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 🔵

Свежее исследование российского IT-рынка труда

Исследователи провели небольшой опрос среди IT- и HR-специалистов — вот что из этого вышло:

➡️ К 2026 году рынок труда в IT окончательно замедлился. Компании перешли от массового найма к точечному.

➡️ Рынок труда стал рынком работодателя. То есть теперь правила диктуют не айтишники, а владельцы бизнеса. В связи с этим требования в вакансиях ужесточились.

➡️ Усложнился сам поиск работы. Если раньше с проблемами сталкивались новички, то теперь это касается специалистов всех уровней.

➡️ Несмотря на перестройку рынка, более трети опрошенных сказали, что их компании полностью укомплектованы. Основными причинами назвали нехватку средств и завышенные зарплатные ожидания.

➡️ По мнению аналитиков, резюме больше не имеют смысла из-за неэтичного использования ИИ.

https://ict.moscow/analytics/barometr-nastroenii-na-rynke-truda-v-it/

Data Scientist в Т1 Холдинг
Удаленно / Гибрид / Офис в Нижнем Новгороде

Предстоит: Проводить анализ данных и выявлять закономерности, которые могут быть полезны для бизнеса; Заниматься выявлением закономерностей, аномалий в технологических процессах, строить модели для прогнозирования и оптимизации нагрузки на ресурсы, интерпретировать полученные результаты, интеграция разработанных решений в производственную среду… Узнать подробнее 🔵

Senior Data Scientist
От 313.500 до 504.500₽
Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: Контроль работы 3-х DS специалистов по текущему backlog-у команды; Экспертная DS поддержка команды по разработке моделей; Разработка и встраивание LLM, BERT-like и classic-NLP моделей анализа диалогов, поиска аномалий и др.… Узнать подробнее 🔵

Подборка открытых вакансий 🔵

Стажер Data Engineer в МТС
Офис в Москве

Junior Data Scientist в Beeline
Удаленно

Middle ML Engineer в ИТМО
От 140.000 до 170.000₽
Гибрид / Офис в Санкт-Петербурге

Data Analyst в Garage Eight
Гибрид / Офис в Санкт-Петербурге

ML-инженер в Магнит Tech
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Краснодаре

Data Engineer в HomeBuddy
Удаленно

– Чекпоинты не сохранились 😓

Подборка открытых вакансий 🔵

Middle Data Engineer в ВТБ
Гибрид / Офис в Москве

Data Engineer в Альфа Банк

Senior/middle ML researcher в VK Team
Гибрид / Офис в Москве

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

Senior Data-аналитик в Сбер
Офис в Москве

Senior Data Science в Т1 Холдинг
Удаленно / Гибрид / Офис в Иннополисе

OpenAI делает ставку на полностью автономного AI-исследователя

MIT Technology недавно опубликовали интервью с главным научным сотрудником OpenAI - Якубом Пахоцки. Выяснилось, что у компании сейчас ключевой фокус будет направлен на создание системы, которая сможет самостоятельно проводить научные исследования без участия человека.

Речь идет не просто о помощнике, а о полноценном AI researcher. Такая система должна уметь формулировать гипотезы, писать код, запускать эксперименты и анализировать результаты. По сути, воспроизводить полный цикл научной работы.

План развития этой системы следующий:
➖ Сначала уровень «исследователь-стажёр». Его планируют представить уже в сентябре 2026 году
➖ Затем разработка системы, способной работать автономно
➖ В долгосрочной перспективе (к 2028) — масштабируемые исследовательские агенты

OpenAI радикально хочет ускорить R&D. Если такие системы заработают, компании смогут параллельно запускать тысячи исследований и решать проблемы "спасения мира". Сам Пахоцки считает, "что у OpenAI теперь есть почти все необходимое для достижения этой цели".

Data Scientist в Самолет
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: Реализация RAG пайплайнов для адаптации LLM; Сбор и обработка данных для тренировки и тестирования моделей; Работа с командами продуктового менеджмента и инженеров для внедрения моделей в продукты… Узнать подробнее 🔵

Руководитель центра ML инжиниринга в ГазпромНефть
Гибрид / Офис в Санкт-Петербурге

Предстоит: Обеспечивать высокое качество архитектуры, кода и моделируемых решений (MLOps практики); Применять методы машинного обучения для решения широкого спектра задач: от временных рядов и анализа текстов (NLP, LLM) до оптимизации бизнес-процессов (например, складская логистика)… Узнать подробнее 🔵

Data Modeler
From 3.500 to 6.000$
Remote

You will: Utilize ERStudio (or similar tools) to design and document data models aligned with best practices and governance standards; Ensure data models are optimized for performance, scalability, and integrity within modern data platforms; Work with Databricks and distributed data environments to support implementation of models in analytical workflows... find out more 🔵

AI архитектор в Raft Digital Solutions
Удаленно (Вне РФ/РБ)

Предстоит: Пресейлы с потенциальными клиентами; Подготовка эстимейтов и пропоузалов на скоуп работ; Прохождение клиентских интервью для старта проектов; Ведение технической части в проектах: помощь разработчикам в построении изначального решения… Узнать подробнее 🔵

DeepSeek замечен в поисках специалистов в агентном ИИ

Вчера Bloomberg обнаружил кучу вакансий у китайского стартапа с упором на агентный ИИ. Всего таких вакансий 17 штук, они включают в себя исследователей в обучении, оценке агентов и различных инженеров в той же нише.

Возможно, DeepSeek планирует создать своего кодинг-агента. В описании вакансий нашли прямое упоминание "эталонов", которые нужно превзойти: Claude и Cursor.

В общем, следим за новостями 🤓

Junior Data Engineer в МТС
Офис в Москве

Предстоит: Принимать решения об оптимизации существующих нерегламентированных выгрузок с целью снижения нагрузки на сервера БД/сокращения времени выгрузки; Разрабатывать каталога скриптов с типовыми решениями… Узнать подробнее 🔵

Изучал востребованные технологии, но потратил время впустую. История инженера, который ошибся с выбором:

Герой истории потратил полгода на изучение LangChain и сильно пожалел об этом, потому что она оказалось не совсем востребованной.

Эту технологию он выбрал не случайно, ему попадались много вакансий, в которых требовался именно LangChain, поэтому он плотно взялся за изучение:

Создавал RAG-приложения, агентов и другие проекты, думая, что это востребованный навык. Получилось даже собрать неплохое портфолио за это время.

Но после полугода, когда пошли собесы, реальность оказалась совершенно иной.

На интервью почти не спрашивали про LangChain. Вместо этого были базовые вопросы: как работают LLM, как устроены пайплайны, как деплоить такие системы в продакшн:

В первой компании сказали, что они используют LlamaIndex, и LangChain не совсем им подходит

На втором собесе ребята разработали свою собстенную менее громоздкую версию.

В третьей спросили "Как бы вы развернули это в продакшене?". Тут уже автор не учел, что все его собственные проекты работали в ноутбуках Jupyter.

В четвертой вопрос был схожий, но уже про мониторинг "Какую систему мониторинга вы бы настроили в продакшене?".

На пятом собесе компания рассказала, что просто используют базовые вызовы с апи в Vellum. Это гораздо проще, чем все то, с чем работал автор на протяжении полугода.

Но не все так плохо! В итоге-то работу он получил, потому что мог простыми словами объяснить то, что он создает 😐

Пару выводов из истории:
➖Прежде чем углубляться в какую-либо популярную технологию - обязательно просмотрите не только вакансии, но и узнайте чем реально пользуются компании.
➖Учитесь работать вне уютных Jupyter Notebook.
➖И не теряйте надежду, ведь найдется компания, которая будет ценить не только ваши хард, но и софт-скилы ❤️

Подборка открытых вакансий 🔵

ML Engineer в Авиасейлс
Удаленно

Middle+/Senior Data Analyst в Мегафон
Гибрид / Офис в Москве

Senior/middle ML researcher в VK Team
Гибрид / Офис в Москве

Senior CV разработчик в 2GIS
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Санкт‑Петербурге, Новосибирске

Стажёр Data Engineer в Ozon
Гибрид / Офис в Москве

Senior/Middle ML-разработчик в Т-Банк
Гибрид / Офис

Data Scientist в Яндекс
Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге

Еще один сайт в стиле LeetCode, но только для ML-разработчиков

Все как и на LeetCode: задачи разделены по уровню сложности и по темам (линал, трансформеры, классический мл и другие) + прикреплены теоретические материалы к любой проблеме.

Такое мы любим 🥰