Машинное обучение работа Machine learning Jobs

🚀 Вакансия: Бизнес-аналитик/системный аналитик (Senior) 🏢 Компания: РобоТрейдер 🌎 Локация: 🇷🇺 Россия 🕕 Часовой пояс: Санкт-Петербург 💼 Формат работы: гибрид 💰 Зарплата: 350k Net 📊 Отрасли: финтех 🎯 Требования: 5+ лет опыта в роли бизнес/системного аналитика в проектах по разработке ПО. Опыт работы с финансовыми приложениями (брокерские терминалы, инвестиционное ПО и т.д.). Знание трейдинговых систем и их работы на различных финансовых рынках (акции, фьючерсы, опционы, форекс, криптовалюты). Высшее образование в области информационных систем, математики или экономики. Владение техниками и инструментами бизнес-анализа. Опыт в управлении требованиями: сбор, анализ, проверка, формализация. Опыт создания UML-диаграмм и схем (Flowcharts). Умение прототипировать UI. Понимание жизненного цикла разработки ПО. Знание разных методологий разработки, преимущественно Agile (Scrum, Kanban). Базовое понимание системной интеграции. Отличные аналитические способности и навыки решения проблем. Умение работать с распределенными командами и стейкхолдерами. Хорошие навыки общения и умение ясно доносить информацию. Английский на уровне B1. ✅ Рабочие задачи: Выяснять настоящие потребности стейкхолдеров и предлагать оптимальные решения, работая с представителями отделов (Комплаенс, Инфобез, Трейдинг Деск, Поддержка, C-level). Анализировать, уточнять и детализировать требования, формулировать и описывать критерии приёмки. Управлять изменениями в требованиях и обновлять проектную документацию (спецификации, диаграммы, мокапы и др.). Участвовать в оценке результатов после релиза. Ставить задачи для разработчиков и консультировать команду (Dev, QA, BA, PM) на всех этапах разработки. Проводить User Acceptance Testing (UAT). Организовывать и проводить демо перед релизом. 📌 Условия: Официальное оформление и белый доход. Локация кандидата: только Санкт-Петербург (имеются периодические встречи и тимбилдинги). Занятость на выбор: удалённо из СПб/гибрид/офис в центре (м. "Площадь Восстания"). Гибкий график: есть обязательные встречи и принятые в команде общие рабочие часы, остальные детали можно обcудить с руководителем. Медицинское страхование. Компенсация питания. 📩 Контакты: @Helga_intouch #UML #НСИ #Senior #Гибрид #Офис #Agile #Scrum #Kanban #ФинТех #ИП #Техника

📘 На Stepik вышел курс — «ML-инженер: от первой модели до продакшена» Хотите не просто натренировать модель в ноутбуке, а довести её до реального продукта? Этот курс — полный путь от основ до production. • Математика и Python: линейная алгебра, статистика, NumPy, Pandas, визуализация (Matplotlib, Seaborn, Plotly) • Классика ML: регрессия, KNN, деревья решений, Random Forest, SVM, Naive Bayes • Ансамбли: XGBoost, LightGBM, CatBoost, подбор параметров (Optuna, Hyperopt), MLflow • Deep Learning: PyTorch и TensorFlow/Keras, CNN, RNN/LSTM, Attention, Transfer Learning • Работа с данными: парсинг (BeautifulSoup, Scrapy), SQL/API, feature engineering • Продвинутые задачи: рекомендательные системы, временные ряды (ARIMA, Prophet), SHAP и LIME • MLOps: FastAPI, Docker, деплой в облако, мониторинг моделей • Подготовка к собеседованиям: технические вопросы, системный дизайн, SQL, портфолио 🎓 Сертификат — добавьте в резюме или LinkedIn 🚀 Скидка 25%, действует 48 часов 👉 Пройти курс на Stepik

Компания:VOLNA Senior Python Developer (RAG / AI / ML) вилка:400 000 на руки Срок проекта: долгосрочно Локация: РФ Обязанности - Разработка и оптимизация RAG-пайплайнов: парсинг, индексирование, гибридный поиск, переранжирование, цитирование. - Создание ML и LLM микросервисов для анализа, классификации и извлечения информации. - Интеграция с векторными БД (FAISS, Milvus, Pinecone, Weaviate) и Elasticsearch/OpenSearch. - Реализация агентной оркестрации (LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI). - Поддержка онлайн-инференса и автоматизации ML-пайплайнов (MLflow, W&B, Airflow). - Настройка мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry). - Разработка API и SDK для интеграции внешних систем (ServiceNow, Jira, Workday и др.). Требования - 5+ лет опыта разработки на Python (FastAPI, Flask, asyncio, multiprocessing). - Опыт построения производственных ML-систем и REST/gRPC API. - Глубокие знания обработки данных, Pandas, NumPy, PyTorch/TensorFlow. - Опыт с поисковыми системами и векторными индексами. - Уверенное владение Git, Docker, Kubernetes, CI/CD. - Опыт с облаками (AWS, GCP или Azure) и системами мониторинга. - Умение писать чистый, документированный и тестируемый код. Важно:знание английского языка(С1-С2) Преимущества - Опыт работы с LLM API, LangChain, OpenAI, Anthropic, Ollama. - Знание принципов retrieval safety, PII-защиты и compliance (SOC2/ISO). - Опыт с Kafka, Spark, dbt, Great Expectations. - Вклад в open-source AI/ML проекты. Откликнуться:@alarionova_volna #ML #MachineLearning #AI #DataScience #Python #удаленка #Vacancy #Job

Привет! На связи команда Cloud․ru Хотим поделиться двумя новостями: 1️⃣ Сейчас у нас открыто много интересных позиций, на которых мы были бы рады видеть тебя. Если давно хотел попасть в команду профессионалов с амбициозными задачами — переходи на наш карьерный портал 🙂 2️⃣ Мы участвуем в рейтинге работодателей от HH․ru и очень хотим, чтобы будущие коллеги заметили нас 🥺 Если ты поддерживаешь человекоцентричный подход в HR и хочешь, чтобы таких компаний становилось больше — проголосуй за нас на лендинге рейтинга.

Вот как это можно сделать: 1. Нажми «Проголосовать» 2. Зайди в свой аккаунт HH 3. Заполни короткую анкету 4. Найди Cloud․ru в поиске 5. Поставь сердечко

Спасибо 🥰

Когда знания разбросаны по чатам и папкам, сотрудники теряют время, решения принимаются медленно, а ошибки повторяются.

Так выглядит страшный сон любой IT-компании 😳 Если вы решаете проблему внешними SaaS-решениями, такой подход ненадежен и уход Notion с рынка это доказал. Решение есть: создать свою базу знаний с AI в облаке. Как? Расскажет эксперт Cloud․ru на вебинаре 23 октября. Вы узнаете:

➡️ как развернуть и масштабировать корпоративную Wiki на базе виртуальных машин и объектного ➡️ хранилища для надежного управления данными; ➡️ как настроить единую точку входа (SSO) для централизованной аутентификации и безопасного доступа сотрудников; ➡️ как интегрировать AI-помощника, создав Telegram-бота с прямым подключением к базе знаний через MCP-сервер для мгновенных ответов на вопросы.

В практической части вам покажут процесс настройки и интеграции всех компонентов. Регистрируйтесь 🖱

Вакансия ML Engineer На проекты Сбера требуется мидл / senior ML Engineer . Оформление через компанию подрядчик (Инновью либо другая). Формат: Москва офис (Кутузовский пр., д. 32) Вилка до 400к net Ключевые направления работы: - Разработка архитектуры агентов (цепочки задач, планирование, RAG); - Разработка и внедрение classic ML моделей; - Интеграция с LLM (GigaChat), ML-моделями, API; - Тесная работа с бизнес-командами для уточнения требований и с продуктовыми по вопросам внедрения в пром. Обязанности: - Разработка сервисов с использованием LLM; - Разработка ai-агентов; - Разработка и внедрение classic ML моделей; - Разработка прикладного ПО на python; - Оценка трудоёмкости задач, участие в планировании; - Написание тестов; - Поиск наилучших решений совместно с командой; - Менторство (развитие tech skills) младших специалистов; - Взаимодействие с разработчиками и другими командами в формате Agile; Требования: - Опыт работы в роли разработчика от 3 лет в проектах по разработке на Python (фреймворки: FastAPI/Django/Flask, LangChain), сильные навыки и знания в разработке на python и ООП; - Опыт работы c библиотеками Python: Pandas, Requests, Scrapy, NumPy, SciPy, JSON; - Опыт и знания по classic ML / LLM: работа с OpenAI, RAG, ПРОМПТ- запросы; - Опыт работы с языковыми моделями (LLM) через API; - Опыт использования библиотек для взаимодействия с LLM: LangChain, LangGraph, etc; - Опыт оптимизации производительности SQL-запросов (план запроса, индексы, распределение, полный скан), оптимизации моделей хранения данных; - Будет плюсом опыт работы с Hadoop / Spark. Контакт для связи и резюме @alexei_nnn

#вакансия Bigbro.ai разрабатывает платформу футбольной видеоаналитики на базе computer vision и машинного обучения и ищет бэкэнд разработчика. Мы автоматизируем аннотацию матчей, генерируем детальную статистику и создаём видеоэффекты по игре. Наши клиенты — футбольные клубы и лиги по всему миру. Мы масштабируем систему и ищем бэкэнд разработчика, на поддержку инфраструктуры. 🚀 Чем предстоит заниматься — Работать над масштабированием системы: обеспечивать стабильность и производительность при росте нагрузки. — Оптимизировать архитектуру и процессы: автоматизировать, рефакторить, улучшать. — Участвовать в реализации задач из продуктового и технического бэклога. — Работать в связке с командой разметки: ускорять и удешевлять процесс подготовки данных. — Взаимодействовать с ML-инженерами: помогать улучшать трекер, работу с камерами и точность нахождения объектов на поле. 💻 Наш стек — Python, Django — PostgreSQL, Redis, Celery — Docker, Kubernetes, AWS — PyTorch (ML часть) 💡 Что важно — Уверенный опыт в backend-разработке на Python (3+ лет). — Знание Django, опыт работы с PostgreSQL, Celery. — Опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS, GCP или аналоги). — Опыт работы с высоконагруженными системами. — Понимание DevOps-практик и инструментов автоматизации. ➕ Будет плюсом — Опыт работы с ML или видеотехнологиями (ffmpeg, видеокомпрессия). — Знание MLOps, CUDA, GPU. — Любовь к футболу и интерес к спортивной аналитике. 📍 Условия — Американская компания — Вилка $3,5-4,5k — Удалёнка — Быстрый и продуктивный процесс без бюрократии. — Работа в нишевом AI-продукте с реальным применением. — Команда, которая шарит за ML и Computer Vision Контакт для связи @tikhon_fiseyskiy

Вакансия: ML Engineer (Reinforcement Learning) Компания: Logic Way Тип занятоcти: #Удаленка Локация: Любая Позиция: Senior З\п: до 8000$ (обсуждаемо) Мы ищем талантливого ML Engineer (Reinforcement Leaning) для нового направления нашей компании. В этой роли вы будете создавать и совершенствовать модели на основе Reinforcement Learning, которые анализируют финансовые данные и помогают принимать решения в рыночных условиях. Мы предлагаем уникальную возможность работать в динамичной среде, экспериментировать с новыми передовыми методами и превращать идеи в реальные модели и решения. Ваши будущие задачи: - Разработка и улучшение RL-моделей для анализа и прогнозирования временных рядов (финансовые рынки); - Обучение, валидация и анализ RL-моделей на исторических и синтетических данных; - Построение и настройка пайплайнов для автоматизации бэк-тестирования и оптимизации моделей; - Проведение экспериментов и сравнительный анализ результатов для выбора оптимальных алгоритмов и архитектур. Мы с вами сработаемся, если: - У вас есть успешный практический опыт в Machine Learning/Reinforcement Learning от 2 лет; - У вас есть высшее образование в области компьютерных наук, математики, физики или экономики; - Вы работали с временными рядами (анализ, построение моделей); - Вы любите закапываться в детали, анализировать, исследовать и доводить всё до результата. Мы предлагаем: - Удаленную работу из любой точки мира; - Возможность для реализации идей и профессионального развития; - Гибкий график работы. Буду рада пообщаться по вакансии: Telegram: @kattinas

Вакансия: Senior Machine Learning Engineer - LLM/RL О компании Компания является end-to-end фармацевтической/биотехнологической, работающей на основе искусственного интеллекта. Ключевая миссия — ускорять открытие и разработку новых лекарств, используя быстро развивающуюся, собственную платформу и модели в областях биологии, химии и клинических исследований. В настоящий момент я в поиске Senior ML Engineer'а (LLM/RL) для создания и масштабирования GenAI-моделей в рамках задач области молекулярного дизайна. Формат/локация Офис в Абу-Даби (обязательная релокация после испытательного периода). Чем предстоит заниматься: - разрабатывать и масштабировать процессы тонкой настройки (fine-tuning) больших языковых моделей (LLM) с помощью обучения с подкреплением, включая такие методы, как RLVR/RLHF; - создавать и оптимизировать высокопроизводительные конвейеры обучения трансформеров в средах с несколькими GPU и узлами (multi-GPU, multi-node); - адаптировать модели для решения специфических задач в области дизайна молекул и разработки лекарств, таких как генерация молекул и предсказание их свойств; - руководить планированием экспериментов, отслеживать ключевые метрики, а также представлять результаты и выводы в виде презентаций и/или публикаций. Образование: Магистр наук (M.S.), кандидат наук (Ph.D.) или эквивалентный опыт в области компьютерных наук, машинного обучения, вычислительной химии или другой смежной количественной дисциплины. Обязательные навыки и опыт: - ML: Не менее пяти лет опыта в инженерии машинного обучения; - трансформеры: глубокие знания в области обучения и развертывания больших моделей-трансформеров с использованием PyTorch. - алгоритмы обучения с подкреплением (RL): Практический опыт работы с такими методами, как PPO/DPO/RLOO/GRPO, и другими related policy gradient and preference-based optimization методами оптимизации на основе предпочтений и градиента политики. - масштабируемые конвейеры обучения: владение техниками параллелизма данных, моделей, контекста и конвейера (data, model, context, and pipeline parallelism). - интеграция reinforcement функции: практический опыт разработки разнообразных функций вознаграждения (reward functions) и моделей вознаграждения (reward models); - инструменты/архитектура/технологии: отличное знание Python, а также опыт использования Hugging Face Transformers, TRL/RLlib/verl, DeepSpeed, vLLM, Docker, Sagemaker и процессов CI/CD; Будет плюсом: - уровень Senior: не менее двух лет на позиции старшего специалиста; - владение математическими пакетами: MATLAB, MATHCAD, MATEMATICA; - разработка лекарств и молекулярный дизайн: Бэкграунд в области химии, хемоинформатики, структурной биологии или опыт работы с генеративными моделями для молекул; - генеративные модели: знание диффузионных моделей, flow-based моделей и других генеративных моделей; - научное лидерство: наличие публикаций в области машинного обучения. Если есть попадание/вы знаете того, кто может иметь необходимый опыт и сферу интересов - пожалуйста, присылайте CV и контакты мне в тг @katyapunk :)

🖥 Новый курс на Stepik - PostgreSQL для разработчиков: от основ к созданию API Здесь на пальцах объясняют не только как писать SQL-запросы, а строить настоящие backend-сервисы с базой данных как у профи. В этом курсе ты шаг за шагом создашь REST API на FastAPI + PostgreSQL: от установки среды и первых таблиц - до масштабируемого приложения с безопасностью и CRUD-операциями. 🔹 На практике разберете: • SQL-запросы, фильтры, агрегаты и подзапросы • Связи между таблицами и нормализацию БД • Взаимодействие Python и PostgreSQL • Реализацию REST API и подключение базы • Оптимизацию и разбор реальных задач с собеседований ⚡ После курса у вас будет свой работающий API-проект и реальные навыки работы с PostgreSQL в продакшене. 🎁 Сегодня –30% от цены! 🚀 Прокачаю свои знания: https://stepik.org/course/255542/