Не в оффере счастье, а в пути к нему 🍜

Data Analyst в Beeline
Удаленно

Предстоит: Анализ бизнес-данных из различных источников, включая работу с иерархическими справочниками и построение измерений; Разработка и оптимизация SQL-запросов для аналитики, агрегаций и бизнес-метрик; Разработка и поддержание дашбордов…. Узнать подробнее 🔵

Senior Applied Research Scientist in Nvidia
Office

What To Do: Working with our team of researchers to develop efficient and performant models and pipelines that extract text content from images, video, audio and other modalities; Building vision pipelines for document ingestion, including page layout analysis, object detection, and OCR..... find out more 🔵

Отличный ресурс для подготовки к интервью

Репозиторий составил ML-инженер, который проходил собеседования в крупные tech-компании, такие как Google, Meta или Apple. Он выделил общие этапы всех собеседований и добавил ресурсы для подготовки, кратко об основных этапах:

1️⃣ этап — общее программирование. В зависимости от компании, у вас может быть 1-2 раунда по разработке ПО. Обычно это задачи в стиле Leetcode, но автор репозитория также рекомендует ознакомиться с educative.io, где опубликованы полезные курсы для подготовки, а также с Exponent — это тоже онлайн-платформа с курсами, но её отличием являются мок-сессии для тренировки прохождения собеседований.

2️⃣ этап — ML-интервью.
В зависимости от компании этот этап могут пропустить. Из личного опыта автора: на таком собеседовании могут встретиться вопросы про регрессию, алгоритм k-средних, деревья решений, CNN, RNN, TF-IDF и другие базовые темы.

3️⃣ этап — ML System Design.
Этот этап отличается тем, что на большинство вопросов нет правильного ответа. Цель такого собеседования — оценить вашу способность масштабировать и проектировать ML-систему для производства.

4️⃣ этап — агентные системы.
Agentic AI — стильно, модно, молодежно, поэтому рекрутеры активно нанимают специалистов со знанием агентного ИИ. Чтобы не отставать от текущей практики — начинаем знакомиться м основами здесь.

5️⃣ этап — поведенческое интервью.
Чаще всего оценка этого интервью осуществляется по методике STAR. Среди распространённых вопросов: «Почему вы хотите здесь работать?», «Как вы управляете проектами в условиях давления?», «Расскажите о случае, когда вы совершили ошибку» и т.д.

Подборка открытых вакансий 🔵

Ведущий специалист Data Science в МТС
Офис в Москве

Middle Data Engineer в СовкомБанк
Офис в Казани и Санкт-Петербурге

Senior Data Scientist в ЦИАН
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске

Middle/Senior Data Analyst в Wildberries
Гибрид / Офис в Москве

Middle/Senior Data Analyst в Beeline
Удаленно

Senior Data Engineer в 2GIS
Удаленно

Data Scientist в Авито
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Неожиданно: OpenAI анонсирует платформу найма на базе ИИ

По словам представителя, сервис получит название OpenAI Jobs Platform и позволит компании составить серьёзную конкуренцию LinkedIn. Запуск платформы запланирован на середину 2026 года.

Гендиректор OpenAI Applications Фиджи Симо объявил о новом проекте в четверг, заявив, что компания «будет использовать ИИ, чтобы находить идеальное соответствие между потребностями компаний и возможностями соискателей».

Примечательно, что эта платформа может сделать OpenAI прямым конкурентом LinkedIn, соучредителем которой является Рид Хоффман — один из первых инвесторов OpenAI. При этом LinkedIn принадлежит Microsoft, крупнейшему инвестору OpenAI 🤷‍♂️

Валютная удалёнка – мечта или реальность?

Работать из РФ и получать зп в долларах – кто об этом не мечтал! Но выглядит это слишком тяжело и нереалистично. Сразу возникает куча вопросов:

⭐️Как податься в иностранную компанию?
⭐️В чем отличия в процессе собеседования?
⭐️К каким вопросам и задачам готовиться?

В зарубежных компаниях (без топ менеджмента из выходцев из Восточной Европы) всё может быть совсем иначе — начиная с формата резюме и заканчивая этапами интервью.

Если эта тема вам актуальна, рекомендую полезный ресурс, который ведёт Иван Анисимов. У него большой опыт поиска работы и релокации в IT и он разбирает типичные ошибки кандидатов, которые мешают пройти отбор.

В чате:
– Общение с единомышленниками, которые тоже ищут работу за рубежом
– Ответы на частые вопросы — от поиска вакансий до нюансов оформления
– Бесплатные консультации по резюме и гайды, чтобы не тратить недели на сбор информации
Формат дружелюбный — можно просто читать, можно задавать вопросы или помогать другим. Для желающих выйти на зарубежный IT-рынок — отличная точка старта.

Если вам актуально, подписывайтесь 🌸

Реклама. Erid: 2VtuoPt7ys

Собеседование на позицию Senior ML-инженера

Нашли тут историю одного инженера, который собеседовался в FAANG: первое, что он сделал, чтобы получить работу — схитрил в своем профиле LinkedIn. Он указал, что проживает в Лондоне (хотя на самом деле находился в другой стране), и немного подкорректировал свой недавний опыт. Внезапно ему начали приходить приглашения на собеседования. Инженер даже начал ощущать себя обманщиком, так как ему приходили отклики на позиции ведущего или старшего ML-инженера. Но самое интересное, что он обнаружил: вопросы на ML-Engineer и Senior ML-Engineer примерно одинаковые. Удивительно, правда? 👀

Также автор истории заметил, что на руководящих должностях часто акцент делается на гибких навыках: как кандидат справляется с неудачами, конфликтами в команде, взаимодействует с другими подразделениями и т.д.

Что касается самого процесса собеседования: технические интервью в стиле LeetCode для сеньерской позиции почти ничем не отличались от вопросов на должность ML-инженера. Задания, которые даются на дом, также оказались не сложнее, чем для рядового инженера. То же самое наблюдалось и с другими типами интервью, кроме поведенческого: для сеньерской позиции компании сосредотачивались на неудачах, управлении конфликтами и межкомандном сотрудничестве.

Существенная разница в технических собеседованиях была у Research Engineer. Там кандидата спрашивают, например, как JPEG сжимает изображения? Как вычислить n-ное число Фибоначчи за O(log n)? Зачастую на такой должности требуют решать много задач типа «преобразовать математические данные в код» или «разбить на части и улучшить».

Для себя автор выделил общий ход собеседований:
1️⃣ этап — разговор с рекрутером, на котором вы обсуждаете резюме, ваши знания о компании и причину, почему вы хотите там работать.
Предупреждение: даже на этом этапе существует вероятность отказа. Например, если рекрутер сочтет, что вам не интересна эта должность или ваши карьерные планы не соответствуют обязанностям.

2️⃣ этап — техническое интервью. Его могут разделить на 2 части: задание на дом с последующим обсуждением или live-кодирование по ML.

3️⃣ этап — тоже техническое интервью, но уже посвященное системному проектированию.

❗На втором и третьем этапах важно сосредоточиться на качестве, а не на количестве. Хороший способ продемонстрировать профессионализм — задать уточняющие вопросы после получения задания. И внимательно его прочитать. Слишком часто люди все делают неправильно и даже не проверяют ограничения.

4️⃣ этап — поведенческое интервью.
Этот этап обычно предназначен для всего, что не было охвачено ранее. Некоторые компании проводят три этапа, объединяя третий и четвертый.

Подборка открытых вакансий 🔵

Junior Data аналитик в Сбер
Офис в Москве

Middle Data Scientist (NLP) в Bia Technologies
Удаленно / Офис / Гибрид в Санкт-Петербурге, Омске, Владимире, Тамбове

Middle MLOps Engineer в Positive Technology
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Нижнем Новгороде, Самаре, Новосибирске, Санкт-Петербурге, Томске

Senior Data Engineer в Спортмастер
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве

Middle/Senior ML Analyst в Kaspersky
Офис / Гибрид в Москве

Middle/Senior Data Scientist в Альфа Банк
Офис / Гибрид в Москве

Middle Data Engineer в Яндекс
Офис / Гибрид

Middle ML Engineer в VK Team
Офис / Гибрид в Москве

Вы работаете с данными, но хотите более разнообразных задач?

Вам нужно перейти в Data Science. До 15 сентября в Вышке продолжается набор на онлайн-магистратуру «Магистр по наукам о данных». Поступить можно даже без технического бэкграунда, а учиться — в удобном формате. За время обучения вы станете:
⚪️ Data Scientist
⚪️ ML Engineer

Что вы получите, когда поступите?
⚪️ качественное обучение на очной программе в онлайн-формате
⚪️ возможность стать специалистом в области DS без бэкграунда
⚪️ отсрочка от армии, льготный проезд и другие студенческие привилегии
⚪️ практические проекты, которые можно сразу включить в портфолио
⚪️ диплом государственного образца очной магистратуры.

Во время обучения студенты выходят на позиции Junior DS и Junior ML Engineer или идут по академическому пути.

📕 Узнать больше о поступлении

А чтобы узнать, как подать документы, вступайте в чат абитуриентов — там найдете инструкции и сможете получить ответы на любые вопросы о программе.

Data Scientist / ML-инженер в НМГ

Предстоит: создание моделей для задач NLP и CV; доработка и улучшение существующих моделей; анализ данных из социальных сетей: классификация, кластеризация, определение сущностей, выявление аномалий…. Узнать подробнее 🔵