Data Secrets | Карьера

Илон Маск создает новое подразделение в xAi для поиска талантливых инженеров Кажется, Илон скопировал идею у Цукерберга, ведь новая команда будет напрямую подчиняться Маску. Цель команды - усилить позиции компании в жесткой конкуренции за кадры. Команда ориентирована на привлечение специалистов высочайшего уровня. Требования к будущем инженерам уже известны: кандидаты должны быть не только технически подкованными, но и обладать сильными софт скилами и умение вайбкодить. Предполагаемая зарплатная вилка 120.000 - 240.000$ в год.

Stereo Data Ёлка от VK: сведение итогов года в идеальный микс 🎧 Команда VK приглашает специалистов по данным, ML-инженеров и всех, кто следит за трендами, на заключительное событие года — Stereo Data Ёлку, которая пройдёт 24 января в Москве и Санкт-Петербурге. Мероприятие построено вокруг уникальной концепции «стереозвука» для вашего профессионального восприятия: Левый канал (аналитика): глубокий разбор итогов по основным направлениям в ML/DS Правый канал (инсайты): саундчек лучших решений VK RecSys Challenge, который будет доступен только офлайн. Участвуйте офлайн! Stereo Data Ёлка – это атмосферное пространство с идеальным звуком для общения с коллегами. Вас ждёт афтепати с фирменными угощениями, подарки за активность и нетворкинг с лучшими специалистами индустрии. Формат: гибридный (онлайн-трансляция будет здесь), но полное стереопогружение — только на офлайн-площадках. Регистрация открыта до 22 января. Регистрация для Москвы: https://bit.ly/45e9zmz?erid=2VtzqvwvzEX Для Санкт-Петербурга: https://bit.ly/49GQM4w?erid=2VtzqvwvzEX

Middle+/Senior Data Scientist в МТС Гибрид / Офис в Москве Предстоит: Поддерживать и развивать ML-модели для выявления телефонного спама и мошенничества (табличные модели и NLP: классификация текстов, анализ расшифровок звонков); Заниматься feature engineering, у нас много витрин и источников данных, важно извлекать из них полезные сигналы… Узнать подробнее 🔵

Работодатели пожаловались, что стажёры наглеют 😬 Как ни странно, но стажёры хотят получать больше. Их зарплатные ожидания выросли примерно на 40% по сравнению с годом ранее – в среднем до 64 тысяч рублей. Чаще на такие деньги рассчитывают выпускники технических специальностей или айтишники. А вот магистранты уже претендуют на зарплату в 95 тысяч. Интересно, что работодатели готовы платить и больше, особенно тем, кто дружит с ИИ. Некоторые компании могут платить от 100 до 180 тысяч сотрудникам без опыта, но, как правило, такие зарплаты предлагают олимпиадникам. Но вот чем недовольны компании: студенты не спешат на стажировку. Эксперты пишут:

Условно, из 20 человек, которых ты собираешь в аудитории и приглашаешь на стажировку в компанию, соглашаются максимум один-два. Есть ощущение общей избалованности поколения, которое не торопится работать. Они считают, что им нужно определиться со своими целями. Если студент практикуется в том, чему его учили в университете, то эта стажировка, как правило, бесплатна, но она не очень интересна работодателю, поскольку отвлекает ресурсы. Поэтому стараются миксовать стажировку с некими задачами, которые будут полезны и компаниям. И вот с этого момента уже начинается условный торг – сколько это может стоить.

Middle+/Senior Data Engineer До 210.000₽ ТК / До 275.000₽ ИП Удаленно РФ Требования: Глубокие знания и опыт работы с реляционными БД: понимание структуры данных, способов наполнения и управления данными; Умение создавать и оптимизировать сложные SQL-запросы, включая оконные функции, CTE, маппинги между БД; Способность проектировать и создавать модели данных, адаптированные для аналитических задач и эффективной работы DWH… Узнать подробнее 🔵

Подборка открытых вакансий 🔵 Middle Data Scientist/Ai Engineer в Beeline Удаленно Middle/Senior Data Analyst в Wildberries Удаленно Senior Data Scientist в Мегафон Гибрид / Офис в Москве Middle/Senior ML-разработчик в VK Team Гибрид / Офис ML-разработчик в Яндекс Гибрид / Офис Middle Data Scientist в Ozon Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге, Иннополисе, Новосибирске, Алматы и Астане Data Engineer в Золотое яблоко Гибрид / Офис в Екатеринбурге

Все новое – это хорошо забытое старое Случайно наткнулись на такую находку – статья о том, как проводить исследования от MIT! Авторы написали советы по тому, как читать узконаправленную литературу, как устанавливать профессиональные связи, про важность изучения смежных областей и, конечно, о том, как писать статьи и представлять их, включая такие вещи, как методология исследований и программирование. Несмотря на то, что статья довольно старая, никто ещё не отменял написание научных публикаций или дипломов, поэтому прочитать будет полезно, хотя авторам не помешало бы обновить содержание глав и добавить раздел про использование ИИ 🤓

Наверняка вы замечали, как на одну и ту же должность работодатели просят выполнять совершенно разную работу Чтобы немного разобраться, чем же занимаются Data Engineer, взглянем, как проходит один день из жизни такого специалиста.

Будни инженера обычно проходят за мониторингом и устранением проблем в уже существующих пайплайнах данных: сотрудник отслеживает, что процессы извлечения, трансформации и загрузки работают исправно, и исправляет ошибки до того, как они повлияют на downstream-аналитику. Еще инженер занимается разработкой и тестированием ETL-процессов, чтобы данные из разных источников корректно попадали в хранилище и были готовы к использованию. Ключевая часть работы заключается в моделировании и организации данных: создании схем и структур (таблицы, слои данных или витрины), так чтобы с ними было удобно работать аналитикам и другим специалистам. Data Engineer также постоянно оптимизирует процессы, повышая производительность, надежность и масштабируемость инфраструктуры данных.

Разработчик, у которого мы подсмотрели его обязанности подчеркивает, что инженерия данных это про стабильную и хорошо организованную работу с данными.

Senior Data Scientist Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске Предстоит: NLP задачи как в виде обучения моделей, так и в виде разработки вспомогательных сущностей на python; Решение задач машинного обучения и написания кода для нагруженных сервисов на Python… Узнать подробнее 🔵