на LeetCode, но только для ML-специалистов. Все то же самое: задания разбиты по уровням сложности и тематикам.

➡️ Однако, вместо чата с обсуждением задач — мини-лекции как в текстовом, так и в видеоформате.

➡️ Проект новый, поэтому упражнений пока не так уж и много — всего 77. Очень надеемся, что в скором времени появится еще больше новых задач.

#ЦИАН: Middle Data Scientist
#Офис / #Гибрид / #Удаленно

➡️ Кому подойдет:
ЦИАН ищет Middle Data Scientist в команду Вторичка. Команда создает продукты для направления вторички. Большим core-функционалом команды является модель поиска дублей объявлений, на основе которых строятся другие продукты для отделов продаж, модерации, сайта и тд.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

#VK: ML Engineer в команду алгоритмов умной ленты
#Офис / #Гибрид

➡️ Кому подойдет:
Умная лента — первое, что видит пользователь, когда открывает приложение ВКонтакте. 100 миллионов пользователей каждый месяц заходят в сервис за новостями, публикациями и мемами. Задача — найти для каждого из них самый интересный контент среди его подписок и порекомендовать что-то новое.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

Все: Test-Time training!
Google: Toilet-Time training!

Нет, это не шутка (и, к сожалению, не название их новой статьи про ризонинг). Просто в Google решили, что сотрудникам не помешает... хм... учиться даже в туалете 🚀

➡️Оказывается, еще с 2007 года каждую неделю в туалетных комнатах компании появляются одностраничные издания о новых практиках разработки ПО и машинного обучения. Раньше газета называлась Testing on the Toilet, но теперь будет носить гордое название Tech on the Toilet. Более того, сотрудники настолько уважают TotT, что часто цитируют выпуски во внутренних документациях.

➡️Конечно, некоторым инженерам не понравилась идея "осквернять их чистилище", но тем не менее, задумка произвела настолько сильный фурор, что многие директора внедрили TotT в свои компании для повышения эффективности сотрудников.

➡️ Сбер
Data Scientist (SberUser)
Офис, Гибрид

➡️ Ozon
Data Инженер, Ozon Fresh, группа товародвижения
Офис, Гибрид, Удаленно

➡️ Wildberries
Senior Data Analyst (команда Корпоративного Развития)
Офис, Гибрид

➡️ VK Team
Senior ML Researcher (RecSys)
Офис, Гибрид

➡️ Теле2
Ведущий инженер по разработке моделей машинного обучения
Офис, Гибрид

Что действительно нужно работодателю?

Нашли блог старшего научного сотрудника Amazon, в котором раскрываются ключевые моменты при найме на должность MLE.

➡️ Техническое интервью. Не думайте, что если вы правильно решите задачу, то вас непременно возьмут. Главная цель — продемонстрировать, как вы решаете задачу: разбиваете ли её на части, как пишете код, учитываете ли все случаи. Решить задание важно, но важнее показать процесс решения.

➡️ Особое внимание работодатели уделяют работе с данными: умение находить пропуски, искать выбросы, упрощать данные так, чтобы было удобно использовать их в дальнейшем. Работодатели хотели бы видеть в кандидате скептика, который подвергает сомнению полученные результаты и пытается понять, почему ROC-кривая резко падает или возрастает.

➡️ Эффективная оценка. Работодателям важно знать, как вы подходите к процессу оценивания результатов: как воспринимаете, что модель выдает разные результаты на одни и те же данные; как измеряете эффективность по мере переобучения или обновления; как собирали данные для оценки — все эти вопросы вы можете встретить на собеседовании, поэтому стоит заранее подумать над ответами.

➡️ Хард-скиллы, конечно, важны, но не стоит забывать, что вас всё же собеседует человек, поэтому постарайтесь показать не только своё экспертное мнение, но и личные качества, такие как эмпатия, вежливость и дружелюбие.

#Авито: Старший Data Scientist в команду поискового ранжирования
#Офис / #Гибрид / #Удаленно

➡️ Кому подойдет:
Команда развивает поисковое ранжирование, а основная цель — улучшить счастье покупателя.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

Маленькая книга о Deep Learning

Профессор из Женевского университета написал книгу для своих студентов в мини-формате, чтобы у них была возможность учиться даже с телефона.

Несмотря на размеры учебного пособия, в нем собраны все необходимые темы: типы регрессий, свёртка, механизм внимания, обучение с подкреплением и даже рассказывается о квантовании.

Сохраняем и читаем по пути в университет или на работу 🤭

#VK:Руководитель разработки ML Training Platform в AI VK
Команда AI VK
#Офис

➡️ Кому подойдет:
Команда AI VK развивает технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов компании, разрабатывает систему рекомендаций и поиска контента на платформах, чтобы 95% пользователей рунета быстро и эффективно решали свои задачи с помощью сервисов VK.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

Нет лучшей практики, чем решение соревнований: недавно Kaggle обновил список актуальных соревнований

➡️ NeurIPS 2024 - Lux AI Season 3. Это многоагентная игра, цель которой — обучить агентов ИИ находить сокровища, при этом на пути к цели будут мешать другие игроки, астероиды или туманности. Регистрация открыта до 3 марта 2025 года.

➡️ CIBMTR - Equity in post-HCT Survival Predictions. Цель соревнования — создать лучшую модель прогнозирования выживаемости пациентов, перенесших ТГСК. Регистрация открыта до 26 февраля 2025 года.

Чтобы точно занять призовое место, предлагаем вспомнить наш пост о анализе решений победителей на Kaggle.