🛰 Big Data / ETL Engineer (ончейн-аналитика)
Компания: Task Agency
Локация: remote, кандидаты кроме Беларуси
Ищем Big Data / ETL Engineer в продуктовую команду, которая делает деньги из блокчейна. Без хайпа — только код, структура и цифры.
💰 Вилка: 300 000 – 450 000 ₽ net
Full-time, формат — удалёнка, децентрализованная команда из разных стран, много асинхрона, созвоны редкие.
🧩 Чем заниматься:
- Строить и оптимизировать ETL/ELT-пайплайны для TB+ данных
- Работать с ончейн-данными: события блокчейна, calldata, трейсы, Web3 API
- Разрабатывать алгоритмы детекции аномалий и метрики производительности
- Интегрироваться с потоковыми/сырьевыми данными (Kafka или аналоги)
- Развивать инфраструктуру под ресёрч и тест стратегий
🛠 Стек и требования:
- Продовый опыт с ClickHouse
(шардинг, репликация, партиции, TTL, агрегирующие движки, оптимизация)
- Python (pandas/numpy) + создание и поддержка ETL/ELT-пайплайнов
- Apache Airflow (DAG, Sensors, Operators, XCom)
- Практический опыт алгоритмов отслеживания выбросов:
z-score, IQR, Q-test, DBSCAN/HDBSCAN, Isolation Forest и т.п.
- Понимание архитектуры данных: схемы, partitioning, latency/throughput, мониторинг, data quality
- Контейнеризация, CI/CD, автоматизация деплоя
- Опыт работы с бигдатой (ТБ+, миллиарды строк)
- Английский от B1
Плюсом будет Rust, Kafka/Prefect/Arrow/Parquet, опыт с ончейн- или трейдинг-данными, pet-проекты в data-инженерии.
💌 Как откликнуться
Пиши в ЛС @ne1ubov :
- резюме, ссылка на LinkedIn
- кратко по опыту с ClickHouse + Airflow
- пометка «ETL / Big Data»
Компания: Task Agency
Локация: remote, кандидаты кроме Беларуси
Ищем Big Data / ETL Engineer в продуктовую команду, которая делает деньги из блокчейна. Без хайпа — только код, структура и цифры.
💰 Вилка: 300 000 – 450 000 ₽ net
Full-time, формат — удалёнка, децентрализованная команда из разных стран, много асинхрона, созвоны редкие.
🧩 Чем заниматься:
- Строить и оптимизировать ETL/ELT-пайплайны для TB+ данных
- Работать с ончейн-данными: события блокчейна, calldata, трейсы, Web3 API
- Разрабатывать алгоритмы детекции аномалий и метрики производительности
- Интегрироваться с потоковыми/сырьевыми данными (Kafka или аналоги)
- Развивать инфраструктуру под ресёрч и тест стратегий
🛠 Стек и требования:
- Продовый опыт с ClickHouse
(шардинг, репликация, партиции, TTL, агрегирующие движки, оптимизация)
- Python (pandas/numpy) + создание и поддержка ETL/ELT-пайплайнов
- Apache Airflow (DAG, Sensors, Operators, XCom)
- Практический опыт алгоритмов отслеживания выбросов:
z-score, IQR, Q-test, DBSCAN/HDBSCAN, Isolation Forest и т.п.
- Понимание архитектуры данных: схемы, partitioning, latency/throughput, мониторинг, data quality
- Контейнеризация, CI/CD, автоматизация деплоя
- Опыт работы с бигдатой (ТБ+, миллиарды строк)
- Английский от B1
Плюсом будет Rust, Kafka/Prefect/Arrow/Parquet, опыт с ончейн- или трейдинг-данными, pet-проекты в data-инженерии.
💌 Как откликнуться
Пиши в ЛС @ne1ubov :
- резюме, ссылка на LinkedIn
- кратко по опыту с ClickHouse + Airflow
- пометка «ETL / Big Data»
#вакансия #ML #senior #parttime #remote #удаленка
Вакансия: Senior ML-инженер
Компания: Лайв Тайпинг
Формат работы: удаленно, аутстаф
Варианты оформления: ИП или самозанятость
Уровень ЗП: от 270 000₽ до 310 000₽ в месяц
Порядок расчётов: T&M
Гражданство и локация кандидата: РФ
Опыт в роли ML-инженера: от 5 лет
Привет!
Мы – компания Лайв Тайпинг. Уже более 14 лет создаём мобильные приложения и веб-сервисы для наших клиентов. Мы сотрудничали с такими известными брендами, как Sephora, ИЛЬ ДЭ БОТЭ, PepsiCo, Samsung, Mastercard.
Входим в топ-20 лучших мобильных разработчиков России.
Ищем разработчика, который захочет сотрудничать с нами по аутстаф-модели.
Ты нам подходишь, если:
· Имеешь опыт коммерческой разработки и внедрения ML-моделей в production от 5 лет.
· Имеешь опыт коммерческой разработки на Python и уверенно владеешь стеком библиотек (pandas, scikit-learn, numpy, PyTorch/TensorFlow).
· Имеешь опыт развертывания моделей в production (Docker).
· Обладаешь глубокими знаниями в области машинного обучения: как классические методы, так и нейронные сети (CNN, RNN, Transformers).
· Имеешь практический опыт в одном или нескольких направлениях: Computer Vision, NLP, Recommendation Systems или Generative AI.
· Умеешь работать с реляционными и NoSQL базами данных, пишешь эффективный SQL-запросы.
Будет плюсом:
· Имеешь опыт работы DevOps-инженером от 3 лет.
· Опыт работы с облачными платформами (Yandex Cloud, AWS, GCP, Azure) и их ML-сервисами (SageMaker, Vertex AI, Yandex DataSphere).
· Опыт настройки и использования MLOps инструментов (Kubeflow, MLflow, Airflow, Evidently).
· Знание фреймворков для работы с большими данными (Apache Spark).
· Опыт работы с Kubernetes для оркестрации ML-сервисов.
· Навыки разработки и оптимизации высоконагруженных Python-приложений (asyncio, FastAPI).
Преимущества работы с нами:
· Гибкий график и работа на удалёнке
· Мы берем на себя все заботы по поиску проекта, общения с заказчиком и оплате
· Возможность совмещать с другими проектами
· Возможность взять следующий проект, если нам понравится сотрудничать друг с другом
· Заботливое сопровождение твоей работы на проекте на всех этапах
Мы с удовольствием примем тебя в нашу команду и поможем включиться в работу!
Буду рада обсудить детали:
Наташа
📩ТГ @natalyrie
Вакансия: Senior ML-инженер
Компания: Лайв Тайпинг
Формат работы: удаленно, аутстаф
Варианты оформления: ИП или самозанятость
Уровень ЗП: от 270 000₽ до 310 000₽ в месяц
Порядок расчётов: T&M
Гражданство и локация кандидата: РФ
Опыт в роли ML-инженера: от 5 лет
Привет!
Мы – компания Лайв Тайпинг. Уже более 14 лет создаём мобильные приложения и веб-сервисы для наших клиентов. Мы сотрудничали с такими известными брендами, как Sephora, ИЛЬ ДЭ БОТЭ, PepsiCo, Samsung, Mastercard.
Входим в топ-20 лучших мобильных разработчиков России.
Ищем разработчика, который захочет сотрудничать с нами по аутстаф-модели.
Ты нам подходишь, если:
· Имеешь опыт коммерческой разработки и внедрения ML-моделей в production от 5 лет.
· Имеешь опыт коммерческой разработки на Python и уверенно владеешь стеком библиотек (pandas, scikit-learn, numpy, PyTorch/TensorFlow).
· Имеешь опыт развертывания моделей в production (Docker).
· Обладаешь глубокими знаниями в области машинного обучения: как классические методы, так и нейронные сети (CNN, RNN, Transformers).
· Имеешь практический опыт в одном или нескольких направлениях: Computer Vision, NLP, Recommendation Systems или Generative AI.
· Умеешь работать с реляционными и NoSQL базами данных, пишешь эффективный SQL-запросы.
Будет плюсом:
· Имеешь опыт работы DevOps-инженером от 3 лет.
· Опыт работы с облачными платформами (Yandex Cloud, AWS, GCP, Azure) и их ML-сервисами (SageMaker, Vertex AI, Yandex DataSphere).
· Опыт настройки и использования MLOps инструментов (Kubeflow, MLflow, Airflow, Evidently).
· Знание фреймворков для работы с большими данными (Apache Spark).
· Опыт работы с Kubernetes для оркестрации ML-сервисов.
· Навыки разработки и оптимизации высоконагруженных Python-приложений (asyncio, FastAPI).
Преимущества работы с нами:
· Гибкий график и работа на удалёнке
· Мы берем на себя все заботы по поиску проекта, общения с заказчиком и оплате
· Возможность совмещать с другими проектами
· Возможность взять следующий проект, если нам понравится сотрудничать друг с другом
· Заботливое сопровождение твоей работы на проекте на всех этапах
Мы с удовольствием примем тебя в нашу команду и поможем включиться в работу!
Буду рада обсудить детали:
Наташа
📩ТГ @natalyrie
Вакансия: Junior NLP Developer
Компания: Pine Forest AI
Мы занимаемся разработкой платформы 🚀, на которой пользователи смогут создавать сложные мультиагентные системы 🤖 в режиме вайб-кодинга. Вам предстоит участвовать в разработке ИИ-компонентов платформы. Наша команда состоит из профессионалов с опытом в крупных компаниях и успешных стартапах.
Требования к разработчику:
✅ уверенное знание языка Python, алгоритмов и структур данных;
✅ знание библиотек LangChain, LangGraph;
✅ креативность, нестандартный подход к решению задач.
Формат: full-time, удаленно.
Мы предлагаем:
🔥 удаленный график работы;
🔥 конкурентный уровень ЗП;
🔥 возможность окунуться в атмосферу быстрорастущего стартапа.
Контакты для связи: @pine_forest_ai_support
Компания: Pine Forest AI
Мы занимаемся разработкой платформы 🚀, на которой пользователи смогут создавать сложные мультиагентные системы 🤖 в режиме вайб-кодинга. Вам предстоит участвовать в разработке ИИ-компонентов платформы. Наша команда состоит из профессионалов с опытом в крупных компаниях и успешных стартапах.
Требования к разработчику:
✅ уверенное знание языка Python, алгоритмов и структур данных;
✅ знание библиотек LangChain, LangGraph;
✅ креативность, нестандартный подход к решению задач.
Формат: full-time, удаленно.
Мы предлагаем:
🔥 удаленный график работы;
🔥 конкурентный уровень ЗП;
🔥 возможность окунуться в атмосферу быстрорастущего стартапа.
Контакты для связи: @pine_forest_ai_support
#вакансия #remote #productanalyst
Компания: Fundraise Up
Позиция: Product Analyst, OX
Вилка: €4,200 - €5,500
Формат: удаленка в Грузии, Армении, Сербии, Испании, Португалии, Польше, Турции и на Кипре
Занятость: полная
Опыт: 5+ лет
Мы делаем продукт для сбора донатов на сайтах. Совершаем транзакции на $10M ежемесячно, храним миллиарды событий и имеем сотни счастливых клиентов. Мы работаем в энтерпрайз-сегменте. Наши клиенты находятся по всему миру, но основная концентрация приходится на США, Канаду, Великобританию и Австралию.
Мы ищем дата-аналитика в направление Org Experience, который возьмёт на себя ответственность за всю продуктовую аналитику. В этой роли вы станете ключевым партнёром для команд, глубоко погружаясь в данные, проверяя гипотезы и находя инсайты, которые будут лежать в основе data-driven решений для улучшения опыта и удержания организаций.
Чем предстоит заниматься:
⁃ Развивать систему продуктовых метрик направления Org Experience
⁃ Настраивать и поддерживать событийную аналитику в PostHog
⁃ Создавать и поддерживать витрины данных
⁃ Работать с продуктовыми и бизнес-командами
Профессиональные требования:
⁃ Опыт работы в продуктовой аналитике от 5 лет и глубокое понимание, как метрики влияют на бизнес
⁃ Продвинутый SQL: вы не просто пишете запросы, а умеете строить надежные витрины данных с нуля и быстро находить ответы в данных.
⁃ Опыт работы в Python (numpy, pandas, matplotlib, sklearn), как в основном инструменте для глубокого анализа
⁃ Опыт работы с аналитическими платформами (Posthog, Amplitude, Mixpanel, etc.)
⁃ Письменный английский,
⁃ Будет большим плюсом, если у вас есть опыт в A/B-тестировании.
Стек технологий
⁃ Posthog
⁃ Python
⁃ Clickhouse, MongoDB, PostgreSQL
⁃ Tableau, Grafana
⁃ Airflow
⁃ Git.
Бонусы:
Нам важно чтобы работая удаленно, вы чувствовали себя комфортно. Обычно мы отправляем сотрудникам Macbook и нужное число мониторов. Если ваше рабочее место не обустроено, то пришлем стол, удобное кресло и все что нужно для продуктивной работы.
Полностью оплачиваем необходимое ПО, книги и коворкинг, если не хотите работать из дома. Помогаем с оплатой спортзала и бассейна, курсов английского и любого профильного образования.
Для отклика пишите @mashazi
Компания: Fundraise Up
Позиция: Product Analyst, OX
Вилка: €4,200 - €5,500
Формат: удаленка в Грузии, Армении, Сербии, Испании, Португалии, Польше, Турции и на Кипре
Занятость: полная
Опыт: 5+ лет
Мы делаем продукт для сбора донатов на сайтах. Совершаем транзакции на $10M ежемесячно, храним миллиарды событий и имеем сотни счастливых клиентов. Мы работаем в энтерпрайз-сегменте. Наши клиенты находятся по всему миру, но основная концентрация приходится на США, Канаду, Великобританию и Австралию.
Мы ищем дата-аналитика в направление Org Experience, который возьмёт на себя ответственность за всю продуктовую аналитику. В этой роли вы станете ключевым партнёром для команд, глубоко погружаясь в данные, проверяя гипотезы и находя инсайты, которые будут лежать в основе data-driven решений для улучшения опыта и удержания организаций.
Чем предстоит заниматься:
⁃ Развивать систему продуктовых метрик направления Org Experience
⁃ Настраивать и поддерживать событийную аналитику в PostHog
⁃ Создавать и поддерживать витрины данных
⁃ Работать с продуктовыми и бизнес-командами
Профессиональные требования:
⁃ Опыт работы в продуктовой аналитике от 5 лет и глубокое понимание, как метрики влияют на бизнес
⁃ Продвинутый SQL: вы не просто пишете запросы, а умеете строить надежные витрины данных с нуля и быстро находить ответы в данных.
⁃ Опыт работы в Python (numpy, pandas, matplotlib, sklearn), как в основном инструменте для глубокого анализа
⁃ Опыт работы с аналитическими платформами (Posthog, Amplitude, Mixpanel, etc.)
⁃ Письменный английский,
⁃ Будет большим плюсом, если у вас есть опыт в A/B-тестировании.
Стек технологий
⁃ Posthog
⁃ Python
⁃ Clickhouse, MongoDB, PostgreSQL
⁃ Tableau, Grafana
⁃ Airflow
⁃ Git.
Бонусы:
Нам важно чтобы работая удаленно, вы чувствовали себя комфортно. Обычно мы отправляем сотрудникам Macbook и нужное число мониторов. Если ваше рабочее место не обустроено, то пришлем стол, удобное кресло и все что нужно для продуктивной работы.
Полностью оплачиваем необходимое ПО, книги и коворкинг, если не хотите работать из дома. Помогаем с оплатой спортзала и бассейна, курсов английского и любого профильного образования.
Для отклика пишите @mashazi
Привет, на связи Дейв — персональный ИИ-стилист и шопинг-ассистент, который собирает и помогает покупать луки из более чем 1500 брендов под ваш запрос. Мы планируем захватить рынок fashion-tech и находимся в поиске сильного AI инженера с опытом работы с мультимодальными системами.
Идеальный профиль для нас - разработчик, который перешёл в ML
Чем предстоит заниматься:
🔹Разработка и внедрение AI-моделей для персонализированных рекомендаций
🔹Анализ больших данных для выявления трендов и паттернов
🔹Интеграция ML-моделей в продукт
🔹Проведение экспериментов для проверки гипотез
🔹Оптимизация процессов работы с данными
Наши ожидания:
🔹 Опыт от 3 лет в разработке на Python (уверенное владение PyTorch или TensorFlow)
🔹 Опыт от 3 лет в ML и анализе данных
🔹 От 2 лет работы с LLM и RAG
🔹 Python 3.xx для разработки AI-решений
🔹 Опыт в NLP и разработке интеллектуальных агентов
🔹 Понимание облачных платформ (AWS, Google Cloud)
🔹 Английский язык — минимум B1
Что мы готовы предложить:
🔹 Доход до 7000 $
🔹100% удалёнка (не более 3 часов разница во времени от Москвы)
🔹Прозрачные процессы и зрелые коммуникации
🔹Возможность официальной релокации в США в течение 2 лет
Откликнуться и/или задать вопросы можно в лс @gurovalana
Идеальный профиль для нас - разработчик, который перешёл в ML
Чем предстоит заниматься:
🔹Разработка и внедрение AI-моделей для персонализированных рекомендаций
🔹Анализ больших данных для выявления трендов и паттернов
🔹Интеграция ML-моделей в продукт
🔹Проведение экспериментов для проверки гипотез
🔹Оптимизация процессов работы с данными
Наши ожидания:
🔹 Опыт от 3 лет в разработке на Python (уверенное владение PyTorch или TensorFlow)
🔹 Опыт от 3 лет в ML и анализе данных
🔹 От 2 лет работы с LLM и RAG
🔹 Python 3.xx для разработки AI-решений
🔹 Опыт в NLP и разработке интеллектуальных агентов
🔹 Понимание облачных платформ (AWS, Google Cloud)
🔹 Английский язык — минимум B1
Что мы готовы предложить:
🔹 Доход до 7000 $
🔹100% удалёнка (не более 3 часов разница во времени от Москвы)
🔹Прозрачные процессы и зрелые коммуникации
🔹Возможность официальной релокации в США в течение 2 лет
Откликнуться и/или задать вопросы можно в лс @gurovalana
Ищу сильного разработчика в Алматы (full-stack или mobile) для мобильного маркетплейса нового поколения.
Формат — партнёрство (доля в проекте, CTO-роль).
Требования:
• опыт mobile или full-stack разработки
• умение собрать MVP с нуля
• понимание архитектуры, БД, API
• опыт создания сервисов или маркетплейсов — плюс
• готовность работать в формате equity (доля в проекте)
• желательно проживание в Алматы (для периодических встреч)
О проекте:
Это не «идея».
Готовится MVP, делается дизайн, формируется пичдек.
Есть стратегия выхода на инвесторов и партнёров.
Если интересно — напишите в Telegram: @RomanAris
Формат — партнёрство (доля в проекте, CTO-роль).
Требования:
• опыт mobile или full-stack разработки
• умение собрать MVP с нуля
• понимание архитектуры, БД, API
• опыт создания сервисов или маркетплейсов — плюс
• готовность работать в формате equity (доля в проекте)
• желательно проживание в Алматы (для периодических встреч)
О проекте:
Это не «идея».
Готовится MVP, делается дизайн, формируется пичдек.
Есть стратегия выхода на инвесторов и партнёров.
Если интересно — напишите в Telegram: @RomanAris
#вакансия #dataengineer #remote #fulltime #Python #NoSQL
Вакансия: Data Engineer/Backend-разработчик (Middle)
Компания: АО «Антиплагиат»
Формат работы: удалёнка
Занятость: полная занятость
Вилка: 255 000 (+/-) gross оклад + годовой бонус
Работа в EdTech компании, в команде инженеров данных.
Ищем Data Engineer/Python dev (Middle), умеющего организовывать автоматизированный сбор данных из различных источников (интернет, API клиентов), а также контролировать качество получаемых данных.
В работе нужно писать краулеры сайтов, разрабатывать службы для получения данных из клиентских API; 80% задач с данными и 20% на разработку.
Ожидания от кандидата:
📌2+ года коммерческого опыта работы с Python.
📌Уверенное знание Python
📌Умение обернуть написанный код в Docker-контейнер
📌Опыт работы с SQL/NoSQL БД
📌Опыт использования Linux. Применяем Debian/Ubuntu
Что предлагает компания?
🔅Аккредитованная IT- компания и дружный коллектив, объединенный в профессиональный комьюнити
🔅Удаленный формат работы
🔅Конкурентная заработная плата (оклад+ годовой бонус)
🔅Ежегодный Performance Review
🔅Обучение, посещение конференций и курсов
🔅ДМС со стоматологией
🔅Скидки и партнёрские программы
Со мной можно связаться:
@UmraSvet
+7 910 457-77-75
Вакансия: Data Engineer/Backend-разработчик (Middle)
Компания: АО «Антиплагиат»
Формат работы: удалёнка
Занятость: полная занятость
Вилка: 255 000 (+/-) gross оклад + годовой бонус
Работа в EdTech компании, в команде инженеров данных.
Ищем Data Engineer/Python dev (Middle), умеющего организовывать автоматизированный сбор данных из различных источников (интернет, API клиентов), а также контролировать качество получаемых данных.
В работе нужно писать краулеры сайтов, разрабатывать службы для получения данных из клиентских API; 80% задач с данными и 20% на разработку.
Ожидания от кандидата:
📌2+ года коммерческого опыта работы с Python.
📌Уверенное знание Python
📌Умение обернуть написанный код в Docker-контейнер
📌Опыт работы с SQL/NoSQL БД
📌Опыт использования Linux. Применяем Debian/Ubuntu
Что предлагает компания?
🔅Аккредитованная IT- компания и дружный коллектив, объединенный в профессиональный комьюнити
🔅Удаленный формат работы
🔅Конкурентная заработная плата (оклад+ годовой бонус)
🔅Ежегодный Performance Review
🔅Обучение, посещение конференций и курсов
🔅ДМС со стоматологией
🔅Скидки и партнёрские программы
Со мной можно связаться:
@UmraSvet
+7 910 457-77-75
#Вакансия 3D Fit & ML Engineer (Sizing / Garment–Body Matching)
Мы — LOOKSY. Уже сделали 2D виртуальную примерку (тысячами людей используется на сайте и в боте) и базовую 3D визуализацию одежды на аватаре по одной фотографии.
Сейчас ищем конкретного человека, который сможет решить главную задачу следующего этапа:
👉 сопоставить реальные размеры тела и одежды и добиться корректной посадки (fit) в 3D.
Что нужно делать:
- Построить пайплайн size-matching: сопоставление параметров тела и параметров одежды.
- Реализовать алгоритмы garment–body alignment: подгонка одежды под тело, деформация, корректный fit.
- Работать с mesh-структурами аватара и одежды; внедрять fit-логику в наш текущий 3D пайплайн.
- Находить и адаптировать решения из GitHub/исследований (SMPL, cloth deformation, TailorNet и т.п.).
Требования:
- Хорошее знание Python + опыт ML/DL от 2-х лет (Pytorch, CatBoost, Git, GAN, Diffusion).
Практический опыт в 3D/cloth/mesh-задачах: garment fitting, SMPL, deformations и др.
- Умение разбираться в чужом коде и быстро ресерчить новые направления.
Понимание основ 3D-моделирования или сильный интерес к теме.
- Будет плюсом: опыт с PyTorch3D/Kaolin/Open3D, CLO3D/MD/Blender; работа с size charts, опыт проведения экспериментов (информативное логгирование, профилирование и анализ).
Мы предлагаем:
- Задачу с высокой степенью влияния — создание точного sizing-модуля для виртуальной примерки
- Быстрые решения, минимум процессов, возможность влиять на финальный продукт
- Возможность совмещения с другими проектами (в зависимости от навыков и индивидуальной скорости работы)
- Удаленка по всему миру
- Заработная плата выше рынка (будем предлагать исходя из твоего опыта)
По всем вопросам: @looksy_help
Мы — LOOKSY. Уже сделали 2D виртуальную примерку (тысячами людей используется на сайте и в боте) и базовую 3D визуализацию одежды на аватаре по одной фотографии.
Сейчас ищем конкретного человека, который сможет решить главную задачу следующего этапа:
👉 сопоставить реальные размеры тела и одежды и добиться корректной посадки (fit) в 3D.
Что нужно делать:
- Построить пайплайн size-matching: сопоставление параметров тела и параметров одежды.
- Реализовать алгоритмы garment–body alignment: подгонка одежды под тело, деформация, корректный fit.
- Работать с mesh-структурами аватара и одежды; внедрять fit-логику в наш текущий 3D пайплайн.
- Находить и адаптировать решения из GitHub/исследований (SMPL, cloth deformation, TailorNet и т.п.).
Требования:
- Хорошее знание Python + опыт ML/DL от 2-х лет (Pytorch, CatBoost, Git, GAN, Diffusion).
Практический опыт в 3D/cloth/mesh-задачах: garment fitting, SMPL, deformations и др.
- Умение разбираться в чужом коде и быстро ресерчить новые направления.
Понимание основ 3D-моделирования или сильный интерес к теме.
- Будет плюсом: опыт с PyTorch3D/Kaolin/Open3D, CLO3D/MD/Blender; работа с size charts, опыт проведения экспериментов (информативное логгирование, профилирование и анализ).
Мы предлагаем:
- Задачу с высокой степенью влияния — создание точного sizing-модуля для виртуальной примерки
- Быстрые решения, минимум процессов, возможность влиять на финальный продукт
- Возможность совмещения с другими проектами (в зависимости от навыков и индивидуальной скорости работы)
- Удаленка по всему миру
- Заработная плата выше рынка (будем предлагать исходя из твоего опыта)
По всем вопросам: @looksy_help
Senior LLM Engineer
HighSky · Remote · Full-time
HighSky — AI-стартап, работающий с задачами уровня state-of-the-art: генерация, агенты, сложное обучение LLM, продакшен под реальной нагрузкой.
Мы ищем редкого эксперта по обучению LLM — человека, который глубоко понимает поведение моделей и умеет управлять им через обучение.
Фокус роли:
- fine-tuning LLM:
Cross-domain generalization, Trajectory fine-tuning, Behavior Cloning
- эксперименты с различными способами обучения: SFT, DPO, PPO, GRPO, RLHF, PEFT, Knowledge distillation
- Сбор, очищение данных
- Выбор архитектур и pre-trained моделей
-Объединение моделей и адаптеров
Требования к кандидату:
- Опыт обучения LLM (fine-tuning / pre-training) 2+ лет
- Опыт применения различных методов обучения LLM
- Опыт с различными pre-trained моделями
- Опыт работы с экосистемой huggingface: transformers, datasets, peft, trl
- Хорошее понимание теоретической базы: NLP, transformers, LLM.
- Понимание всех циклов предобучения и файнтюнинга
RL, classic ML
- Опыт коммерческой разработки с нуля
- Опыт работы от 6 лет
- Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Будет плюсом:
- Научные исследования по Computer Science
- Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах
- ШАД / Школа 21
Условия:
• Компенсация без потолка — обсуждаем индивидуально
• Полностью удалённо, без привязки к стране
• Сложные задачи, сильная команда, минимум бюрократии
• Фокус на результат и качество, а не на процессы
Если ты действительно силён в обучении LLM —
мы готовы сделать очень конкурентное предложение!
Контакт: @dybovanya🎁
HighSky · Remote · Full-time
HighSky — AI-стартап, работающий с задачами уровня state-of-the-art: генерация, агенты, сложное обучение LLM, продакшен под реальной нагрузкой.
Мы ищем редкого эксперта по обучению LLM — человека, который глубоко понимает поведение моделей и умеет управлять им через обучение.
Фокус роли:
- fine-tuning LLM:
Cross-domain generalization, Trajectory fine-tuning, Behavior Cloning
- эксперименты с различными способами обучения: SFT, DPO, PPO, GRPO, RLHF, PEFT, Knowledge distillation
- Сбор, очищение данных
- Выбор архитектур и pre-trained моделей
-Объединение моделей и адаптеров
Требования к кандидату:
- Опыт обучения LLM (fine-tuning / pre-training) 2+ лет
- Опыт применения различных методов обучения LLM
- Опыт с различными pre-trained моделями
- Опыт работы с экосистемой huggingface: transformers, datasets, peft, trl
- Хорошее понимание теоретической базы: NLP, transformers, LLM.
- Понимание всех циклов предобучения и файнтюнинга
RL, classic ML
- Опыт коммерческой разработки с нуля
- Опыт работы от 6 лет
- Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Будет плюсом:
- Научные исследования по Computer Science
- Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах
- ШАД / Школа 21
Условия:
• Компенсация без потолка — обсуждаем индивидуально
• Полностью удалённо, без привязки к стране
• Сложные задачи, сильная команда, минимум бюрократии
• Фокус на результат и качество, а не на процессы
Если ты действительно силён в обучении LLM —
мы готовы сделать очень конкурентное предложение!
Контакт: @dybovanya
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вакансия: LLM Application Engineer
Компания: Unimatch Lab
Тип занятости: #Удаленка
Локация: Любая
Позиция: Senior
З\п: от $4500 до $6000
Unimatch Lab — венчурная AI-driven студия из Кремниевой долины, которая конвейерно строит вертикальные AI‑продукты в HealthTech, LegalTech, HRTech, PropTech и других отраслях. В команду ищем LLM Application Engineer, который будет end-to-end отвечать за продуктовые AI‑приложения: от архитектуры RAG/агентов до стабильного продакшена/
Чем предстоит заниматься
- Проектировать и разворачивать RAG-системы и поисковые пайплайны на базе LangChain / LlamaIndex / AutoGen и векторных БД (ChromaDB, Pinecone, Qdrant и др.).
- Строить и интегрировать многошаговых AI-агентов с Memory, инструментами (web-search, code-interpreter, API-вызовы) и надёжным API-слоем.
- Интегрировать LLM в продакшн-архитектуру: роутинг запросов, fault-tolerance, observability, оптимизация latency и стоимости запросов.
- Проводить fine-tuning моделей (LoRA/QLoRA), генерировать и очищать датасеты под доменные задачи, выстраивать MLOps-процессы и мониторинг качества.
Технологический стек
- Backend: Python / Node.js, PostgreSQL, Redis, брокеры сообщений (Redis Streams, RabbitMQ, Kafka) или аналоги.
- LLM-инфраструктура: OpenAI / Anthropic / Azure OpenAI, on-prem модели, LangChain / LlamaIndex / AutoGen, Sentence Transformers, векторные БД.
- DevOps & MLOps: Docker, Kubernetes, vLLM/TGI/Ollama, CI/CD (GitHub Actions и аналоги), логирование, мониторинг, drift detection, версионирование моделей.
- Качество: unit/integration тесты, статический анализ, строгая валидация данных.
Кого ищем
- 5+ лет продакшн-разработки и реальный опыт построения LLM-приложений (RAG, агенты, интеграции в продукты).
- Глубокое понимание LLM, NLP, трансформеров, промпт-инжиниринга и практик fine-tuning, умение думать продуктово и брать ownership за результат.
- Уверенный опыт работы с облачной инфраструктурой, CI/CD и high-load‑сценариями.
Что предлагаем
- Доход: от 4500$+ 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.
Компания: Unimatch Lab
Тип занятости: #Удаленка
Локация: Любая
Позиция: Senior
З\п: от $4500 до $6000
Unimatch Lab — венчурная AI-driven студия из Кремниевой долины, которая конвейерно строит вертикальные AI‑продукты в HealthTech, LegalTech, HRTech, PropTech и других отраслях. В команду ищем LLM Application Engineer, который будет end-to-end отвечать за продуктовые AI‑приложения: от архитектуры RAG/агентов до стабильного продакшена/
Чем предстоит заниматься
- Проектировать и разворачивать RAG-системы и поисковые пайплайны на базе LangChain / LlamaIndex / AutoGen и векторных БД (ChromaDB, Pinecone, Qdrant и др.).
- Строить и интегрировать многошаговых AI-агентов с Memory, инструментами (web-search, code-interpreter, API-вызовы) и надёжным API-слоем.
- Интегрировать LLM в продакшн-архитектуру: роутинг запросов, fault-tolerance, observability, оптимизация latency и стоимости запросов.
- Проводить fine-tuning моделей (LoRA/QLoRA), генерировать и очищать датасеты под доменные задачи, выстраивать MLOps-процессы и мониторинг качества.
Технологический стек
- Backend: Python / Node.js, PostgreSQL, Redis, брокеры сообщений (Redis Streams, RabbitMQ, Kafka) или аналоги.
- LLM-инфраструктура: OpenAI / Anthropic / Azure OpenAI, on-prem модели, LangChain / LlamaIndex / AutoGen, Sentence Transformers, векторные БД.
- DevOps & MLOps: Docker, Kubernetes, vLLM/TGI/Ollama, CI/CD (GitHub Actions и аналоги), логирование, мониторинг, drift detection, версионирование моделей.
- Качество: unit/integration тесты, статический анализ, строгая валидация данных.
Кого ищем
- 5+ лет продакшн-разработки и реальный опыт построения LLM-приложений (RAG, агенты, интеграции в продукты).
- Глубокое понимание LLM, NLP, трансформеров, промпт-инжиниринга и практик fine-tuning, умение думать продуктово и брать ownership за результат.
- Уверенный опыт работы с облачной инфраструктурой, CI/CD и high-load‑сценариями.
Что предлагаем
- Доход: от 4500$+ 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.
#вакансия #dataengineer #remote #fulltime #senior
💼 Международная технологическая компания с более чем 15-летним опытом работы в области обработки данных и искусственного интеллекта, специализирующаяся на аутстаффинге и техническом консалтинге в поисках Senior Data Engineer на крупный проект для энергетической компании из Германии.
👨💻 Какой опыт ожидаем увидеть:
* От 5 лет опыта работы
* Опыт проектирования хранилищ данных и архитектуры данных
* Уверенное владение SQL: написание и оптимизация сложных запросов, работа с большими объёмами данных
* Практический опыт применения методологии Data Vault 2.0
* Владение Python для автоматизации ETL/ELT, обработки и анализа данных
* Опыт с современным стеком: Snowflake (настройка, безопасность, оптимизация), dbt (Core), Apache Airflow (оркестрация пайплайнов)
* Знакомство с Azure DevOps (CI/CD, управление задачами, версионирование)
* Английский — не ниже B2
Что предлагает компания?
* Формат сотрудничества: B2B-договор.
* Полностью удалённая работа из любой точки мира, кроме России, Беларуси и Украины. Доступность в рамках часового пояса CET (до 18:00 CET)
* Рaid bench time.
* Возможность участвовать во внутренних проектах для поддержания загрузки между клиентскими проектами.
* Оплачиваемый больничный.
* Компенсация стоимости сертификаций и обучения.
* Доступ к передовым проектам в области AI и Data.
Вилка: до 5000 usd gross
Формат работы: remote
Занятость: Full Time
📩 Хотите узнать больше?
Напишите мне в тг @veronikavlasovets
💼 Международная технологическая компания с более чем 15-летним опытом работы в области обработки данных и искусственного интеллекта, специализирующаяся на аутстаффинге и техническом консалтинге в поисках Senior Data Engineer на крупный проект для энергетической компании из Германии.
👨💻 Какой опыт ожидаем увидеть:
* От 5 лет опыта работы
* Опыт проектирования хранилищ данных и архитектуры данных
* Уверенное владение SQL: написание и оптимизация сложных запросов, работа с большими объёмами данных
* Практический опыт применения методологии Data Vault 2.0
* Владение Python для автоматизации ETL/ELT, обработки и анализа данных
* Опыт с современным стеком: Snowflake (настройка, безопасность, оптимизация), dbt (Core), Apache Airflow (оркестрация пайплайнов)
* Знакомство с Azure DevOps (CI/CD, управление задачами, версионирование)
* Английский — не ниже B2
Что предлагает компания?
* Формат сотрудничества: B2B-договор.
* Полностью удалённая работа из любой точки мира, кроме России, Беларуси и Украины. Доступность в рамках часового пояса CET (до 18:00 CET)
* Рaid bench time.
* Возможность участвовать во внутренних проектах для поддержания загрузки между клиентскими проектами.
* Оплачиваемый больничный.
* Компенсация стоимости сертификаций и обучения.
* Доступ к передовым проектам в области AI и Data.
Вилка: до 5000 usd gross
Формат работы: remote
Занятость: Full Time
📩 Хотите узнать больше?
Напишите мне в тг @veronikavlasovets
#полезное
На собеседованиях в продуктовые команды или e-com часто просят рассуждать о метриках: чем отличается ER от ERR и почему нельзя смотреть только на абсолютные числа охватов.
Доменную область полезно понимать заранее, чтобы говорить с бизнесом на одном языке. Наткнулись на днях на грамотную шпаргалку по основным метрикам в соцсетях (Engagement Rate, CTR, ROI) и формулам их расчета.
Там мы с коллегами нашли источник знаний в помощь к прохождению технических интервью на позиции Product Analyst или Data Science в маркетинге. Кому актуально подтянуть матчасть перед интервью или просто освежить навыки по маркетинговой аналитике: рекомендуем к изучению.
На собеседованиях в продуктовые команды или e-com часто просят рассуждать о метриках: чем отличается ER от ERR и почему нельзя смотреть только на абсолютные числа охватов.
Доменную область полезно понимать заранее, чтобы говорить с бизнесом на одном языке. Наткнулись на днях на грамотную шпаргалку по основным метрикам в соцсетях (Engagement Rate, CTR, ROI) и формулам их расчета.
Там мы с коллегами нашли источник знаний в помощь к прохождению технических интервью на позиции Product Analyst или Data Science в маркетинге. Кому актуально подтянуть матчасть перед интервью или просто освежить навыки по маркетинговой аналитике: рекомендуем к изучению.
#вакансия #mlops #engineer #llm #vllm #hugginface #rag #embeddings #k8s #docker #deckhouse #Langfuse #LlamaIndex #remote
Вакансия: MLOps-инженер
Компания: АО СимбирСофт
Формат работы: удалёнка
Занятость: полная занятость
Ищем MLOps инженера в РФ 👨💻
🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных.
🔍 Опыт работы с:
- Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face)
- Python (FastAPI, скрипты, CLI)
- Архитектурой RAG и embedding-моделями
- Prometheus/Grafana
- Система аутентификации (Keycloak, JWT)
- Kubernetes, Docker, CI/CD
💡 Будут полезны знания:
- Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes
- Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma
- Принципов MLOps и интеграции сторонних API
✅Условия:
- Удаленный формат работы.
- Гибкое начало рабочего дня.
- Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии.
- Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком.
- Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills.
Присоединяйся к нам!✨
Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг:
https://xn--r1a.website/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ
Вакансия: MLOps-инженер
Компания: АО СимбирСофт
Формат работы: удалёнка
Занятость: полная занятость
Ищем MLOps инженера в РФ 👨💻
🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных.
🔍 Опыт работы с:
- Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face)
- Python (FastAPI, скрипты, CLI)
- Архитектурой RAG и embedding-моделями
- Prometheus/Grafana
- Система аутентификации (Keycloak, JWT)
- Kubernetes, Docker, CI/CD
💡 Будут полезны знания:
- Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes
- Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma
- Принципов MLOps и интеграции сторонних API
✅Условия:
- Удаленный формат работы.
- Гибкое начало рабочего дня.
- Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии.
- Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком.
- Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills.
Присоединяйся к нам!✨
Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг:
https://xn--r1a.website/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ
#полезное
Что нужно делать, если вы хотите работать в Data Science, ML и AI? В новом выпуске Machine Learning Podcast руководитель Школы анализа данных Яндекса рассказывает, почему сильная математическая подготовка открывает двери в любые компании по всему миру, как образовательные программы помогают студентам после вуза и на что стоит делать упор в подготовке к поступлению в ШАД.
А ещё в подкасте обсудили построение комьюнити ИИ-специалистов и как в него вступить — с локальными чатами, взаимопомощью и культурой, которую переносят из ведущих вузов.
Что нужно делать, если вы хотите работать в Data Science, ML и AI? В новом выпуске Machine Learning Podcast руководитель Школы анализа данных Яндекса рассказывает, почему сильная математическая подготовка открывает двери в любые компании по всему миру, как образовательные программы помогают студентам после вуза и на что стоит делать упор в подготовке к поступлению в ШАД.
А ещё в подкасте обсудили построение комьюнити ИИ-специалистов и как в него вступить — с локальными чатами, взаимопомощью и культурой, которую переносят из ведущих вузов.
Вакансия: Data Engineer / SQL разработчик
Компания: LIAN
Формат: аутстафф
Занятость: полная
Локация: удаленка строго по РФ
ЗП: от 300 до 380 тыс
Оформление: по ИП/СЗ
Обязанности:
- Разработка и поддержка надежных ETL-пайплайнов в распределенной среде на базе современного open-source стека
- Работа с dbt (Data Build Tool) для управления трансформациями, тестирования и документирования SQL-логики.
- Работа с Apache Airflow для оркестрации, планирования и мониторинга выполнения задач.
- Участие в разработке пайплайнов на Apache Flink для расчетов в реальном времени.
Требования:
- Сильный и опытный SQL-разработчик. Способность писать эффективный, оптимизированный и понятный SQL-код.
- Опыт работы с распределенными системами: знание принципиальных отличий OLAP от OLTP, понимание, как выполняемый код работает в распределенной среде.
- Опыт работы с Apache Airflow для планирования и мониторинга пайплайнов.
- Опыт работы с dbt (Data Build Tool) для управления трансформациями.
- Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера.
- Опыт работы с SAP (понимание данных и логики SAP-систем).
- Опыт работы с Trino
- Опыт работы с Apache Flink
- Опыт работы с Java
- Опыт работы с Git (знание команд git pull/commit/push)
- Опыт работы системным аналитиком или data аналитик, навыки работы с бизнес-логикой от заказчика будет плюсом
📩Для отклика писать в личные сообщения @yanggilla
Прикрепляйте сразу CV
Компания: LIAN
Формат: аутстафф
Занятость: полная
Локация: удаленка строго по РФ
ЗП: от 300 до 380 тыс
Оформление: по ИП/СЗ
Обязанности:
- Разработка и поддержка надежных ETL-пайплайнов в распределенной среде на базе современного open-source стека
- Работа с dbt (Data Build Tool) для управления трансформациями, тестирования и документирования SQL-логики.
- Работа с Apache Airflow для оркестрации, планирования и мониторинга выполнения задач.
- Участие в разработке пайплайнов на Apache Flink для расчетов в реальном времени.
Требования:
- Сильный и опытный SQL-разработчик. Способность писать эффективный, оптимизированный и понятный SQL-код.
- Опыт работы с распределенными системами: знание принципиальных отличий OLAP от OLTP, понимание, как выполняемый код работает в распределенной среде.
- Опыт работы с Apache Airflow для планирования и мониторинга пайплайнов.
- Опыт работы с dbt (Data Build Tool) для управления трансформациями.
- Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера.
- Опыт работы с SAP (понимание данных и логики SAP-систем).
- Опыт работы с Trino
- Опыт работы с Apache Flink
- Опыт работы с Java
- Опыт работы с Git (знание команд git pull/commit/push)
- Опыт работы системным аналитиком или data аналитик, навыки работы с бизнес-логикой от заказчика будет плюсом
📩Для отклика писать в личные сообщения @yanggilla
Прикрепляйте сразу CV
#вакансия #fulltime #remote #senior #dataengineer #llm #rag
Компания Centicore💙 находится в поисках Senior Data Engineer (LLM / RAG).
Мы занимаемся продуктовой и платформенной разработкой под ключ для крупных заказчиков. В рамках проекта команда строит промышленную data-платформу для работы с большими языковыми моделями (LLM) и Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Формат работы: Удаленка по РФ
Вилка: 350–380k на руки (в зависимости от опыта и пожеланий кандидата)
Уровень: Senior
🔷 Требования:
Отличное знание Python: структуры данных, итераторы, декораторы,
асинхронное и параллельное программирование, OOP и FP
Уверенное владение SQL: сложные запросы, CTE, оконные функции
Опыт работы с vector DB: OpenSearch, Qdrant
Опыт построения batch и streaming-сервисов для расчёта embeddings и загрузки их в векторные хранилища
Понимание принципов RAG и обогащения LLM контекстными данными
Опыт разработки промышленных ETL-сервисов на Python
Опыт оркестрации пайплайнов: Apache Airflow, Argo Workflows
Хорошее знание Apache Spark / PySpark (производительность, отладка, Spark History Server)
Опыт асинхронного взаимодействия с веб-сервисами по REST API (aiohttp, httpx)
Опыт работы с PostgreSQL, Oracle
Опыт работы с Big Data-хранилищами: Hadoop/HDFS, S3, Hive, Iceberg
Опыт работы в JupyterLab / JupyterHub
🔷 Будет плюсом:
Опыт потоковой обработки данных
Опыт работы в AI / ML / LLM-проектах
Понимание требований к данным для обучения и эксплуатации ML-моделей
Опыт построения отказоустойчивых data-сервисов в enterprise-среде
🔷 Обязанности:
Разработка сервисов пакетной и потоковой обработки данных для вычисления векторных представлений (embeddings)
Загрузка и сопровождение данных в векторных хранилищах для использования в RAG-сценариях
Разработка и поддержка ETL-пайплайнов под управлением Airflow / Argo
Оптимизация SQL-запросов и Spark-приложений
Взаимодействие с командами Data Science, ML/LLM и инфраструктуры
Участие в развитии data-платформы для LLM-решений
💌 Для откликов и вопросов — писать в лс @ktvsk_d
Будем рады знакомству! ❤️
Компания Centicore💙 находится в поисках Senior Data Engineer (LLM / RAG).
Мы занимаемся продуктовой и платформенной разработкой под ключ для крупных заказчиков. В рамках проекта команда строит промышленную data-платформу для работы с большими языковыми моделями (LLM) и Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Формат работы: Удаленка по РФ
Вилка: 350–380k на руки (в зависимости от опыта и пожеланий кандидата)
Уровень: Senior
🔷 Требования:
Отличное знание Python: структуры данных, итераторы, декораторы,
асинхронное и параллельное программирование, OOP и FP
Уверенное владение SQL: сложные запросы, CTE, оконные функции
Опыт работы с vector DB: OpenSearch, Qdrant
Опыт построения batch и streaming-сервисов для расчёта embeddings и загрузки их в векторные хранилища
Понимание принципов RAG и обогащения LLM контекстными данными
Опыт разработки промышленных ETL-сервисов на Python
Опыт оркестрации пайплайнов: Apache Airflow, Argo Workflows
Хорошее знание Apache Spark / PySpark (производительность, отладка, Spark History Server)
Опыт асинхронного взаимодействия с веб-сервисами по REST API (aiohttp, httpx)
Опыт работы с PostgreSQL, Oracle
Опыт работы с Big Data-хранилищами: Hadoop/HDFS, S3, Hive, Iceberg
Опыт работы в JupyterLab / JupyterHub
🔷 Будет плюсом:
Опыт потоковой обработки данных
Опыт работы в AI / ML / LLM-проектах
Понимание требований к данным для обучения и эксплуатации ML-моделей
Опыт построения отказоустойчивых data-сервисов в enterprise-среде
🔷 Обязанности:
Разработка сервисов пакетной и потоковой обработки данных для вычисления векторных представлений (embeddings)
Загрузка и сопровождение данных в векторных хранилищах для использования в RAG-сценариях
Разработка и поддержка ETL-пайплайнов под управлением Airflow / Argo
Оптимизация SQL-запросов и Spark-приложений
Взаимодействие с командами Data Science, ML/LLM и инфраструктуры
Участие в развитии data-платформы для LLM-решений
💌 Для откликов и вопросов — писать в лс @ktvsk_d
Будем рады знакомству! ❤️
#Вакансия #офис #Москва #ML #fulltime
Вакансия: ML
Компания: АВ Софт
Локация: Москва
Формат: офис
Занятость: полная
Зарплата: 150 000 – 250 000 рублей (NET)
Наша компания – отечественный вендор в области информационной безопасности. Мы разрабатываем продукты для обеспечения безопасности от различных угроз.
ОБЯЗАННОСТИ
• Участвовать в полном цикле разработки — от понимания бизнес-задачи и подготовки данных до обучения, тестирования, деплоя
• Сбор, очистка, нормализация данных, построение признаков (feature engineering) и разработка ETL-пайплайнов для задач классификации и детектирования аномалий.
• Разработка и обучение ML-моделей (включая классические алгоритмы и deep learning) для решения задач классификации, детектирования аномалий и предсказания.
• Упаковка моделей в контейнеры (Docker), их деплой в виде REST-сервисов, оптимизация скорости инференса.
• Обеспечение стабильной работы моделей, мониторинг качества, выявление data drift и concept drift, планирование и проведение переобучения моделей.
ТРЕБОВАНИЯ
• Опыт разработки и деплоя ML-моделей в продакшн.
• Уверенное знание Python и основных библиотек: numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, LightGBM, transformers.
• Опыт работы с классическими ML-моделями (XGBoost, LightGBM, Random Forest) и SOTA-подходами (включая NLP/CV).
• Навыки работы с SQL и системами контроля версий (Git).
• Практический опыт работы с Docker и развертыванием сервисов (REST API).
• Опыт оркестрации пайплайнов (Airflow или аналоги).
• Знание Linux как рабочей среды.
• Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования данных/моделей. Умение писать читаемый, тестируемый и эффективный код.
• Английский язык на уровне чтения технической документации.
БУДЕТ ПЛЮСОМ
• Опыт оптимизации и оптимизации DL-моделей с помощью ONNX, TensorRT
• Проактивная жизненная позиция
• Знание методов интерпретации моделей (SHAP, LIME) и уязвимостей ML-моделей.
• Опыт интеграции ML-моделей в реальные сервисы и взаимодействия с командами разработки.
• Желание расти, предлагать новые решения и улучшать продукты.
УСЛОВИЯ РАБОТЫ
- оформление по ТК в аккредитованной ИТ компании
- график работы 5/2 с началом рабочего дня с 9:00 или 10:00
- возможен гибкий график работы для студентов
(минимум 20 часов в офисе)
- ведение задач в единой системе, актуализация вики и гайдов
- обучение по продуктам компании и корпоративная библиотека
- возможность приобретения обучающих курсов за счет компании
- проекты в области информационной безопасности и коммуникации
Откликнуться: @digrrr89
Вакансия: ML
Компания: АВ Софт
Локация: Москва
Формат: офис
Занятость: полная
Зарплата: 150 000 – 250 000 рублей (NET)
Наша компания – отечественный вендор в области информационной безопасности. Мы разрабатываем продукты для обеспечения безопасности от различных угроз.
ОБЯЗАННОСТИ
• Участвовать в полном цикле разработки — от понимания бизнес-задачи и подготовки данных до обучения, тестирования, деплоя
• Сбор, очистка, нормализация данных, построение признаков (feature engineering) и разработка ETL-пайплайнов для задач классификации и детектирования аномалий.
• Разработка и обучение ML-моделей (включая классические алгоритмы и deep learning) для решения задач классификации, детектирования аномалий и предсказания.
• Упаковка моделей в контейнеры (Docker), их деплой в виде REST-сервисов, оптимизация скорости инференса.
• Обеспечение стабильной работы моделей, мониторинг качества, выявление data drift и concept drift, планирование и проведение переобучения моделей.
ТРЕБОВАНИЯ
• Опыт разработки и деплоя ML-моделей в продакшн.
• Уверенное знание Python и основных библиотек: numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, LightGBM, transformers.
• Опыт работы с классическими ML-моделями (XGBoost, LightGBM, Random Forest) и SOTA-подходами (включая NLP/CV).
• Навыки работы с SQL и системами контроля версий (Git).
• Практический опыт работы с Docker и развертыванием сервисов (REST API).
• Опыт оркестрации пайплайнов (Airflow или аналоги).
• Знание Linux как рабочей среды.
• Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования данных/моделей. Умение писать читаемый, тестируемый и эффективный код.
• Английский язык на уровне чтения технической документации.
БУДЕТ ПЛЮСОМ
• Опыт оптимизации и оптимизации DL-моделей с помощью ONNX, TensorRT
• Проактивная жизненная позиция
• Знание методов интерпретации моделей (SHAP, LIME) и уязвимостей ML-моделей.
• Опыт интеграции ML-моделей в реальные сервисы и взаимодействия с командами разработки.
• Желание расти, предлагать новые решения и улучшать продукты.
УСЛОВИЯ РАБОТЫ
- оформление по ТК в аккредитованной ИТ компании
- график работы 5/2 с началом рабочего дня с 9:00 или 10:00
- возможен гибкий график работы для студентов
(минимум 20 часов в офисе)
- ведение задач в единой системе, актуализация вики и гайдов
- обучение по продуктам компании и корпоративная библиотека
- возможность приобретения обучающих курсов за счет компании
- проекты в области информационной безопасности и коммуникации
Откликнуться: @digrrr89
🚀 Ищем Tech Lead Data Analytics в платформенную команду
ЗП: от 400к на руки
Куда: международная компания в индустрии iGaming
Задачи:
- проектирование архитектуры аналитической платформы и доведение до продакшена
- витрины данных и кастомные визуализации для продуктовых решений
- интеграции, трекинг и работа с GTM
Если у тебя страсть к математике и экспериментам, ты не боишься DAG-ов и реально вел технические проекты на стыке с разработкой и инженерами — это к нам
Резюме и интро:
- @huntit_pavel, @Vlad_HuntIT
ЗП: от 400к на руки
Куда: международная компания в индустрии iGaming
Задачи:
- проектирование архитектуры аналитической платформы и доведение до продакшена
- витрины данных и кастомные визуализации для продуктовых решений
- интеграции, трекинг и работа с GTM
Если у тебя страсть к математике и экспериментам, ты не боишься DAG-ов и реально вел технические проекты на стыке с разработкой и инженерами — это к нам
Резюме и интро:
- @huntit_pavel, @Vlad_HuntIT
#вакансия #ml #удалённо
Формат работы: удалённо
Занятость: полная
Уровень навыков: Senior, Lead
З/П: 4.500$
Team Lead ML Engineer
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.
- Знания в Stable Diffusion, Computer Vision.
- 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/Lead, 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$.
Контакты:
@Findyskill
Формат работы: удалённо
Занятость: полная
Уровень навыков: Senior, Lead
З/П: 4.500$
Team Lead ML Engineer
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.
- Знания в Stable Diffusion, Computer Vision.
- 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/Lead, 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
#вакансия #dataengineer #healthtech #фултайм #москва
Вакансия: Data Engineer
Компания: AstraTech
Формат: гибридный (предпочтительно) / удаленный по РФ
Оформление: ГПХ (после ИС возможен переход на ТК)
Локация: Москва-Сити
Занятость: full-time
Вилка: 270 - 320к ₽ гросс
AI HealthTech стартап создает продукт, который трансформирует привычные процессы в здравоохранении, делая их эффективнее и меняя мир к лучшему 🕊
Сейчас команда в поиске Data Engineer, который будет заниматься построением и оптимизацией ETL-пайплайнов для обработки миллионов строк медицинских данных.
Вам предстоит обеспечивать качество и целостность данных, вы будете работать на стыке клиник, поставщиков данных и ML-команды, обеспечивая стандарты для обучения моделей.
Основные задачи:
· Анализ, нормализация и очистка крупных медицинских датасетов (EHR, анализы, диагнозы).
· Разработка и адаптация ETL-пайплайнов под разные источники данных.
· Контроль качества входящих данных, коммуникация с поставщиками и стейкхолдерами.
· Тесная работа с ML-инженерами над форматами данных и улучшением пайплайнов.
Что ожидаем:
· Опыт работы с Python (Pandas, NumPy, PyTorch; PySpark / Dask - плюс).
· Практика работы с данными масштаба миллионов записей.
· Умение ясно доносить идеи как технической, так и нетехнической аудитории.
· Готовность погружаться в медицинскую специфику.
Будет плюсом:
· Опыт в биоинформатике / медицине / HealthTech.
· Понимание конфиденциальности данных (GDPR / HIPAA).
· Знание медицинских систем кодирования (ICD-10, LOINC).
· Опыт с ETL-оркестрацией (Airflow), FHIR / HL7.
Почему стоит откликнуться?
· AstraTech - это действительно мощная команда талантливых специалистов, в которой есть несколько PhD, они драйвят процессы и привносят по своему уникальные решения в реализацию продукта.
· Возможность применить опыт и развить экспертизу в проекте, который реально помогает людям.
· Высокая степень ответственности и влияния на архитектуру данных и конечный продукт.
· Работа со сложными задачами и современным стеком технологий.
Направляйте ваши отклики с резюме — @Inga_IT 📩
Вакансия: Data Engineer
Компания: AstraTech
Формат: гибридный (предпочтительно) / удаленный по РФ
Оформление: ГПХ (после ИС возможен переход на ТК)
Локация: Москва-Сити
Занятость: full-time
Вилка: 270 - 320к ₽ гросс
AI HealthTech стартап создает продукт, который трансформирует привычные процессы в здравоохранении, делая их эффективнее и меняя мир к лучшему 🕊
Сейчас команда в поиске Data Engineer, который будет заниматься построением и оптимизацией ETL-пайплайнов для обработки миллионов строк медицинских данных.
Вам предстоит обеспечивать качество и целостность данных, вы будете работать на стыке клиник, поставщиков данных и ML-команды, обеспечивая стандарты для обучения моделей.
Основные задачи:
· Анализ, нормализация и очистка крупных медицинских датасетов (EHR, анализы, диагнозы).
· Разработка и адаптация ETL-пайплайнов под разные источники данных.
· Контроль качества входящих данных, коммуникация с поставщиками и стейкхолдерами.
· Тесная работа с ML-инженерами над форматами данных и улучшением пайплайнов.
Что ожидаем:
· Опыт работы с Python (Pandas, NumPy, PyTorch; PySpark / Dask - плюс).
· Практика работы с данными масштаба миллионов записей.
· Умение ясно доносить идеи как технической, так и нетехнической аудитории.
· Готовность погружаться в медицинскую специфику.
Будет плюсом:
· Опыт в биоинформатике / медицине / HealthTech.
· Понимание конфиденциальности данных (GDPR / HIPAA).
· Знание медицинских систем кодирования (ICD-10, LOINC).
· Опыт с ETL-оркестрацией (Airflow), FHIR / HL7.
Почему стоит откликнуться?
· AstraTech - это действительно мощная команда талантливых специалистов, в которой есть несколько PhD, они драйвят процессы и привносят по своему уникальные решения в реализацию продукта.
· Возможность применить опыт и развить экспертизу в проекте, который реально помогает людям.
· Высокая степень ответственности и влияния на архитектуру данных и конечный продукт.
· Работа со сложными задачами и современным стеком технологий.
Направляйте ваши отклики с резюме — @Inga_IT 📩
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В этом году только и разговоров было, что о переменах, которые приносит ИИ. Пора подвести итоги
В подкасте «Деньги любят техно» собрался золотой состав из исследователей и практиков ИИ: Антон Исправников и Юлий Шамаев из ВТБ, Никита Семёнов из автономного транспорта Яндекса, Радослав Нейчев из МФТИ/Яндекса.
Поговорили обо всём, что нас волновало в этом году:
• Что эффективно, а что хайп
• Как ИИ меняет бизнес
• Какие прорывы этого года повлияют на будущее
• Когда роботы поселятся в наших домах (и где будем жить мы)
Бонусом — секретный блок и прогнозы, куда всё это движется.
Обязательно к прослушиванию или просмотру под ёлочку. Готовимся к 2026-му правильно!
В подкасте «Деньги любят техно» собрался золотой состав из исследователей и практиков ИИ: Антон Исправников и Юлий Шамаев из ВТБ, Никита Семёнов из автономного транспорта Яндекса, Радослав Нейчев из МФТИ/Яндекса.
Поговорили обо всём, что нас волновало в этом году:
• Что эффективно, а что хайп
• Как ИИ меняет бизнес
• Какие прорывы этого года повлияют на будущее
• Когда роботы поселятся в наших домах (и где будем жить мы)
Бонусом — секретный блок и прогнозы, куда всё это движется.
Обязательно к прослушиванию или просмотру под ёлочку. Готовимся к 2026-му правильно!