#DS #DataScience #NLP #RAG #удаленка #РостелекомИТ

✅Вакансия:Middle/Senior Data Science;
💻Формат работы: удаленная работа;
⌚️Занятость: полная;

Находимся в поиске DS в Ростелеком ИТ.
На проект - умного поиска (RAG). Мы делаем универсальное решение для всей компании и дорабатываем его под разных внутренних заказчиков.

Мы предлагаем:
- Удаленную работу с гибким началом рабочего дня (на территории РФ);
- Оформление по ТК РФ в аккредитованной ИТ-компании;
- Оклад и годовая премия;
- Кафетерий льгот с возможностью выбора категорий (ДМС или компенсация затрат на медицинские услуги, спорт и т.д.).
Вам предстоит:
- Разработка и развитие NLP-решений для проекта на базе RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Реализация и оптимизация пайплайнов предобработки текстовых данных: очистка, токенизация, векторизация, чанкинг.
- Экспериментирование с архитектурами RAG, оценка качества retrieval и generation, подбор метрик
- Совместная работа с командой МЛ инженеров и продуктовой командами для внедрения решений в бизнес-процессы
- Поддержка, мониторинг и улучшение качества NLP-моделей после деплоя

Нам важны:
- Опыт работы в роли Data scientist от 2 лет;
- Работа с одним из фреймворков PyTorch/TensorFlow;
- Реализация и работа с RAG решениями;
- Знание основных подходов для предобработки и векторизации текста;
- Наличие опыта решения задач NLP для текста (Text Classification, NER, Text Summarization, QA);
- Знакомство и понимание основных принципов современных SOTA моделей NLP;
- Владение: git, docker, sql и одним из фреймворков для реализации api.

Будет плюсом:
- Практический опыт до обучения и работы с open source LLM;
- Публикации по NLP;
- Собственные проекты по NLP.

Для связи: @Yuriy_Shustrov

Ищем AI Tech Lead / Ведущего технического эксперта

Мы в Meadow развиваем AI-направление и ищем человека, который сможет взять на себя архитектуру, стратегию и внедрение LLM-фич в продукт.

Чем предстоит заниматься:
выбирать и внедрять LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, локальные модели);
проектировать RAG-цепочки, embeddings и AI-флоу в продукте;
выстраивать пайплайн данных под AI (сбор → хранение → поиск);
работать с продактом и дизайнером: MVP, ограничения, стоимость;
лидировать AI-стрим и развивать команду (backend, frontend, QA, prompt).

Что ждем от тебя:
5+ лет в AI / ML;
опыт внедрения LLM-фич в прод;
сильное системное и архитектурное мышление;
умение принимать технические решения и объяснять их команде.

Стек: Python / FastAPI / PostgreSQL / Flutter
Формат: удалёнка, конкурентная ЗП, сильная команда и реальное влияние на продукт.
Вилка от 300к

📩 Пиши в личные сообщения нашему HRD @Anastasiya_Filipyeva

#HeadOfML #HFT #Remote #AlgorithmicTrading #Research #Leadership

Head of Research (ML) | Full-time | Remote

AIP Tech is an independent algorithmic trading firm founded in 2018, specializing in high-frequency trading and advanced technology. We combine quantitative research, data science, and engineering to design efficient trading algorithms and provide liquidity to the market. Our culture is collaborative, peer-to-peer, and free of unnecessary bureaucracy.

Role & Impact
• Lead and mentor a team of ML researchers
• Define and drive the R&D strategy
• Conduct deep market and data research
• Collaborate closely with trading and engineering teams
• Contribute hands-on to ML algorithm development and live trading implementation

Who we are looking for
• Advanced degree in Computer Science, Data Science, Machine Learning, or a related field
• Proven experience leading and mentoring research teams
• Strong analytical and strategic thinking
• Excellent communication and collaboration skills
• Experience in HFT or algorithmic trading is a strong plus

Background in Physics or Mathematics, knowledge of econometrics and financial mathematics, and real trading experience are highly valued.

What we offer
• Fully remote work with flexible hours
• Professional and financial growth opportunities
• Challenging, modern ML-driven projects
• Friendly, high-performance culture

📩 Apply: @eelinaii

Друзья, всем привет!

Ищем Наставника студентов на продвинутом курсе по большим языковым моделям для действующих DS-разработчиков.

О нас:
Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки.

Кого ищем:
Наставника для проверки ДЗ и итоговых проектов. Роль очень важна, ведь качественная ОС на ДЗ и итоговом проекте – одна из ключевых ценностей для слушателей.

Основные задачи наставника:
Оперативно проверять домашние задания и давать развернутую развивающую обратную связь слушателям на их ДЗ или проект.

Что мы ждем от кандидата:
• 2–3+ года опыта работы с LLM / NLP / Deep Learning;
• Высшее образование в области DS / ML / CS;
• Практический опыт: multimodal модели, fine-tuning transformer-моделей, RAG-системы;
• Опыт менторства, преподавания или code review.

Нам важно: Уважительное общение и ясные формулировки без намёков и игр как в команде, так и со слушателями.

Что мы предлагаем:
За проверку ДЗ и итогового проекта – до 100т.р. (курс продолжительностью 2 месяца) в зависимости от количества человек в группе. Но тоже обсуждаемо.

Ждем в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT

Wunder Fund снова открыл соревнование для нейросетевичков.
Дают реальные данные по стакану ордеров и сделкам — нужно предсказать индикаторы будущего движения цены. По сути, та же задача, которую решают кванты фонда каждый день. Редкий шанс поработать с живыми HFT-данными.

Призы — 1.000.000+ рублей. Победителям кроме денег дают фаст-трек на собеседование и общение с квантами. Фонд в высокочастотном трейдинге с 2014 года, дневной оборот больше $10 млрд.
Соревка идёт до 1 марта. (ссылка за заблоченым в рф cloudflare)

#Реклама
О рекламодателе

🚀 GDEV в поиске Prompt-инженера

🔸 Prompt Engineer / AI Automation
🔸 Удаленно по всему миру • Full-time

GDEV — центр игровых студий, развивающий портфель игровых франшиз в разных жанрах и на разных платформах. В группу входят Nexters и Cubic Games, а такие проекты, как Hero Wars, Pixel Gun 3D, Island Hoppers, уже собрали 400+ млн установок по всему миру 🌍

Команда активно растёт, и сейчас мы ищем Prompt-инженера, который глубоко погружен в AI и разработку и умеет применять технологии для автоматизации бизнес-процессов.

✨ Что предстоит делать
- Разрабатывать и внедрять AI-автоматизации для внутренних процессов компании
- Создавать скрипты, интеграции и сервисы для подключения AI к внутренним и внешним системам
- Настраивать и поддерживать серверные сервисы, API и пайплайны для работы AI-инструментов (n8n, AWS Bedrock и др.)
- Исследовать новые AI-технологии и оценивать их применимость для бизнеса
- Документировать процессы и поддерживать базу знаний
- Участвовать в тестировании и внедрении новых AI-инструментов

✨ Опыт и навыки
- Опыт работы с API, интеграциями и скриптами
- Понимание принципов работы AI/ML-моделей, опыт с библиотеками или SDK
- Проактивность и готовность предлагать и реализовывать технические решения
- Английский на уровне чтения технической документации
- Опыт fine-tuning открытых и коммерческих моделей будет плюсом

✨ Условия
- Работа удаленно или из офисов Кипра, Армении, Казахстана
- ДМС, спортивные секции и языковые группы
- Официальное оформление

На связи в telegram: @dariaocher

#vacancy #Fulltime #remote #DevOps #MLOps #ITВакансии #УдалённаяРабота #Grafana #ML #Вакансия

🔎Senior DevOps в ритейл ❇️ |агентство TopSelection

💰Зарплата: 270-300К руб/мес.Гросс
🎯Локация/гр.: Россия
🕰Срок проекта: 3 месяца +
📄Оформление: только ИП

🏛О проекте: Команда создаёт интеллектуальную ML - систему прогнозирования спроса, которая учитывает сезонность, промо, макро- и микроэкономические факторы, поведение клиентов и ограничения логистики.
Стек: GitHub/Gitlab, Jfrog Artifactory, SonarQube, Jenkins/GitlabCI, ArgoCD, Helm, Hashicorp Vault, OpenTelemetry, Grafana, Grafana Tempo, Mimir, Prometheus, Apache Spark, k8s.

📌 Требования:
— DevOps с опцией MLOps (работать придется с продуктом прогнозирования с ML, причем частично в режиме spark);
— Опыт проектирования, настройки и поддержки CI/CD-процессов;
— Умение выявлять и автоматизировать рутинные операции для повышения эффективности команды разработки и эксплуатации;
— Готовность участвовать в диагностике и устранении инцидентов: сбор диагностических данных, анализ окружения, содействие разработчикам в дебаге;
— Практический опыт настройки централизованного логирования, мониторинга и алертинга для обеспечения наблюдаемости систем.

Задачи:
- Облегчение и ускорение труда разработчиков;
- Создание CI/CD пайпланов;
- Помощь в контейнеризации приложений, подготовке к доставке и развертыванию;
- Техническая консультация;
- Помощь в настройке централизованной среды разработки;
- Управление релизным процессом, проведение, сопровождение релизов;
- Заведение RFC;
- Проведение релизов;
- Контроль работоспособности систем до, во время и после релизов;
- Актуализация технической документации;
- Управление инфраструктурой;
- Поддержание работоспособности инфраструктурных сервисов;
- Настройка мониторинга сервисов;
- Контроль за утилизацией ресурсов, повышение оптимальности их использования;
- Своевременное обновление сервисов и зависимостей;
- Своевременное устранение обнаруженных уязвимостей в исходном коде и подконтрольных сервисах.

📲 Как откликнуться:
Отправляйте своё резюме @AllaDemHR

#вакансия #ml #удалённо

Формат работы: удалённо
Уровень навыков: Senior, Lead
З/П: 4.500$

Мы - продуктовая компания, создающая высоконагруженные AI-продукты на генеративных технологиях. Работаем с фото, видео, текстом и продуктовыми-решениями, которыми влияют на реальных пользователей.

Мы ищем Лида ML-отдела, который:
- Сможет реформировать и развивать команду ML/MLops, вместе с промпт инженерами
- Структуризирует и автоматизирует все требующие того процессы.
- Разбирается в особенностях генеративного контента на self-host решениях
- Оптимизирует генеративные пайплайны для сокращения расходов отдела.
- Будет самолично ставить продуктовые цели и вести отдел на острие технологий, методологий и трендов для их достижения.

Зоны ответственности и требуемые навыки:
- Техническое лидерство ML-команды (постановка задач, ревью, мониторинг).
- Проектирование и развитие ML-архитектуры.
- Опыт работы с Docker и highload-системами.
- Выбор и внедрение технологий, моделей и инструментов.
- Ведение ML-фичей от PoC до продакшна.
- Оптимизация качества и производительности моделей.
- Обучение и развитие ML-специалистов в команде.
- Активная работа с лидами других отделов по мере необходимости.

Уровень кандидата:
- Сильный Middle с выраженными лидерскими и архитектурными навыками
или Senior, готовый взять ответственность за ML-направление и команду.

Примеры задач:
- Участие в создании ML-продуктов и фичей с нуля.
- Развёртывание open-source решений, тестирование на ЦА и последующая разработка собственного аналога.
- Тюнинг моделей для повышения качества генерации фото и видео.
- Масштабирование решений под продакшн-нагрузку.

Мы предлагаем:
- Работу с уникальными и технически сложными AI-проектами.
- Реальное влияние на развитие ML-продуктов и команды.
- Коллектив фанатов своего дела.
- Гибкий график и удалённый формат работы.
- Среду, где решения принимаются на основе экспертизы и Data-driven подхода, а не «потому что так решили».
-З/П: 4.500$.

Контакты:
@Findyskill

🚀 Привет!
Наш проект - быстрорастущий HealthTech стартап на ранней стадии, созданный успешным tech фаундером, уже построившим global decacorn ($10B+).
Сейчас у нас есть несколько открытых позиций в core team!
📌 Уровень: Senior / Lead
Формат: full-time, предпочтительно релокация в Дубай, отдельно обсуждается релокация на Кипр/удаленный формат

Это вам подойдёт, если вы:
- хотите создавать продукт с нуля и принимать решения, которые напрямую формируют его будущее
- стремитесь работать с фаундером, уже построившим глобального unicorn’а, и учиться на реальном опыте масштабирования
- придерживаетесь высоких стандартов, берёте ответственность и уверенно чувствуете себя в небольшой, быстро двигающейся команде

🔥 Открытые роли:
▫️Data Scientist (LLM experience)
https://emp.notion.site/Data-Scientist-Medical-Predictive-Longevity-2c7ccf8089a780ada00bdb36421d8142
▫️Data Scientist (Medical Predictive & Longevity)
https://emp.notion.site/Data-Scientist-Medical-Predictive-Longevity-2c7ccf8089a780ada00bdb36421d8142

📩 Чтобы откликнуться, отправляй CV - tg @AnnaAlign, email: anna@sfdstrategy.com

🚀 Senior LLMOps Engineer | Relocation to Tokyo

We’re looking for a Senior LLMOps Engineer to join an R&D team of an ambitious deep-tech startup with a ~30-person international team and HQ in Tokyo 🇯🇵

🔬 The Project
The team is building a natively agentic graph-neuro-symbolic AI system with general capabilities — not just another LLM product, but a foundational AI architecture.

The system combines:
- principles from mathematical category theory;
- knowledge representation;
- computational linguistics.

The focus is on interpretable, controllable, and safe intelligence, enabling powerful reasoning without turning AI into a black box. This is deep, research-driven work with real production impact.

🧠 Responsibilities
- Design, build, and maintain production-grade LLM systems;
- Own the full LLMOps lifecycle: data preparation, fine-tuning, evaluation, deployment, monitoring, and iteration;
- Build evaluation frameworks to track quality, robustness, and regressions;
- Work closely with researchers and engineers to productionize research prototypes;
- Contribute to architecture decisions for agentic systems, RAG pipelines, and hybrid ML + symbolic solutions.

🛠 What We’re Looking For
- 5+ years of experience in ML / Applied AI;
- Hands-on experience deploying LLM systems into production;
- Practical experience with LLMs (open-source or proprietary) in real use cases;
- Strong understanding of modern LLM stacks: fine-tuning, inference optimization, RAG, agents;
- Experience with MLOps / LLMOps tooling (evaluation, monitoring, CI/CD for models);
- Strong Python skills; familiarity with ML frameworks;
- Experience with Docker, Kubernetes (or equivalents) and GPU environments;
- Startup or R&D-heavy background is a strong plus;
- Fluent conversational English — you’ll work daily in an international team.

💴 What’s Offered
- 16–22M JPY gross per year (≈ $105k–145k gross);
- Full relocation to Tokyo with visa sponsorship;
- High autonomy, low bureaucracy, real ownership;
- English & Japanese language learning support;
- Full Japanese social security + additional medical coverage;
- Up to 25 paid vacation days per year.

If you’re excited about deep AI systems, reasoning, and architecture — not just surface-level LLM applications — feel free to DM 📩 @sobolevavalery

#vacancy #Fulltime #remote #DataScientist #SQL #ITВакансии #УдалённаяРабота #python #ML #Вакансия

🔎 Data Scientist Middle+

💰 Зарплата: 270-300К руб/мес.Гросс
🎯 Локация/гр.: Россия
🕰 Срок проекта: 3 месяца +
📄 Оформление: только ИП
🏛 Проект: Крупная ритейл компания.

Обязательные требования:
- Опыт работы от 4-х лет в аналогичной роли;

Алгоритмы и структуры данных:
- Умение оценивать сложность алгоритмов;
- Знание алгоритмов и структур данных из стандартного курса; - Знаком с оценкой производительности стандартных библиотечных структур данных;
- Знакомство с алгоритмами из расширенного набора: вероятностные, алгоритмы во внешней памяти, алгоритмы на графах.

Теория вероятности и математической статистики:
- Предельные теоремы и умение их применять;
- Опыт проверки гипотез, знание бутстреп и A/B-тестов, а так же снижение дисперсии и выявление причинно-следственных связей.

Машинное обучение (ML):
- Понимание ML-алгоритмов и подходов;
- Умение эффективно адаптировать их для решения задач при необходимости;
- Умение строить модели из стандартных компонентов;
- Понимание последовательности этапов разработки ML-решений и готовность вносить изменения в проектную архитектуру;
- Понимание какие бизнес-метрики для модели нужно мониторить;
- Умение предложить прокси-метрики и функцию потерь, связанные с бизнес-метриками;
- Умение докатить простую модель в пилот, имплементировать метод по статье, встроить компонент в существующий пайплайн.
- Знаком с менее распространенными методами МО (например: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее).

Операции с моделями (MLOps):
- Умение разово зафиттить модель, по запросу проверить, жива ли она, обновить и развернуть какое-либо необходимое ПО в кластере;
- Умение версионирования моделей, данных и мониторинг работы моделей, качества данных.

SQL:
- Простые запросы (выборки, группировки, оконные функции);
- Опыт оптимизации запросов.

Программирование и инженерия:
- Умение перевести идеи в чистый код, который будут и исполнять, и читать;
- Умение пользоваться git'ом;
- Умение писать тесты;
- Способность разбираться в чужом коде и эффективно его дебажить;
- Базовое понимание всех компонентов архитектуры.

Работа с БД и большими данными (DB & BD):
- Промышленный опыт работы с несколькими системами;
- Знание внутреннего устройства систем, используемых в работе;
- Опыт оптимизации вычислений/запросов транзакции/ACID/Индексов.

-Умение декомпозировать понятные задачи;
- Самостоятельно находить решение или использовать существующие подходы для понятных задач.
Дополнительные стек и требования

Задачи:
- Разработка кода и тестов на python, участие в командной разработке, участие в код-ревью;
- Проработка и изменение дизайна существующих компонентов при необходимости;
- Подготовка и валидация обучающих выборок данных для внедрения и сопровождения математических моделей продуктов больших данных;
- Расчет результатов АБ-тестов, дизайн АБ-тестов;
- Внедрение современных методов машинного обучения и анализа данных в продуктах больших данных;
- Разворачивание моделей и сервисов в контуре компании (hadoop/k8s/airflow);
- Написание запросов на SQL, оптимизация запросов (spark, в частности);
- Предлагать идеи для улучшения модели/подхода;
- Предлагать прокси-метрики и функции потерь, связанные с бизнес-метриками;
- Контроль соответствия результатов работы менеджеров по работе с большими данными в релизах продуктов больших данных;
- Техническая реализация data-science решений на продуктах департамента;
- Формирование требований к данным для разработки математических моделей в рамках релизов продуктов больших данных;
- Анализ предметной области с целью повышения качества моделей и формирования предложений по достижению целей проектов и продуктов больших данных.

📲 Как откликнуться:
Отправляйте своё резюме @AllaDemHR

#Senior #Data #Analyst #Snowflake #AWS #ITJobs #Вакансия #Vacancy #remote

Формат: удаленно
Локация: мир, вне РФ и РБ
Опыт: от 5 лет
Вилка: 3000$ - 4000$

Ищем Senior Data Analyst (Snowflake) с сильным фокусом на аналитику и работу с бизнесом, но при этом с уверенными навыками data engineering. Роль предполагает глубокую работу с данными, Snowflake и тесное взаимодействие с бизнес-стейкхолдерами для поддержки стратегических и операционных решений.

О проекте:
Международная фармацевтическая и диагностическая корпорация — один из мировых лидеров в области биотехнологий и healthcare.

Что мы ждем от вас:
— Подтверждённый опыт работы Senior Data Analyst с Snowflake;
— Глубокое понимание архитектуры Snowflake и best practices;
— Практический опыт работы с AWS;
— Сильные навыки SQL и опыт работы с большими объёмами данных;
— Опыт data modeling, ETL-процессов и data warehousing;
— Уверенное владение инструментами визуализации данных;
— Базовое понимание процессов фармацевтического производства (обязательно)

Будет плюсом:
Наличие Snowflake Certification.
Наличие AWS Certification.

- Английский язык — B2, уверенное общение на технические темы и в командной работе.

tg для связи: @maria_aleshechkina

#вакансия

Data Analyst

Мы Remoby, динамично развивающаяся технологическая компания, работающая на международном рынке в сфере programmatic-рекламы. Наша ключевая разработка — Demand Side Platform (DSP) для закупки трафика. Платформа обрабатывает до 50 000 запросов в секунду, проект прибыльный и активно растёт.

Ищем в команду Data Analyst, который:

🔶 Обладает следующим опытом:
● Имеет опыт работы в AdTech, цифровой аналитике или смежных областях;
● Отлично владеет SQL и имеет практический опыт работы с аналитическими СУБД (ClickHouse, PostgreSQL и др.);
● Уверенно использует Python для анализа данных (Pandas, NumPy, визуализация);
● Понимает основы статистики и умеет применять её для аналитических задач;

🔶Чем предстоит заниматься:
● Анализировать большие массивы рекламных данных и находить инсайты, которые помогают улучшать стратегию биддинга и эффективность кампаний;
● Оценивать результативность рекламных кампаний и оптимизаций, основанных на ML-моделях;
● Создавать и поддерживать дашборды, отчёты и системы мониторинга продуктовых и операционных метрик;
● Исследовать источники трафика, поведение пользователей и динамику показателей в разных регионах;
● Поддерживать команду Data Science и Engineering аналитическими исследованиями, проверкой данных и оценкой факторов;
● Плотно взаимодействовать с разработчиками, дата-инженерами, DevOps.

🛠Наш Stack: Python, Sklearn, PyMC3, GitLab, ClickHouse, PostgreSQL, Airflow, Docker, Grafana, k8s, VictoriaMetrics

🔷 Условия
• гибкий график, удаленный формат работы;
• зарплата от $4 000 до $6 000 (по результатам собеседования);
• сильная команда с глубоким опытом в AdTech.

☎️ Cвязь @VeryKatya

#vacancy #Fulltime #remote #MLOps #Jenkins #ITВакансии #УдалённаяРабота #Prometheus #Вакансия

🔎Senior MLOps в крупный ритейлер.

💰Зарплата: 240-270К руб/мес.Гросс
🎯Локация/гр.: Россия
🕰Срок проекта: 6 месяцев +
📄Оформление: только ИП

📌 Требования:
- Опыт работы с Kubernetes и облачными/on-prem кластерами;
- Знание Python и инструментов ML Ops (Kubeflow, Airflow);
- Опыт настройки CI/CD (Jenkins);
- Опыт работы с системами хранения и векторными БД (Weaviate/Qdrant/PGVector);
- Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry).

✅Задачи:
- Развертывание и поддержка LLM-платформы в Kubernetes (Helm, Terraform, K8s Operators);
- Настройка CI/CD для ML/AI сервисов (обучение, inference, data pipelines);
- Автоматизация ML workflow в Kubeflow;
- Настройка и поддержка мониторинга моделей (latency, drift, cost metrics);
- Управление пайплайнами данных для обучения и inference (Kafka, DataLake, объектное хранилище S3, векторные БД);
- Оптимизация работы GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов);
- Обеспечение безопасности и комплаенса: изоляция сред, контроль доступа, логирование.

🏛О проекте:
Разработка внутренней корпоративной LLM-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности взаимодействия с данными. В задачи проекта входит создание удобных пользовательских интерфейсов (чат-ассистенты, RAG-поиск, генерация текстов и изображений), интеграция с существующими системами компании и обеспечение контроля и мониторинга использования модели.

📲 Как откликнуться:
Отправляйте своё резюме @AllaDemHR

Вакансия: LLM Application Engineer
Компания: Unimatch Lab
Тип занятости: #Удаленка
Локация: вне РФ
Позиция: Senior
З\п: от $4500 до $7000

Unimatch Lab — венчурная AI-driven студия из Кремниевой долины, которая конвейерно строит вертикальные AI‑продукты в HealthTech, LegalTech, HRTech, PropTech и других отраслях. В команду ищем LLM Application Engineer, который будет end-to-end отвечать за продуктовые AI‑приложения: от архитектуры RAG/агентов до стабильного продакшена/

Чем предстоит заниматься
- Проектировать и разворачивать RAG-системы и поисковые пайплайны на базе LangChain / LlamaIndex / AutoGen и векторных БД (ChromaDB, Pinecone, Qdrant и др.).
- Строить и интегрировать многошаговых AI-агентов с Memory, инструментами (web-search, code-interpreter, API-вызовы) и надёжным API-слоем.
- Интегрировать LLM в продакшн-архитектуру: роутинг запросов, fault-tolerance, observability, оптимизация latency и стоимости запросов.
- Проводить fine-tuning моделей (LoRA/QLoRA), генерировать и очищать датасеты под доменные задачи, выстраивать MLOps-процессы и мониторинг качества.

Технологический стек
- Backend: Python / Node.js, PostgreSQL, Redis, брокеры сообщений (Redis Streams, RabbitMQ, Kafka) или аналоги.
- LLM-инфраструктура: OpenAI / Anthropic / Azure OpenAI, on-prem модели, LangChain / LlamaIndex / AutoGen, Sentence Transformers, векторные БД.
- DevOps & MLOps: Docker, Kubernetes, vLLM/TGI/Ollama, CI/CD (GitHub Actions и аналоги), логирование, мониторинг, drift detection, версионирование моделей.
- Качество: unit/integration тесты, статический анализ, строгая валидация данных.

Кого ищем
- 5+ лет продакшн-разработки и реальный опыт построения LLM-приложений (RAG, агенты, интеграции в продукты).
- Глубокое понимание LLM, NLP, трансформеров, промпт-инжиниринга и практик fine-tuning, умение думать продуктово и брать ownership за результат.
- Уверенный опыт работы с облачной инфраструктурой, CI/CD и high-load‑сценариями.

Что предлагаем
- Доход: от 4500$+ в месяц, возможен рост, завязанный на количество продуктов и ваш перформанс.
- Работа над AI‑продуктами венчурной студии из Кремниевой долины, быстрый рост до Tech Lead и возможность вести 3–5 AI‑продуктов с опционами и долей.
- Сильная команда (у нас нет джуниоров), полный ремоут, гибкий график, минимум бюрократии и высокий уровень доверия и автономии.

Если откликается по скиллам и майндсету — пиши в Telegram: @unimatch_work, пришлю полное описание и форму для отклика.

ML Engineer
Kolesa Group
1.000.000 to 1.500.000 kzt NET per month
Almaty / Hybrid

International IT company building classifieds for millions
Development of ML services for company products

Responsibilities:
• Develop ML models for applied tasks
• Full cycle of ML service: data → model → production → monitoring
• Optimize models for high load
• Work with PyTorch models in production
• Integrate LLM/SLM into existing services
• Collaborate with product team

Requirements:
• Python, PyTorch
• pandas, sklearn, numpy
• ML (regression, clustering, trees, ensembles)
• Deep Learning (CV, NLP)
• Probability & statistics

Optional:
• NLP, CV, Recommendation Systems
• DVC, MLflow, Airflow, BigQuery Kuverberes
• RAG architectures

Contacts:
📧 savetova@kolesa.kz
📱 @savetova

Позиция: Senior/middle Data Scientist (разработка нейронных сетей)
Компания: Fourmi Soft
Локация: РФ
Формат: удаленка
Занятость: полная
Оформление: СТД
ЗП: от 300 000 на руки

🟣Задачи:
• Разрабатывать, поддерживать и внедрять модели в банковские процессы, акцентируя внимание на Change-деятельности (внедрение новых, ещё не опробованных в банке подходов).
• Участвовать в взаимодействии с бизнес-заказчиками: проводить интервью, формулировать технические и бизнес-требования к создаваемым моделям, представлять результаты их разработки и оценивать финансовый эффект.
• Оптимизировать и дорабатывать внутренние фреймворки для снижения рутинной работы.
• Разрабатывать дизайн экспериментов для оценки эффективности моделей в бизнес-процессах.
• Совместно с командой DE реализовывать ETL-процессы подготовки данных для моделей.
• В сотрудничестве с командой MLOps отвечать за внедрение моделей в систему исполнения и их дальнейшую интеграцию с системами заказчика.

🟣Что ищем:
• Знания в области обучения с подкреплением (RL) и графовых нейронных сетей
• Глубокие знания в классическом машинном обучении (ML) и глубоком обучении (DL)
• Подтверждённый опыт разработки и интеграции моделей в бизнес-процессы
• Опыт работы с основным набором инструментов для инженеров по глубокому обучению: torch, pandas, numpy, networkX, PyG, matplotlib, библиотеки классического ML
• Опыт работы с системами хранения и обработки данных, такими как HDFS и Spark

🟣Мы предлагаем:
• полностью удаленную работу
• интересные проекты для крупных заказчиков
• адекватный лояльный менеджмент без бюрократии.

Узнать подробнее и выслать резюме⬇️
📩Контакты: @YnochkaKosso
Важно! Перед отправкой резюме, проследите, чтобы в нем были следующие пункты:
1. Краткое описание проектов
2. Выполняемые Вами задачи
3. Достижения/результаты
4. Стек

📚 Правило трёх сигм хорошо смотрится в учебниках, а в реальных данных часто подводит. Сложные аномалии маскируются под норму, а критические сбои, мошенничество и атаки проходят незамеченными.

👨‍🎓 На открытом уроке разберём, как сегодня ищут аномалии во временных рядах. Поговорим о точечных, контекстуальных и коллективных аномалиях, разберём кейсы, где статистические пороги не работают, и перейдём к современным ML- и DL-подходам. Вы увидите арсенал методов — от линейных моделей и SVM до ансамблей, графовых подходов и специализированных нейросетевых детекторов.

Вы научитесь выбирать метод под конкретный тип данных и задачу, снижать количество ложных срабатываний и интерпретировать результаты моделей. Получите рабочие примеры на Python, которые можно адаптировать под мониторинг, финансы, IoT или безопасность.

📌 Встречаемся 18 февраля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «Machine Learning. Advanced». Регистрация открыта: https://otus.ru/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576