Data Science Jobs
20.4K subscribers
47 photos
3 videos
1 file
740 links
Лучшие вакансии по темам Data Science, машинного обучения, нейросетей, искусственного интеллекта, компьютерного зрения, сбора, обработки и анализа данных.

🗄Мы в реестре РКН: https://vk.cc/cEZ5Ff

По всем вопросам: @musit
Чат: @bigdata_ru
Download Telegram
#vacancy #вакансия #job #работа #Data_Scientist #DS

Senior Data Scientist

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

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


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

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

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

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

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


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

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

📍 Локация: удаленка


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

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


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


По всем вопросам и с резюме пишите @elinaz_hr
#вакансии #работа #Data #Engineer #Инженер #Россия #РФ #Java #Groovy #BigData #Hadoop #ETL #DWH #удаленка #Senior

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

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

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

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

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

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

📩 Telegram: @haas_maru
#Datascientist #вакансия

🔥 Мы в поиске Data Scientist на проектную занятость

Грейд: middle+|senior
Ставка: от 256К до 281К
Гражданство РФ
Локация: любая
Загрузка: фуллтайм
Срок: долгосрочный
Оформление: только ИП ‼️

📌 Проект: data platform. Внутренний проект компании в Сербии по разработке платформы анализа больших данных и построения ML-моделей для оптимизации бизнес-процессов. Платформа агрегирует данные из разных источников, позволяет строить предиктивные модели, а также внедрять их в продакшн-контур с мониторингом качества.
Основной фокус — развитие ML-решений и их интеграция в data-driven процессы

Требования:
Опыт работы в Data Science от 4 лет
Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn, CatBoost или подобные)
Опыт построения и внедрения ML-моделей в продакшн
Понимание метрик качества моделей и подходов к их улучшению
Опыт работы с SQL (написание сложных запросов)
Практический опыт feature engineering и работы с реальными данными
Понимание полного ML lifecycle
Опыт работы с задачами классификации /регрессии (churn,рекомендации,scoring и т.д.)

Будет плюсом:
Опыт работы с большими данными (Spark/ Hadoop)
Опыт деплоя моделей (Docker, API-сервисы)
Опыт работы сML pipeline инструментами (Airflow, MLflow)
Понимание A/B-тестирования и causal inference
Опыт работы с Kubernetes
Опыт построения рекомендательных систем

🍀 Задачи:
Полный цикл разработки ML-моделей: от исследования данных до внедрения в прод
Построение и улучшение моделей (классификация, регрессия, сегментация)
Работа с большими объемами данных, подготовка и очистка датасетов
Разработка и оптимизация feature engineering
Валидация моделей, работа с метриками, анализ качества
Участие в проектировании ML-сервисов и пайплайнов
Взаимодействие с аналитиками и инженерами для внедрения моделей
Поддержка и доработка существующих решений

@aliiS_a
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#вакансия #data #analyst #ETL #DWH #sql #datavault

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

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

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

🔥Если все нравится - пиши @pavel_korab
#вакансии #datascientist #LLM #SeniorLLM #LeadLLM #AI #ИИ

Друзья, всем привет!

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

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

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

Ожидаем от кандидата:

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

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

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

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

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

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

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

___

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Контакты для связи
:
Акмарал, IT Recruiter — DevCats
@akurstanbekova_dc
Архитектура контроля: как масштабировать экспертизу в медицине

В Data Science одна из самых сложных задач — это оцифровка экспертного опыта. Мы учим модели видеть патологии на снимках, но в реальном бизнесе «бутылочным горлышком» часто становится не отсутствие данных, а невозможность контролировать их качество на масштабе.

Интересен подход Романа Чурина, основателя холдинга миа.рф, который управляет сетью клиник не как врач, а как системный архитектор. Когда компания делает по 70–80 тотальных операций на челюсти в месяц на одного хирурга (что в десятки раз выше среднего по рынку), классический надзор перестает работать.

Вместо того чтобы полагаться на интуицию «звездных» врачей, Роман выстроил систему, напоминающую пайплайн обработки данных:

▪️Сквозной фотопротокол: каждое действие фиксируется, создавая датасет для внутреннего аудита.
▪️Централизованный отдел качества: отдельная структура, которая анализирует все снимки и КТ-исследования независимо от лечащего врача.
▪️Алгоритмизация планов лечения: система чек-листов исключает человеческий фактор, когда из-за потока доктор может пропустить нюанс, вроде необходимости транссинуса.

По сути, это реализация концепции «бизнес как программный код», где процессы можно мультиплицировать на десятки новых юнитов без потери качества. Роман открыто говорит, что его цель — создать лучшую в стране MIS-систему (Medical Information System), которая будет аккумулировать лучшие практики и автоматизировать принятие решений.

Для тех, кто проектирует сложные системы или работает с MedTech, канал Романа — это кейс о том, как превратить «ламповую» стоматологию в жестко структурированный технологический конвейер. Там он разбирает, почему в медицине будущего победит не отдельный талант, а выстроенная экосистема, и как удерживать статус самой быстрорастущей сети в России, опираясь на сухие цифры и автоматизированный контроль процессов.
#вакансия #Data #fulltime #удаленно #BigData #Hadoop #ETL

🔥Ищем Data инженера уровня Middle+

Уровень: Middle+
Локация и гражданство: РФ + Друж. Страны.
ЗП:200-230К на руки
Загрузка: fulltime.
Оформление: как ИП

📌Обязательные требования
- Владение одним из языков программирования (Java, Groovy), знание принципов ООП, умение читать чужой код;
- Опыт сборки проекта, компиляции и деплоя в Rancher (Docker);
- Опыт проектирования, реализации, развития и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData;
- Знание SQL (индексы, функции, умение читать планы запросов, оптимизация запросов);
- Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.);
- Умение работать с Git в консоли;
- Знание особенностей работы ETL-инструментов (Apache Nifi, Airflow, интеграционные шины SAP BW, Talend, Informatica, SAS и т.п.);
- Опыт работы с Hadoop;
- Понимание устройства HDFS, форматов данных;
- Опыт работы с Hive или любым другим хранилищем на основе Hadoop;
- Опыт использования систем ведения проектов и документации;
- Умение работать с архитектурными схемами;
- Понимание принципов построения и хранения данных - DWH и DataLake.

Дополнительные требования
- Опыт администрирования Unix/Linux или Hadoop (HDFS, Yarn, Ranger, Spark, Zookeeper), Zabbix, Ansible.

📝Задачи на проекте
- Самостоятельная разработка, реализация и поддержка интеграционных решений на стеке технологий, принятых в команде (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow);
- Определение стека технологий для конкретных проектов и задач;
- Решать технически сложные задачи, которые не могут решить другие инженеры в команде;
- Оперативно реагировать на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнять задачи в установленные сроки;
- Разрабатывать и контролировать актуальность документации по взаимодействию конфигурационных единиц платформы больших данных;
- Предоставлять отчеты о своей деятельности начальнику отдела/руководителю в порядке, установленном руководством;
- Контроль качества интеграционных решений с последующим созданием задач/дефектов для рефакторинга;
- Определять технологическую стратегию развития проекта или продукта, работать на перспективу;
- Выстраивать процессы (например, CI/CD, код-ревью), внедрять и развивать инженерные практики.

📲Контакты: @irazhura87
#вакансия #москва #python #ML #DS #NLP #LLM #agents

NLP Data Scientist (AI-агенты)

Всем привет! 👋

Мы - команда центра развития искусственного интеллекта в российском топ банке. Разрабатываем и внедряем AI-решения в ключевые бизнес-процессы.
Сейчас мы строим прикладных AI-агентов для HR-направления: подбор, оценка, развитие сотрудников, внутренние сервисы для рекрутеров и руководителей.

Ищем NLP data scientist, который умеет проектировать и улучшать рабочие AI-системы: с инструментами, качественной оценкой и измеримым влиянием на бизнес-метрики. Рассматриваем Middle и Senior позиции.

Чем предстоит заниматься

- Проектировать и развивать LLM и агентные решения для HR-сценариев: от постановки задачи и анализа процесса до PoC, MVP и production-ready решения совместно с ML Engineer.
- Разрабатывать архитектуры AI-агентов: orchestration, tool use, retrieval, memory, multi-step workflows, guardrails.
- Формировать гипотезы, запускать эксперименты и улучшать качество системы на основе метрик и обратной связи пользователей.
- Вместе с бизнес-заказчиком уточнять требования и фиксировать постановку задачи.

Что для нас важно
- 3+ лет опыта в Data Science / ML, из них заметная часть в NLP, LLM.
- Практический опыт создания прикладных LLM-систем и агентов: RAG, tool calling, agentic workflows, multi-step reasoning, structured output.
- Глубокие знания в NLP (статистические методы, нейронные сети, трансформеры) и уверенная база в классическом ML.
- Понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering.
- Опыт разработки на Python, пишете чистый и поддерживаемый код

Плюсом будет
- Опыт разработки RAG-систем и работы с векторными хранилищами
- Опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью

Мы предлагаем
- Вилка: 200-350 net + годовая премия 2-4 оклада (с сильными кандидатами готовы отдельно обсуждать условия)
- Комфортный современный офис в г.Москва
- Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю)
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

Если интересно, пишите в личку @yegor_saf
Вакансия: Data Science / ML Engineer (универсальная роль)
Компания: IMS
Город: Санкт-Петербург
Формат: удалёнка
Занятость: full-time / part-time
Зарплатная вилка: обсуждабельна (1500-2000/час, зависит от уровня кандидата, возможно обсуждение фиксированной оплаты)
Трудоустройство: ГПХ, ИП, самозанятость, также обязательно подписание NDA и у нас высокие требования к конфиденциальности

Задачи
• Развивать AI-контур продукта: от обработки пользовательского запроса до финального ответа и визуализации результата.
• Проектировать и улучшать retrieval/pipeline-логику для мульти-источников (Qdrant, MemGraph, PostgreSQL, нереляционные источники).
• Развивать LLM-агентный контур (Query Planner loop): классификация запросов, декомпозиция подзадач, tool-calls, оценка достаточности данных.
• Работать с эмбеддингами, семантическим поиском и качеством выдачи (релевантность, дедупликация, фильтрация, ранжирование).
• Участвовать в оптимизации LLM-инференса (Qwen-семейство, LiteLLM-прокси), стоимости запросов и latency.
• Настраивать и улучшать data/ML pipeline для обработки документов, мультимодального контента и подготовки данных для поиска/графа.
• Взаимодействовать с backend-командой (FastAPI/WebSocket), участвовать в проектировании контрактов и интеграций сервисов.
• Участвовать в формировании технических решений по масштабированию и производительности (кэширование в Redis, нагрузка, стабильность).

Требования
• Опыт работы в Data Science / ML Engineering от 2–5 лет (Middle / Middle+/Senior).
• Уверенный Python и опыт production-разработки ML/DS-сервисов.
• Практический опыт с LLM/NLP: промптинг, оркестрация вызовов, оценка качества ответов, оптимизация пайплайнов.
• Опыт с векторным поиском и эмбеддингами (желательно Qdrant или аналогичные Vector DB).
• Понимание работы с графовыми и реляционными БД (MemGraph/Neo4j, PostgreSQL) в контексте AI-поиска и аналитики.
• Опыт проектирования API/интеграций (REST; понимание WebSocket и сервисного взаимодействия).
• Умение формулировать гипотезы, проводить эксперименты и аргументированно выбирать технические решения.


Будет большим плюсом
• Опыт построения RAG/agentic систем в production.
• Опыт оптимизации LLM-моделей и инфраструктуры инференса (latency/cost/quality trade-off).
• Знание Redis-кэширования и подходов к session-aware caching.
• Опыт с мультимодальными сценариями (текст + документы/медиа).
• Опыт формализации контрактов между сервисами (в т.ч. gRPC/YAML/OpenAPI).
• Опыт построения pipeline’ов обработки и классификации данных


Мы предлагаем
• Работу над технологически сложным продуктом на стыке LLM, поиска и графовых данных.
• Возможность влиять на архитектуру AI-части и ключевые технические решения.
• Гибкий удалённый формат работы.
• Конкурентную оплату по уровню.
• Сильную команду, минимум бюрократии и живое общение.

Контакт: @Viki50562
#вакансия #vacancy #machinelearning #ml #cv #senior #remote

Позиция: Senior ML Engineer
Проект: Химическая промышленность
Формат: удалённый (аутстафф)
Занятость: фултайм (проектная)
Длительность: более года
Часовой пояс: МСК
Старт: ASAP
Оформление: ИП, СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
Оклад: 4000 - 5000$ net

Ptolemay — аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем Senior ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере химической промышленности.

Требования:
• Алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей: глубокое понимание методов машинного обучения, глубокого обучения (Deep Learning), а также специфики работы с CV (Computer Vision).
• Языки программирования: экспертные знания Python и библиотек машинного обучения, таких как PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV.
• Архитектуры нейронных сетей: знание архитектур CV (Yolo, ResNet, EfficientNet и другие), а также опыт работы с CV методами и их адаптацией.
• Математическая база: понимание линейной алгебры, вероятности, статистики, оптимизации, которые применяются при обучении моделей.
• Инфраструктура для работы с ИИ: опыт работы с серверным оборудованием для развертывания и обслуживания ИИ-решений.
• Системы управления версиями: опыт работы с Git для контроля версий и командной разработки.
• Контейнеризация и оркестрация: знание Docker и Kubernetes для развертывания моделей в продакшн.
• Методы обработки данных: понимание предобработки данных, работы с большими объемами данных, опыт разметки данных (использование CVAT).
• API-интерфейсы: опыт разработки и интеграции моделей через RESTful API и использование систем CI/CD (Jenkins, GitLab CI).

Условия:
• Удалённый формат работы
• Полная занятость
• Долгосрочный проект с возможностью продления
• Оформление по ИП или СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
• Оплата: 4000 – 5000$ net

Готов ответить на вопросы и рассмотреть резюме в личных сообщениях: @Dmitriy_Ptolemay
Вакансия: Data Scientist
Компания: АО «СимбирСофт»
Формат работы: удалённо
Занятость: полная

Ищем опытного Data Scientist для работы с данными и построения ML‑моделей. Ты будешь анализировать данные, разрабатывать модели и внедрять их в продакшн 🎯

🔍Требования:
- Опыт работы Data Scientist или в смежных ролях от 2 лет;
- Владение Python (pandas, NumPy, scikit‑learn, matplotlib/seaborn);
- Опыт работы с библиотеками ML/DL (TensorFlow, PyTorch, XGBoost и т. п.);
- Понимание алгоритмов машинного обучения;
- Опыт построения и валидации ML‑моделей;
- Базовые навыки работы с инструментами развёртывания ML‑моделей (MLflow, Docker);
- Умение объяснять технические концепции нетехническим специалистам.

Будет плюсом:
- Опыт работы с временными рядами, NLP или компьютерным зрением;
- Знакомство с облачными платформами (AWS, GCP, Azure);
- Владение английским языком на разговорном уровне.
💼Условия:
- Полностью удалённый формат работы с гибким началом дня;
- Конкурентную зарплату и прозрачную систему бонусов;
- Возможность работать над разнообразными проектами из разных отраслей;
- Регулярные курсы повышения квалификации и компенсацию затрат на обучение;
- Участие в профильных конференциях и митапах за счёт компании;
- Возможности карьерного роста до Senior Data Scientist, Team Lead или ML‑архитектора;
- Современную корпоративную культуру с внутренним обменом опытом;
- Оборудование для работы ноутбук или компенсацию за использование личного.

📌Если заинтересовала вакансия, то заполняй гугл форму⬇️ и рекрутер свяжется с тобой в ближайшее время💙
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd0DCa4dPhI8-OOK3rPLbrR3-y2X_rnlC9tgvvMZuFt6hY4Sg/viewform?usp=header
#вакансия #ГородМосква #удаленнаяработа #MLинженер

🔶Должность - AI Engineer/Senior ML Engineer
🔶Компания - Арт-Финтех

⌨️Требования к кандидату:
— Гражданство и локация РФ
— Сильный Python background: backend-разработка, API-интеграции, асинхронность, типизация, валидация данных, ORM и миграции.
— Опыт разработки и поддержки production-grade API и интеграционных сервисов.
— Хорошее понимание REST, gRPC, WebSocket, очередей и event-driven architecture.
— Уверенные знания PostgreSQL, Redis, контейнеризации и CI/CD.
— Понимание сервисной безопасности: OAuth2/JWT, service-to-service auth, secrets management, audit trail.
— Опыт проектирования отказоустойчивых интеграций и диагностики проблем в распределённых системах.
— Умение писать чистый, поддерживаемый и надёжный код.
Будет плюсом:
— Опыт работы с LLM-приложениями, tool calling, агентными пайплайнами и retrieval / search-сценариями.Технологический стек
— Python 3.11+
— FastAPI / ASGI
— Pydantic
— SQLAlchemy/Alembic
— PostgreSQL
— Redis
— REST/gRPC/WebSocket
— Message brokers/background workers
— Docker
— Kubernetes
— CI/CD
— LLM API, embeddings, vector search, tool execution protocols

Обязанности
— Разрабатывать backend-сервисы для интеграции AI-компонентов с внутренними API, сервисами и источниками данных.
— Строить единый слой доступа к инструментам и системам: каталог интеграций, реестр коннекторов и механизмы вызова инструментов для агентных сценариев.
— Подключать новые системы через стандартные протоколы взаимодействия моделей, агентов и инструментов.
— Проектировать безопасность интеграционного слоя: аутентификацию, авторизацию, аудит действий, разграничение доступа и работу с секретами.
— Обеспечивать надёжность integration layer: retries, очереди, rate limiting, идемпотентность, мониторинг, логирование и трейсинг.
— Превращать разрозненные интеграции в платформенный слой, которым смогут пользоваться другие команды.
— Участвовать в архитектуре AI-сервисов: backend, orchestration, observability и production operations.

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

🪩Немного о нас:
Группа компаний «АРТ-Финтех» более 20 лет на рынке — международный поставщик инновационных банковских программных решений. Наша компания разрабатывает ПО для финансового сектора
🖋 @Oleghols
Компания: Островок
Вакансия: Data Science Team Lead
📍Локация: рассматриваются кандидаты, которые готовы работать из РФ не менее 6 мес в год (можно уезжать на зимовки)

🟢Что нужно делать:
- Тимлидство: поддержание мотивации сотрудников, их развитие, организация их деятельности;
- Организация эффективной работы командой DS: планирование задач, постановка целей, контроль выполнения, performance review;
- Организация эффективной коммуникации со стейкхолдерами и продуктовой командой;
- Квартальное и оперативное планирование работы;
- Участие в code review, grooming, поддержка стандартов качества кода и лучших практик;
- Модерация Scrum‑ритуалов: daily, grooming, planning, retrospective.

🟢 Ты точно подходишь, если у тебя есть:
- Опыт в в роли линейного DS от 3 лет
- Опыт в роли Team Lead DS команды от 4 человек - от 1 года
- Опыт в управлении командой (приоритезация, найм, рост и прочее)
- Умение работать с бизнес-метриками (модельные, продуктовые и финансовые) и влиять на них - наличие в резюме конкретных эффектов, которые принесла твоя команда
- Опыт с LLM, uplift, time series и тд.
- Навыки организации эффективной работы команды DS, наставничества и поддержки развития специалистов;
- Опыт управления проектами по внедрению DS/ML-решений, соблюдая сроки и качество выполнения задач;
- Умение четко и доступно объяснять сложные технические решения коллегам и заинтересованным сторонам;
- Способность находить и реализовывать эффективные решения для сложных задач DS/ML на практике;
- Английский на уровне чтения документации.

🙌 Что предлагаем:
- Интересные проекты: мы создаём продукты для путешественников, тревел-агентов и отельеров по всему миру.
- Результат важнее всего, поэтому мы даём свободу для его достижения: гибкий график, удалёнка или офис — ты сам решаешь, где и когда работать.
- Мы открыто общаемся, принимаем решения на инженерных кворумах и обсуждаем все вопросы в корпоративном мессенджере.
- Нестандартно подходим к работе и пробуем новое. Например, решать некоторые задачи нам помогают бот и компаньон для кодирования на основе AI.
- «Сам себе CEO» — важный принцип нашей работы. Он означает, что каждый чувствует себя в своей зоне ответственности так свободно, как будто это его собственный бизнес: самостоятельно расставляет приоритеты, выбирает пути решения задач и не боится действовать.
- Техническое комьюнити Ostrovok! Tech проводит митапы, хакатоны, участвует в конференциях и поддерживает любые, даже самые смелые идеи.
- Мы помогаем сотрудникам выступать на профессиональных конференциях: от подачи заявки до подготовки презентации.
В нашем офисе у метро «Новослободская» в Москве есть всё для комфортной работы и отдыха. И минимум раз в месяц мы проводим вечеринки!
- Мы заботимся о самочувствии нашей команды: с первого месяца работы у наших сотрудников есть ДМС и скидки в сервисе «Ясно». Кроме того, мы предоставляем дополнительный оплачиваемый выходной день MyTime Day Off, который можно использовать по своему усмотрению — посвятить времени заботе о своем самочувствии и здоровье или заняться личными делами.
- Рост и развитие каждого — наш приоритет. У нас есть внутренние программы адаптации и обучения, развития soft skills и лидерских навыков, подобранные индивидуально для каждого сотрудника.
- В тревел-индустрии сложно расти без отличного знания английского, поэтому мы поддерживаем его изучение: предоставляем скидки на курсы Skyeng.
- У нас действуют корпоративные цены на отели и другие тревел-услуги — чтобы наши сотрудники путешествовали чаще.
- Островок — аккредитованная IT-компания.

📬 Для резюме: @k_shvt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Middle/Senior Data Analyst

Локация/Гражданство: РФ
Оформление: СЗ/ИП
Компания: DataDev
ЗП: от 250 000 до 350 000 р.
Занятость проектная полная

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.

По всем вопросам и с резюме пишите @irina_it_rec
Вакансия Data Scientist 📍в Беларуси/Польше

On The Spot нанимает в инженерную команду 365Scores.
Они делают продукт для 60+ млн пользователей - платформа со спортивными новостями, статистикой и лайв-результатами матчей.

Требования:
• 5+ years in Data Science / ML with business-driven use cases
• deep expertise in mathematical optimization
• causal inference knowledge
• production ML / MLOps exposure
• good English (B2 or higher)

Суть роли — разработка масштабируемых ML-систем в продакшене и работа с real-time данными.

Вилка: 6000-6500$ gross

Формат: ремоут-френдли, но обязательно из Беларуси/Польши. Для трудоустройства в Польше (B2B) нужен документ, дающий на это легальное право.

Рекрутер: @tany_aynat
⚡️ Ищем AI-разработчика / вайбкодера
Не «изучаю Python». Не «пишу на чистом JS». А тот, кто берёт задачу → садится в Cursor или Replit → через пару дней показывает рабочий продукт.
Мы — One Way Import @one_way_import. Импортируем авто из Кореи, Китая и Европы. Растём, автоматизируем, строим.


Первый проект — уже конкретный:
Калькулятор стоимости авто «под ключ». Клиент вводит модель и бюджет → получает итоговую цену с таможней, логистикой, комиссией. Формула есть. Нужен исполнитель.
Дальше — боты, автоматизации, внутренние инструменты. Объём растёт. Хорошему человеку — постоянные задачи и переход в штат.

Что важно: ✓ Портфолио: 2-3 реальных продукта (не туториалы) ✓ Стек: Cursor / Replit / v0 / n8n — неважно что, важен результат ✓ Умеешь работать с ТЗ без пинков
Что не нужно: ✗ Классический джун без AI в стеке ✗ Только теория и «готов обучиться»


Формат: удалённо, старт с проекта, оплата по результату. Далее формат постоянной работы фуллтайм / проектно
Оклад от 200.000 руб

Заполняй анкету https://forms.gle/g8Ee43MFZ8FCpB4WA и пиши HR после заполнения https://xn--r1a.website/OneWay_HR
В сообщении: кто ты + ссылки на проекты + стек.