AI-генералист / LLM Engineer

Компания — Сбер, Лаборатория исследований человека
Локация: Москва, офис / гибрид
Вилка — до 295 000 ₽ gross
Опыт — 3–6 лет

Мы исследовательское подразделение Сбера, которое занимается изучением человека: поведения, психологии, трендов и изменений в восприятии и мышлении. Наша задача — исследовать, что происходит и будет происходить с человеком, и переводить эти изменения в продукты, коммуникации и HR-процессы.

Ищем AI-генералиста, который будет быстро (1–2 недели) собирать прототипы решений на основе гипотез лаборатории и запросов бизнеса.

Задачи:
— разработка решений с применением LLM для анализа данных и ускорения исследований
— быстрый прототипинг AI-инструментов и сервисов
— разработка простых AI-агентов, RAG-систем и баз знаний
— генерация гипотез, суммаризация исследований и обработка данных под задачи бизнеса
— участие в развитии AI-подходов внутри команды

Стек:
HuggingFace Transformers, SentenceTransformers, CatBoost, XGBoost
Llama 3, Mistral, OpenAI API, FAISS
ClickHouse, Docker, FastAPI, Postgres, RabbitMQ
MLflow, W&B, Prefect, Dagster, Ray, Prometheus, OpenTelemetry

Требования:
— опыт разработки решений с использованием LLM API (OpenAI, Anthropic и др.)
— работа с embedding-моделями и векторными базами данных
— понимание RAG-архитектур и стратегий chunking
— опыт работы с LangChain / LangGraph
— продвинутая работа с промптами (few-shot, CoT, ReAct)
— понимание влияния параметров LLM на стабильность и галлюцинации
— опыт работы с AI-IDE и агентами (Cursor, GitHub Copilot, Claude Code и др.)

По всем вопросам и для резюме пишите @Evniershova

Вакансия: Промпт-инженер
Компания: АО СимбирСофт
Формат работы: удалёнка
Занятость: полная занятость

Ищем талантливого промпт-инженера в РФ 🎯

🚀 Мы предлагаем тебе заняться созданием эффективных и креативных интерфейсов взаимодействия с большими языковыми моделями. Ты будешь отвечать за проектирование архитектур решений, управление поведением моделей через инженерию запросов и интеграцию сложных пайплайнов. Твоя задача — создать удобные и точные инструменты для бизнес-задач наших клиентов.

🔍 Основные требования:
- Опыт проектирования архитектур решений на основе больших языковых моделей (LLMs).
- Умение управлять поведением моделей через промпт-инжиниринг (few-shot, chain of thought, structured outputs и другие техники).
- Навык совместной работы с продакт-менеджерами над разработкой логики диалогов и пользовательских сценариев.
- Создание систем оценки качества (золотые наборы данных, метрики, бенчмарки, оценка самих моделей).
- Способность анализировать продакшен-логи и фидбэк пользователей, выявлять и исправлять системные проблемы.
- Участие в разработке инструкций и проверке результатов разметки данных.
- Интеграция решений в конечные продукты совместно с разработчиками.
💡 Будет плюсом знание и опыт работы с:
- Инструментами анализа поведения и оптимизации производительности моделей.
- Техниками анализа пользовательского опыта и обработки обратной связи.
- Стандартами документации и процессами подготовки качественных датасетов.

✅ Что мы предлагаем:
- Полностью удалённый формат работы с гибким началом дня.
- Возможность развития в широком спектре технологий и направлений.
- Регулярные курсы повышения квалификации, участие в конференциях и мероприятия по развитию профессиональных навыков.
- Возможности карьерного роста вплоть до роли архитектора или руководителя команды.
- Современную корпоративную культуру с внутренним обменом опытом и активной поддержкой сотрудников.

💼Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://xn--r1a.website/alyonakrops

Всем привет!

Mы - группа модальности аудио в составе отдела экспериментальных технологий в направлении рекомендаций AI VK. Ищем сильного ML инженера-исследователя, заинтересованного в работе с аудио данными.

Вакансия: Senior/middle ML researcher (audio) в Рекомендации

В фокусе нашей группы - развитие аудио-модальности для задач рекомендаций и не только. Одна из основных задач - разработка foundation аудио-моделей. В настоящее время мы разрабатываем аудио-языковые модели, а также различные контентные эмбеддеры и классификаторы.


Задачи
- Исследовать и воспроизводить последние научные достижения (SOTA) в области ML для аудио;
- С нуля проектировать, обучать и оценивать большие аудио-модели на масштабных данных;
- Разрабатывать контентные аудио модели для работы в различных доменах VK;
- Готовить данные, строить пайплайны, проводить эксперименты, анализировать результаты;
- Доводить успешные эксперименты до пилота и внедрения в продукт совместно с продуктовыми командами;
- Делиться результатами через публикации и выступления.


Технологии
- Стандартный ML-стек: python3 + PyTorch.
- Хранение и обработка данных: YTsaurus, s3, k8s
- Удаленная разработка и запуск экспериментов на кластере с GPU (сотни a100 и h100).


Рост
На регулярных 1-1 мы фокусируемся на профессиональном росте и стремимся, чтобы каждый занимался тем, что ему интересно. Мы активно принимаем участие в конференциях и готовим статьи уровня A*/A (совместно с отделом исследований, которым руководит Александр Дьяконов).


Требования
- Практический опыт работы в DL;
- Уверенное знание Python и PyTorch;
- Опыт оптимизации и внедрения моделей в продакшн;
- Знание классических алгоритмов и структур данных.


Будет плюсом
- Подтвержденный опыт работы с аудио данными;
- Опыт чтения и воспроизведения алгоритмов из научных статей;
- Опыт работы с YTsaurus, k8s и Triton Inference Server;
- Знание SQL;
- Опыт построения рекомендательных систем.

Условия
- Конкурентная заработная плата;
- Гибкий график работы;
- Профессиональная команда с большой долей выпускников ШАД, МФТИ, ФКН и других топовых вузов;
- Комфортный офис в центре города (БЦ Аврора);
- ДМС;
- Бонусы и скидки от партнёров VK;


По вопросам и откликам — пишите @VasilievArtyom

Академический лид направления «Аналитика»

Мы — команда Центрального университета. Ищем опытного специалиста по продуктовой аналитике или DS, который будет отвечать за учебные программы по направлению «Аналитика» в бакалавриате и магистратуре.

В кандидате нам важны опыт преподавания и уровень lead. Это позиция на полный день.

Вот что предстоит делать:
— Заниматься разработкой учебных планов и валидацией курсов.
— Руководить командой и взаимодействовать с преподавателями.
— Участвовать в процессе приема абитуриентов, составлять для них контрольные испытания.
— Заниматься проработкой новой программы обучения для продуктовых аналитиков уровня middle+.

Что предлагаем:
— Гибридный формат работы с гибким началом и окончанием дня. Несколько дней в неделю нужно приезжать в наш современный кампус у метро «Маяковская».
— Минимум бюрократии, все административные вопросы берем на себя.
— Работу с сильными студентами, которые знают, для чего получают высшее образование.
— ДМС со стоматологией, корпоративный психолог и спортзал в кампусе.
— Достойную зарплата — обсудим ее на собеседовании.

Строим университет, в котором хотели бы учиться сами.

Для отклика пишите @mercophile

🚀 Architect of Autonomous Research Platform

We’re looking for an AI Architect to build from scratch an agent-based research and execution platform for a new HFT initiative within a research-driven trading environment.

🔬 The Project
You’ll be working in a vertically integrated setup where AI research is directly translated into trading strategies and real-world performance.

The long-term vision
a fully automated pipeline where the entire lifecycle
hypothesis → research → validation → execution → optimization
is handled by agent-based systems.

🧠 Responsibilities
- Design and implement a multi-agent orchestration framework (roles, communication, memory, decision loops);
- Build retrieval and knowledge systems grounded in market data and research;
- Develop a Strategy DSL and compiler for research → simulation → production;
- Create falsification-first evaluation systems to eliminate false alpha;
- Design an “alpha memory” layer to accumulate knowledge and avoid repeated mistakes;
- Work closely with researchers and engineers to bring ideas into low-latency production;
- Define robustness metrics beyond P&L (stability, execution realism, capacity, novelty).

🛠 What We’re Looking For
- LLM architecture expertise: RAG, fine-tuning, prompt engineering, and evaluation frameworks;
- Agent systems experience: Building multi-agent orchestration, memory management, tool use, and collaboration (beyond basic LLM integrations);
- Experience creating auto-researcher / co-scientist systems: Proven track record of building autonomous research agents or AI systems that assist scientists/analysts;
- Strong Python + ML skills: Production-ready code with PyTorch, JAX, or similar frameworks;
- Statistical rigor: Experimental design and statistics for non-stationary, noisy environments;
- Systems thinking: Ability to design abstractions, interfaces, and pipelines - not just models;
English proficiency: B2+.

Nice to Have:
HFT/MFT Experience & Low-Latency Mindset: Prior experience in High-Frequency/Market-Making Trading or working with low-latency constraints (nanosecond-scale, hardware-aware, deterministic design) is a plus.

💰 What’s Offered
Competitive compensation (based on expectations and experience: $10,000–17,000 gross/month; open to discussion);
Locations: Netherlands / Canada / UAE / Cyprus / Serbia or remote (EU timezone, B2B);
Relocation support (Netherlands);
Access to alternative high-performance computing architecture (beyond GPUs);
Research-driven environment with real-world impact;
Small, fast-moving team with minimal bureaucracy.

Contacts
If you’re excited about building autonomous systems that go all the way from research to execution - feel free to DM 📩 @sobolevavalery

In your message, please include 3–5 lines about your experience with LLMs and AI agents, and whether you have experience building auto-researcher / co-scientist systems - this is important to help us quickly assess the fit.

Lead ML Specialist / Generative Video Engineer

Мы разрабатываем продукт в сфере AI chat/ image/ video генерация. Продукт ориентирован на массового пользователя, работает по подписочной модели и предполагает высокую нагрузку, real-time взаимодействие и постоянное развитие функционала.

Ищем Lead ML-специалиста, который будет развивать направление AI video generation в AI NSFW product с высокой нагрузкой и сильным фокусом на user experience, retention и monetization.

Специалист будет отвечать за разработку, интеграцию и улучшение пайплайнов генерации видео: от выбора и адаптации моделей до оптимизации качества, скорости генерации и стоимости inference.
Важно умение доводить ML-решения до продакшн в реальном продукте.

Что нужно будет делать:
* Разрабатывать и улучшать пайплайны генерации видео на базе generative AI моделей.
* Работать с text-to-video, image-to-video, character-consistent video generation, lip-sync, motion transfer, face consistency.
* Подбирать, тестировать и дообучать open-source и/или proprietary модели под продуктовые задачи.
* Оптимизировать inference по скорости, качеству и себестоимости.
* Интегрировать ML-решения в production совместно с backend / frontend / product / design командами.
* Проводить эксперименты и A/B тесты по качеству генерации и пользовательским сценариям.
* Работать над улучшением консистентности персонажей между генерациями.
* Настраивать пайплайны post-processing: upscaling, frame interpolation, face enhancement, moderation/safety filters.
* Участвовать в построении внутренней ML-инфраструктуры для генерации и оценки видео.
* Следить за новыми моделями, research-трендами и быстро проверять их применимость в продукте.

Мы ожидаем:
* Опыт работы с deep learning / generative models от 2-3 лет.
* Опыт работы в AI стартапе/продукте обязателен!
* Практический опыт с PyTorch.
* Понимание архитектур diffusion / transformer-based generative models.
* Опыт работы с video generation, computer vision или related задачами:
* text-to-video
* image-to-video
* video-to-video
* motion transfer
* face / identity consistency
* lip-sync
* Опыт fine-tuning / LoRA / inference optimization.
* Умение работать с GPU-инфраструктурой, memory/performance optimization.
* Опыт вывода ML-решений в production.
* Понимание trade-off между качеством, latency и cost.
* Самостоятельность: умение не только исследовать, но и предлагать практичные решения под бизнес-задачи.

Будет большим плюсом:
* Опыт с моделями и инструментами уровня Stable Video Diffusion, Wan, Kling-like pipelines, Runway-style workflows, AnimateDiff, ComfyUI-based pipelines, consistency models и related stack.
* Опыт с DreamBooth / LoRA / identity preservation.
* Опыт работы с NSFW-safe/unsafe moderation, classifier pipelines, content filtering.
* Опыт с distributed inference, Triton, ONNX, TensorRT, vLLM-like optimization подходами.
Понимание consumer subscription/token products.

Условия:
* Оплата в рынке, зависит от уровня кандидата и условий сотрудничества
* Удаленное сотрудничество

Контакты для связи: @KristyBo

#вакансия #job #vacancy #python #computervision #senior #remote #Cyprus

Senior Computer Vision Engineer
Компания: Aiuta
Локация: удаленно (GMT - GMT +4, за пределами РФ и РБ) или по желанию релокация на Кипр (поддержка предоставляется).
Вилка: €6000-8000

Быстрорастущий B2B AI-стартап из США в сфере fashion-tech. Продукт помогает брендам и ритейлерам создавать digital-контент (изображения и видео) и улучшать онлайн-опыт покупателей.

В этой роли вы будете заниматься разработкой и обучением моделей для ключевых продуктов компании: виртуальной примерки, генерации изображений, генерацией видео из статичных фото, и др.

Чем предстоит заниматься:
- проектировать, обучать и улучшать CV-модели.
- участвовать во всех этапах ML-цикла — от подготовки данных до деплоя.
- работать вместе с product и engineering командами над интеграцией моделей в продукт.

Что важно:
- 3+ года опыта в research или разработке в области computer vision (Python, PyTorch).
- опыт разработки и обучения генеративных моделей (diffusion, GAN).
- опыт с video generation или virtual try-on - большой плюс.

Контакт
masha.pankova@aiuta.com

Вакансия: Python/Asterisk Developer (Voice Bot)
Компания: Pine Forest AI

Мы разрабатываем голосового бота на базе Asterisk ☎️. Ищем разработчика, который поможет настроить Asterisk на сервере, организовать потоковую передачу аудио между Asterisk и Python-сервисом, а также выполнить интеграцию с нашим сценарием бота, который генерирует аудио-ответы. Нужно собрать надежное решение для приема входящего аудиопотока, его обработки и отправки аудио обратно в звонок в реальном времени.

Требования к разработчику:
✅ уверенное знание Python;
✅ опыт работы с Asterisk, настройки dialplan, настройки Asterisk на сервере Linux;
✅ понимание работы с потоковым аудио, VoIP, SIP, RTP;
✅ опыт интеграции внешних сервисов с телефонией;
✅ будет плюсом опыт с STT/TTS, WebSocket, asyncio, Docker.

Что нужно будет сделать:
- настроить Asterisk на сервере;
- реализовать получение потокового аудио от Asterisk в Python;
- реализовать отправку потокового аудио обратно в Asterisk;
- интегрировать телефонию с нашим сценарием голосового бота.

Условия:
🔥 удаленная работа, проектная занятость;
🔥 конкурентный уровень оплаты по договоренности.
Контакты для связи: @pine_forest_ai_support

#vacancy #вакансия #job #работа #Data_Scientist #DS

Senior Data Scientist

📍 Location: Serbia, Armenia (We are ready to discuss other countries as well)
🏢 Remote work is possible
💶 Payment terms are open to discussion from 3500 € and up

About the product
At FlameTree, we are building a platform for creating AI agents that help businesses scale customer support, lead follow-up, and sales across multiple communication channels — both inbound and outbound.
Our AI agents work with knowledge bases, communicate in real time, and drive conversions across messaging platforms. The platform supports 150+ languages and integrates with WhatsApp, email, and web applications, offering strong security and high scalability for business growth.

🎯Responsibilities:
• Design and develop the core agent layer responsible for orchestrating interactions with LLMs
• Build and maintain complex conversational logic: state machines, agent workflows, and orchestration pipelines
• Control and shape LLM behavior: prompt design, structured outputs, deterministic flows
• Manage conversational context: memory, history, token limits, and degradation strategies
• Ensure reliability and predictability on top of inherently non-deterministic models
• Implement resilient integrations with LLM providers (timeouts, retries, fallbacks, multi-provider strategies)
• Optimize latency and cost (streaming, batching, caching, token efficiency)
• Debug complex production issues (inconsistent outputs, race conditions, state loss)
• Contribute to system architecture: clear boundaries between agents, backend, and real-time components
• Build observability around LLM pipelines (prompt/response logging, tracing, quality metrics)

🎯Requirements:
• 5+ years of backend development experience with strong Python skills (async, architecture, performance)
• Proven production experience with LLMs (not side projects): understanding of limitations, cost, and behavior
• Experience building agent-based systems or complex orchestration logic (state machines, pipelines)
• Ability to make LLM behavior predictable (structured outputs, schema validation, guardrails)
• Strong debugging skills in non-deterministic systems
• Deep understanding of API integrations (timeouts, retries, idempotency, backpressure)
• Experience optimizing latency and throughput in production systems
• Solid Docker experience and understanding of production environments
• Ability to make architectural decisions independently and take ownership
• Strong engineering mindset: writing maintainable, scalable, production-grade code

🎯Nice to Have:
• Experience with multi-agent systems, tool/function calling
• Experience with local LLMs (Ollama, vLLM, GPU inference)
• Experience with real-time / voice systems
• LLM observability (prompt tracing, evals, quality metrics)
• Cost optimization at scale for LLM usage

🎯What Makes This Role Interesting:
• You will work on the core intelligence layer of the product — not just integrations
• Real production challenges: high load, low latency, reliability requirements
• Direct impact on system architecture and technical decisions
• Fast execution cycle — minimal bureaucracy
• Engineering-driven approach to LLMs (reliability, control, metrics — not just prompt tinkering)
• Strong engineering team focused on building real systems, not prototypes

🎯Who This Role Is NOT For:
• Candidates without real production experience with LLMs
• Engineers relying only on frameworks without understanding underlying mechanics
• Developers without experience in high-load or latency-sensitive systems
• People focused on quick hacks rather than building reliable systems


📩 If you want to join a team where everything is fast, exciting, and truly about AI — drop a message: https://xn--r1a.website/Irene_Bakaeva!

#вакансия #job #mlops #vacancy #remote

⭐️ Вакансия: Senior MLOps
Компания: Emerging Travel Group (ETG)

📍 Локация: удаленка


🧑‍💻Кого ищем: DevOps инженера со знаниями MLOps и готовность развивать это направление в компании. Роль в компании новая, есть возможность поставить процессы, систематизировать их. Работа будет с несколькими ML командами в продуктовом департаменте (взаимодействие в основном с Devops, DS и ML инженерами).

Задачи:
• все задачи вокруг DS и ML (новый стек, софт; работа с GPU/TPU);
• отвечать за ML сервисы и сервера (но саму закупку и доступы выдает Devops команда). Подобрать железо и настроить, аутенфикация, подготовить все конфиги для деплоя, настроить CI/CD и т. д.
• Важно понимание цикла разработки ML продуктов, как происходит ML нагрузка и т.д.


📌Мы предлагаем:
• 100% удаленную работу;
• гибкий график работы
• обучение: семинары, тренинги и конференции;
• корпоративный английский;
• корпоративные скидки на проживание в отелях и другие услуги;
• молодую и активную команду суперпрофессионалов


По всем вопросам и с резюме пишите @elinaz_hr

#вакансии #работа #Data #Engineer #Инженер #Россия #РФ #Java #Groovy #BigData #Hadoop #ETL #DWH #удаленка #Senior

👾Senior Data инженер cтавка в час: 2000-2700 руб. гросс. Локация: удаленная работа из РФ, РБ. Проект: ритейл Компания: Omega Solutions

☕️Требования
- Владение одним из языков программирования (Java, Groovy), знание принципов ООП, умение читать чужой код;
- Опыт сборки проекта, компиляции и деплоя в Rancher (Docker);
- Опыт проектирования, реализации, развития и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData;
- Знание SQL (индексы, функции, умение читать планы запросов, оптимизация запросов);
- Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.);
- Умение работать с Git в консоли;
- Знания специфики работы ETL инструментов (Apache Nifi, Airflow, интеграционные шины SAP BW, Talend, Informatica, SAS и т.п.);
- Опыт работы с Hadoop;
- Понимание устройства HDFS, форматов данных;
- Опыт работы с Hive или любым другим хранилищем на основе Hadoop;
- Опыт использования систем ведения проектов и документации;
- Умение работы с архитектурными схемами;
- Понимание принципов построения и хранения данных - DWH и DataLake.
Дополнительные требования
- Желателен опыт администрирования Unix/Linux или Hadoop (HDFS , Yarn, Ranger , Spark, Zookeeper), Zabbix, Ansible;
- Понимание диагностических и трейc‑файлов SAP HANA: структура, назначение, базовая интерпретация событий;
- Уверенный Python/Go/Java/C++/Rust для парсинга логов и бинарных форматов, опыт написания утилит для разбора файлов;
- Опыт работы с SAP HANA как источником данных: SQL‑диалект HANA, типы данных, форматы экспорта (CSV/бинарный), базовая администрация полезна;
-Умение превращать разобранные данные в формат Iceberg/Paimon (таблицы, события, JSON) и выгружать в Apache Kafka (или любой другой подходящий источник);
- Практика в data engineering/observability/SRE: автоматизация анализа логов/трейсов, расследование инцидентов производительности и ошибок.

🤝Задачи:
• Разработка и поддержка интеграций
• Выбор технологий и решение сложных задач
• Контроль качества и документации
• Развитие архитектуры и процессов (CI/CD)
🪂Условия
Оформление по ИП
Дружелюбная атмосфера внутри компании
Развитие через реальные задачи, а не формальные курсы
Возможность предлагать идеи и видеть, как они внедряются
Гибкий график работы и возможность удаленной работы
Оплата за фактически отработанное время
Участие в интересных проектах  без лишнего микроменеджмента

👋Контакт: @CodeVal
Любишь разбираться в сложных системах и делать их лучше — откликайся!

Data Engineer DWH

Мы ищем опытного Data Engineer / DWH-разработчика для работы над аналитическими системами в финансовом домене. Нам нужен практичный специалист, который сможет быстро погрузиться в предметную область, выстроить устойчивую модель данных и взять на себя задачи по развитию и поддержке аналитического хранилища. Проект ориентирован на работу с данными кредитных организаций, с фокусом на качество данных, прозрачность метрик и удобство аналитики.
Ключевые обязанности:
• Проектирование и развитие аналитического хранилища данных (DWH)
• Разработка моделей данных (fact / dimension, агрегаты)
• Построение ETL / ELT-процессов загрузки и трансформации данных
• Разработка аналитических витрин и BI-моделей
• Работа с финансовыми данными (кредиты, платежи, просрочка, клиенты, продукты)
• Обеспечение качества, согласованности и историчности данных
• Оптимизация запросов, моделей данных и расчета показателей
• Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и бизнесом для формализации требований
Требования:
• От 3 лет опыта в Data / DWH разработке
• Уверенное знание SQL
• Практический опыт построения DWH / аналитических систем
• Понимание подходов моделирования данных (Star Schema, Fact / Dimension)
• Опыт разработки ETL / ELT-процессов
• Понимание принципов построения аналитической отчетности и BI
• Опыт работы с одной или несколькими аналитическими СУБД (PostgreSQL, MS SQL Server, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric / Synapse)
• Понимание различий между OLTP и OLAP системами
• Умение проектировать устойчивые и понятные модели данных
Будет плюсом:
• Опыт работы в финансовом домене (банки, МФО, финтех)
• Опыт построения отчетности по кредитному портфелю (выдачи, погашения, просрочка, collection, когортный и винтажный анализ)
• Опыт работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau, Superset, Metabase)
• Опыт работы с orchestration-инструментами (Airflow, dbt)
• Опыт использования Python для обработки данных
• Понимание принципов Data Quality, Data Governance и историзации данных
Мы предлагаем:
• Полную занятость
• Офисный формат работы в Ташкенте.
• Работу над аналитической платформой в финтех-домене с прямым влиянием на бизнес
• Сильную продуктовую и техническую команду
• Возможность профессионального роста в направлении Data / DWH архитектуры
• Конкурентную заработную плату

Если у вас есть опыт работы Data Engineer / DWH-разработчика с опытом работы с финтех-данными (банки, МФО, кредитные портфели). , пишите в личные сообщения или отправляйте своё CV.

📩 Telegram: @haas_maru

📘 На Stepik вышел курс — «Data Scientist: от данных до деплоя моделей»

Хотите строить ML-решения так, чтобы это доходило до полноценного рабочего контура: с корректной постановкой задачи, валидацией данных, feature engineering, оценкой качества, inference API, CI/CD и мониторингом после релиза? Этот курс — полный путь от данных и признаков до эксплуатации модели в продакшне.

Data / EDA: постановка задачи, метрики, trade-offs, quality checks, leakage
Features: кодирование, нормализация, пропуски, выбросы, feature selection, pipeline
Models: baseline, train/val/test, cross-validation, gradient boosting
Tracking / Eval: MLflow / W&B, holdout, error analysis, ложное улучшение качества
Serving: сериализация модели, FastAPI, batch-inference, контракт inference API
Production: тесты, CI/CD, Docker, quality gates, drift, latency, деградация модели

🎓 Сертификат Stepik — добавьте в резюме или LinkedIn

🚀 Скидка 25% по ссылке — действует 48ч

👉 Забрать курс на Stepik

#вакансия #data #analyst #ETL #DWH #sql #datavault

☁️Позиция: Аналитик данных (Middle+)
🏙Компания: «HuntTech»
💰ЗП: Вилка: 200тр - 250тр
📅Формат работы: Удаленка
📍Локация/Гражданство: РФ
📅Занятость: Full-time
☎️Контакт: @pavel_korab

📌Обязанности:
- Взаимодействие с бизнес-пользователями для сбора, анализа и формализации бизнес-требований к аналитическим решениям в банковской предметной области.
- Анализ качества данных, формирование критериев качества и подготовка тест-кейсов.
- Поиск и анализ данных в системах-источниках, проработка маппингов и архитектуры аналитического решения (ETL, слои DWH).
- Подготовка и согласование технических заданий на разработку аналитических решений.
- Разработка витрин данных и оптимизация их производительности при необходимости.
- Взаимодействие с Data Engineer по вопросам реализации витрин и постановки загрузок на регулярное расписание.
- Разработка интерактивных дашбордов и отчетов в Power BI.

🔺Требования:
- Опыт работы именно Data Analyst (не только системного аналитика или ML-инженера)
- Уверенные навыки SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация.
- Опыт моделирования данных; знание Data Vault 2.0 - будет плюсом.
- Навыки работы с витринами данных и построения слоёв хранилища.
- Понимание банковских продуктов.
- Знание основных банковских операций и бизнес-процессов.
- Опыт подготовки финансовой отчетности.
- Участие в регуляторных проектах - будет плюсом.
- Опыт работы с большими объемами транзакционных данных и их анализа.
- Понимание клиентской аналитики.
- Опыт работы с Power BI:
- сложные интерактивные дашборды,
- связанные визуализации,
- гибкие ролевые модели,
- оптимизация скорости работы.
- Умение совмещать аналитику данных и визуализацию для бизнеса.
- Навыки использования различных внешних данных.

🔥Если все нравится - пиши @pavel_korab

#вакансии #datascientist #LLM #SeniorLLM #LeadLLM #AI #ИИ

Друзья, всем привет!

Продолжаем искать Преподавателя и Автора на курсы-интенсивы по AI agent на основе LLM для действующих data-специалистов.

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

Кого ищем:
Преподавателя и автора (уровень Senior LLM engineer) на курс-интенсив по разработке AI agent на основе больших языковых моделей для действующих DS.

Ожидаем от кандидата:

• Профильное высшее образование,
• опыт в NLP от 3 лет, желательно в крупных компаниях
• коммерческий опыт с LLM от 1.5 лет
• опыт с LangGraph, LoRA.

Будет плюсом:
• PhD в релевантной области
• Публикации или научные статьи
• Профессиональные награды / участие в конкурсах.

Мы будем рады видеть как преподавателя-автора учебных материалов и проектов, так и преподавателя-ведущего занятий (в обоих случаях гибкий формат участия: можно выбрать отдельные темы или курс целиком).

Под AI agent понимается система, которая умеет на основе обращения к ней самостоятельно планировать свои действия, взаимодействовать с внешней средой (по API) и адаптироваться под отклик этой среды.

Что нужно делать:
• Разработка материалов: семинары, финальный проект для слушателей.
• Проведение занятий в формате вебинаров (1-2 дня, по 2-4 занятия в день).

Что мы предлагаем:
• За разработку программы (семинары + финальный проект) – 90т.р.-120 т.р.
• За разовое проведение программы курса-интенсива – 90т.р.-110 т.р., в зависимости от вашего опыта.
• Бонусное вознаграждение по итогам перфоманса курса.
• Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования.

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

___

За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 30к: при прохождении тестового 15к, еще 15к после 2 месяцев хорошей работы. Если у вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!

#jobs #Бишкек

📍 Формат / working arrangement: офис, 5/2
✔️ Должность / position: AI & Data Solutions Architect
🏢 Место работы / workplace: Ведущая цифровая экосистема Кыргызстана (телеком, финтех, e-commerce)
💸 Заработная плата / salary estimate: $4 000 – $5 000 net (обсуждается по итогам интервью)

📈 Обязанности / responsibilities:
Проектирование и внедрение целевой AI-архитектуры и AI Center of Excellence (CoE)
Развитие и масштабирование MLOps / LLMOps конвейеров
Создание централизованного хранилища данных (Feature Store) с учетом требований безопасности
Формирование и унификация стандартов AI Governance, безопасности и аудита моделей
Оптимизация технологического стека и внедрение единых стандартов для группы компаний
Управление интеграцией AI и data-решений в высоконагруженные системы

📌 Требования / requirements:
5+ лет опыта в архитектуре данных / AI / ML
Глубокое понимание Distributed Systems, микросервисной архитектуры
Опыт работы с контейнеризацией (Docker, Kubernetes)
Практический опыт с MLOps / DataOps (Airflow, MLflow, Kubeflow, Feature Store)
Уверенный Python, опыт с ML/LLM фреймворками (PyTorch, TensorFlow, LangChain, LlamaIndex)
Сильное системное мышление, умение переводить технические решения на язык бизнеса
Английский язык — Upper-Intermediate и выше

⭐️ Будет плюсом / nice to have:
Опыт внедрения Generative AI (LLM) на уровне enterprise
Опыт работы в FinTech / Telecom с учетом регуляторных требований
Сертификации (AWS / GCP / Azure / TOGAF)

✅ Условия / working conditions:
Работа в одной из крупнейших цифровых экосистем страны
Участие в построении AI Center of Excellence уровня группы компаний
Влияние на архитектуру и стратегию развития AI/данных
Сильная команда Data/AI и зрелые инженерные практики
Конкурентная заработная плата
Оформление по ТК
Обучение и участие в международных конференциях

📢❗️🚨 Контакты для связи / Contact information:
Акмарал, IT Recruiter — DevCats
Telegram: @akurstanbekova_dc

#jobs #Бишкек

Формат: Офис, Бишкек (5/2)
Должность: Senior Data Scientist
Место работы: Ведущая цифровая экосистема Кыргызстана (телеком, финтех, e-commerce)
Заработная плата: $3 000 – $4 000 (netto, обсуждается по итогам интервью)

Обязанности:
• Проектирование и реализация end-to-end ML решений (от исследования до продакшна)
• Разработка и оптимизация RAG-систем и LLM-сервисов
• Анализ данных для выявления паттернов и инсайтов, влияющих на бизнес-решения
• A/B-тестирование и оценка качества моделей
• Fine-tuning и дообучение моделей
• Разработка систем оценки и мониторинга ML/LLM моделей
• Интеграция предиктивных и генеративных моделей в продакшн совместно с MLOps и архитекторами
• Участие в развитии корпоративной AI-платформы и стандартах CI/CD для ML
• Документирование гипотез, методологий и результатов, подготовка презентаций для бизнеса
• Взаимодействие с продуктами и владельцами данных для формализации задач

Требования:
• 3+ лет коммерческого опыта в Data Science / Machine Learning / AI
• Сильная база в статистике, вероятностях и линейной алгебре
• Глубокое понимание ML-алгоритмов, feature engineering и оценки моделей
• Уверенный Python и ML-библиотеки (pandas, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow)
• Опыт работы с большими данными (SQL, Spark, Airflow или аналоги)
• Практический опыт с LLM, RAG, векторными БД
• Понимание MLOps-практик, Docker, Kubernetes, ML-пайплайнов
• Опыт продакшен-развертывания моделей
• Навыки менторства и работы в кросс-функциональных командах
• Английский язык — Upper-Intermediate и выше

Будет преимуществом:
• Опыт в телекоме, финтехе или банковской сфере
• Работа с облачными ML-платформами (AWS, Azure, GCP)
• Опыт деплоя LLM в закрытом контуре (on-premise)

Условия:
• Работа в одной из крупнейших цифровых экосистем страны
• Участие в создании AI-платформы уровня группы компаний
• Сильная команда Data/AI и зрелые MLOps процессы
• Возможность влиять на архитектуру и технологический стек
• Конкурентная заработная плата
• Оформление по ТК
• Профессиональное обучение и участие в профильных конференциях

Контакты для связи:
Акмарал, IT Recruiter — DevCats
@akurstanbekova_dc