✨ Компания: FastForward
😏 Должность: DL Researcher
🤑 Зарплата: $ / ₽ + Profit share bonus
🏠 Локация: Москва (офис) / гибрид


Что мы делаем?
Мы создаём высокочастотные стратегии и торгуем ими на криптовалютных биржах. Это одна из самых конкурентных и быстрорастущих сфер в мире – скучно не будет.

Ищем сильного DL-исследователя в нашу Quant Team.

Чем займёшься ты:
• Будешь разрабатывать state-of-the-art модели глубокого обучения.
• Будешь работать с современными GPU-архитектурами, CUDA и оптимизациями моделей.
• Будешь обрабатывать большие объёмы данных.
• Будешь использовать наше топовое железо, включая H200 SXM.
• Будешь делать бэктест торговых стратегий.
• Будешь внедрять торговые идеи в продакшн.

Что мы ждём:
• Bachelor’s / Master’s / PhD в STEM-направлении из сильного университета.
• Интерес или опыт в трейдинге.
• Уверенный Python и PyTorch.
• Базовые знания C++.
• Сильная база по вероятности и статистике.
• Опыт в Deep Learning и мотивация расти в этом направлении.
• Опыт в HFT с подтверждёнными результатами – большой плюс.
• Достижения в матолимпиадах / программировании (ICPC, Codeforces) / Kaggle Master+ или аналогичные – плюс.
• Умение читать и разбирать академические статьи.
• Креативное и нестандартное мышление.

Условия работы:
• Офис в Москве / гибрид / удалённо.
• Возможен гибкий график.
• Зарплата в $ / ₽.
• Прозрачная бонусная система.
• Кофе, снеки и напитки в офисе.

Контакты: @lizan_ka

Если вы пока не готовы, но у есть знакомые, которые могли бы подойти - присылайте резюме, за успешную рекомендацию выплачивается бонус!

Ищем преподавателя на курс Глубокое обучение в обработке изображений в университет IThub (34 ак.часа).

🔥Отличная возможность укрепить личный бренд, расширить нетворкинг и разнообращить резюме!🔥
Если вы умеете хорошо объяснять сложное и любите делиться опытом, мы будем рады видеть вас в нашей команде.

- Оплата по часовой ставке
- Занятия проводится онлайн в вечернее время в будни 1 раз в неделю по 2 пары
- Старт занятий 24 февраля
- Официальное устройство по совместительству
- Классная команда и ориентация на практику в обучении

Скинуть резюме и по вопросам можно писать @clyon27.

Head of AI / Руководитель направления ИИ

🔥 Ищем того, кто построит ИИ-подразделение с нуля
Мы не ищем «смотрителя» за готовой командой. Мы ищем Лидера, который скажет: «Давайте сделаем вот так», — и сделает. Полная свобода действий, бюджет на стек и людей, поддержка первых лиц.

Чем заниматься:
— Аудит бизнес-процессов и поиск точек роста для ИИ.
— Сбор команды (от найма до онбординга).
— Внедрение решений (LLM, MLOps, CV) и контроль ROI.
— Коммуникация с топ-менеджментом (перевод с бизнес-языка на технический и обратно).

Что важно:
✅ Успешный управленческий опыт (от 2 лет, от 3 человек в подчинении).
✅ Реальные внедрённые ИИ-проекты с измеримым результатом (пишите о них сразу!).
✅ Понимание стека: Python, SQL, LLM, MLOps — на уровне постановки задач.
✅ Бизнес-мышление и навыки убеждения.

Будет плюсом:
— Построение команды с нуля.
— Публичные выступления / статьи.
— Английский Upper-Intermediate+.

Мы даём:
💰 От 300 000 ₽ на руки (обсуждаемо)
🚀 Реальные задачи, а не «пилоты на полку»
👥 Бюджет на команду и технологии
📍 Москва / гибрид

📩 Отклик и вопросы в личные сообщения @Ere_miru

🔥 Вакансия: Senior Prompt Engineer + бэкграунд в Data Science (парт-тайм)
Дистанционный формат

Мы CyberYozh - растущая экосистема компаний в сфере кибербезопасности, образования и технологий. На рынке уже 11 лет.
🤖 О проекте
Мы создаём AI-генератор статей, книг и образовательных курсов.
Система автоматически находит и обрабатывает источники информации, а затем создаёт качественные учебные материалы — без участия человека.
⚙️ Технологический стек
• Python (основной язык разработки)
• LangChain (для работы с LLM)
• n8n (автоматизация процессов)
• Собственные решения и библиотеки
🎯 Основные задачи
• Разработка и тестирование промптов: создание эффективных промптов для разных моделей, A/B-тестирование, оптимизация качества генерации
• Работа с нейросетями: тестирование LLM, выбор оптимальных моделей, fine-tuning при необходимости
• Парсинг и обработка источников: извлечение и структурирование данных из разнородных источников
• Обработка данных: предобработка, очистка и валидация
• Оценка качества контента: разработка метрик и систем автоматической оценки
• Улучшение контента: создание пайплайнов для автоматического редактирования и улучшения текстов ✨
✅ Что ожидаем от кандидата
• Знание основ ML/NLP
• Опыт работы с LLM и промпт-инжинирингом
• Понимание работы с API нейросетей
• Опыт с LangChain или аналогичными фреймворками
• Умение проектировать системы оценки качества текста
🌟 Будет плюсом
• Опыт с n8n или другими no-code/low-code платформами
• Опыт в EdTech или образовательных проектах
• Навыки веб-скрейпинга и парсинга
• Понимание принципов создания образовательного контента
💼 Мы предлагаем
• Работу над инновационным AI-проектом в сфере образования
• Возможность экспериментировать с современными технологиями
• Удалёнку + гибкий график
• Профессиональный рост в области AI и ML 📈
• Доход в удобной для тебя валюте

Присылай резюме и свои ожидания по доходу 📩 @alisa_4ox

Когда AI‑проект «горит» 🔥, а штат расширять нельзя (или не успеваете нанять), самый дорогой ресурс — время руководителя на поиск и техотбор ⏳

Pine Forest AI — аутстафф AI‑специалистов и команд под ваши задачи, без расширения штата.
Встраиваем людей в вашу команду и процессы, чтобы вы быстрее дошли до продакшна 🚀 и снизили риски найма

Что можем закрыть:
- ML‑инженеры / Data Scientists
- LLM Engineers / разработчики AI‑агентов
- NLP / RAG‑специалисты
- Computer Vision
- MLOps / инфраструктура
- AI‑аналитики / продукт

Форматы:
- 1 эксперт (part‑time от 20 ч/нед или full‑time)
- мини‑команда 2–3 человека для пилота/небольшого продукта
- AI‑команда под направление «под ключ»

Почему это работает для руководителей, кто отвечает за найм под проекты:
⚡️ Первые кандидаты за 3–7 дней
🎯 Отбор и техинтервью — на нас (к вам приходят только релевантные профили)
🔄 Встраивание в ваши процессы (Scrum/Kanban, ваш таск‑трекер и каналы)
📌 Прозрачность: ставки, отчётность по часам/результатам, понятные SLA 
🔐 NDA + требования к безопасности/данным

Нужно усилить AI‑команду?
Напишите нам @pine_forest_ai_support: роль + стек + срок + формат — за 1–3 дня пришлём 2–3 релевантных профиля и вилку по ставкам.
Если удобнее — отправим PDF с примерами профилей специалистов.

Подробнее

#Реклама
О рекламодателе

🌍 Экспедиция продолжается!
Стартовал второй конкурс по археологии от Phystech.Genesis.

Участникам предстоит разработать ПО для поиска археологических объектов в рельефе и под поверхностью земли по данным дистанционного и глубинного зондирования.

🔎 Зачем участвовать?
• Решить социально значимую задачу и заявить о себе.
• Побороться за призовой фонд — 15 млн ₽.

📌 Что нужно для участия?
• Уверенные навыки в CV/ML.
• Команда из 2–5 человек.

Формат: онлайн на DS-платформе Phystech.Genesis.
Участвовать могут как физические лица, так и компании.

⏳ Подай заявку до 31 марта по ссылке.

#remote #удаленка #вакансия #data #dataanalyst #analyst #fulltime

Data Analyst Senior

Локация: !только РФ!
Формат: фултайм, удаленка
Оформление: ИП
Компания: Top Selection
ЗП вилка: 280-300 k руб. мес. gross

Проект: Разработка CRM нового поколения

📌 Требования:
Hard Skills:
• SQL: оптимизация, оконные функции, работа с терабайтами (ClickHouse, Vertica, Redshift)
• Python: Pandas, SciPy, Statsmodels, прототипы ML
• Статистика: A/B-тесты, bootstrap, power analysis, MDE, множественное тестирование
• DWH: проектирование витрин, работа с версионированием (SCD), слоистость данных
• Оркестрация: Airflow (DAGs, сенсоры, мониторинг пайплайнов), альтернативы (Dagster/Prefect)
• BI: self-service, производительность отчетов, data governance

Soft Skills:
• Автономность: сам ищет задачи, не ждет ТЗ
• Бизнес-перевод: от вопросов CEO к SQL и обратно
• Менторство: растит джунов, ревьюит код
• Стейкхолдеры: аргументирует приоритеты, умеет отказать

Nice to Have:
• Опыт работы с NoSQL БД (MongoDB, Cassandra, Elasticsearch)
• Знание dbt
• Выступления на конференциях / публикации
• Английский для переговоров

👌 Контакты: @tenedius
Прикрепляйте резюме + скрининг по требованиям (‘+,-’)

Две вакансии: DS и DO.

Аналитический центр Минприроды России - подведомственное учреждение Министерства природных ресурсов и экологии РФ.
Центр организовывается с нуля - уникальная возможность быть у истоков рождения. Задача центра - привнести в Министерство цифровизацию в виде автоматизации как в работе с беспилотными летательными аппаратами, так и в текущую вспомогательную и непосредственную деятельность.


DS:

Образование: высшее (желательно техническое)

Опыт: 1-3 года
Офис: Москва

Стек технологий:
- Владение статистическими методами
- Способность создавать и оценивать ML-модели
- Хорошее знание Python, опыт работы с фреймворками (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Хорошее знание SQL (желательно PostgreSQL)

Желательно:
- FastAPI/Flask/Django
- MLOps

Описание вакансии:
Решает ключевые задачи анализа данных (получение, оценка, обработка), разрабатывает и внедряет модели машинного обучения (классический ML, CV, NLP), проводит эксперименты и исследования.


DevOps:

Образование: высшее (желательно техническое)

Опыт: 1-3 года
Офис: Москва

Стек технологий:
Docker (контейнеризация)
Kubernetes (оркестрация)
CI/CD инструменты (Jenkins, GitLab CI/CD)
Автоматизация процессов развертывания.

Желательно:
Опыт работы с RabbitMQ, Kafka;
Опыт работы с Redis;
Опыт работы с системами мониторинга Prometheus, Grafana, Zabbix;

Описание вакансии:
Автоматизирует деплоймент моделей, занимается мониторингом инфраструктуры, обеспечивает бесперебойную работу сервисов, настраивает среду разработки, водит данные как по ssh так и по API.

Зарплатные предложения: от 170 т.р. на руки в белую в зависимости от знаний и опыта.


UPDATE: вакансия закрыта

Компания FastForward pro позиция Quantitative Trader
О нас:
Мы занимаемся высокочастотным трейдингом (HFT) - разрабатываем алгоритмы, которые сами торгуют на биржах по всему миру, совершая сотни тысяч сделок в день.

Наша команда состоит из сильнейших разработчиков и исследователей: в команде несколько Kaggle Grandmaster/Master, включая топ-3 Kaggle мира, участники ICPC, выпускники МГУ, ВШЭ, МФТИ, РЭШ.

Cейчас мы расширяем команду и ищем коллегу на позицию Quantitative Trader для решения одной из самых сложных задач в квантовой торговле.

Чем заниматься:
- Генерация идей и проверка гипотез
- Бэктестинг и оптимизация
- Адаптация стратегий под биржи
- Сравнение с лайвом и вывод в прод

Требования:
- Студент/выпускник топ-вуза по STEM
- Опыт в HFT, Kaggle Master, ICPC и пр.
- Интерес или опыт в трейдинге
- Python + DS-библиотеки
- Git/Linux — плюс
- Сильная матстатистика
- Знание C++ — опционально

Условия:
Офис, мощная техника, гибкий график, бонусы, кофе и снеки.

Ждем ваше резюме!

PS: за успешную рекомндацию предусмотрен бонус, так что также можно присылать резюме

Все вопросы и резюме присылайте в телеграм: @lizan_ka

#AI #VoiceTech #DS #AIEngineer

Привет, это Voximplant! Сейчас мы ищем AI Engineer для задач в направлении voice/text.

💻Мы международная SaaS компания в области облачных коммуникаций. Если быть точнее CPaaS - Communication Platform as a Service.
Мы создаём платформу, которая позволяет компаниям по всему миру строить клиентские коммуникации внутри своих продуктов и бизнес-процессов. Через нашу инфраструктуру бизнесы запускают голосовые сервисы, контакт-центры, омниканальные коммуникации, автоматизацию взаимодействия с клиентами и решения на базе AI.
У нас есть 2 направления бизнеса: B2B и B2D. B2B - облачные контакт-центры, B2D (business to developers) - платформа-лего для разработчиков, внутри которой можно строить свою собственную коммуникационную платформу.


О Voximplant в 2026 году:
С 2013 года на рынке облачных коммуникаций;
300+ сотрудников;
30 000 клиентов по всему миру;
3 млрд звонков обрабатываем в год.


🔖Задачи:
Проектировать архитектуру голосовых ботов: многокомпонентные сервисы, API-интерфейсы, инструменты управления и автоматизации;
Интегрировать RAG-решения, включая векторный поиск, чанкование, embedding;
Погружаться в детали проектов, анализировать ограничения и выбирать подходы к реализации;
Прототипировать интеграции с поставщиками (ASR, TTS, LLM, Turn Detector, Noise filter);
Проводить бенчмаркинг поставщиков (latency, throughput, cost);
Улучшать технические метрики продуктов (latency, количество ошибок);
Развертывать модели в облаках и оборачивать их в сервисы;
Развивать подходы к автотестированию в тексте и голосе;
Вместе с продактом и технической командой работать над развитием продукта;
Сопровождать запуски проектов для клиентов;


🖇Ожидания от будущего коллеги:
Опыт проектирования комплексных LLM-систем или AI-платформ;
Опыт интеграции моделей разных вендоров: OpenAI, Qwen и других;

🖇Опыт работы с ASR/TTS:
управление потоками речи в реальном времени,
корректное восстановление контекста после прерывания,
согласование таймингов между распознаванием, ответом и синтезом речи;

Понимание современных подходов к RAG, включая:
работу с векторными базами данных,
разработку и настройку embedding-пайплайнов.
Опыт работы с function calling, tools, agents и понимание архитектуры цепочек промптов;
Опыт участия, внедрения или создания внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием, а также их мониторинга;
Уверенные навыки программирования на Python:
построение пайплайнов,
интеграция с API LLM и векторными базами,
автоматизация процессов.
Умение четко излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и менторить коллег.


⌨️Будет плюсом:
Опыт разработки платформенных решений, SDK или low-code инструментов для AI-ассистентов и поддержки команд;
Знания и опыт работы с ML-мониторингом, логированием, observability и CI/CD для LLM-инструментов;
Навыки проектирования мультимодальных систем: обработка текста, аудио и интеграция мультимодальных моделей.

🖱Предлагаем:
Мы - продуктовая компания, которая создает технически сложный и востребованный продукт для бизнеса;
Гибкое начало рабочего дня;;
Работа в аккредитованной IT-компании;
Одна из 2-х льгот на выбор за счет компании (с возможностью воспользоваться другой на корпоративных условиях): ДМС (Лучи), Корпоративное обучение английскому/испанскому языку до 2-х раз в неделю;
Корпоративные скидки от BestBenefits;
Удалённый формат работы, при желании гибрида — Московский офис находится в пяти минутах от метро Тульская, рядом с Даниловским рынком;
Современные и удобные инструменты, софт и оборудование для работы.

Процесс найма:
Скрининг с HR;
Техническое интервью;
Оффер.

Резюме ждёт Ольга @olgas_itrec

🚀 Вакансия: Junior/Middle Data Scientist
🏦 Компания: Сбер, Команда AI-трансформации B2B
🤑 Финансы: 190k/240k gross + годовой бонус
🏙 Локация: г. Москва, м. Кутузовская, Сбер-Сити
Наша команда занимается внедрением AI и ML в процессы ценообразования кредитныхбанковских продуктов. Наши заказчики - Блок Финансы и Блок Корпоративный инвестиционный бизнес. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл модели - от сбора требований до интеграции решения в бизнес-процессы. Результаты нашей работы влияют как на Банк (изменение структуры баланса, и снижение взятых на Банк рисков), так и на клиентов (предложение кастомных наборов банковских продуктов по индивидуальным ценам).
👷‍♂️ Что нужно делать:
У нас есть два направления и занятость на них смешенная. Возможна как работа только по одному, так и микс из обоих.
 
Middle DS
Направление GenAI:
Проектировать и разрабатывать архитектуру AI-агентов на базе LLM
Строить агентные системы (ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent) с использованием LangChain, LangGraph
Интегрировать агентов с внутренними API и банковскими системами
Разрабатывать RAG-пайплайны
Внедрять агентов в продакшн и обеспечивать их надежную работу
Оценивать качество и метрики агентных решений
 
Junior DS
Направление ClassicML:
Проводить сбор, очистку и анализ данных;
Формировать и проверять гипотезы;
Выбирать архитектуру моделей;
Разрабатывать ML-модели и алгоритмы для финансовых задач;
Выводить модели в production и интегрировать результаты в бизнес-процессы;
Сопровождать и поддерживать реализованные решения.
Взаимодействовать с заказчиками;
 
📩 Резюме и вопросы слать в тг @VNKazanir

#вакансия

Требуется senior software engineer, для стартапа в области ИИ


Основные навыки:
- HardSkills:
- Глубокое знание Dota2 (не «по слухам»);
- Знание Python (3-5+ лет);
- Парадигмы программирования: ООП;
- Базы данных: SQL, NoSQL - Postgres, Redis;
- Тестирование: unittest;
- Параллелизм: многопоточность и мультипроцессинг;
- Системы контроля версий: Git. Понимание Git Flow;
- Знание командной строки и linux на продвинутом уровне;
- Знание Docker;
- Опыт работы с AWS (S3, SQS, Secrets Manager и т.д.);
- Опыт работы с микросервисной архитектурой;
- Умение писать коммерческий код (ready-to-prod);

- SoftSkills:
- Ответственность и инициативность;
- Дружелюбие и отзывчивость;
- Умение аргументированно защищать свои решения;

Опыт в разработке:
- Практический опыт разработки веб-приложений с помощью Python (Flask, Django или FastAPI).
- Проектирование архитектуры приложений. Умение определить необходимый набор инструментов и технологий (стек) для оптимального решения задачи.
- Интеграция и тестирование. Умение "объединить" разные модули разработки в единый пайплайн. Опыт взаимодействия с другими командами, выявления и согласования требований.

Дополнительно/Желательно:
- Знание Grafana, мониторинг и трейсинг;
- Опыт работы с Kubernetes для оркестрации приложений.
- Опыт работы с высоконагруженными системами.

Вилка: 5000 долларов

Писать по всем вопросам и с резюме: @hotzerouk

Почти в каждой второй вакансии ML/LLM инженера требуется опыт работы с RAG и агентами. Но собрать пайплайн из LangChain-туториала это одно, а заставить его не галлюцинировать и быстро работать на реальных данных совсем другое.

Буквально вчера, мы наткнулись на интересную задачу: 11 марта стартует Agentic Legal RAG Challenge. Зацепило то, что организаторы выкатили очень адекватную систему оценки, максимально приближенную к суровому продакшену.

Оценивать пайплайны будут не просто по LLM-as-a-judge, а по трем жестким критериям:
• Answer quality: фактическая корректность ответа.
• Grounding / faithfulness: есть ли железобетонное подтверждение ответа кусками текста из исходников (chunk-level evidence).
• Latency / TTFT: время до первого токена и общая скорость ответа.

Данные не игрушечные: сложный юридический домен, более 300 документов и 1000+ вопросов. Важный момент! Финальная проверка пройдет на приватном тест-сете, так что подогнать решение под паблик-лидерборд не выйдет.

Из приятных бонусов: заявлен весьма солидный призовой фонд ($32k)!

Если у вас уже есть свой стек (векторные базы, реранкеры, тулинг) и вы хотите проверить, как он поведет себя на нормальной постановке задачи — это отличный полигон для бенчмарка.

Подробности по данным и правилам можно посмотреть на сайте соревнования.

Дорогие коллеги! Нам с вами повезло жить в удивительное время стремительного развития высоких технологий. Это неизбежно накладывает свои отпечатки и на скорость изменения хода жизни.

Вот уже более десяти лет наше сообщество развивается и вносит огромный вклад в развитие индустрии Data Science и машинного обучения. Семь лет без малого существует наш канал @datasciencejobs, на котором мы публикуем только самые лучшие и проверенные вакансии.

За это время мы опубликовали тысячи самых разнообразных объявлений. Трудоустроили сотни талантливых ребят. Зажгли интерес и вдохновили бесчисленное количество новых имен в разработке, аналитике, работе с большими данными, инженеров и учёных. Мы искренне счастливы и горды тем, что стояли у истоков, и оказали существенное влияние на развитие индустрии.

История нашего сообщества продолжается с новыми силами, и мы рады вам сообщить, что постепенно переезжаем в наш национальный суверенный мессенджер Макс, где на официальном канале сообщества продолжим публиковать только самые лучшие и отборные вакансии по нашей теме.

Постепенно - значит что со временем, в ближайшем обозримом будущем (не прямо завтра, а в течение ближайших месяцев), здесь будет всё меньшее количество вакансий. А всё самое интересное и актуальное будет в Максе:
https://max.ru/datasciencejobs

Наша индустрия переживает самый расцвет, и самые крутые офферы ещё впереди! Но уже в другом, более крутом, Максимальном виде.

#вакансия #dataanalyst #sql #greenplum #dwh #horeca #job #удалённо

🔍Senior Data Analyst (HoReCa / DWH)

Ищем «следователя по данным» в проект общепита (сеть ресторанов/доставка).
Критически важна роль: отвечаете за чистоту данных в DWH, без вас отчеты по марже и фудкосту теряют смысл.

💰Зарплата: 250-270К руб/мес.Гросс
🎯Локация/гр.: Россия
🕰Срок проекта: 6 месяцев +
📄Оформление: только ИП

✅ Чем нужно заниматься:
— контроль качества данных в Greenplum / ClickHouse;
— разбор инцидентов: почему пропали чеки / сломался фудкост / аномалия в продажах;
— взаимодействие с источниками (iiko, R-Keeper, 1С) — инициируете и проверяете исправления;
— доработка витрин и ad-hoc запросы.

🎯 Must-have:
— SQL: продвинутый уровень (окна, CTE, подзапросы, оптимизация);
— опыт с DWH (слои, ETL, качество данных);
— навык поиска аномалий и расследования инцидентов;
— Jira/Confluence, любой BI (Superset/Форсайт).

➕ Будет плюсом:
— Greenplum / PostgreSQL;
— DBT, OpenMetadata;
— опыт в ритейле / HoReCa.

📩 Отклик с пометкой «DataScienceJobs» в TG: @AllaDemHR

Наш канал в MAX: https://max.ru/datasciencejobs

Prompt engineer (AI video generation)
Вилка: от 3000$

Мы компания High Sky, стартап, который разрабатывает технологичные продукты, в том числе на стыке AI/ML и highload-систем.
Сейчас мы создаем новый продукт - платформа для продвижения в социальных сетях с помощью автоматизации управления аккаунтами в соцсетях.
Ищем специалиста в команду генерации контента

Основная задача - написание промтов для генерации
сценариев для видео
раскадровки видео
видео

Чем предстоит заниматься:
Разработка и тестирование промптов: создание эффективных промптов для разных моделей, A/B-тестирование, оптимизация качества генерации
Работа с нейросетями: тестирование LLM, выбор оптимальных моделей
Оценка качества контента: разработка метрик и систем автоматической оценки
Улучшение контента: создание пайплайнов для автоматического редактирования и улучшения текстов

Требования к кандидату:
Опыт работы в сфере Gen AI (video)
Базовое знание Python, знание основ NLP
Опыт работы с LLM и промпт-инжинирингом от 1 года
Умение проектировать системы оценки качества текста
Понимание основ story-telling

Будет плюсом:
Опыт работы на смежных областях:
Blender python engineer
CV-engineer
Media Pipeline / workflow engineer
GenAI Production Engineer
Web Automation & API Integrations
Опыт работы с CV моделями генерации видео

Контакт: @dybovanya

Pricing Data Analyst (Ostrovok)

📍 Формат: Удаленно (РФ)
💰 Зарплата: от 250 000 ₽ на руки

Мы ищем аналитика, который станет экспертом по данным в команде Pricing. Ты будешь отвечать за аналитический слой — от «сырых» данных в S3 до готовых витрин для бизнеса.

Что делать:
— Отвечать за весь аналитический слой: от raw-данных в Trino/S3/HDFS до проверенных датасетов.
— Разрабатывать логику сопоставления ставок (rate matching).
— Трансформировать бизнес-логику в четкие ТЗ для ETL-команды.
— Обеспечивать качество данных: валидация, контроль полноты, мониторинг аномалий.
— Поддерживать пользователей: документация, обучение, консультации.

Наш стек:
SQL (Trino, Vertica), Spark / PySpark, Python, Airflow, HDFS/S3, Iceberg, Kafka, Tableau/Metabase.

Требования к кандидату:
— Опыт от 2-х лет в в области аналитической инженерии, анализа данных (Big Data), моделирования BI-данных.
— Сильный SQL и уверенный Python для анализа данных.
— Понимание Big Data архитектур (Lakehouse, HDFS/S3).
— Опыт с Airflow и концепциями DAG.
— Знание Iceberg и Kafka (практический опыт).
🤝 Будет плюсом:
— опыт работы с DBT.
— Английский B1 (разговорный).

Почему к нам стоит прийти:
Проекты мирового уровня: продукты для путешественников и отельеров.
Свобода: гибкий график и полная удаленка.
Развитие: Tech-комьюнити, митапы, хакатоны, помощь в выступлениях на конференциях, курсы английского.
Забота: ДМС с первого месяца.
Бонусы: корпоративные цены на отели и тревел-услуги.
Островок — аккредитованная IT-компания.

👉 По всем вопросам и с CV пишите в ЛС: @nadueva_olya

#vacancy #dataanalyst #pricing #python #sql #bigdata #remote

#вакансия #ГородМосква #удаленнаяработа #DataScientist

🔶Должность - Data Scientist, Middle+ и выше.
🔶Компания - Арт-Финтех

⌨️Требования к кандидату:
- Гражданство и локация РФ
- Знания в RL и Графовых нейросетях
- Отличные знания в области классического ML и DL
- Подтверждённый опыт реализации и внедрения моделей в бизнес-процессы
- Как большой плюс - опыт в построении моделей рисков
- Опыт работы с ""джентельменским"" набором DL инженера: torch, pandas, numpy, networkX, PyG, matplotlib, classicML libs
- Опыт работы с системами хранения и обработки данных, у нас hdfs/spark

✅Обязанности
- Разрабатывать, поддерживать и внедрять модели в процессы банка с упором на Change-деятельность (развитие новых, ещё не опробованных в банке подходов)
- Участвовать в коммуникации с бизнес-заказчиками: проводить интервью заказчика, формулировать технические и бизнес-требования к разрабатываемым моделям, презентовать результаты разработки моделей, оценивать их финансовый эффект.
- Оптимизировать и дорабатывать внутренних фрейморков для борьбы с рутиной
- Разрабатывать дизайн экспериментов для оценки качества моделей в бизнес-процессах.
- Совместно с командой DE реализовывать ETL-процессы подготовки данных для моделей.
- Совместно с командой MLOps отвечать за внедрение моделей в систему исполнения и дальнейшую интеграцию с системами заказчика.
- Совместно с командой мониторинга ставить разработанные модели на регулярный мониторинг.
- Искать и проверять гипотезы по улучшению моделей за счет использования новых источников данных и архитектур."

🔗Условия:
Full-time, 5/2.
Удалёнка
💵Вилка до 300к рублей на руки.

🪩Немного о нас:
Группа компаний «АРТ-Финтех» более 20 лет на рынке — международный поставщик инновационных банковских программных решений. Наша компания разрабатывает ПО для финансового сектора
🖋 @Oleghols

Дорогие коллеги! Нам с вами повезло жить в удивительное время стремительного развития высоких технологий. Это неизбежно накладывает свои отпечатки и на скорость изменения хода жизни.

Вот уже более десяти лет наше сообщество развивается и вносит огромный вклад в развитие индустрии Data Science и машинного обучения. Семь лет без малого существует наш канал @datasciencejobs, на котором мы публикуем только самые лучшие и проверенные вакансии.

За это время мы опубликовали тысячи самых разнообразных объявлений. Трудоустроили сотни талантливых ребят. Зажгли интерес и вдохновили бесчисленное количество новых имен в разработке, аналитике, работе с большими данными, инженеров и учёных. Мы искренне счастливы и горды тем, что стояли у истоков, и оказали существенное влияние на развитие индустрии.

История нашего сообщества продолжается с новыми силами, и мы рады вам сообщить, что постепенно переезжаем в наш национальный суверенный мессенджер Макс, где на официальном канале сообщества продолжим публиковать только самые лучшие и отборные вакансии по нашей теме.

Постепенно - значит что со временем, в ближайшем обозримом будущем (не прямо завтра, а в течение ближайших месяцев), здесь будет всё меньшее количество вакансий. А всё самое интересное и актуальное будет в Максе:
https://max.ru/datasciencejobs

Наша индустрия переживает самый расцвет, и самые крутые офферы ещё впереди! Но уже в другом, более крутом, Максимальном виде.