#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!
🎄 Итоги 2025 года в Data Science Jobs: От хайпа к инженерии
Друзья, коллеги, дата-сайентисты!
2025 год подходит к концу. Для кого-то он стал годом первого оффера, для кого-то релокации, а кто-то впервые задеплоил своего AI-агента в прод. Мы, дружная команда Data Science Jobs, весь год держали руку на пульсе рынка. Пришло время подвести черту и посмотреть на цифры.
📊 За этот год мы опубликовали для вас более 1 840 вакансий. Активность рынка росла каждый квартал, ожидаемо достигнув своего пика к концу года.
По нашей оценке, средний отклик на вакансию составлял от 5 до 50 заявок в зависимости от грейда и условий. На некоторые удаленные (remote) вакансии в долларах конкурс был максимальным, на офисные позиции в РФ умеренно-высоким.
🏆 Топ-3 направления 2025 года:
Рынок окончательно трансформировался. Эпоха «просто обучи модельку» прошла. Настала эра инженеров.
🥇 1. LLM / NLP Engineer (GenAI)
Доля: ~28% всех вакансий.
Бизнес перестал играться с ChatGPT и начал внедрять AI-агентов в реальные процессы. Главные навыки года: RAG, LangChain/LangGraph и умение заставить модель не просто болтать, а выполнять действия (Function Calling).
🥈 2. Data Engineer
Доля: ~19% вакансий.
«Золотая лихорадка» AI требует лопат. Без качественных данных, чистых DWH (Greenplum, ClickHouse) и настроенных пайплайнов (Airflow, dbt) нейросети бесполезны. Спрос на инженеров данных стабилен и превышает предложение.
🥉 3. Computer Vision (CV) & Robotics
Доля: ~11% вакансий.
Взрывной рост генерации видео и внедрение AI в «железо» (робототехника, дроны). CV-инженеры снова на вес золота, особенно со знанием SLAM и 3D-реконструкции.
Отдельно отметим тренд года: EdTech и Менторство. Огромный запрос на сеньоров, готовых учить других. Если вы искали подработку — в 2025 это было проще всего сделать через преподавание.
💰 Диапазон зарплат 2025
Вилка зарплат продолжила расслаиваться. Разрыв между Junior и Senior стал колоссальным.
📉 Start / Junior:
Диапазон: 60 000 – 110 000 руб. (net)
Вход в профессию усложнился. Компании хотят джунов, которые уже умеют пользоваться AI-кодинг ассистентами и выдавать результат мидла.
Medium Middle:
Диапазон: 250 000 – 420 000 руб. (РФ) / $4 000 – $7 500 (Global)
Крепкий середняк, умеющий деплоить свои решения, чувствует себя уверенно.
📈 Senior / Lead:
Диапазон: 450 000 – 800 000+ руб. (РФ) / $8 000 – $15 000 (Global)
Появились рублевые зарплаты под миллион в крупных экосистемах (Сбер, Яндекс, Т-Банк) для тех, кто лидит AI-направления.
💎 Рекорд года
Самая высокооплачиваемая вакансия, которую мы видели в 2025-м: 🚀 Lead NLP Engineer в Social Discovery Group. 💸 До $20 000 (gross). 🌍 Удаленно, работа над Fine-tuning LLM и виртуальными персонажами.
🔮 В 2026-й мы идем с четким пониманием: границы между Data Scientist, ML Engineer и Backend Developer стираются. Будущее за AI Engineers. Теми специалистами, которые могут собрать систему целиком: от данных до интерфейса.
Спасибо, что были с нами в этом году! Желаем вам в Новом году метрик, стремящихся к единице, сходящихся лоссов и, конечно, офферов мечты!
С Наступающим 2026 годом! 🥂
Администрация канала @DataScienceJobs
Друзья, коллеги, дата-сайентисты!
2025 год подходит к концу. Для кого-то он стал годом первого оффера, для кого-то релокации, а кто-то впервые задеплоил своего AI-агента в прод. Мы, дружная команда Data Science Jobs, весь год держали руку на пульсе рынка. Пришло время подвести черту и посмотреть на цифры.
📊 За этот год мы опубликовали для вас более 1 840 вакансий. Активность рынка росла каждый квартал, ожидаемо достигнув своего пика к концу года.
По нашей оценке, средний отклик на вакансию составлял от 5 до 50 заявок в зависимости от грейда и условий. На некоторые удаленные (remote) вакансии в долларах конкурс был максимальным, на офисные позиции в РФ умеренно-высоким.
🏆 Топ-3 направления 2025 года:
Рынок окончательно трансформировался. Эпоха «просто обучи модельку» прошла. Настала эра инженеров.
🥇 1. LLM / NLP Engineer (GenAI)
Доля: ~28% всех вакансий.
Бизнес перестал играться с ChatGPT и начал внедрять AI-агентов в реальные процессы. Главные навыки года: RAG, LangChain/LangGraph и умение заставить модель не просто болтать, а выполнять действия (Function Calling).
🥈 2. Data Engineer
Доля: ~19% вакансий.
«Золотая лихорадка» AI требует лопат. Без качественных данных, чистых DWH (Greenplum, ClickHouse) и настроенных пайплайнов (Airflow, dbt) нейросети бесполезны. Спрос на инженеров данных стабилен и превышает предложение.
🥉 3. Computer Vision (CV) & Robotics
Доля: ~11% вакансий.
Взрывной рост генерации видео и внедрение AI в «железо» (робототехника, дроны). CV-инженеры снова на вес золота, особенно со знанием SLAM и 3D-реконструкции.
Отдельно отметим тренд года: EdTech и Менторство. Огромный запрос на сеньоров, готовых учить других. Если вы искали подработку — в 2025 это было проще всего сделать через преподавание.
💰 Диапазон зарплат 2025
Вилка зарплат продолжила расслаиваться. Разрыв между Junior и Senior стал колоссальным.
📉 Start / Junior:
Диапазон: 60 000 – 110 000 руб. (net)
Вход в профессию усложнился. Компании хотят джунов, которые уже умеют пользоваться AI-кодинг ассистентами и выдавать результат мидла.
Medium Middle:
Диапазон: 250 000 – 420 000 руб. (РФ) / $4 000 – $7 500 (Global)
Крепкий середняк, умеющий деплоить свои решения, чувствует себя уверенно.
📈 Senior / Lead:
Диапазон: 450 000 – 800 000+ руб. (РФ) / $8 000 – $15 000 (Global)
Появились рублевые зарплаты под миллион в крупных экосистемах (Сбер, Яндекс, Т-Банк) для тех, кто лидит AI-направления.
💎 Рекорд года
Самая высокооплачиваемая вакансия, которую мы видели в 2025-м: 🚀 Lead NLP Engineer в Social Discovery Group. 💸 До $20 000 (gross). 🌍 Удаленно, работа над Fine-tuning LLM и виртуальными персонажами.
🔮 В 2026-й мы идем с четким пониманием: границы между Data Scientist, ML Engineer и Backend Developer стираются. Будущее за AI Engineers. Теми специалистами, которые могут собрать систему целиком: от данных до интерфейса.
Спасибо, что были с нами в этом году! Желаем вам в Новом году метрик, стремящихся к единице, сходящихся лоссов и, конечно, офферов мечты!
С Наступающим 2026 годом! 🥂
Администрация канала @DataScienceJobs
#DataScience #CausalInference #Econometrics #Python #BigData #Remote #Jobs #Senior #Middle #Ваканасия
Позиция: Data Scientist (Causal Inference & Econometrics)
Компания: X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик)
Локация: Удаленно (РФ) или офисы в Москве (БЦ Оазис)
Доход: Оклад 300 000 – 600 000 ₽ gross + годовой бонус до 40%
🚀 О команде и задачах
Команда ad-hoc аналитики ищет сильного DS-специалиста с фокусом на Causal Inference. Мы работаем с петабайтами данных (29к+ магазинов, 50 млн клиентов), но при этом у нас нет легаси.
Мы строим новый стрим, где работа — это настоящий Research: разбор бизнес-механик, чтение свежих статей (arXiv, top-tier confs), имплементация SOTA-методов и создание собственных библиотек.
Чем предстоит заниматься:
Вам предстоит end-to-end разработка методологий для оценки эффектов там, где классические A/B-тесты бессильны (например, оценка федеральных промо или влияния подписок).
• Бизнес-анализ. Встречи с заказчиками, формализация гипотез и выбор метрик.
• Моделирование. Подбор статистического подхода, построение DAG, поиск инструментов/конфаундеров, тестирование на синтетике и реальных данных.
• Продукционализация. Выкатка решений в прод (регулярный расчет), доработка собственной Python-библиотеки и написание статей по итогам крутых кейсов.
🧠 Ты нам подходишь, если:
У тебя есть опыт в DS от 2-х лет и крепкий бэкграунд в эконометрике (академический или рабочий).
Hard Skills & Theory:
• Глубокое понимание эндогенности (причины/борьба), умение отличать конфаундер от инструмента.
• Умеешь рисовать графы для конкретного DGP, находить коллайдеры и медиаторы.
• Владеешь методами для кросс-секционных и панельных данных: AIPW (Doubly Robust), DiD, TWFE, IV.
• Пишешь чистый, структурированный код, знаешь классические алгоритмы.
• Пишешь оптимальные запросы (знание Hadoop-стека будет плюсом).
🎁 Мы предлагаем:
• Полная удаленка или гибрид (офисы на м. Добрынинская / м. Волгоградский проспект).
• Гибкое начало рабочего дня (с 8 до 10 утра), 5/2.
• Оплата обучения, профильных конференций, программы мотивации для авторов статей и спикеров.
• ДМС со стоматологией и выездом за рубеж, страхование жизни.
• Демократичная среда, отсутствие бюрократии, ретро с мемами и оффлайн-тимбилдинги.
📩 Контакты
Резюме в формате "Фамилия Имя Резюме DS ad-hoc" присылать сюда: @Zzzelar
Не забудь указать, что ты от @datasciencejobs
Позиция: Data Scientist (Causal Inference & Econometrics)
Компания: X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик)
Локация: Удаленно (РФ) или офисы в Москве (БЦ Оазис)
Доход: Оклад 300 000 – 600 000 ₽ gross + годовой бонус до 40%
🚀 О команде и задачах
Команда ad-hoc аналитики ищет сильного DS-специалиста с фокусом на Causal Inference. Мы работаем с петабайтами данных (29к+ магазинов, 50 млн клиентов), но при этом у нас нет легаси.
Мы строим новый стрим, где работа — это настоящий Research: разбор бизнес-механик, чтение свежих статей (arXiv, top-tier confs), имплементация SOTA-методов и создание собственных библиотек.
Чем предстоит заниматься:
Вам предстоит end-to-end разработка методологий для оценки эффектов там, где классические A/B-тесты бессильны (например, оценка федеральных промо или влияния подписок).
• Бизнес-анализ. Встречи с заказчиками, формализация гипотез и выбор метрик.
• Моделирование. Подбор статистического подхода, построение DAG, поиск инструментов/конфаундеров, тестирование на синтетике и реальных данных.
• Продукционализация. Выкатка решений в прод (регулярный расчет), доработка собственной Python-библиотеки и написание статей по итогам крутых кейсов.
🧠 Ты нам подходишь, если:
У тебя есть опыт в DS от 2-х лет и крепкий бэкграунд в эконометрике (академический или рабочий).
Hard Skills & Theory:
• Глубокое понимание эндогенности (причины/борьба), умение отличать конфаундер от инструмента.
• Умеешь рисовать графы для конкретного DGP, находить коллайдеры и медиаторы.
• Владеешь методами для кросс-секционных и панельных данных: AIPW (Doubly Robust), DiD, TWFE, IV.
• Пишешь чистый, структурированный код, знаешь классические алгоритмы.
• Пишешь оптимальные запросы (знание Hadoop-стека будет плюсом).
🎁 Мы предлагаем:
• Полная удаленка или гибрид (офисы на м. Добрынинская / м. Волгоградский проспект).
• Гибкое начало рабочего дня (с 8 до 10 утра), 5/2.
• Оплата обучения, профильных конференций, программы мотивации для авторов статей и спикеров.
• ДМС со стоматологией и выездом за рубеж, страхование жизни.
• Демократичная среда, отсутствие бюрократии, ретро с мемами и оффлайн-тимбилдинги.
📩 Контакты
Резюме в формате "Фамилия Имя Резюме DS ad-hoc" присылать сюда: @Zzzelar
Не забудь указать, что ты от @datasciencejobs
Вакансия: Middle/Senior Data Analyst
Локация/Гражданство: РФ
Оформление: СЗ/ИП
Компания: DataDev
ЗП: от 250 000 до 350 000 р.
Занятость: Проектная
Обязанности:
🔹 Анализ поведения клиентов и эффективности ML-моделей.
🔹 Оценка результатов экспериментов: A/B-тесты, uplift-анализ, контрольные группы.
🔹 Участие в анализе источников данных, предложение улучшений для дата-платформы (сбор, хранение, подготовка данных для DS).
🔹 Разработка метрик и дашбордов (Looker/Tableau/Metabase) для мониторинга и принятия решений.
🔹 Верификация данных (поиск аномалий, автоматизация проверок).
🔹 Исследование больших массивов данных, поиск закономерностей, формирование инсайтов и рекомендаций для продукта.
🔹 Настройка ETL-процессов для подготовки данных.
🔹 Сегментация аудитории, анализ воронок, выявление узких мест в продукте.
🔹 Работа в связке с Data Scientists, Product Managers, Data Engineers.
🔹 Развитие процессов и культуры работы с данными в компании.
Требования:
✅ 3+ года опыта в аналитике данных (SaaS / eCommerce – преимущество).
✅ Продвинутый SQL (сложные запросы, оптимизация, работа с большими таблицами).
✅ Python (Pandas, NumPy, SciPy) – обработка данных, автоматизация.
✅ Знание статистики и опыта проведения A/B-тестов.
✅ Понимание основ ML/AI (как бизнес-аналитик/заказчик).
✅ Структурное мышление, умение объяснять данные бизнесу.
Технический стек:
Языки: Python, SQL (включая PL/SQL, PL/pgSQL)
Базы данных: Greenplum, PostgreSQL
BigData: Kafka, Trino, Spark, Hadoop, Hive
ETL-системы: Apache Airflow
Будет плюсом:
➕ Опыт в SaaS, eCommerce, маркетплейсах.
➕ Знание Airflow, dbt или других инструментов ETL.
➕ Базовые навыки ML (интерпретация моделей, feature importance).
➕ Опыт работы с ClickHouse, BigQuery, Snowflake.
Писать: @irina_it_rec
Локация/Гражданство: РФ
Оформление: СЗ/ИП
Компания: DataDev
ЗП: от 250 000 до 350 000 р.
Занятость: Проектная
Обязанности:
🔹 Анализ поведения клиентов и эффективности ML-моделей.
🔹 Оценка результатов экспериментов: A/B-тесты, uplift-анализ, контрольные группы.
🔹 Участие в анализе источников данных, предложение улучшений для дата-платформы (сбор, хранение, подготовка данных для DS).
🔹 Разработка метрик и дашбордов (Looker/Tableau/Metabase) для мониторинга и принятия решений.
🔹 Верификация данных (поиск аномалий, автоматизация проверок).
🔹 Исследование больших массивов данных, поиск закономерностей, формирование инсайтов и рекомендаций для продукта.
🔹 Настройка ETL-процессов для подготовки данных.
🔹 Сегментация аудитории, анализ воронок, выявление узких мест в продукте.
🔹 Работа в связке с Data Scientists, Product Managers, Data Engineers.
🔹 Развитие процессов и культуры работы с данными в компании.
Требования:
✅ 3+ года опыта в аналитике данных (SaaS / eCommerce – преимущество).
✅ Продвинутый SQL (сложные запросы, оптимизация, работа с большими таблицами).
✅ Python (Pandas, NumPy, SciPy) – обработка данных, автоматизация.
✅ Знание статистики и опыта проведения A/B-тестов.
✅ Понимание основ ML/AI (как бизнес-аналитик/заказчик).
✅ Структурное мышление, умение объяснять данные бизнесу.
Технический стек:
Языки: Python, SQL (включая PL/SQL, PL/pgSQL)
Базы данных: Greenplum, PostgreSQL
BigData: Kafka, Trino, Spark, Hadoop, Hive
ETL-системы: Apache Airflow
Будет плюсом:
➕ Опыт в SaaS, eCommerce, маркетплейсах.
➕ Знание Airflow, dbt или других инструментов ETL.
➕ Базовые навыки ML (интерпретация моделей, feature importance).
➕ Опыт работы с ClickHouse, BigQuery, Snowflake.
Писать: @irina_it_rec
Senior AI Engineer во Fluently (YC W24)
📍Remote
💵 Оплата в USD
🚀Фаундер — Юрий Ребрик, ex Amazon, Google, NVIDIA
Fluently — AI-тьютор, который помогает улучшать разговорный английский язык людям по всему миру, строящим карьеру в зарубежных компаниях. Стартап прошел в YCombinator в 2024 году, за последние 8 месяцев выросли со $100k до $6M ARR.
Размер команды – 20 | Инвестиции – $2.5M
Над чем предстоит работать
- Развивать голосового AI-агента: LiveKit/WebRTC, streaming ASR/TTS, RAG, function-calling, написание промптов и тд.
- Тренировать и деплоить ML модели в прод: ASR/LLM/TTS/voice-related.
- Обеспечивать надёжность и observability в проде: алерты, трейсинг, оптимизация латенси, быстрый фикс проблем.
Must-haves
- Опыт самостоятельной тренировки и деплоя ML моделей.
- Умение много работать и делать быстро.
Nice to have
- Опыт создания ai voice agents.
- Contribution to open source github repos.
- Kaggle, Codeforces, олимпиады, etc.
The deal
- Конкурентная зарплата в USD + опционы.
- Remote-first: работа из любой точки мира через Deel.
- Поездка в США на месяц для совместной работы и командные оффсайты.
По всем вопросам и с резюме пишите @musit
📍Remote
💵 Оплата в USD
🚀Фаундер — Юрий Ребрик, ex Amazon, Google, NVIDIA
Fluently — AI-тьютор, который помогает улучшать разговорный английский язык людям по всему миру, строящим карьеру в зарубежных компаниях. Стартап прошел в YCombinator в 2024 году, за последние 8 месяцев выросли со $100k до $6M ARR.
Размер команды – 20 | Инвестиции – $2.5M
Над чем предстоит работать
- Развивать голосового AI-агента: LiveKit/WebRTC, streaming ASR/TTS, RAG, function-calling, написание промптов и тд.
- Тренировать и деплоить ML модели в прод: ASR/LLM/TTS/voice-related.
- Обеспечивать надёжность и observability в проде: алерты, трейсинг, оптимизация латенси, быстрый фикс проблем.
Must-haves
- Опыт самостоятельной тренировки и деплоя ML моделей.
- Умение много работать и делать быстро.
Nice to have
- Опыт создания ai voice agents.
- Contribution to open source github repos.
- Kaggle, Codeforces, олимпиады, etc.
The deal
- Конкурентная зарплата в USD + опционы.
- Remote-first: работа из любой точки мира через Deel.
- Поездка в США на месяц для совместной работы и командные оффсайты.
По всем вопросам и с резюме пишите @musit
Data Analyst в iGaming компанию 🎮
📍Remote
CobaltLab (Rust-gaming платформа с экспансией в Европу и США) ищет аналитика, который выстроит продуктовую аналитику с нуля.
Что делать:
• Настроить сбор данных и дашборды (PostHog, BI)
• Анализировать поведение игроков, искать точки роста
• Проводить A/B-тесты, строить воронки
• Считать LTV, retention, объяснять почему игроки уходят
Требования:
• Опыт от 3 лет Data/Product Analyst
• SQL (ClickHouse, MySQL) — уверенное знание
• Python от 2 лет для анализа данных
• PostHog/Amplitude/Mixpanel — обязательно
• BI-системы, базовая статистика для A/B-тестов
• Самостоятельность и понимание бизнеса
Удаленный формат работы
График 5/2 с 10 до 19:00 по мск
ЗП от 2 000$ - обсуждается по итогам собеседования
📩 Откликнуться на вакансию: @katyacobalt
📍Remote
CobaltLab (Rust-gaming платформа с экспансией в Европу и США) ищет аналитика, который выстроит продуктовую аналитику с нуля.
Что делать:
• Настроить сбор данных и дашборды (PostHog, BI)
• Анализировать поведение игроков, искать точки роста
• Проводить A/B-тесты, строить воронки
• Считать LTV, retention, объяснять почему игроки уходят
Требования:
• Опыт от 3 лет Data/Product Analyst
• SQL (ClickHouse, MySQL) — уверенное знание
• Python от 2 лет для анализа данных
• PostHog/Amplitude/Mixpanel — обязательно
• BI-системы, базовая статистика для A/B-тестов
• Самостоятельность и понимание бизнеса
Удаленный формат работы
График 5/2 с 10 до 19:00 по мск
ЗП от 2 000$ - обсуждается по итогам собеседования
📩 Откликнуться на вакансию: @katyacobalt
🔥Ищем аналитика данных в крупный благотворительный фонд (не фандрайзинг!)!
📍Что предстоит делать:
- Разработка и ведение учетных форм и шаблонов для сбора данных: проектирование, создание и оптимизация структурированных форм в Excel для корректного и единообразного сбора данных о проектах, их реализации и результатах;
- Проверка, очистка и верификация данных;
- Сбор данных из разных источников для автоматического объединения и преобразования в единую форму для анализа;
- Анализ данных и формулирование выводов и рекомендаций;
- Визуализация и презентация результатов
📍Мы ищем того, кто:
- Опыт работы аналитиком данных или на схожей позиции от 2 лет
- Продвинутое владение Excel
- Знание SQL для извлечения и агрегации данных
- Опыт работы с BI-системами
- Знание статистики для анализа данных
- Базовые навыки программирования на Python
- Опыт настройки ETL-процессов
- Опыт работы с базами данных
📍Предложение:
- Официальное трудоустройство, социальный пакет и ДМС
- Конкурентоспособную зарплату и комфортный офис в центре Москвы (ст.м. Парк Культуры)
- Формат работы на выбор: гибрид или полная удаленка
- График 5/2 с 10:00 до 19:00
- Уникальный шанс участвовать в масштабных социальных проектах и приносить реальную пользу
Контакт для связи: @nataliahrd
📍Что предстоит делать:
- Разработка и ведение учетных форм и шаблонов для сбора данных: проектирование, создание и оптимизация структурированных форм в Excel для корректного и единообразного сбора данных о проектах, их реализации и результатах;
- Проверка, очистка и верификация данных;
- Сбор данных из разных источников для автоматического объединения и преобразования в единую форму для анализа;
- Анализ данных и формулирование выводов и рекомендаций;
- Визуализация и презентация результатов
📍Мы ищем того, кто:
- Опыт работы аналитиком данных или на схожей позиции от 2 лет
- Продвинутое владение Excel
- Знание SQL для извлечения и агрегации данных
- Опыт работы с BI-системами
- Знание статистики для анализа данных
- Базовые навыки программирования на Python
- Опыт настройки ETL-процессов
- Опыт работы с базами данных
📍Предложение:
- Официальное трудоустройство, социальный пакет и ДМС
- Конкурентоспособную зарплату и комфортный офис в центре Москвы (ст.м. Парк Культуры)
- Формат работы на выбор: гибрид или полная удаленка
- График 5/2 с 10:00 до 19:00
- Уникальный шанс участвовать в масштабных социальных проектах и приносить реальную пользу
Контакт для связи: @nataliahrd
#вакансии #NetworkEngineer #SREVPN #IT #VPN #Education #EdTech
Друзья, всем привет!
Ищем Network Engineer (Сетевого инженера) (уровень Senior) / DevOps (VPN, tunneling) на проект.
О нас:
Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сферах ИИ, дата-инжиниринга и веб-разработки.
Ищем сетевого инженера / DevOps с сильной экспертизой в VPN на роль инженера для работы с инфраструктурой на практикоориентированный курс по Spark для действующих Data Engineer.
Требуется создание стабильного решения: анализ причин нестабильности, логов, сети, провайдера и подбор устойчивой конфигурации.
Нужен человек, который:
• понимает TCP vs UDP в VPN
• умеет работать с traceroute / mtr / tcpdump / wireshark
• знает, как обходить ограничения провайдеров.
Что мы ждем от кандидата:
Диагностика нестабильных VPN:
• опыт поиска интермиттирующих обрывов; • анализ логов VPN-сервисов и ОС; • работа с тайм-аутами, keepalive, MTU, fragmentation.
Работа с сетями и провайдерами:
• NAT у провайдера; • CG-NAT; • DPI / фильтрация; • нестабильные маршруты.
Стек:
WireGuard; OpenVPN; IPSec / IKEv2; L2TP; Shadowsocks / V2Ray (если речь про блокировки).
Будет плюсом: Linux networking; iptables / nftables; systemd-networkd / NetworkManager.
Что мы предлагаем:
• Гибкий график;
• Формат работы - удаленка;
• Парт тайм от 40 часов / проектно;
• Оплата от 80 000 до 130 000 руб.мес. ( по итогам собеседования).
Будем благодарны вашим рекомендациям🤓
Пишите в Telegram или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT
Друзья, всем привет!
Ищем Network Engineer (Сетевого инженера) (уровень Senior) / DevOps (VPN, tunneling) на проект.
О нас:
Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сферах ИИ, дата-инжиниринга и веб-разработки.
Ищем сетевого инженера / DevOps с сильной экспертизой в VPN на роль инженера для работы с инфраструктурой на практикоориентированный курс по Spark для действующих Data Engineer.
Требуется создание стабильного решения: анализ причин нестабильности, логов, сети, провайдера и подбор устойчивой конфигурации.
Нужен человек, который:
• понимает TCP vs UDP в VPN
• умеет работать с traceroute / mtr / tcpdump / wireshark
• знает, как обходить ограничения провайдеров.
Что мы ждем от кандидата:
Диагностика нестабильных VPN:
• опыт поиска интермиттирующих обрывов; • анализ логов VPN-сервисов и ОС; • работа с тайм-аутами, keepalive, MTU, fragmentation.
Работа с сетями и провайдерами:
• NAT у провайдера; • CG-NAT; • DPI / фильтрация; • нестабильные маршруты.
Стек:
WireGuard; OpenVPN; IPSec / IKEv2; L2TP; Shadowsocks / V2Ray (если речь про блокировки).
Будет плюсом: Linux networking; iptables / nftables; systemd-networkd / NetworkManager.
Что мы предлагаем:
• Гибкий график;
• Формат работы - удаленка;
• Парт тайм от 40 часов / проектно;
• Оплата от 80 000 до 130 000 руб.мес. ( по итогам собеседования).
Будем благодарны вашим рекомендациям🤓
Пишите в Telegram или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT