Data science Jobs

Добрый вечер! Сможем опубликовать вакансию, пожалуйста?🙏🏼 #ml #python Senior Software Engineer Remote Вилка: 5000$ - 8000$

Highsky.io - динамично развивающийся стартап, решаем различные задачи на стыке разработки и ML: генерации текста, аудио и видео, обогащению данных (сбор данных из соцсетей, видеохостингов и тд). В том числе работаем с задачами, связанными с блокчейном. 

Находимся в поиске Software Engineer Чем предстоит заниматься: • разрабатывать MVP-решения для задач из различных областей (генерация текста / аудио, сбор данных, извлечение блокчейн данных). • проектировать и разрабатывать архитектуру решения задач, интегрировать внешние решения (в том числе ML) • анализировать существующие open-source решения (в том числе ML),, адаптировать их под конкретную задачу. • работать с различными БД, выбирать подходящие для решения задач Требования к кандидату: • Отличное знание Python, опыт работы с микросервсными фрейворками • Опыт работы от 4 лет; опыт разработки на Python от 3 года • Хорошее знание SQL, опыт работы с СУБД, NoSQL-БД • Понимание System Design, опыт проектирования систем, опыт работы с брокерами сообщений, балансировщиками нагрузки • Опыт работы с высоконагруженными системами • Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики; Будет плюсом: • Опыт работы с ML-проектами • Опыт работы с блокчейн-данными • Опыт с C++/Go/Java Контакт: @dybovanya

Эволюция инференса LLM: от Hugging Face к vLLM Бесплатный вебинар от Otus — первый шаг к продвинутому владению языковыми моделями. Приходите на онлайн-встречу, где мы разберем ключевую, но часто упускаемую из виду тему — эволюцию инструментов инференса. Это знание отделяет специалиста, который просто использует модели, от того, кто может 🚀 грамотно интегрировать их в продакшн, выбирая оптимальные решения для скорости, памяти и стоимости. Что вы получите за час? - системное понимание экосистемы инструментов для инференса - четкие критерии для выбора фреймворка под вашу задачу - практическое знание о том, что дает переход на vLLM в реальных проектах (throughput, latency, экономия GPU-памяти) 👨‍💻🛠👨🏻‍💻 Для кого: • Практикующих Data Scientists • Инженеров, работающих с текстовыми данными Этот вебинар — введение в философию курса «NLP.Advanced», где вы с нуля осваиваете самые современные и эффективные подходы к работе с LLM. ➡️ Регистрация: https://otus.pw/ep2d/

#вакансия #удаленнаяработа #ML ✅ Позиция: Разработчик ML. ✅ Вилка: 300.000-350.000 рублей гросс. ✅ Занятость: Полная. ✅ Локация: РФ. ✅ Оформление: ИП. Привет! 👋 Меня зовут Максим. Я представляю группу компаний Top Selection. В данный момент мы в поисках Разработчика ML. Обязателен опыт с видеонаблюдением и пищевыми товарами. Ключевые компетенции: - Python. - pytorch. - tensorflow. Требования: - Владение SQL и языком программирования Python. - Опыт работы с фреймворками для нейросетевых моделей (PyTorch, TensorFlow и др.). - Знание теории вероятностей и математической статистики. - Навыки программирования, создания и масштабирования приложений под нагрузку. - Навыки создания, эксплуатации и поддержки систем на основе нейросетевых моделей. - Опыт построения высокоэффективных ML-систем и внедрения их в продуктивную среду. - Умение повышать качество систем на основе обратной связи. 📲 Контакт для связи: @parfenov_mm

#работа #удаленнаяработа #вакансия #middle #IT #Apache #SQL #дата #ETL #Nifi #Airflow #аналитик Позиция: Системный аналитик Полная занятость График: 5/2 Формат работы: удалённо, только РФ Компания: 7RedLines Оформление: ТК РФ Заработная плата: 150 000 р. на руки Контактная информация: Тг: @HR7RedLines Эл.почта: i.filimonova@7rlines.com Требования: - Опыт работы от 3-х лет; - Участие в 3+ проектах миграции ETL-систем (ИС -Apache); - Опыт проектирования архитектуры для Spark, NiFi/ Dolphin, Airflow; - Опыт написания сложных запросов SQL (оконные функции, джоины); - Опыт формализации требований; - Подготовка документации для пользователей и разработчиков; - Опыт проектирования Grafana/Prometheus для отслеживания ETL-процессов. Будет плюсом: - Опыт работы с Java; - Опыт работы с интеграциями; - Опыт создания ER- диаграмм, инструкций. тест кейсов; - Знание телеком-процессов.

🚀 Вакансия: Продуктовый аналитик (Middle+) 🏢 Компания: Mobile UP - для Московской биржи 🌎 Локация: 🇷🇺 Россия 🕕 Часовой пояс: Московский часовой пояс 💼 Формат работы: дистанционная 💰 Зарплата: 230к Net. 📊 Отрасли: финтех 🎯 Требования: - Опыт построения аналитики продукта: способность создавать разметку событий, разрабатывать дерево метрик и настраивать дашборды (Power BI/FineBI, Excel); - SQL: использование оконных функций, подзапросов, массивов, оптимизация запросов, индексация и проектирование схем данных; - Навыки программирования на Python: стандартный набор библиотек для анализа данных; - Опыт проведения продуктовых исследований: формулировка и проверка гипотез, анализ поведения пользователей; - Проведение А/B-экспериментов: организация тестирования новых функционалов и оценка их влияния на продуктовые метрики; - Опыт работы с системами аналитики: знакомство с такими инструментами, как Google Analytics, Яндекс.Метрика и аналоги; - Наличие практического опыта применения ML/LLM (классификация, кластеризация, регрессивный анализ и тд). ✅ Рабочие задачи: - Измерение продуктовых метрик: DAU, MAU, LTV, CSAT, NPS, процент автоматизации, доля автоматизированных запросов и другие ключевые показатели эффективности чат-ботов и чат-платформ; - Разработка инструментов и построение метрик: создание дашбордов для проверки продуктовых гипотез и принятия решений; - Организация сбора данных: настройка процессов работы с потоком данных и для проведения исследования пользовательской активности; - Настройка сквозной аналитики: интеграция и анализ данных между несколькими продуктами/каналами; - Создание продуктовых агрегированных данных: проектирование витрин данных и разработка структур хранения информации; - Проверка продуктовых гипотез: проведение экспериментов и анализ результатов А/B тестов; - Подготовка технических заданий на создание или изменение витрин данных; - Взаимодействие с командой разработчиков: подготовка технических заданий и координация работ по внедрению изменений. 📌 Условия: - Возможность полной удаленки; - Гибкое начало рабочего дня; - Социальный пакет (оплачиваемый отпуск и больничный, ДМС, 5 sick-days в год, корпоративный английский и прочие бонусы); - Предоставление техники. 📩 Контакты: @anndry #SQL #BPMN #UML #API #REST #Kafka #XML #JSON #BI #НСИ #Middle #Middle+ #Agile #ФинТех #ДМС #ИП

🚀 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 🖱