MlSecOps в Альфа Банк
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге

Предстоит: Анализировать безопасность систем ML, LLM и GenAI; Разрабатывать защиту от атак на системы ML, LLM и GenAI; Проводить аудиты и тестирование AI-систем на проникновение… Узнать подробнее 🔵

Middle/Senior Data Scientist в Авито
От 400.000 до 500.000₽
Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: Автоматизация диалогов: продажи как в текстовых, так и в голосовых каналах с помощью LLM; Рекомендации и ранжирование… Узнать подробнее 🔵

В российских компаниях участились случаи обмана со стороны соискателей с использованием ИИ

Повсеместно можно услышать истории, когда кандидат блестяще справляется с тестовыми заданиями, но, оказавшись на работе, совсем не может выполнять свои обязанности.

Среди любимых способов обмана при найме на технические должности находят не только использование чат-ботов, но и различные ухищрения. Например, набирают популярность покупка чужого аккаунта на GitHub, создание пет-проекта, полностью написанного ИИ, или накрутка рекомендаций на LinkedIn.

Так, на должность аналитика данных HR-специалисты хотели взять одного кандидата, который успешно справился с SQL-секцией. Но в последний момент засомневались и назначили дополнительный раунд, на котором тот не смог объяснить, что такое оконная функция 😳

Взглянем на цифры: согласно недавнему отчету, лишь 26% компаний умеют эффективно проверять навыки соискателей, а 72% признались, что полагаются лишь на анализ резюме.

Подборка открытых вакансий 🔵

Middle/Senior Data Scientist в Beeline
Удаленно

Middle ML Engineer в Wildberries
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Middle Data Engineer в Мегафон
Офис в Москве

Старший разработчик CV в Автомакон
До 340.000₽
Удаленно

Senior ML Engineer в X5 Tech
Удаленно / Гибрид / Офис

Middle/Senior ML-инженер в Т-Банк
Удаленно

Middle/Senior Data Scientist в Точка
До 500.000₽
Удаленно

Недавний опрос показал, что разработчики считают, что код созданный ИИ не является рабочим

🔷 Такого мнения придерживаются 96% опрошенных разработчиков, но вот что интересно. Только 48% из них проверяют этот самый код на корректность.

🔷 Разработчики говорят, что 42 процента их кода включают значительную помощь от моделей искусственного интеллекта, доля, которая, как они ожидают, достигнет 65 процентов к 2027 году, по сравнению с шестью процентами в 2023 году.

🔷 Согласно опросу, 38% респондентов заявили, что разбор кода, созданного ИИ, требует больше усилий, чем изучение кода, созданного человеком. Только 27% человек считают иначе.

Кто там говорил, что ИИ заменит разработчиков в скором будущем? 😬

Senior Data Engineer в МТС
Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: Разрабатывать ETL процессы для сбора данных из телеком экосистемы (геолокация, трафик, покупки); Создавать DBT модели для трансформации данных и обеспечивать data quality; Проектировать star/snowflake схемы для ClickHouse/BigQuery… Узнать подробнее 🔵

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 🔵

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 🤓

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

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 🔵

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 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 🔵

Data Analyst в Мегафон
Гибрид / Офис в Екатеринбурге

Предстоит: Формализация и декомпозиция исследовательских задач; Сбор данных (структурированные и неструктурированные) из различных систем; Подготовка датасетов для ML-задач; Анализ данных, поиск закономерностей в них… Узнать подробнее 🔵

Новый отчет показывает, что соискатели в резюме упоминают те навыки, которые не нужны работодателю 😳

Внешними причинами трудностей в подборе персонала в ИТ-сфере считают завышенные требования соискателей к зарплате (72%), отсутствие необходимых навыков (53%), общественно-политические события и факторы (28%), демографию и сверхактивность конкурентов (по 23%).

Аналитики отмечают разрыв между спросом и предложением навыков: востребованные у работодателей компетенции часто не совпадают с тем, что предлагают соискатели.

Например в резюме по категории Agile фиксируется прирост на 96%, по Power BI — на 55,1%. При этом спрос на эти навыки упал на 7,5% и 19,4%.

Одним из самых востребованных навыков неожиданно стало зание мат статистики. Зарплата специалистов обладающим этим скилом в среднем составила 174.000 рублей.

https://ict.moscow/static/4f01169e-01d2-53b1-a504-945170d6aadc.pdf

Стажер ML Engineer в МТС
Офис в Москве

Предстоит: Проводить эксперименты для повышения метрик рекомендательных алгоритмов; Разрабатывать новые архитектуры рекомендательных систем; Создавать и рассчитывать новые фичи для моделей… Узнать подробнее 🔵

Автор на курс «Reinforcement Learning» в Яндекс
Удаленно

Предстоит: создавать материалы для новых курсов в команде с другими авторами, методистами, редакторами, иллюстраторами и продакт‑менеджерами программы; писать тексты уроков, в которых нужно поддерживать интерес студентов к обучению… Узнать подробнее 🔵

Трудоустройства в Microsoft: история одного ML. Спойлер – рекрутеры вели себя не очень вежливо

Наткнулись на историю одного инженера, который пытался устроиться в компанию, но все вышло не так гладко, как хотелось бы:

Инженеру пришлось связаться практически с каждой командой, которая набирала сотрудников и лично отправить своё резюме.

"Наконец, после двухнедельной эпопеи, я волшебным образом получаю звонок о том, что Microsoft хочет устроит собеседование на должность "Principal Machine Learning Engineer", в то время как я, имея более 9 лет опыта, в основном подаюсь на позиции Senior Software Engineer в области Data и Backend."

Тестирование
🟦 По словам инженера, он внезапно получает письмо со ссылкой на онлайн-тест, где дается 90-120 минут. Было настолько сложно, что приходилось искать ответ в интернете. Как итог, кандидат написал ответ на языке, на котором никогда не работал, но его все равно взяли дальше.

Структуры данных и алгоритмы
🟦 Рекрутер назначает первый раунд, заявляя, что это будет решение задач по структурам данных и алгоритмам. Среди вопросов:
Отсортировать список кортежей по значению, а затем по ключу.
Использовать два указателя, чтобы найти, равняется ли сумма двух элементов в массиве целевому значению + некоторые вариации этого же вопроса.

Системный дизайн
🟦 Рекрутер попросил спроектировать что-то вроде Google Drive. Здесь кандидат упоминал о функциональных и нефункциональных требованиях, приблизительных расчётах, предположениях, но всё, что хотел услышать интервьюер, — это разбиение большого файла на части (чанки) и хранение этих чанков в блочном сервере с метаданными.

На следующем этапе интервьюер попросил интегрировать AutoML, приэтом все допущения, функции — были на усмотрение кандидата. В общем, полная свобода действий.

Финальный раунд
🟦 Тут начинается веселье. Через час после раунда с AutoML кандидат получил звонок от рекрутер с вопросом "как прошли его собеседования". Затем были заданы еще пару вопросов:
"Как вы отлаживаете ошибки/утечки памяти?". И на любой ответ кандидата рекрутер говорил: "Это скучно, неинтересно". Напомним, что инженер устраивался в Microsoft.

После этого, рекрутер захотел, чтобы инженер спроектировал что-то вроде Elasticsearch. После предложенного решения кандидат получил ответ "Если честно, мне не нравится эта идея..."

2 недели спустя кандидат все ждал решения от компании, но только через несколько попыток связаться с HR, те все же ответили и сказали, что инженер не подходит даже на должности чуть пониже 😐