Senior Data Analyst в JDPlex
От 240.000 до 300.000₽
Удаленно

Предстоит: JDPlex ищет Data Analyst на аутстафф проекты, которые различаются сроком привлечения, задачами, сферой деятельности заказчиков... Узнать подробнее 🔵

Руководитель (автор) онлайн-курса DataOps в Otus
От 3.000₽ за вебинар
Удаленно

Предстоит: разработать программу курса; вести занятия; работать в команде с методистами, преподавателями и продюсером курса... Узнать подробнее 🔵

Middle+/Senior Data Engineer в JDPlex
От 240.000 до 300.000₽
Удаленно

Предстоит: JDPlex ищет Data Engineer на аутстафф проекты, которые различаются сроком привлечения, задачами, сферой деятельности заказчиков. Сейчас компания в поисках специалиста на проект "Миграция хд с Azure на Яндекс у крупного CPG клиента"... Узнать подробнее 🔵

Senior Database Administrator в Match Systems
От 3.000$
Удаленно / Гибрид / Офис
Локация: Сингапур / Дубай / Россия / Казахстан

Предстоит: Поддержка HA PostgreSQL кластеров; Проектирование архитектурных решений и доработка существующих; Мониторинг, резервное копирование и тестирование резервных копий, анализ производительности... Узнать подробнее 🔵

История о том, как Грег Брокман стал ML-специалистом

Грег Брокман известен тем, что является техническим директором в OpenAI. В своем блоге Грег поделился историей своего карьерного успеха в OpenAI.

🟦 По словам Грега, самым сложным препятствием оказался ментальный барьер — он не мог привыкнуть к тому, что он снова новичок. Вспоминая о начале работы в области ML Брокман пишет:

В ранние годы OpenAI делился на три категории: 25% тех, кто программирует, 25% тех, кто сосредоточен на научной деятельности в области ML, и оставшиеся 50% — те, кто занимался и тем, и другим. Я же входил в число тех, кто занимался только программированием.

🟦 Брокман задумался о том, что ему необходимы теоретические знания в области ИИ во время проекта, в котором разрабатывались боты для игры в Dota. Грегу хотелось внести существенный вклад в развитие проектов, так же как и его коллеги. Также он считал, что некоторые свои текущие задачи он мог бы с легкостью закрывать, если бы у него были глубокие знания ML.

🟦 Брокман решил приступить к изучению машинного обучения с создания чат-бота, параллельно изучая лекции, курсы и статьи, связанные с NLP. На пути становления ML-специалиста Брокман уделял большое внимание и окружению — Грегу повезло, ведь его менторами стали Илья Суцкевер и Якуб Пахоцкий. Вспоминая об этом, Грег пишет:

Обучение было медленным, но на этот раз я этого ожидал. Я вспомнил, как себя чувствовал, когда только начал программировать, и я все время думал о том, сколько лет потребовалось, чтобы достичь мастерства. Честно не был уверен, что когда-нибудь стану хорош в ML. Но я продолжал заниматься, потому что... ну, честно говоря, потому что я не хотел ограничиваться пониманием только одной части своих проектов. Я хотел ясно видеть всю картину.

Одним из важных шагов в обучении было преодоление моей застенчивости: внесение существенных изменений в модель. Я настроил GPT-1 на наборах данных, которые нашел, и внес небольшое изменение, чтобы добавить свой собственный наивный код выборки. Когда я пытался генерировать более длинные сообщения, он стал невыносимо медленным. Мое разочарование пересилило мой страх, и я реализовал кэширование на GPU — изменение, которое коснулось всей модели.

🟦 Грег считает, чтобы стать экспертом в области машинного обучения, необходимо пространство для занятий и время для неудач.

Если вы научитесь извлекать важные уроки из ошибок, то добьетесь успеха, и, возможно, это займет гораздо меньше времени, чем вам кажется, - Грек Брокман.

Data Analyst
до 2.000$
Удаленно

➡️ Требования:
• 2+ года опыта в аналитике данных (опыт в ритейле/логистике — плюс);
• Знания математики и статистики, уверенное владение Excel, SQL, Python, BI;
• Опыт постановки задач для дата-инженеров;
• Продвинутый уровень русского или английского языка.

➡️ Чем предстоит заниматься:
• Строить команду аналитиков и развивать аналитическую платформу;
• Работать с бизнес-командами, разрабатывать метрики и BI-отчеты;
• Проводить глубокую аналитику: root-cause анализ, прогнозирование, улучшение алгоритмов;
• Работать с дата-инженерами над витринами и отчётностью;
• Развивать команду младших аналитиков, ставить цели и помогать в достижении.

➡️ О компании:
Korzinka — ведущий ритейлер Узбекистана с сетью из более чем 150 магазинов, которая меняет ритейл, внедряет современные технологии и создаёт новый подход к покупкам с Korzinka Go и экологическими инициативами.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

Middle ML Engineer в Спортс
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: Проектировать и внедрять ETL-пайплайны; Работать над широким спектром NLP-задач; Работать над рекомендательными системами для персонализации контента в оффлайн и near real-time (NRT) сценариях... Узнать подробнее 🔵

Скоро пройдет саммит, посвященный ИИ и работе с данными 🚀

3-5 марта состоится конференция Gartner Data & Analytics Summit 2025, на которой представители бигтеха представят свои новейшие разработки, расскажут о новых методах работы с данными и, конечно же, поделятся опытом.

Программа конференции довольно разнообразна и отлично подойдет тем, кто ищет новые практики в области ИИ. Особенно рекомендуем обратить внимание на следующие семинары: "Essential Data Quality Practices for AI-ready Data", "Use These 7 Techniques to Improve RAG Systems" и "How to Supplement LLM With Your Internal Data". Также на саммите вы сможете узнать, что сейчас необходимо компаниям и какие направления наиболее актуальны.

Middle Data Platform Engineer (MS Fabric / Databricks)
от 2.000 до 4.000$
Удаленно

➡️ Требования:
• Опыт работы с Microsoft Fabric или Databricks (от 2 лет);
• Знание SQL, Python, Spark, PySpark, T-SQL;
• Опыт работы с ETL/ELT процессами и DataOps;
• Опыт работы с облачными хранилищами данных.

➡️ Чем предстоит заниматься:
• Проектирование архитектуры данных с использованием Microsoft Fabric
• Разработка и внедрение ETL/ELT-конвейеров с помощью Data Pipelines и Azure Data Factory
• Оптимизация хранения данных в OneLake и Lakehouses
• Настройка Real-Time Analytics для потоковой обработки данных
• Интеграция с Power BI и создание аналитических моделей
• Оптимизация SQL-запросов для работы с большими объемами данных
• Автоматизация CI/CD с использованием Azure GitOps
• Обеспечение безопасности и соблюдения стандартов работы с данными.

➡️ О компании:
Korzinka — ведущий ритейлер Узбекистана с сетью из более чем 150 магазинов, которая меняет ритейл, внедряет современные технологии и создаёт новый подход к покупкам с Korzinka Go и экологическими инициативами.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

Подборка открытых вакансий 🔵

➡️Quantitative Researcher

До 15.000$
Удаленно / Гибрид в Ереване, Будапешт (помощь с переездом)

➡️ Чем предстоит заниматься:
• создание алгоритмических, компьютерных моделей
• проведение исследований академической количественной финансовой литературы
• изучение и обработка данных
• применение выравнивания инновационных методов в прикладной математике, информатике и финансовой экономике

➡️ Требования:
• очень важен опыт на пересечении 4 сфер: математика, финансы, big data, программирование
• умение писать на C/C++
• Python
• знание Linux/Unix
• высшее образование в топ 100 мировых вузов

➡️Senior Python Engineer

Удаленно / Гибрид / Офис в Армении

➡️ Чем предстоит заниматься:
• отвечать за управление техническими целями, обеспечение технического руководства и поддержание практического подхода к разработке

➡️ Требования:
• английский не ниже В2
• степень магистра или выше в области компьютерных наук, инженерии или смежной технической области от ведущего учебного заведения (топ 100 мировых вузов или топ 10 в РФ)
• обладать глубокими знаниями в области разработки Python, инженерии данных, архитектуры программного обеспечения и принципов проектирования
• менторство, код-ревью
• опыт работы с AI и большими языковыми моделями (LLM) крайне желателен
• 7+ лет опыта работы в качестве разработчика Python с упором на инженерию данных и системы AI/ML
• знание Python и его экосистемы на экспертном уровне, включая опыт работы с библиотеками обработки данных, такими как Pandas, NumPy и PySpark.
• умение проектировать и внедрять масштабируемые, поддерживаемые и эффективные конвейеры данных.
• опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP или Azure) и технологиями контейнеризации (Docker, Kubernetes).
• экспертиза в системах контроля версий (Git), практиках CI/CD и гибких методологиях.
• опыт работы с фреймворками AI/ML, такими как PyTorch или scikit-learn, LLM, агентами или системами агентов будет существенным плюсом

➡️LLM Developer

Удаленно / Гибрид / Офис в Армении

➡️ Чем предстоит заниматься:
• проектировать, кодировать, тестировать и внедрять собственные системы и инструменты машинного обучения для управления бизнес-стратегиями

➡️ Требования:
• английский не ниже В2
• опыт работы с большими языковыми моделями, такими как OpenAI GPT-4 и встраиваемыми моделями, а также другими технологиями обработки естественного языка
• опыт разработки агентов на основе таких технологий, как Langchain или Huggingface
• практический опыт работы с платформами AI/ML, такими как Vertex AI
• знание векторных баз данных (таких как Pinecone, Milvus, Faiss и т. д.) будет большим плюсом
• сильный опыт в области машинного обучения и науки о данных
• знакомство с Python и распространенными библиотеками данных (Pandas, Numpy и т. д.)
• знание облачных сред, предпочтительно GCP
• высшее образование в топ 100 мировых вузов или топ 10 в РФ

➡️Software Engineer

Удаленно / Гибрид / Офис в Армении

➡️ Чем предстоит заниматься:
• сотрудничать с кросс-функциональными распределенными командами
• собирать, анализировать требования, а также управлять результатами продукт-
• проектировать и создавать масштабируемые продукты на базе искусственного интеллекта, решающие реальные проблемы
• быть в курсе последних технических достижений, особенно в области искусственного интеллекта и LLM

➡️ Требования:
• английский не ниже В2
• уверенные навыки программирования, желательно на Python
• исключительные аналитические способности и страсть к решению сложных проблем
• глубокое понимание того, как работает ИИ, и знание языковых моделей
• понимание векторных баз данных и других соответствующих структур данных
• знание работы с различными базами данных и технологиями обмена сообщениями является большим плюсом. (SQL, Redis, Kafka и т. д.)
• высшее образование в топ 100 мировых вузов или топ 10 в РФ

🚀 Откликнуться | Все вакансии

Разработчик ETL в HuntTech
Middle: 263.000 - 325.000₽ / Senior: 281.000 - 347.000₽
Удаленно

Предстоит: Построение и оптимизация целевого масштабируемого отказоустойчивого аналитического ХД на базе Greenplum... Узнать подробнее 🔵

Middle Data Scientist
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве

➡️ Требования:
• ML от 1 года коммерческого опыта;
• Владение алгоритмами машинного обучения и их применение в аналитике;
• Опыт в разработке и внедрении моделей прогнозов;
• SQL, ClickHouse, Python (scikit learn, catboost, pytorch, prophet, plotly).

➡️ Будет плюсом:
• Работа с сегментацией, прогнозами, рекомендательными системами;
• Призовые места в соревнованиях Kaggle или аналогичных;
• Профильное образование (например, ШАД)

➡️ Чем предстоит заниматься:
• Разработка моделей рекомендаций для персонализированных маркетинговых коммуникаций, оптимизации времени и канала взаимодействия с клиентами (email, push-уведомления и т.д.).
• Разработка и внедрение Look-a-like моделей для поиска новых клиентов, похожих на самых ценных покупателей.
• Прогнозирования LTV (Lifetime Value) для каждого сегмента, для эффективного расходования маркетингового бюджета.
• Создание и поддержка прогнозов (бейзлайнов) для целевых метрик на квартальный и годовой горизонт.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

Число вакансий в сфере разработки ПО достигло 5-летнего минимума

🟦 По данным статистики Indeed by Practical Engineer, количество вакансий в сфере разработки ПО сократилось на 35% по сравнению с 2020 годом.

🟦 Эксперты считают, что многие компании все еще пытаются адаптироваться после чрезмерного набора персонала в 2021–2022 годах, что приводит к более осторожному подходу к найму сотрудников.

🟦 Кроме того, LLM может оказывать влияние на рынок труда: 75% инженеров сообщили об использовании ИИ для кодирования в недавнем опросе.

🟦 Некоторые предполагают, что компании просто наблюдают за развитием генеративного ИИ, оценивая потенциальный рост производительности, прежде чем расширять инженерные команды.

Senior Data Engineer в Центр Орбита
Удаленно / Офис в Москве

Предстоит: Создание и оптимизация скриптов для обработки данных с использованием Apache Spark и Apache Flink; Разработка временных решений для обработки данных, таких как расчет остатков и анализ открытых заказов; Настройка и поддержка потоковой обработки данных с использованием Apache Kafka и Apache Flink... Узнать подробнее 🔵

Middle Data Analyst
Удаленно / Гибрид / Офис

Предстоит: Разрабатывать дашборды и отчеты в Power BI и Metabase; Разрабатывать и поддерживать аналитическую инфраструктуру для всех отделов компании; Автоматизировать процессы сбора, обработки и визуализации данных; Работать с API для интеграции с внешними сервисами и сбора транзакционных данных... Узнать подробнее 🔵

Опыт прохождения собеседований

Один из ML-специалистов поделился своей историей прохождения собеседований на должность AI-research, где не только выделил общие моменты процесса найма, но и выделил несколько проблем при трудоустройстве.

➡️ Первоначально, автор сделал целый список компаний, которые находил через Twitter или LinkedIn, куда отправлял резюме, выписывал требования и ключевые детали вакансий, также отмечал те компании, где резюме отклонили или уже приняли. Для каждой заявки он делал скриншоты требований к работе и ключевых деталей, чтобы подготовиться к первоначальным разговорам, что помогло ему понять фокус собеседований каждой компании.

➡️ Автор статьи считает, что самостоятельное написание сопроводительного письма очень важно, использовать LLM можно только в качестве исправления пунктуации и орфографии:

Вы заметите, что компании часто задают похожие вопросы на протяжении всего процесса подачи заявки, что помогает определить ключевые тезисы. Я сохранял все свои предыдущие ответы в Notion, поскольку одни и те же вопросы, как правило, возникают в разных компаниях.

➡️ Также, каждому кандидату необходимо умение самопрезентации. Это должен быть краткий рассказ о себе, где вы делитесь своим опытом и сильными сторонами, но при этом рассказ о себе должен быть краток и понятен:

Мое типичное сообщение было таким: «Здравствуйте, [Имя], я наткнулся на вашу вакансию и считаю, что я хорошо подхожу, потому что [конкретные причины]. Я приложил краткое введение о себе и своем резюме».

➡️ Автор поделился и опытом прохождения собеседований в стартапы. Процесс найма не намного проще, чем в устоявшиеся компании, а порой даже сложнее:

Большинству стартапов, с которыми я общался, требовалось 5-6 встреч после первоначального звонка рекрутера/основателя. Обычно они включали кодирование (задачи с LeetCode или ML-задачи), основы ML и собеседование на соответствие целям компании. Я намеренно избегал стартапы, которые продвигали 6/7-дневную рабочую неделю или постоянные 12-часовые рабочие дни.

➡️ В процессе поиска работы одной из проблем с которыми столкнулся кандидат — это не соответствие между названием должности и обязанностями, вот где все становится сложнее:

Названия должностей, такие как «AI Research Engineer» или «AI Research Scientist», часто имеют вводящие в заблуждение описания. Например, когда в вакансии явно требуют наличия докторской степени и опубликованных исследовательских работ, такие вакансии часто вообще не ориентированы на исследования. Во время собеседований выясняется, что на самом деле в компании хотят, чтобы кто-то исследовал существующие эксперименты или настраивал готовые решения, а не занимался новыми исследованиями.

Как итог: после 400 собеседований герой истории смог трудоустроиться в Meta.

Middle Data Scientist в стартап Luminaria
От 2.000 до 4.000$
Удаленно

Предстоит: Разработка и оптимизация моделей на основе погодных и геоданных; Проведение экспериментов с фичами, методами агрегации данных и моделями; Анализ данных о погоде, спутниковых изображениях и почвенных условиях для улучшения точности прогнозов... Узнать подробнее 🔵

Google совместно с Kaggle приглашают на интенсив по генеративному ИИ

⭐ Это будет пятидневный онлайн-курс с 31 марта по 4 апреля, который посвящен основам и методам, лежащим в основе GenAI.

⭐ Каждый день будет сопровождаться онлайн-трансляциями, домашними заданиями, а в конце вас ждет сдача выпускного проекта.

⭐ Мы уже успели сказали, что интенсив бесплатный? Необходимо только пройти регистрацию и дождаться начала занятий.