Data Scientist в Lamoda
Офис в Москве
Предстоит: Улучшение алгоритмов поиска, в том числе с использованием нейронных сетей; Развитие системы поиска: поисковые подсказки, обогащение товаров атрибутами (из фото, описания, отзывов), система фильтров, визуальные фичи в каталоге, spell-check… Узнать подробнее🔵
Офис в Москве
Предстоит: Улучшение алгоритмов поиска, в том числе с использованием нейронных сетей; Развитие системы поиска: поисковые подсказки, обогащение товаров атрибутами (из фото, описания, отзывов), система фильтров, визуальные фичи в каталоге, spell-check… Узнать подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
Senior Data Analyst
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Краснодаре, Иннополисе
Предстоит: Прогнозировать отток на уровне отдельного клиента: кто уйдёт, когда и почему; Определять, кто вернётся органически, а кого нужно возвращать через коммуникаци
… Узнать подробнее🔵
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Краснодаре, Иннополисе
Предстоит: Прогнозировать отток на уровне отдельного клиента: кто уйдёт, когда и почему; Определять, кто вернётся органически, а кого нужно возвращать через коммуникаци
… Узнать подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
Google собирает команду для создания собственного кодинг-агента
Согласно The Information, создание Strike Team – вынужденная мера. Google признает, что Claude Code опережает их собственную модель Gemini в некоторых задачах кодирования.
В записке подразделению DeepMind Сергей Брин призвал инженеров использовать внутренних агентов компании для решения сложных и многоэтапных задач.
Примечательно, что команда Strike уже сформирована: в неё входят сам Брин и технический директор DeepMind. Помимо создания кодинг-агента, команда в долгосрочной перспективе рассматривает развитие систем, способных к самоулучшению.
Интересно, как это скажется на Anthropic, которая совсем недавно убрала Claude Code из подписки Pro.
Согласно The Information, создание Strike Team – вынужденная мера. Google признает, что Claude Code опережает их собственную модель Gemini в некоторых задачах кодирования.
В записке подразделению DeepMind Сергей Брин призвал инженеров использовать внутренних агентов компании для решения сложных и многоэтапных задач.
Примечательно, что команда Strike уже сформирована: в неё входят сам Брин и технический директор DeepMind. Помимо создания кодинг-агента, команда в долгосрочной перспективе рассматривает развитие систем, способных к самоулучшению.
Интересно, как это скажется на Anthropic, которая совсем недавно убрала Claude Code из подписки Pro.
❤8
Старший DS-исследователь в Авито
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве
Предстоит: разрабатывать и внедрять MVP в нескольких направлениях GenAI; публиковать результаты исследований на конференциях уровня A* и участвовать в формировании научной повестки компании; взаимодействовать с ML-инженерами, аналитиками и продуктовыми командами для проверки гипотез и масштабирования решений... Узнать подробнее🔵
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве
Предстоит: разрабатывать и внедрять MVP в нескольких направлениях GenAI; публиковать результаты исследований на конференциях уровня A* и участвовать в формировании научной повестки компании; взаимодействовать с ML-инженерами, аналитиками и продуктовыми командами для проверки гипотез и масштабирования решений... Узнать подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
Как мы автоматизировали Code Review с помощью LLM ⚡️
В Авито большой поток пул-реквестов. Разработчики регулярно отвлекаются на ревью чужого кода, отчего быстрее устают. К тому же у каждого ревьюера своё представление о том, как делать правильно.
Мы автоматизировали часть проверок с помощью LLM, чтобы освободить разработчиков от этой задачи. Модель анализирует код и находит максимум потенциальных ошибок, но благодаря валидации оставляет комментарии только по делу. Разработчики получают полезную обратную связь и могут сосредоточиться на основной работе.
О том, как устроена система, почему выбрали селфхостинг и какие метрики отслеживаем, рассказывает Марк Каширский, DS-инженер команды LLM Авито.
Прочитать подробности на Хабре
В Авито большой поток пул-реквестов. Разработчики регулярно отвлекаются на ревью чужого кода, отчего быстрее устают. К тому же у каждого ревьюера своё представление о том, как делать правильно.
Мы автоматизировали часть проверок с помощью LLM, чтобы освободить разработчиков от этой задачи. Модель анализирует код и находит максимум потенциальных ошибок, но благодаря валидации оставляет комментарии только по делу. Разработчики получают полезную обратную связь и могут сосредоточиться на основной работе.
О том, как устроена система, почему выбрали селфхостинг и какие метрики отслеживаем, рассказывает Марк Каширский, DS-инженер команды LLM Авито.
Прочитать подробности на Хабре
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
IT-рынок совсем охладел
Медианную зарплату, которую обычно предлагали опытных разработчикам уровня Senior, упали 7,3% в сравнении с 25 годом.
Рынок для айтишников был рынком соискателя: многие никогда не искали работу сами, обычно их находили рекрутеры в LinkedIn.
Теперь же программисты вынуждены искать работу сами через различные площадки. Индекс hh в IT вышел на исторический максимум и вырос с отметки 11,6 до 22,9 за год. Значения выше 12 считаются крайне высоким уровнем конкуренции.
Медианную зарплату, которую обычно предлагали опытных разработчикам уровня Senior, упали 7,3% в сравнении с 25 годом.
Рынок для айтишников был рынком соискателя: многие никогда не искали работу сами, обычно их находили рекрутеры в LinkedIn.
Теперь же программисты вынуждены искать работу сами через различные площадки. Индекс hh в IT вышел на исторический максимум и вырос с отметки 11,6 до 22,9 за год. Значения выше 12 считаются крайне высоким уровнем конкуренции.
«Мы проводим несколько тысяч собеседований в месяц и видим, что программисты, готовые снизить зарплату на 20%, гораздо быстрее находят работу. Чаще встречаем кандидатов, которые в резюме заявляют, что хотят зарабатывать 600 тыс. на удаленке, а выходят с понижением на 20% в офис», — добавляет эксперты.
❤7
Подборка открытых вакансий 🔵
Data Engineer в Теле2
Гибрид / Офис в Москве
Data Engineer в Wildberries
Удаленно
Data Engineer в My.Games
Удаленно
Старший разработчик CV в Автомакон
До 345.000₽
Удаленно
Senior ML Engineer в X5 Tech
Удаленно / Гибрид / Офис
Senior ML Engineer в Т-Банк
Гибрид / Офис
Lead ML engineer / Lead Researcher в Just AI
Удаленно / Гибрид / Офис в Санкт-Петербурге
Data Engineer в Теле2
Гибрид / Офис в Москве
Data Engineer в Wildberries
Удаленно
Data Engineer в My.Games
Удаленно
Старший разработчик CV в Автомакон
До 345.000₽
Удаленно
Senior ML Engineer в X5 Tech
Удаленно / Гибрид / Офис
Senior ML Engineer в Т-Банк
Гибрид / Офис
Lead ML engineer / Lead Researcher в Just AI
Удаленно / Гибрид / Офис в Санкт-Петербурге
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
Meta* увольняет 8000 сотрудников
Компания увольняет 8000 сотрудников - около 10% рабочей силы, в подразделениях: WhatsApp, Instagram и Facebook.
Но это еще не все, также компания планирует оставить 6000 открытых вакансий не заполненными.
По классике, причиной называет рост расходов на ИИ. В этом году прогноз по расходам составил 115-135 млрд долларов, что почти в 2 раза больше прошлогодних.
До этого уже сообщалась, что Цукерберг уволил около 1000 из подразделения Reality Labs.
Компания увольняет 8000 сотрудников - около 10% рабочей силы, в подразделениях: WhatsApp, Instagram и Facebook.
Но это еще не все, также компания планирует оставить 6000 открытых вакансий не заполненными.
По классике, причиной называет рост расходов на ИИ. В этом году прогноз по расходам составил 115-135 млрд долларов, что почти в 2 раза больше прошлогодних.
До этого уже сообщалась, что Цукерберг уволил около 1000 из подразделения Reality Labs.
❤14
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ИИ заменит программистов
Также ИИ: «Да, я удалил твою живую базу данных. Мне следовало тебя предупредить. Хочешь, я составлю таблицу с тем, что произошло?»
Также ИИ: «Да, я удалил твою живую базу данных. Мне следовало тебя предупредить. Хочешь, я составлю таблицу с тем, что произошло?»
❤35
Подборка открытых вакансий 🔵
Middle NLP Engineer в Золотое яблоко
Гибрид / Офис в Москве
Специалист по качеству данных в Точка
До 400.000₽
Удаленно
Data Analyst в НЛМК
Офис в Москве
Senior CV разработчик в 2GIS
Удаленно
Middle+/Senior Data Analyst в Мегафон
Гибрид / Офис в Москве
Senior ML разработчик в VK Team
Гибрид / Офис в Москве
Middle NLP Engineer в Золотое яблоко
Гибрид / Офис в Москве
Специалист по качеству данных в Точка
До 400.000₽
Удаленно
Data Analyst в НЛМК
Офис в Москве
Senior CV разработчик в 2GIS
Удаленно
Middle+/Senior Data Analyst в Мегафон
Гибрид / Офис в Москве
Senior ML разработчик в VK Team
Гибрид / Офис в Москве
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7
OpenAI обновила свои принципы
Нашелся новый повод для судебного иска от Маска – OpenAI подредактировала документ о целях и принципах компании, теперь они стали намного прагматичнее. Среди изменений с версией 2018 года нашлись:
Первое – снижение акцента на AGI. В первой версии AGI был центральной точкой, теперь же фокус сместился на постепенное развитие ИИ и его внедрение.
Второе – разворот от кооперации к конкуренции.
Если раньше компания допускала передачу лидерства более «безопасному» игроку, то теперь она ставит собственную устойчивость выше универсальных ценностей, допуская жертву частью принципов ради большей устойчивости.
Третье – размывание обязательств.
Также в первой версии формулировки четко говорили об обязанностях OpenAI. Теперь они стали более расплывчатыми: акцент сместился с «мы обязуемся» на рекомендации всей отрасли.
Нашелся новый повод для судебного иска от Маска – OpenAI подредактировала документ о целях и принципах компании, теперь они стали намного прагматичнее. Среди изменений с версией 2018 года нашлись:
Первое – снижение акцента на AGI. В первой версии AGI был центральной точкой, теперь же фокус сместился на постепенное развитие ИИ и его внедрение.
Второе – разворот от кооперации к конкуренции.
Если раньше компания допускала передачу лидерства более «безопасному» игроку, то теперь она ставит собственную устойчивость выше универсальных ценностей, допуская жертву частью принципов ради большей устойчивости.
Третье – размывание обязательств.
Также в первой версии формулировки четко говорили об обязанностях OpenAI. Теперь они стали более расплывчатыми: акцент сместился с «мы обязуемся» на рекомендации всей отрасли.
❤10
Старший ML-разработчик в Яндекс
Гибрид / Офис
Предстоит: Вам предстоит разрабатывать и улучшать поиск перспективных клиентов в экосистеме Яндекса; Вы будете создавать интеллектуальных агентов для сопровождения сделок в диалоговом режиме через голосовые и текстовые каналы.... Узнать подробнее🔵
Гибрид / Офис
Предстоит: Вам предстоит разрабатывать и улучшать поиск перспективных клиентов в экосистеме Яндекса; Вы будете создавать интеллектуальных агентов для сопровождения сделок в диалоговом режиме через голосовые и текстовые каналы.... Узнать подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
Пересмотрели интервью с нобелевской премии с Джеффри Хинтон и выписали для себя пару советов:
🟦 Какие личные качества важны для успеха?
Хинтон говорит, что важнее всего уметь держаться за идею, даже если окружающие считают ее неправильной. При этом необходимо сохранять интеллектуальную честность и быть готовым признать собственные ошибки. По его мнению, формула успешного исследователя — это баланс между упрямством и способностью менять мнение.
🟦 Что вы посоветуете молодым исследователям?
Он советует работать над тем, что действительно кажется важным, а не просто популярным в данный момент. По его словам, многие сильные идеи сначала выглядят странными или ошибочными, поэтому важно доводить их до конца. Прогресс часто приходит к тем, кто не боится идти против консенсуса.
🟦 Какие обязанности несут ученые в обществе?
Хинтон подчеркивает, что ученые не могут игнорировать последствия своих открытий. Особенно в области ИИ необходимо заранее думать о рисках и возможном вреде. Ответственность исследователя выходит за пределы лаборатории и включает влияние на общество.
🟦 Оглядываясь на свою карьеру, что вы могли бы сделать по-другому?
Хинтон признает, что недооценил скорость развития ИИ и масштаб потенциальных рисков. С его точки зрения, стоило раньше уделять больше внимания вопросам безопасности. Этот вывод он считает одним из самых важных в своей карьере.
Хинтон говорит, что важнее всего уметь держаться за идею, даже если окружающие считают ее неправильной. При этом необходимо сохранять интеллектуальную честность и быть готовым признать собственные ошибки. По его мнению, формула успешного исследователя — это баланс между упрямством и способностью менять мнение.
Он советует работать над тем, что действительно кажется важным, а не просто популярным в данный момент. По его словам, многие сильные идеи сначала выглядят странными или ошибочными, поэтому важно доводить их до конца. Прогресс часто приходит к тем, кто не боится идти против консенсуса.
Хинтон подчеркивает, что ученые не могут игнорировать последствия своих открытий. Особенно в области ИИ необходимо заранее думать о рисках и возможном вреде. Ответственность исследователя выходит за пределы лаборатории и включает влияние на общество.
Хинтон признает, что недооценил скорость развития ИИ и масштаб потенциальных рисков. С его точки зрения, стоило раньше уделять больше внимания вопросам безопасности. Этот вывод он считает одним из самых важных в своей карьере.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12
Стажер Data Scientist в Мегафон
Удаленно
Предстоит: Участие в разработке NLP-решений: классификация, поиск, RAG, LLM-ассистенты; Подготовка и анализ данных, ad-hoc аналитика; Помощь в разработке и тестировании ML/NLP-пайплайнов... Узнать подробнее🔵
Удаленно
Предстоит: Участие в разработке NLP-решений: классификация, поиск, RAG, LLM-ассистенты; Подготовка и анализ данных, ad-hoc аналитика; Помощь в разработке и тестировании ML/NLP-пайплайнов... Узнать подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7
Среди бывших сотрудников бигтеха сложился устойчивый тренд на создание стартапов
Крупные игроки в погоне за доминированием в ИИ стараются не только наращивать вычислительные мощности, но и привлекать лучшие умы. Однако эти самые умы часто уходят из бигтеха, чтобы создать собственные ИИ-лаборатории.
Среди причин ухода из найма в бизнес исследователи называют невозможность заниматься тем, что действительно интересно. Дело в том, что в компаниях исследователи испытывают сильное давление: необходимость поддерживать существующие модели и узкий фокус компании на продукте часто не оставляет времени на собственные разработки.
Если для бигтеха это потеря талантов, то для инвесторов – привлекательная возможность. Бывшие сотрудники бигтеха хорошо понимают внутрянку моделей и точно знают, какие методики наиболее востребованы.
Возможно, для исследователей это еще и хорошая возможность озолотиться. Часто такие стартапы сразу получают крупные раунды финансирования.
Крупные игроки в погоне за доминированием в ИИ стараются не только наращивать вычислительные мощности, но и привлекать лучшие умы. Однако эти самые умы часто уходят из бигтеха, чтобы создать собственные ИИ-лаборатории.
Среди причин ухода из найма в бизнес исследователи называют невозможность заниматься тем, что действительно интересно. Дело в том, что в компаниях исследователи испытывают сильное давление: необходимость поддерживать существующие модели и узкий фокус компании на продукте часто не оставляет времени на собственные разработки.
Если для бигтеха это потеря талантов, то для инвесторов – привлекательная возможность. Бывшие сотрудники бигтеха хорошо понимают внутрянку моделей и точно знают, какие методики наиболее востребованы.
Возможно, для исследователей это еще и хорошая возможность озолотиться. Часто такие стартапы сразу получают крупные раунды финансирования.
❤11
Data Scientist/Аналитик в СовкомБанк
Офис в Москве
Предстоит: Анализ данных с помощью Python; Ad Hoc аналитика; Подготовка данных и обучение моделей ML; Визуализация данных, создание презентаций, отчетность.... Узнать подробнее🔵
Офис в Москве
Предстоит: Анализ данных с помощью Python; Ad Hoc аналитика; Подготовка данных и обучение моделей ML; Визуализация данных, создание презентаций, отчетность.... Узнать подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8
Агенты добрались до соревнований Kaggle
На прошлой неделе разработчик с NVIDIA поделился тем как создал систему из 3 агентов, которые потом заняли первое место в соревновании Kaggle.
Агенты сгенерировали более 600 тысяч строк кода и провели 850 экспериментов, что позволило им выиграть.
Разработчик считает, что исторически успех в соревнованиях определялся тем, как быстро вы можете генерировать и тестировать гипотезы.
Но сейчас этот процесс можно сильно ускорить. А как это делают представители бигтеха – показали в блогпосте на примере задачи прогнозирования оттока клиентов.
Разработчик попросил агентов следовать учебнику Kaggle Grandmaster: агенты начали с EDA, затем построение базовых моделей, создание новых признаков и в конце объединение с помощью стекинга. Первое место занял стек (на картинке) из 150 моделей, выбранных из первоначальных 850.
Заметили, что каждый промпт содержит «пожалуйста» – возможно, в этом и кроется секрет успеха😌
На прошлой неделе разработчик с NVIDIA поделился тем как создал систему из 3 агентов, которые потом заняли первое место в соревновании Kaggle.
Агенты сгенерировали более 600 тысяч строк кода и провели 850 экспериментов, что позволило им выиграть.
Разработчик считает, что исторически успех в соревнованиях определялся тем, как быстро вы можете генерировать и тестировать гипотезы.
Но сейчас этот процесс можно сильно ускорить. А как это делают представители бигтеха – показали в блогпосте на примере задачи прогнозирования оттока клиентов.
Разработчик попросил агентов следовать учебнику Kaggle Grandmaster: агенты начали с EDA, затем построение базовых моделей, создание новых признаков и в конце объединение с помощью стекинга. Первое место занял стек (на картинке) из 150 моделей, выбранных из первоначальных 850.
Заметили, что каждый промпт содержит «пожалуйста» – возможно, в этом и кроется секрет успеха
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤28
Что происходит на интервью Data Analyst в бигтехе
Наткнулись на разбор собеседований от одного дата-аналитика, где он рассказал о сложностях технических этапов в компаниях типа MAANG и менее крупных, в каждой из трех компаний было по 4 этапа технического интервью.
В MAANG:
В менее крупных компаниях эти четыре этапа выглядели несколько иначе:
Наткнулись на разбор собеседований от одного дата-аналитика, где он рассказал о сложностях технических этапов в компаниях типа MAANG и менее крупных, в каждой из трех компаний было по 4 этапа технического интервью.
В MAANG:
На этапе по SQL вопросы были немного неоднозначными. Например, вместо того чтобы попросить вас рассчитать годовую выручку и процентное изменение выручки, могут спросить что-то вроде «Как бы вы определили, хорошо ли работает бизнес?».
Следующий этап по статистике и вероятности. Интервью было сосредоточено на прикладных вопросах, например «Как ты думаешь, почему эта метрика идет вниз?». Также просили рассчитать вероятности наступления разных продуктовых событий.
Этот этап был посвящен исследованию продукта. Задавали вопросы в стиле «Мы думаем о запуске новой фичи, как бы вы поняли, хорошая ли это идея?». Здесь необходимо было определить «успех» и придумать метрики для его измерения.
Поведенческое интервью. Здесь просили рассказать о проведенных проектах.
В менее крупных компаниях эти четыре этапа выглядели несколько иначе:
Первый этап в одной компании был полностью завязан на работе с графиками и сырыми данными: кандидат сначала интерпретировал визуализации, а затем объяснял аномалии через сегментацию и дополнительные разрезы. В другой компании на этом же этапе давали продуктовый кейс с падающей метрикой и постепенно раскрывали данные, проверяя знание статистики, регрессий и умение объяснять выводы.
Второй этап в первой компании был глубоким разбором проекта, который кандидат провел от начала до конца, с фокусом на улучшения. Во второй компании это был разговор с кросс-функциональным партнером, где сочетались продуктовый кейс и обсуждение бэкграунда.
Третий этап в обеих компаниях вращался вокруг продуктового мышления, но с разной глубиной: в одном случае - как измерять успех новой фичи через эксперименты и причинно-следственные выводы, в другом - короткий кейс с hiring manager и обсуждение стиля работы. Здесь уже явно смотрят на зрелость и способность принимать решения.
Финальный этап в первой компании оказался нетипичным и больше про мотивацию и карьерную траекторию, без классических поведенческих вопросов. Во второй - это было стандартное behavioral-интервью с примерами из прошлого опыта, где оценивают коммуникацию и взаимодействие с командами.
❤14
Подборка открытых вакансий 🔵
Tean Lead Data Science в Золотое яблоко
Гибрид / Офис в Москве
AI Solutions Engineer в Rubius
Удаленно / Гибрид / Офис
Senior AI Engineer в Yadro
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге, Минске, Нижнем Новгороде
Senior Аналитик данных в Т1 Холдинг
Гибрид / Офис в Санкт-Петербурге
Middle Дата аналитик в Korona Tech
Удаленно
Аналитик Middle ML моделей / Data Engineer в ВТБ
Гибрид / Офис в Москве
Архитектор данных в ПСБ
Офис в Москве
Middle/Senior ML-разработчик в Т-Банк
Удаленно
Tean Lead Data Science в Золотое яблоко
Гибрид / Офис в Москве
AI Solutions Engineer в Rubius
Удаленно / Гибрид / Офис
Senior AI Engineer в Yadro
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге, Минске, Нижнем Новгороде
Senior Аналитик данных в Т1 Холдинг
Гибрид / Офис в Санкт-Петербурге
Middle Дата аналитик в Korona Tech
Удаленно
Аналитик Middle ML моделей / Data Engineer в ВТБ
Гибрид / Офис в Москве
Архитектор данных в ПСБ
Офис в Москве
Middle/Senior ML-разработчик в Т-Банк
Удаленно
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6