Junior Data Scientist в Beeline
Удаленно

Предстоит: Решение бизнес-задач с помощью анализа данных и машинного обучения; Сбор, статистический анализ и обработка данных…. Узнать подробнее 🔵

Senior ML разработчик (NLP + CV) в Сбер
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: разработка, обучение и оптимизация мультимодальных больших языковых моделей (VLM); подготовка и обработка данных для различных сценариев использование моделей проведение экспериментов, оценка эффективности и анализ производительности моделей
…. Узнать подробнее 🔵

По данным Комерсант: соискатели стали чаще обванывать в резюме 🤓

За последний год компании сталкивались с обманов резюме в 65% случаях. Чаще всего это приписыванием навыком, которыми кандидат на самом деле не владеет.

Сосикатели становятся слишком "идеальными": треть кандидатов накручивают себе опыт, а также среди популярного обмана: завышенные компетенции, стаж, количество офферов и мест работы.

Джуны выдают себя за мидлов, а разработчики среднего уровня — за сеньоров: в IT-секторе доля ложных резюме составляет 12%, среди административного персонала — 15%

Стажер ML-разработчик в МТС
Офис в Москве

Предстоит: Распознавать кнопки на экранах приложений с последующим сбором метаинформации в разделах; Заниматься построением эмбеддингов юзеров и хостов; Строить большие трансформерные модели…. Узнать подробнее 🔵

Senior Product Data Scientist at ArtWorkout
From 3.000 to 6.000$
Remote

What to do: Design, run, and stop A/B tests (including Bayesian) using GrowthBook; Define and maintain product and growth metrics (NSM, activation, retention, ARPPU, etc.); Build auto-updating dashboards in Redash, systematize KPIs, and establish a single source of truth.... find out more 🔵

Junior Researcher (Speech, ML) в Silero
от 60.000 до 100.000₽
Офис / Гибрид в Москве

Предстоит: Разработка на питоне; Работа с данными, чистка и сбор данных; Обучение нейросетей и разработка ML алгоритмов…. Узнать подробнее 🔵

Подборка открытых вакансий 🔵

Middle/Senior Data Engineer в Яндекс
Гибрид / Офис

Senior Data Scientist в Skyeng
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Middle+/Senior Data Scientist в 2GIS
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске

Senior Data Scientist в Wildberries
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Middle/Senior Аналитик данных в VK Team
Гибрид / Офис в Москве

Middle/Senior Data scientist в Сбер
Офис в Москве

Предстоит: обучение LoRA для работы с документами (изображениями); разработка ML моделей (классический ML, рекомендательные системы); совместная с заказчиками проработка вариантов реализации AI-решений…. Узнать подробнее 🔵

Неожиданно, но Дженсен Хуанг признался, что лучший совет по карьере он получил от садовника

«Лучший совет по карьере мне дал садовник. Мы с семьёй поехали в Киото, там всегда невероятно жарко летом, — и моя семья прошла мимо старика, который, сидя на корточках, работал над мхом бамбуковым пинцетом. Его корзина была почти пуста, и в ней оставалось всего два-три маленьких кусочка мха».

Старик рассказал Дженсену, что он работает в саду уже почти 30 лет.

— Но этот сад такой большой, а твой пинцет и корзинка такие маленькие. Как ты можешь ухаживать за всем садом?, — спросил Дженсен.
— У меня полно времени», — сказал старик.

Спустя столько времени Хуанг понял:

«Это лучший совет по карьере, который я могу вам дать. Большую часть времени я жду, когда всё само собой придёт. Я редко за чем-то гонюсь. У меня нет часов. Я сосредоточен на текущем моменте. Я наслаждаюсь своей работой. Я самый долгоживущий генеральный директор в мире в сфере технологий... Посвятите себя постоянному обучению, делайте всё возможное и оставляйте всё на поле. К тому времени, как я ложусь спать, я вымотан, и я доволен своим днём, потому что сделал всё, что мог... Вы удивитесь, но я совсем не амбициозен. Я не стремлюсь к большему. Я стремлюсь делать лучше то, что делаю сейчас. Я не стремлюсь к большему. Я жду, когда мир сам придёт ко мне… У вас куча времени. Наслаждайтесь работой. Делайте всё, что в ваших силах. Просто продолжайте учиться каждый день, и вас ждёт успех».

Вот такая лирическая история у главы NVIDIA 🤓

Когда долгое время получаешь отказы от HR и пришел час прибегнуть к запрещенному приему 😈

Опыт прохождения интервью на должность Robotics Engineer

Наткнулись на историю одного инженера, который поделился опытом прохождения интервью на инженера-роботехника:

⭐️Первичный этап — классический скрининг от HR:
Знакомство, ваш бэкграунд и мотивация. Вопросы почти ничем не отличаются от других смежных должностей: "Почему робототехника?", "Какие технологии использовали?".

⭐️Второй этап - техническое интервью, которое делится еще на три условные части:
- Разговор с инженерами или тимлидом, где фокус собеседования направлен на основы: кинематика, динамика, сенсоры, актуаторы.
- Решение задач на Python или C++: по алгоритмам, структурам данных или специфичные для роботов (например, управление движением).
И кейс-интервью, где вам могут дать реальную кейс, например, написать код для симулятора (Gazebo), спроектировать компонент или решить задачу.

⭐️Следующий этап - поведенческое интервью
Классика жанра: собеседники оценивают ваши софт-скиллы: работа в команде, решение конфликтов и коммуникация. Вопросы из разряда: "Расскажите о сложном проекте и как вы с ним справились?".

⭐️Наконец, заключительный этап:
В случае с автором истории, это была встреча с разными членами команды, но иногда вас могут попросить продемонстрировать свои навыки "вживую".

Если вы настроены решительно заняться роботехникой, то прежде чем устраиваться на работу, предлагаем повторить/усвоить следующие темы:

- Программирование: уверенное владение Python и/или C, за помощью в подготовке обратитесь к старому доброму LeetCode.
- Уже говорили, но все же - повторите основы робототехники: Кинематика, динамика, ПИД-регуляторы.
- Железо и встроенные системы: энкодеры, лидары, основы работы с Arduino/Raspberry Pi.
- Еще не забудьте повторить такие инструменты как Gazebo, ROS, CAD (SolidWorks), это будет большим плюсом.
- ML/AI в робототехнике: будьте готовы обсудить, где и как машинное обучение (например, компьютерное зрение, RL) применялся в ваших проектах, так что попробуйте заранее подумать над ответом.

❗️Советы:
- Знайте свое резюме наизусть. Даже если вы проходили сотни интервью, то процесс собеседования все равно может вызывать стресс, поэтому перед созвоном пройдитесь по своим проектам.
- Заранее подготовьте примеры из практики. 2-3 кейса, где вы применили свои навыки и добились результата.
- Подумайте над вопросами рекрутеру. Проекты команды, технологический стек, корпоративную культуру. Это не только позволит вам узнать о том, что ваш ждет, но и покажет вашу заинтересованность.
- Тренируйтесь объяснять сложные вещи просто. Умение донести свою мысль – критически важный навык.

Middle/Senior Data Engineer
Проектная работа на фул-тайм
Удаленно (гражданство РФ, РБ)

Предстоит: Выбор оптимальных инструментов исходя из специфики данных и реализация процессов их хранения, обработки и обслуживания; Поддержка технической и бизнес-команд: обработка заявок на поддержку существующих потоков данных или разработку новых, заведение и контроль исполнения заявок внутренних команд…. Узнать подробнее 🔵

Data Аналитик в Сбер
Офис в Москве

Предстоит: Разрабатывать и тестировать статистические и машинно-обучаемые модели для прогнозирования рисков и доходностей в страховании и инвестициях; Интегрировать лучшие практики и стандарты в области моделирования, повышая точность и надежность прогнозов…. Узнать подробнее 🔵

Кто работает в OpenAI?

Один энтузиаст подготовил подробный анализ сотрудников OpenAI: как быстро растет штат, каких специалистов больше, какое у них образование:

➡️Львиная доля сотрудников (33,9%) — это инженеры, а доля исследователей составляет всего 4,9%.

➡️Среди университетов, где учились сотрудники компании Альтмана, все входят в топ лучших в мире. Самые популярные из них — Стэнфорд, Беркли, Массачусетский технологический институт, Карнеги-Меллон и Гарвард.

➡️Среди инженеров 35,8% получили высшее образование в области компьютерных наук, а 27,7% отдали предпочтение вычислительным наукам. На удивление, всего 3,5% учились непосредственно по направлению ИИ.

https://seo.ai/blog/how-many-people-work-at-openai