Подборка открытых вакансий 🔵

Senior Data Engineer / ML Engineer в Сбер
До 450.000₽
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Data Scientist в Beeline
Удаленно

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

Data Engineer в Wildberries
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Data Analyst в Kaspersky
Офис в Москве

Senior Data Scientist в Ozon
Гибрид / Офис в Санкт-Петербурге

Middle/Senior MLOps-инженер в Т-Банк
Удаленно / Гибрид / Офис

История одного интервью – хорошо, а анализ множества интервью – ещё лучше!

Энтузиаст проанализировал около 1800 описаний вакансий на должность AI-инженера в 51 компании, а также разобрал реальные истории собеседований. Смотрим на выводы:

➖ Основные этапы собеседований – скрининг, раунд с кодингом (алгоритмы и владение Python), ML-секция, AI System Design, поведенческое интервью. В целом, почти везде стандартный процесс найма. Иногда добавляется кейс-собеседование – даётся задание на несколько дней, которое потом нужно защитить. Кстати, средний процесс найма, как правило, состоит из четырёх этапов.

➖Основные инженерные навыки – Python, работа с API и сервисами, а также с production-кодом. Часто в вакансиях встречаются требования знания таких технологий, как RAG (35,9%), агенты (14,4%) и prompt-инжиниринг (29,1%).

➖В ходе исследования в ролях можно выделить три типа AI-инжиниринга: 69,4% вакансий подразумевают работу с системами ИИ (построение RAG, файнтюнинг LLM и прочее); 28,5% направлены на поддержку существующих систем (создание интерфейсов, построение пайплайнов данных, систем развертывания и мониторинга); и 1,8% вакансий связаны с классическим ML (построение ML-моделей, работа с CV/RecSys).

Middle/Senior Data Scientist в Авито
Офис / Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: снижать траффик на «плохих» работодателей; помогать улучшать монетизацию в Авито Работе; бороться с недобросовестными работодателями, например, выявлять объявления с завышенной зарплатой, определять несоответствие описания и профессии, по звонкам и чатам отделять кадровые агентства от прямых работодателей… Узнать подробнее 🔵

Senior Data Engineer в 2GIS
Офис / Гибрид / Офис в Москве, Санкт‑Петербурге, Новосибирске

Предстоит: Проектировать и разрабатывать сервисы, обрабатывающие миллиарды пользовательских событий; Решать сложные инженерные задачи — расчёты метрик, построение витрин данных; Работать с потоками данных и интеграциями между CDP и другими системами 2ГИС… Узнать подробнее 🔵

Data Engineer в Kostyl.Works
Удаленно

Предстоит: Разработка новых и поддержка существующих сервисов данных; Разработка и поддержка ETL-пайплайнов; Разработка сервисов препроцессинга данных для ML-моделей и продуктовой аналитики… Узнать подробнее 🔵

Data Engineer в Mars
Офис / Гибрид / Офис в Москве, Санкт‑Петербурге

Предстоит: Проектировать и разрабатывать витрины данных; Проектировать, разрабатывать и поддерживать процессы ETL для загрузки данных в/из Data Lake; Оптимизировать работу существующих дата-пайплайнов… Узнать подробнее 🔵

Senior Integration Engineer в Mars
Офис / Гибрид / Офис в Москве, Санкт‑Петербурге, Казани, Екатеринбурге

Предстоит: Проектировать потоки данных и разрабатывать ETL-процессы (Airflow); Развивать и поддерживать инфраструктуру сервисов (Airflow, Kafka, Kubernetes); Обеспечивать интеграцию разнородных корпоративных систем посредством различных протоколов передачи данных (Airflow, Kafka)… Узнать подробнее 🔵

Middle/Middle+/Senior Data Science в Т1 Холдинг
Офис / Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: Решение задач, направленных на обработку и структурирование текстовой информации для разработки моделей; Построение решений на базе LLM моделей \ разработка промптов… Узнать подробнее 🔵

Резюму присылать на KZadorozhnyaya@inno.tech

Как написать научную работу?

Написание научной статьи часто оказывается сложнее, чем проведение самого исследования. У исследователя могут быть результаты экспериментов, обученные модели и интересные наблюдения, но при попытке оформить все это в текст возникает проблема: как структурировать работу и объяснить её ценность. Разумеется, можно отдать все на аутсорс ИИ. Но как написать статью по старинке, ответили тут:

1️⃣Главный принцип любой сильной статьи – наличие четкой центральной идеи. Исследование должно отвечать на конкретный научный вопрос и предлагать понятный вклад: новое объяснение какого-нибудь явления, улучшение существующего метода или крутой собраный датасет. Если автор не может сформулировать вклад своей работы несколькими предложениями, скорее всего сама статья будет выглядеть размыто.

2️⃣Хорошая статья по сути рассказывает историю исследования. В этой истории есть проблема, попытки ее решения, новая идея и подтверждение результатов. Такая логика помогает читателю постепенно понять, почему исследование было проведено и какое новое знание оно добавляет к уже существующей научной картине, или если ваша статья революционная, то почему существующие нарративы неверные 💀

3️⃣Структура. Большинства работ, если не все, довольно стандартны: аннотация, введение, обзор связанных работ, описание метода, эксперименты и выводы. Эта структура помогает организовать повествование так, чтобы сначала показать общую идею исследования, а затем постепенно переходить к техническим деталям и доказательствам. Вам же достаточно придерживаться такой структуры.

4️⃣Введение играет ключевую роль, потому что именно оно формирует первое впечатление о работе. В нескольких абзацах автору следует объяснить важность задачи, показать ограничения предыдущих методов и обозначить вклад своего исследования. Если новизна работы становится понятной уже на первых страницах, читателю или проверяющему легче оценить ее значимость.

5️⃣Раздел с обзором литературы помогает поместить исследование в контекст существующих работ. Цель этого раздела – не просто перечислить статьи, а показать, какие подходы уже использовались и чем новая работа отличается от них. Хорошие сопутствующие статьи показывают, что автор понимает текущее состояние области и понимает, как вклад его исследование может внести.

6️⃣Эксперименты. Результаты должны показывать, что новый метод действительно работает лучше или решает проблему эффективнее существующих подходов. Ключевую роль играют сравнительные эксперименты и дополнительные тесты. Ваши результаты должны показывать реальную пользу, поэтому и тесты следует с особой тщательностью. Если в каких-то тестах получен странный результат, то следует перепроверить и понять, в чем же причина странного поведения.

7️⃣Не менее важна читаемость статьи. Даже сильная идея может остаться незамеченной, если текст написан очень запутанно. Научный текст прежде всего логичный и последовательный, поэтому если вы вводите новые понятия, то они должны объясняться сразу после их появления, чтобы читатель не терял нить рассуждения.

8️⃣Ещё один важный принцип – высокая информационная плотность. В хорошей статье почти нет лишнего текста: каждое предложение помогает лучше понять метод, результаты или выводы. Графики и таблицы играют важную роль, потому что они позволяют быстро передать основные результаты исследования и сделать аргументацию наглядной.

Стажер Data Science в МТС
Офис в Москве

Предстоит: Продолжать разработку AI LLM агента анализирующего Jira задачи и GitLab merge requests; Проводить расчёт корреляции влияния одних метрик на другие метрики; Проверять гипотезы, делать прогнозы в динамике… Узнать подробнее 🔵

Илон Маск приступает к пересмотру старых резюме

Как сообщает источник, Маск намерен пересмотреть старые отклики и вернутся к перспективным кандидатам. Также Илон приносит свои извинения (!) всем талантливым людям, которым ранее отказали в интервью.

Некоторые предполагают, что решение о пересмотре принято на фоне ухода ряда сооснователей. Например, на этой неделе о своем уходе объявили Цзыхан Дай (бывший исследователь Google Brain) и Годун Чжан (бывший исследователь DeepMind). Итого, в компании останутся всего 3 из 11 сооснователей, включая Маска.

Хочешь сделать хорошо - сделай это сам 😮‍💨

Поздравляем с профессиональным праздником – Всемирным днём математики 🔥

Чтобы отметить праздник, предлагаем провести день за изучением этой науки:

⭐️ Essence of Calculus – курс лекций по математике от 3Blue1Brown: видеоролики охватывают всю базу, необходимую для понимания производных и рядов Тейлора.

⭐️ Stanford CS230 | Autumn 2025 – курс лекций по глубокому обучению от топового университета, который ведёт Эндрю Энг.

⭐️ Lecture Notes on Optimization for ML – для тех, кому проще посидеть за книжкой, а не за экраном, предлагаем ознакомиться с учебным пособием по теории оптимизации в ML.

⭐️ AI & Machine Learning – ещё один хороший курс лекций от Артёма Кирсанова. Курс рассказывает о базовой математике, лежащей в основе нейронных сетей.

⭐️ Онлайн-учебник по математике для DL. Авторы разбирают линейную алгебру, дифференциальные уравнения, теорию вероятностей и математическую статистику, а в завершение рассказывают о теории информации. То есть учебник охватывает всё самое нужное для понимания нейронных сетей.

Подборка открытых вакансий 🔵

Junior / Middle Data Scientist в ВТБ
Гибрид / Офис в Москве

Data Engineer в Cloud.ru
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Data Scientist в Rubius
Гибрид / Офис // Релокация в Кувейт

ML-разработчик в Ланит
Гибрид / Офис

Middle/Senior ML-инженер в Университет Иннополис
Удаленно / Гибрид / Офис

Data Analyst в Золотое яблоко
Удаленно / Гибрид / Офис в Екатеринбурге

AI Tech Lead
Офис / Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Минске

Предстоит: Разработка и настройка AI системы, базирующиеся на текстовой корпоративной информации (включая обучение/fine-tuning моделей); Оценка и оптимизация AI-решения, модели машинного обучения, алгоритмы AI… Узнать подробнее 🔵

AI инженер в Raft Digital Solutions
Локация вне РФ/РБ

Предстоит: Разрабатывать и интегрировать AI-решения для автоматизации бизнес-процессов клиентов: RAG-системы, чат-боты, ассистенты, NLP-пайплайны; Парсить и извлекать структурированные данные из документов с помощью LLM, работать со скрапингом данных… Узнать подробнее 🔵

Курс от Беркли по агентному ИИ

Наткнулись на бесплатный курс от Беркли по агентному ИИ, который ведут сотрудники бигтеха. На самом курсе вы изучите:

➖Устройство агентов;
➖Методы reasoning и planning (ReAct, Tree of Thoughts и др.);
➖Развертывание агентов;
➖Построение мультиагентных систем.

Из приятного: все методы и подходы объясняются на реальных кейсах, поэтому материал не только бесплатный, но и актуальный ❤️

Старший Data Scientist в Авито
Офис / Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: исследовать статьи и улучшать базовую модель; оптимизировать скорость инференса моделей; помогать в разработке платформенных LLM-решений… Узнать подробнее 🔵