#вакансия #dataengineer #remote #fulltime #senior

КА: luckyhunter
Формат работы: remote
Занятость: Full Time
Вилка: до 5000 usd gross

💼 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.



📩 Хотите узнать больше? Напишите мне в тг @veronikavlasovets

#вакансия #vacancy #job #remote #AI #deep_research #middle #senior #ML #machine_learning #DS #Data_science #OCR #python #RAG #pytorch


Deep Research engineer (remote)


Skygen.ai — стартап, делаем ИИ-агента который выполняет любую задачу на компьютере.

Нужен инженер (с ресерч-экспертизой), который построит Deep Research — систему, которая сканит интернет, собирает огромные объёмы данных (все сайты, видео, блоги, таблицы, картинки и др. и выдает пользователю ответ на его запрос

Требования (must):

4+ лет инженерного опыта в ML/DS/engineering.
Python, опыт с парсингом, OCR, web crawling.
Опыт с RAG от 3 лет, embeddings / vector DB и retrieval pipelines. Понимание sota архитектур RAG
PyTorch/Transformers — уверенно.
Статьи по RAG/Deep research

Будет плюсом:

Опыт с механизмом self-reflection и memory management в агентах будут плюсом


Для отклика присылайте резюме в телеграм @foreverinlovewithsummer

⚖️ Алгоритм LinkedIn и LLM: появился ли скрытый перекос?

В LinkedIn разгорается спор после того, как платформа стала активнее использовать LLM в ранжировании ленты. Поводом стал вирусный эксперимент #WearthePants, где авторы меняли пол, имя и иногда фото в профиле - и наблюдали резкие изменения охватов.

Что заметили создатели контента:
- Одна авторка с 10 000 подписчиков регулярно получала столько же показов, сколько ее муж с ~2 000
- После смены пола в профиле некоторые фиксировали рост показов на 200–238% всего за один день
- Также сообщают о +27% к вовлеченности и похожих скачках у других участников эксперимента

Позиция LinkedIn:
- Пол и другие демографические поля не используются напрямую для ранжирования ленты
- Сравнения «до и после» могут быть некорректными
- Демографические данные применяются только в масштабных fairness-тестах, а не в продакшн-алгоритме
- В реальном ранжировании используется сотни недемографических сигналов

Где начинается сложная часть:
Даже если пол не передается в модель напрямую, LLM может косвенно восстанавливать «gender-like» сигналы:
- стиль письма
- контекст профиля
- реакция аудитории
- история вовлеченности
- паттерны языка и тем

Фактически модель учится не полу, а коррелирующим с ним признакам.

Еще одно наблюдение авторов:
Новая система, похоже, сильнее награждает ясность мысли и ценность текста, а не частоту постинга или количество лайков. Это автоматически меняет баланс выигрывающих авторов, даже если контент кажется «тем же самым».

Это не история про злой умысел, а про сложность LLM-систем. Даже без прямых демографических данных модели могут воспроизводить перекосы через косвенные сигналы. И чем сложнее алгоритм, тем труднее доказать, где именно проходит граница между корреляцией и дискриминацией.

Источник:
https://techcrunch.com/2025/12/12/ok-whats-going-on-with-linkedins-algo/

🚀 Вакансия: Продуктовый аналитик (Middle)
🏢 Компания: ООО Фаст Софт
🌎 Локация: 🇷🇺 Россия
🕕 Часовой пояс: Санкт-Петербург
💼 Формат работы: гибрид

💰 Зарплата: 180-200k net
📊 Отрасли: e-commerce, foodtech

🎯 Требования:
- Опыт продуктовой аналитики от 2х лет - в ecom, back office продуктах будет преимуществом;
- Знание SQL и Python;
- Разбираетесь в математической статистике и A/B-тестировании;
- Опыт в построении юнит-экономики, метрик, продуктовых дашбордов, желательно опыт с Yandex DataLens;
- Опыт работы продуктовым или data-аналитиком от 2-х лет в сфере IT-продуктов;
- Глубокое понимание и практический опыт расчета всех ключевых продуктовых метрик: DAU/WAU/MAU, Retention (Cohort Analysis), LTV, Conversion Rate, а также умение анализировать воронки событий.

✅ Рабочие задачи:
- Формирование, расчёт метрик продуктов направления доставки (приложение, сайт, продукт для автоматизации доставки) и направления ресторанов;
- Поиск и анализ «узких мест» в пользовательских сценариях на основе метрик и воронок, определение причин прерывания флоу, анализ аномалий в метриках;
- Генерация гипотез для устранения «узких мест», дизайн и проведение A/B-тестов совместно с продуктовой командой, оценка результатов;
- Подготовка инсайтов, дашбордов и отчетов для команды, которые и помогут принимать решения по развитию продукта;
- Сегментация клиентов и расчёт unit-экономики (выручка, маржинальность, прибыльность);
- Участие в развитии продукта: проработка гипотез на функционал, проработка функционала, фиксация продуктовых результатов совместно с продуктовой командой;
- Работа с данными: самостоятельное извлечение и обработка больших массивов данных для проведения комплексного анализа.

📌 Условия:
- Гибридный формат работы с гибким началом рабочего дня;
- Обучение на любой онлайн платформе за счет компании;
- ДМС после 3 месяцев работы;
- 3 дополнительных оплачиваемых выходных в год;
- Занятия корпоративным английским еженедельно;
- Занятия спортом: корпоративный волейбол, футбол, настольный теннис, йога;
- Подарки на день рождения, рождение ребенка и свадьбу;
- Подарки за стаж работы в компании;
- Ежемесячные корпоративные мероприятия;
- Скидку 50% на обеды в ресторанах Токио Сити и Бахрома и карта на скидку 30% в ресторанах франшизы;
- Скидку 30% на проживание на базе отдыха у Ладожского озера;
- Современный офис в пешей доступности от станций метро Чкаловская/Спортивная/Петроградская;
- Уникальную возможность развиваться в команде профессионалов;
- Участие в значимых проектах и дружелюбную атмосферу и поддержку коллег.

📩 Контакты:
v.kondratieva@fssoft.ru

ℹ️ Дополнительно:
Откликнуться на вакансию: https://spb.hh.ru/vacancy/128274983?hhtmFrom=employer_vacancies

#SQL #Python #ECommerce #НСИ #Middle #Гибрид #Офис #ДМС #ИП

#вакансия #vacancy #job #lead #teamlead #backend #python #fulltime #удаленка

💡Компания Devhunt
🔎 Вакансия: Tech Lead (Python, AI/ML)
🌏 Формат работы: Удалённо\гибрид (Москва)
💸 Зарплата: 400-500т.р гросс
✏️Опыт: 5+ лет

Компания занимается глубоким анализом поведения пользователей с применением ИИ: сбор данных из открытых источников, мониторинг упоминаний брендов в соцсетях, аналитика аудитории и персонализация маркетинговых решений.

🧠 Что нужно уметь:

1.Отличное знание Python

2.Опыт внедрения LLM в продукт

3.Умение писать код с помощью нейросетей (не меньше 50%)

4.Опыт руководства командой разработки

⚙️ Чем предстоит заниматься:

Руководить командой: планировать, ревьюить код, наставлять

Проектировать архитектуру backend-сервисов

Разрабатывать ключевые модули и интеграции с внешними API

Написание кода 80%, руководство 20%

Внедрять best practices и CI/CD процессы

💼 Что предлагаем:

Современный стек

Удалённый формат\гибрид

Возможности технического и управленческого роста


📩 Контакт для отклика: @lishersh

#Vacancy #DataScience #Python #AI

Ex-McKinsey стартап в AI ищет Senior / Lead Data Scientist

Бутиковый AI-консалтинг, основанный ex-McKinsey, ищет Senior / Lead Data Scientist. Компания работает с B2B и B2C-продуктами, делает персонализацию и CVM-модели, проекты идут сразу в продакшен🚀

Что предстоит делать:
- Полный цикл DS: идея → Python → A/B → production
- Рекомендательные системы и CVM / CRM
- Участие во встречах с клиентами

Кого ищут:
- 4+ лет опыта в Data Science
- Опыт в консалтинге (желательно McKinsey, BCG, Bain)
- Сильный прикладной DS и Python
- Готовность к client-facing формату

Формат:
- 4 дня в неделю в офисе Еревана
- Командировки или релокация — оплачиваются
- Оформление через ОАЭ (Emirates ID) ✈️

Почему стоит смотреть:
- Команда ex-McKinsey, без бюрократии
- Реальный бизнес-импакт
- Возможность влиять на развитие DS-направления

📩 Резюме отправлять сюда @yayaslya

Инженер по системам хранения данных (Ceph)
Локация: Москва
Формат работы: гибрид
ЗП: от 300 000 на руки

Крупнейшая MedTech компания работает с огромными массивами данных секвенирования и биоинформатики.
Хранилище данных построено на Ceph – 13 кластеров, более 1000 серверов, в которых размещаются геномные данные, пайплайны и сервисы для исследовательских команд. Масштабы растут: впереди план по увеличению объема хранения в 5 раз.

🔹 Задачи:
● Поддержка и развитие распределенной системы хранения данных на базе Ceph (CephFS, RBD).
● Мониторинг и обеспечение стабильной работы 13 кластеров.
● Решение инцидентов и оперативное реагирование на сбои (включая внеплановое).
● Настройка и оптимизация производительности кластеров.
● Масштабирование системы под растущие объемы данных.
● Взаимодействие с биоинформатиками и инженерами для поддержки рабочих процессов.

🔹 Требования:
● Опыт работы с Ceph (CephFS, RBD).
● Опыт администрирования Linux (глубокое понимание внутренней архитектуры, сервисов, сетей).
● Знание принципов работы L2-сетей.
● Понимание принципов серверной инфраструктуры и систем хранения.
● Готовность к обучению и освоению Ceph.
● Ответственность и готовность быстро реагировать на инциденты.
● Опыт администрирования высоконагруженных систем, HPC или дата-центров.
● Навыки автоматизации (bash, python, ansible и др.).

🔹 Условия:
● Формат работы: гибрид.
● Оформление по ТК РФ.
● Корпоративное медицинское обслуживание.
● Бессрочный трудовой договор.
● Высокопрофессиональная команда и передовые технологии.

Резюме отправлять: @lavrenovtolya

#Ceph #Linux #ЦОД #вакансия #работа #PrincipalRecruitment

#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 #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! ❤️

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

#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
Позиция: DS (Causal Inference & Econometrics)
Компания: Х5 Group   
Формат: Полный занятость (40 часов в неделю).  
Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса БЦ Оазис, г. Москва)  
Вилки: Оклад от 300 до 600 тыс. руб. gross + до 40% премия (уровень оклада обсуждается по итогам интервью)

💡Команда ad-hoc аналитики из X5 (Пятерочка, Перекресток, Чижик и т.д.) в поисках опытных DS-спецов с уклоном в Causal Inference и прикладную эконометрику

🔬Почему у нас интересно?
Более 29 тысяч магазинов, 50 миллионов клиентов, петабайты данных - и все это нужно анализировать

Ты будешь работать в команде нового стрима - никакого легаси, много интересных исследовательских задач - большая часть работы будет именно про 'рисеч': разбор бизнес-механик и формулирование причинных гипотез, чтение свежих статей и имплементация методов оттуда, сравнение этих методов между собой

🔭Чем у нас предстоит заниматься?

В основном - end-to-end разработкой методологий и инструментов для оценки эффектов в случае, когда классические A/B-тесты неприменимы. Сейчас процесс имеет следующий вид:
- встреча с заказчиками, уточнение требований и формализации задачи
- определение подходящего статистического подхода для анализа и конфигурирование статистической модели
- разработка и тестирование модели на синтетических и реальных данных
- презентация результатов заказчикам
- выкатка модели в 'прод' (регулярный расчет эффектов раз в месяц), дальнейшая доработка модели

Также читаем статьи и исследуем разные методы, удачные решения имплементируем в собственную python библиотеку, по итогам особо интересных задачек пишем статьи

Примеры уже решенных задач - оценка эффекта наличия подписки (Пакет) на траты клиента, оценка прироста выручки у клиентов по итогам федеральных акций


😎Ты нам подходишь, если ты:  
- Имеешь опыт работы в DS-сфере от двух лет
- Имеешь бэкграунд в Causal Inference / эконометрике (наука, учеба, работа)
- Знаешь, что такое эндогенность, из-за чего она может возникать и как с ней бороться
- Можешь отличить конфаундер от инструмента
- Можешь нарисовать DAG для конкретного DGP, сможешь на нем найти коллайдеры и медиаторы
- Знаком с современными подходами к анализу кросс-секционных и панельных данных (Doubly Robust Estimators (AIPW), DiD, TWFE, IV)
- Умеешь писать чистый и структурированный код на Python, знаешь классические алгоритмы и структуры данных
- Знаешь SQL - умеешь строить оптимальные запросы, знакомство с hadoop-стэком будет плюсом;

🎁Что мы предлагаем:
- возможность работать удалённо или в гибридном формате;
- ежеквартальные премии по результатам работы;
- удобный офис рядом с м. «Добрынинская» / удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники»
- гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00);
- широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья;
- возможность учиться и развиваться за счёт компании;
- программы мотивации для спикеров и авторов;
- Классный коллектив, теплая атмосфера и веселые ретро с играми и битвой мемов, а также оффлайн-тимбилдинги.

Свои резюме в формате "Фамилия Имя Резюме DS ad-hoc" направлять сюда: @Zzzelar

Python разработчик (ML Engineer)

Локация: Удалённо
Компания: SSP SOFT
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
                                                                                                            
Опыт работы: 3–6 лет
Оформление: Трудовой договор·Договор ГПХ с самозанятым, с ИП, с физлицом

Привет! Мы ищем в команду ML-Инженера / Python-разработчика уровня Senior.⠀

Для нас привлекательны следующие знания и опыт:
Опыт коммерческой разработки на Python от 5 лет;
Знание FastAPI или аналогичных async-фреймворков;
Опыт работы с PostgreSQL и SQLAlchemy;
Понимание async/await и работы с Redis;
Владение Docker, Git и Linux-средой;
Опыт разработки REST API;
Умение работать с AI-инструментами для разработки — Cursor, Cline, Continue, Copilot или аналоги (повседневное использование в работе).

Решайте интересные задачи:
Разработка и поддержка backend-сервисов и API;
Работа с базами данных и миграциями;
Интеграция внешних сервисов и AI-моделей;
Реализация фоновых задач и очередей;
Оптимизация производительности и отказоустойчивости;
Контейнеризация и поддержка инфраструктуры (Docker, CI/CD).

Стек:
Python 3.14, FastAPI, FastMCP;
PostgreSQL, SQLAlchemy, Alembic;
Redis, RQ;
Docker, Nginx, Linux;
REST API, WebSocket;
OpenAI API, LangChain, LangGraph, Playwright, S3, boto3.

Резюме отправлять: @sspsoft

#вакансия #DBA #MongoDB #PostgreSQL #удаленка #микросервисы #highload

🏢 Крупнейший IT-интегратор ЛАНИТ, топ-50 работодателей России ищет Администратора баз данных / DBA (фокус на MongoDB) для участия в создании масштабной информационной системы на микросервисной архитектуре.

📍 Что предлагаем:
💰 З/П: от 450 000 до 550 000 руб.
🌍 Формат: Полная удалёнка по РФ. Гибкое начало дня.
📄 Оформление: ТК, полный соцпакет.
🏥 Доп. бонусы: ДМС (стоматология, страхование родственников), корпоративные скидки, тех. комьюнити.
🚀 Проект: Ключевая роль в команде. Возможность влиять на архитектуру масштабной платформы с этапа её активного роста.

💻 Чем предстоит заниматься:
- Автоматизация процессов сопровождения и развертывания БД (MongoDB + PostgreSQL).
- Эксплуатация, настройка, обеспечение отказоустойчивости, репликации и шардирования серверов БД.
- Настройка и контроль системы резервного копирования.
- Оптимизация работы БД: выявление проблемных запросов, рекомендации по моделированию.
- Расследование инцидентов и восстановление работоспособности кластеров.
- Участие в обсуждении архитектурных решений уровня хранения данных.
- Кросс-командное взаимодействие с разработкой, аналитикой, SRE и DevOps.

🎯 Ключевые требования:
- Опыт администрирования MongoDB от 2-3 лет (понимание архитектуры).
- Опыт работы с большими кластерами от нескольких гигабайт.
- Практический опыт с резервным копированием, мониторингом, отказоустойчивыми конфигурациями MongoDB.
- Навыки оптимизации запросов, настройки репликации и шардирования.
- Понимание принципов CI/CD.
- Знание Linux.
- Опыт работы с Git.

➕ Будет большим плюсом:
- Опыт администрирования PostgreSQL в высоконагруженных системах.
- Опыт работы в команде с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker/K8s).

Готова ответить на все вопросы и рассказать детали!
Пишите: @code_ka

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.

Узнать подробнее и откликнуться тут.

🦾 Чем реально отличается Senior ML от уверенного Middle?

На открытом вебинаре разберём продвинутые методы машинного обучения, о которых обычно говорят вскользь или не говорят вовсе. Рекомендательные системы, временные ряды, reinforcement learning, GenAI, байесовские подходы и деплой моделей в прод: где и зачем они применяются сегодня и почему без них невозможно расти дальше в профессии.

Это честный разговор о том, какие навыки действительно ценятся на уровне Senior, какие задачи решают специалисты ML Advanced и какие карьерные возможности открываются после перехода на эту ступень. Вы сможете задать любые вопросы и получить ответы от эксперта.

📋 Встречаемся 28 января в 18:00 МСК в преддверии старта курса «Machine Learning. Advanced». Регистрация открыта: https://otus.pw/6kSq/?erid=2W5zFGMRcCx

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

#vacancy #job #Remote #senior

Senior Data Engineer в международную B2B компанию, создающую передовые AI/ML решения.

Чем предстоит заниматься:
▫️Написание пейплайнов;
▫️Преобразования данных на Spark;
▫️Проектирование архитектуры хранилища данных;
▫️Контроль качества данных на всех этапах.

Требования:
▫️Опыт работы на аналогичной позиции от 3 лет;
▫️Опыт разработке ETL пейплайнов;
▫️Опыт работы c Apache Airflow;
▫️Понимание принципов различных подходов к хранению и обработке данных: DWH, LakeHouse;
▫️Знание SQL, Python;
▫️Знание Spark (pyspark), pandas, polars;
▫️Желательно: английский (чтение технической документации;
▫️Желательно: опыт построения Feature Store;
▫️Желательно: опыт работы с AWS и Kubernetes;
▫️Желательно: опыт работы с Apache Kafka;
▫️Желательно: опыт работы с инструментами LakeHouse (Delta Lake, Apache Iceberg).

Условия:
🔹Качественный опыт, рост скиллов и максимально комфортная рабочая атмосфера;
🔹Гибкое начало рабочего дня;
🔹Удаленная работа или офис на Кипре;
🔹Полное обеспечение техникой;
🔹Трудоустройство ИП/ГПХ;
🔹ДМС со стоматологией после испытательного срока;
🔹Компенсация занятий спортом, английского языка;
🔹Корпоративная библиотека.

📩 Контакт: Telegram @huntit_adelya

❗️В аккредитованную ИТ-компанию Greenlabs требуется ETL-разработчик / Data Engineer ❗️


🤝Оформление: ТК РФ, ИП, ГПХ - любой вариант
З/П: 300 000 рублей gross
Формат: удалённо

Компетенции:

- Хороший опыт разработки ETL-процессов с использование инструментов SAS (от трех лет;
- Опыт разработки ETL-процессов для Greenplum;
- Опыт участия в проектах по созданию и развитию DWH;
- Умение работать с Bash-скриптами;
- Опыт промышленной разработки на Python;
Опыт участия в проектах по созданию и развитию Data Vault.

Задачи:

- Разработка архитектуры системы копирования данных;
- Разработка архитектуры системы трансформации данных;
- Настройка тестовой центральной ETL среды и тестовой MPP Greenplum;
- Модуль управления (добавления) заданиями;
- Разработка переноса таблиц staging в конечные таблицы хранилища;
- Процесс создания view и плоских таблиц на основе мета данных для интеграции другими системами;
- Реализация ETL-процесса c копированием таблиц SAS;
- Оптимизация производительности;
- Проведение нагрузочного тестирования;
- Адаптация разработанного функционала для переноса на продуктивный стенд;
- Продуктивизация сборки витрин и создание интеграций с источниками по разработанным концепциям архитектуры.

Технологии: Oracle/Hadoop/Teradata, SQL/Python/Spark/Hive, Airflow, Grafana/ SAS

Контакты:

- @sdobrynin
- @serdobrynin
- +79198550755