#вакансия #ml #cv #computervision #deeplearning #datascience #senior #ai #docker #москва
💼 Senior ML Engineer (Computer Vision) | Москва / РФ | Full-time
🚀 Ищем практика, а не теоретика — опытного ML/CV-инженера с глубоким фокусом на анализ изображений и видео.
Проект на стыке ML Engineering и Data Science, с реальными индустриальными кейсами (производство, логистика, контроль качества).
Грейд: Senior
Опыт: 5+ лет
Формат: полный день
Локация: Москва, РФ
ЗП: от 290 000 (ГОТОВЫ рассмотреть ваши ожидания! это старт предложения)
Стек: Python, ML/CV, Docker
Основные направления:
🎯 Object Detection / Segmentation — поиск лотков, этикеток, швов
🎯 OCR — распознавание текста и дат на этикетках
🎯 Image Classification / Anomaly Detection — оценка качества швов, корректности наклейки
🎯 Видеоаналитика — работа с видеопотоками (RTSP), обработка и анализ
Ожидаем от кандидата:
✅ Практический опыт решения аналогичных задач
✅ Умение быстро создавать прототипы (3–4 месяца)
✅ Самостоятельность и ответственность за результат
✅ Портфолио с реальными CV-кейсами в производстве или логистике
Мы предлагаем:
💡 Полную техническую поддержку и экспертизу команды
💡 Возможность работать над реальными задачами, влияющими на эффективность бизнеса
💡 Пространство для экспериментов и автономности
📌 Важно:
При отклике присылайте резюме + (желательно) портфолио с описанием реализованных проектов по Computer Vision / видеоаналитике.
👉 Если ты умеешь не просто обучать модели, а доводить решение до результата — напиши, расскажу подробности проекта. @yakovlevaarinaa
💼 Senior ML Engineer (Computer Vision) | Москва / РФ | Full-time
🚀 Ищем практика, а не теоретика — опытного ML/CV-инженера с глубоким фокусом на анализ изображений и видео.
Проект на стыке ML Engineering и Data Science, с реальными индустриальными кейсами (производство, логистика, контроль качества).
Грейд: Senior
Опыт: 5+ лет
Формат: полный день
Локация: Москва, РФ
ЗП: от 290 000 (ГОТОВЫ рассмотреть ваши ожидания! это старт предложения)
Стек: Python, ML/CV, Docker
Основные направления:
🎯 Object Detection / Segmentation — поиск лотков, этикеток, швов
🎯 OCR — распознавание текста и дат на этикетках
🎯 Image Classification / Anomaly Detection — оценка качества швов, корректности наклейки
🎯 Видеоаналитика — работа с видеопотоками (RTSP), обработка и анализ
Ожидаем от кандидата:
✅ Практический опыт решения аналогичных задач
✅ Умение быстро создавать прототипы (3–4 месяца)
✅ Самостоятельность и ответственность за результат
✅ Портфолио с реальными CV-кейсами в производстве или логистике
Мы предлагаем:
💡 Полную техническую поддержку и экспертизу команды
💡 Возможность работать над реальными задачами, влияющими на эффективность бизнеса
💡 Пространство для экспериментов и автономности
📌 Важно:
При отклике присылайте резюме + (желательно) портфолио с описанием реализованных проектов по Computer Vision / видеоаналитике.
👉 Если ты умеешь не просто обучать модели, а доводить решение до результата — напиши, расскажу подробности проекта. @yakovlevaarinaa
Требуется senior ml engineer, для стартапа в области ИИ для анализа киберспортивных дисциплин.
Основные навыки:
- HardSkills:
- Глубокое знание Dota2 (не «по слухам»);
- Языки и библиотеки: python, pyTorch, scikit-learn, pandas, NumPy, ONNX, logging, boto3;
- Парадигмы программирования: ООП;
- Базы данных: реляционные и нереляционные СУБД; векторные БД, FAISS;
- Параллелизм: многопоточность и мультипроцессинг;
- Системы контроля версий: Git, Git Flow;
- Знание командной строки и linux на продвинутом уровне;
- Умение писать коммерческий код (ready-to-prod);
- SoftSkills:
- Ответственность и инициативность;
- Дружелюбие и отзывчивость;
- Умение аргументированно защищать свои решения;
Опыт в ML:
- Практический опыт в обучении, валидации и оптимизации моделей на основе табличных нейронных сетей; при отсутствии — аналогичный опыт в компьютерном зрении (CV) или NLP;
- Создание архитектур «с нуля»: понимание и настройка блоков Attention, CNN и др.;
- Конвертация и оптимизация моделей в формат ONNX;
- Применение современных техник обучения: self-supervised learning, domain adaptation, metric learning, active learning и т. д.;
- Исследовательские навыки: формулировка гипотез, их тестирование и обоснование результатов;
- Самостоятельная работа с научными статьями: чтение, анализ и реализация опубликованных подходов;
- Глубокие знания статистики.
Дополнительно/Желательно:
- Опыт работы в R&D;
- AWS на уровне пользователя;
- Опыт работы с временными рядами;
Вилка:
5000 долларов
По всем вопросам и с резюме пишите: @hotzerouk
Основные навыки:
- HardSkills:
- Глубокое знание Dota2 (не «по слухам»);
- Языки и библиотеки: python, pyTorch, scikit-learn, pandas, NumPy, ONNX, logging, boto3;
- Парадигмы программирования: ООП;
- Базы данных: реляционные и нереляционные СУБД; векторные БД, FAISS;
- Параллелизм: многопоточность и мультипроцессинг;
- Системы контроля версий: Git, Git Flow;
- Знание командной строки и linux на продвинутом уровне;
- Умение писать коммерческий код (ready-to-prod);
- SoftSkills:
- Ответственность и инициативность;
- Дружелюбие и отзывчивость;
- Умение аргументированно защищать свои решения;
Опыт в ML:
- Практический опыт в обучении, валидации и оптимизации моделей на основе табличных нейронных сетей; при отсутствии — аналогичный опыт в компьютерном зрении (CV) или NLP;
- Создание архитектур «с нуля»: понимание и настройка блоков Attention, CNN и др.;
- Конвертация и оптимизация моделей в формат ONNX;
- Применение современных техник обучения: self-supervised learning, domain adaptation, metric learning, active learning и т. д.;
- Исследовательские навыки: формулировка гипотез, их тестирование и обоснование результатов;
- Самостоятельная работа с научными статьями: чтение, анализ и реализация опубликованных подходов;
- Глубокие знания статистики.
Дополнительно/Желательно:
- Опыт работы в R&D;
- AWS на уровне пользователя;
- Опыт работы с временными рядами;
Вилка:
5000 долларов
По всем вопросам и с резюме пишите: @hotzerouk
#Вакансия #офис #Москва #ML #fulltime
Вакансия: ML
Компания: АВ Софт
Локация: Москва
Формат: офис
Занятость: полная
Зарплата: 150 000 – 250 000 рублей (NET)
Наша компания – отечественный вендор в области информационной безопасности. Мы разрабатываем продукты для обеспечения безопасности от различных угроз.
ОБЯЗАННОСТИ
• Участвовать в полном цикле разработки — от понимания бизнес-задачи и подготовки данных до обучения, тестирования, деплоя
• Сбор, очистка, нормализация данных, построение признаков (feature engineering) и разработка ETL-пайплайнов для задач классификации и детектирования аномалий.
• Разработка и обучение ML-моделей (включая классические алгоритмы и deep learning) для решения задач классификации, детектирования аномалий и предсказания.
• Упаковка моделей в контейнеры (Docker), их деплой в виде REST-сервисов, оптимизация скорости инференса.
• Обеспечение стабильной работы моделей, мониторинг качества, выявление data drift и concept drift, планирование и проведение переобучения моделей.
ТРЕБОВАНИЯ
• Опыт разработки и деплоя ML-моделей в продакшн.
• Уверенное знание Python и основных библиотек: numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, LightGBM, transformers.
• Опыт работы с классическими ML-моделями (XGBoost, LightGBM, Random Forest) и SOTA-подходами (включая NLP/CV).
• Навыки работы с SQL и системами контроля версий (Git).
• Практический опыт работы с Docker и развертыванием сервисов (REST API).
• Опыт оркестрации пайплайнов (Airflow или аналоги).
• Знание Linux как рабочей среды.
• Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования данных/моделей. Умение писать читаемый, тестируемый и эффективный код.
• Английский язык на уровне чтения технической документации.
БУДЕТ ПЛЮСОМ
• Опыт оптимизации и оптимизации DL-моделей с помощью ONNX, TensorRT
• Проактивная жизненная позиция
• Знание методов интерпретации моделей (SHAP, LIME) и уязвимостей ML-моделей.
• Опыт интеграции ML-моделей в реальные сервисы и взаимодействия с командами разработки.
• Желание расти, предлагать новые решения и улучшать продукты.
УСЛОВИЯ РАБОТЫ
- оформление по ТК в аккредитованной ИТ компании
- график работы 5/2 с началом рабочего дня с 9:00 или 10:00
- возможен гибкий график работы для студентов
(минимум 20 часов в офисе)
- ведение задач в единой системе, актуализация вики и гайдов
- обучение по продуктам компании и корпоративная библиотека
- возможность приобретения обучающих курсов за счет компании
- проекты в области информационной безопасности и коммуникации
Откликнуться: @digrrr89
Вакансия: ML
Компания: АВ Софт
Локация: Москва
Формат: офис
Занятость: полная
Зарплата: 150 000 – 250 000 рублей (NET)
Наша компания – отечественный вендор в области информационной безопасности. Мы разрабатываем продукты для обеспечения безопасности от различных угроз.
ОБЯЗАННОСТИ
• Участвовать в полном цикле разработки — от понимания бизнес-задачи и подготовки данных до обучения, тестирования, деплоя
• Сбор, очистка, нормализация данных, построение признаков (feature engineering) и разработка ETL-пайплайнов для задач классификации и детектирования аномалий.
• Разработка и обучение ML-моделей (включая классические алгоритмы и deep learning) для решения задач классификации, детектирования аномалий и предсказания.
• Упаковка моделей в контейнеры (Docker), их деплой в виде REST-сервисов, оптимизация скорости инференса.
• Обеспечение стабильной работы моделей, мониторинг качества, выявление data drift и concept drift, планирование и проведение переобучения моделей.
ТРЕБОВАНИЯ
• Опыт разработки и деплоя ML-моделей в продакшн.
• Уверенное знание Python и основных библиотек: numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, LightGBM, transformers.
• Опыт работы с классическими ML-моделями (XGBoost, LightGBM, Random Forest) и SOTA-подходами (включая NLP/CV).
• Навыки работы с SQL и системами контроля версий (Git).
• Практический опыт работы с Docker и развертыванием сервисов (REST API).
• Опыт оркестрации пайплайнов (Airflow или аналоги).
• Знание Linux как рабочей среды.
• Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования данных/моделей. Умение писать читаемый, тестируемый и эффективный код.
• Английский язык на уровне чтения технической документации.
БУДЕТ ПЛЮСОМ
• Опыт оптимизации и оптимизации DL-моделей с помощью ONNX, TensorRT
• Проактивная жизненная позиция
• Знание методов интерпретации моделей (SHAP, LIME) и уязвимостей ML-моделей.
• Опыт интеграции ML-моделей в реальные сервисы и взаимодействия с командами разработки.
• Желание расти, предлагать новые решения и улучшать продукты.
УСЛОВИЯ РАБОТЫ
- оформление по ТК в аккредитованной ИТ компании
- график работы 5/2 с началом рабочего дня с 9:00 или 10:00
- возможен гибкий график работы для студентов
(минимум 20 часов в офисе)
- ведение задач в единой системе, актуализация вики и гайдов
- обучение по продуктам компании и корпоративная библиотека
- возможность приобретения обучающих курсов за счет компании
- проекты в области информационной безопасности и коммуникации
Откликнуться: @digrrr89
Основные навыки:
- HardSkills:
- Глубокое знание Dota2 (не «по слухам»);
- Знание Python (3-5+ лет);
- Парадигмы программирования: ООП;
- Базы данных: SQL, NoSQL - Postgres, Redis;
- Тестирование: unittest;
- Параллелизм: многопоточность и мультипроцессинг;
- Системы контроля версий: Git. Понимание Git Flow;
- Знание командной строки и linux на продвинутом уровне;
- Знание Docker;
- Опыт работы с AWS (S3, SQS, Secrets Manager и т.д.);
- Опыт работы с микросервисной архитектурой;
- Умение писать коммерческий код (ready-to-prod);
- SoftSkills:
- Ответственность и инициативность;
- Дружелюбие и отзывчивость;
- Умение аргументированно защищать свои решения;
Опыт в разработке:
- Практический опыт разработки веб-приложений с помощью Python (Flask, Django или FastAPI).
- Проектирование архитектуры приложений. Умение определить необходимый набор инструментов и технологий (стек) для оптимального решения задачи.
- Интеграция и тестирование. Умение "объединить" разные модули разработки в единый пайплайн. Опыт взаимодействия с другими командами, выявления и согласования требований.
Дополнительно/Желательно:
- Знание Grafana, мониторинг и трейсинг;
- Опыт работы с Kubernetes для оркестрации приложений.
- Опыт работы с высоконагруженными системами.
Вилка: 5000 долларов
Писать по всем вопросам и с резюме: @hotzerouk
- HardSkills:
- Глубокое знание Dota2 (не «по слухам»);
- Знание Python (3-5+ лет);
- Парадигмы программирования: ООП;
- Базы данных: SQL, NoSQL - Postgres, Redis;
- Тестирование: unittest;
- Параллелизм: многопоточность и мультипроцессинг;
- Системы контроля версий: Git. Понимание Git Flow;
- Знание командной строки и linux на продвинутом уровне;
- Знание Docker;
- Опыт работы с AWS (S3, SQS, Secrets Manager и т.д.);
- Опыт работы с микросервисной архитектурой;
- Умение писать коммерческий код (ready-to-prod);
- SoftSkills:
- Ответственность и инициативность;
- Дружелюбие и отзывчивость;
- Умение аргументированно защищать свои решения;
Опыт в разработке:
- Практический опыт разработки веб-приложений с помощью Python (Flask, Django или FastAPI).
- Проектирование архитектуры приложений. Умение определить необходимый набор инструментов и технологий (стек) для оптимального решения задачи.
- Интеграция и тестирование. Умение "объединить" разные модули разработки в единый пайплайн. Опыт взаимодействия с другими командами, выявления и согласования требований.
Дополнительно/Желательно:
- Знание Grafana, мониторинг и трейсинг;
- Опыт работы с Kubernetes для оркестрации приложений.
- Опыт работы с высоконагруженными системами.
Вилка: 5000 долларов
Писать по всем вопросам и с резюме: @hotzerouk
#Вакансия
ML / Data Engineer (Answer Engine & RAG)
Vision Group
8 000—12 000 USD NET per month + опционы
Remote/Office (по договорённости)
Vision Group — продуктовая команда, которая строит карьерный answer engine поверх больших массивов пользовательских данных(+ 2 млрд единиц контента ежедневно).
Мы строим инфраструктуру, которая должна заменить хаос чатов и джоббордов на внятный «мозг» рынка труда.
Задачи:
• Строить и поддерживать RAG-пайплайны (векторные индексы, гибридный поиск, retrieval-логика)
• Работать с LLM: дизайн промптов, сбор контекста из разных источников, кэширование и контроль стоимости
• Определять и улучшать метрики качества (accuracy, полезность, latency, cost per query) вместе с продуктом
Требования:
• Уверенный Python и опыт разработки продакшен-сервисов
• Практический опыт с LLM / RAG и эмбеддингами (OpenAI / Cohere / open-source)
• Опыт работы с поиском и текстом (Elasticsearch / OpenSearch / ClickHouse или аналоги)
• Опыт построения пайплайнов данных (Airflow / Prefect / Luigi или свои решения)
• Готовность самостоятельно принимать архитектурные решения и доводить их до боевого состояния
Будет плюсом: опыт answer-engine / QA-систем, рекомендаций или персонализации; понимание рынка труда и карьерных сервисов — плюс, но не обязательно.
Условия:
• Большое влияние: ты закладываешь архитектуру ядра, вокруг которого будет расти продукт и команда.
• Свобода решений: минимум процессов ради процессов, выбираем инструменты под задачу, а не под legacy.
• Долгий upside: обсуждаем опционы.
Контакты: @maximbautin
ML / Data Engineer (Answer Engine & RAG)
Vision Group
8 000—12 000 USD NET per month + опционы
Remote/Office (по договорённости)
Vision Group — продуктовая команда, которая строит карьерный answer engine поверх больших массивов пользовательских данных(+ 2 млрд единиц контента ежедневно).
Мы строим инфраструктуру, которая должна заменить хаос чатов и джоббордов на внятный «мозг» рынка труда.
Задачи:
• Строить и поддерживать RAG-пайплайны (векторные индексы, гибридный поиск, retrieval-логика)
• Работать с LLM: дизайн промптов, сбор контекста из разных источников, кэширование и контроль стоимости
• Определять и улучшать метрики качества (accuracy, полезность, latency, cost per query) вместе с продуктом
Требования:
• Уверенный Python и опыт разработки продакшен-сервисов
• Практический опыт с LLM / RAG и эмбеддингами (OpenAI / Cohere / open-source)
• Опыт работы с поиском и текстом (Elasticsearch / OpenSearch / ClickHouse или аналоги)
• Опыт построения пайплайнов данных (Airflow / Prefect / Luigi или свои решения)
• Готовность самостоятельно принимать архитектурные решения и доводить их до боевого состояния
Будет плюсом: опыт answer-engine / QA-систем, рекомендаций или персонализации; понимание рынка труда и карьерных сервисов — плюс, но не обязательно.
Условия:
• Большое влияние: ты закладываешь архитектуру ядра, вокруг которого будет расти продукт и команда.
• Свобода решений: минимум процессов ради процессов, выбираем инструменты под задачу, а не под legacy.
• Долгий upside: обсуждаем опционы.
Контакты: @maximbautin
Fashion-tech стартап ищет Senior AI Engineer
Привет, на связи Дейв — персональный ИИ-стилист и шопинг-ассистент, который собирает и помогает покупать луки из более чем 1500 брендов под ваш запрос. Мы планируем захватить рынок fashion-tech и находимся в поиске сильного AI инженера с опытом работы с мультимодальными системами.
Идеальный профиль для нас - специалист с 2-3 годами в разработке на Python в прошлом, и от 3 лет в ML
Чем предстоит заниматься:
🔹Разработка и внедрение AI-моделей для персонализированных рекомендаций
🔹Анализ больших данных для выявления трендов и паттернов
🔹Интеграция ML-моделей в продукт
🔹Проведение экспериментов для проверки гипотез
🔹Оптимизация процессов работы с данными
Наши ожидания:
🔹 Опыт от 3 лет в разработке на Python (уверенное владение PyTorch или TensorFlow)
🔹 Опыт от 3 лет в ML и анализе данных
🔹 От 2 лет работы с LLM и RAG
🔹 Python 3.xx для разработки AI-решений
🔹 Опыт в NLP и разработке интеллектуальных агентов
🔹 Понимание облачных платформ (AWS, Google Cloud)
🔹 Английский язык — минимум B1
Что мы готовы предложить:
🔹 Доход до 7000 $
🔹100% удалёнка (не более 3 часов разница во времени от Москвы)
🔹Прозрачные процессы и зрелые коммуникации
🔹Возможность официальной релокации в США в течение 2 лет
Откликнуться и/или задать вопросы можно в лс @CurlyIntHR
Привет, на связи Дейв — персональный ИИ-стилист и шопинг-ассистент, который собирает и помогает покупать луки из более чем 1500 брендов под ваш запрос. Мы планируем захватить рынок fashion-tech и находимся в поиске сильного AI инженера с опытом работы с мультимодальными системами.
Идеальный профиль для нас - специалист с 2-3 годами в разработке на Python в прошлом, и от 3 лет в ML
Чем предстоит заниматься:
🔹Разработка и внедрение AI-моделей для персонализированных рекомендаций
🔹Анализ больших данных для выявления трендов и паттернов
🔹Интеграция ML-моделей в продукт
🔹Проведение экспериментов для проверки гипотез
🔹Оптимизация процессов работы с данными
Наши ожидания:
🔹 Опыт от 3 лет в разработке на Python (уверенное владение PyTorch или TensorFlow)
🔹 Опыт от 3 лет в ML и анализе данных
🔹 От 2 лет работы с LLM и RAG
🔹 Python 3.xx для разработки AI-решений
🔹 Опыт в NLP и разработке интеллектуальных агентов
🔹 Понимание облачных платформ (AWS, Google Cloud)
🔹 Английский язык — минимум B1
Что мы готовы предложить:
🔹 Доход до 7000 $
🔹100% удалёнка (не более 3 часов разница во времени от Москвы)
🔹Прозрачные процессы и зрелые коммуникации
🔹Возможность официальной релокации в США в течение 2 лет
Откликнуться и/или задать вопросы можно в лс @CurlyIntHR
Привет, я занимаюсь разработкой AI-инструмента для подбора косметики по оттенку кожи с помощью компьютерного зрения и AR-маски (аналогично виртуальным примеркам в Instagram/Sephora/K-beauty).
Сейчас мне нужен опытный разработчик, который сможет создать рабочий MVP и поставить технологию “на рельсы”.
Что нужно будет делать
🔹 Реализовать компьютерное зрение: face detection, face mesh, skin segmentation
🔹 Построить алгоритм определения оттенка кожи и зон лица
🔹 Настроить логику сравнения с каталогом оттенков косметики
🔹 Создать базовую AR-визуализацию/оверлей (2D или 3D-эффект)
🔹 Оптимизировать модель для real-time (мобильный формат или веб)
🔹 Участвовать в тестировании MVP и улучшать точность
Что я ожидаю
🔹 Уверенный опыт в Computer Vision (OpenCV / MediaPipe / face mesh / segmentation)
🔹 Знания PyTorch / TensorFlow / ONNX (любая из этих стеков подходит)
🔹 Практический опыт ML от 2–3 лет
🔹 Опыт разработки real-time CV приложений — большой плюс
🔹 Понимание AR SDK (SparkAR, Banuba, или любые vision SDK) — будет преимуществом
🔹 Умение самостоятельно довести задачу до MVP-результата
Формат работы
🔹 Проектная работа (2–6 недель на MVP, затем расширение)
🔹 Гибкий график, удалёнка
Бюджет на MVP: $1 500 — $6 000 (в зависимости от уровня разработчика).
Дальнейшая разработка полноценного продукта: $8 000 — $25 000.
Формат работы и финальная стоимость обсуждаются после созвона.
Контакты
Писать в личку: @sssula03
Сейчас мне нужен опытный разработчик, который сможет создать рабочий MVP и поставить технологию “на рельсы”.
Что нужно будет делать
🔹 Реализовать компьютерное зрение: face detection, face mesh, skin segmentation
🔹 Построить алгоритм определения оттенка кожи и зон лица
🔹 Настроить логику сравнения с каталогом оттенков косметики
🔹 Создать базовую AR-визуализацию/оверлей (2D или 3D-эффект)
🔹 Оптимизировать модель для real-time (мобильный формат или веб)
🔹 Участвовать в тестировании MVP и улучшать точность
Что я ожидаю
🔹 Уверенный опыт в Computer Vision (OpenCV / MediaPipe / face mesh / segmentation)
🔹 Знания PyTorch / TensorFlow / ONNX (любая из этих стеков подходит)
🔹 Практический опыт ML от 2–3 лет
🔹 Опыт разработки real-time CV приложений — большой плюс
🔹 Понимание AR SDK (SparkAR, Banuba, или любые vision SDK) — будет преимуществом
🔹 Умение самостоятельно довести задачу до MVP-результата
Формат работы
🔹 Проектная работа (2–6 недель на MVP, затем расширение)
🔹 Гибкий график, удалёнка
Бюджет на MVP: $1 500 — $6 000 (в зависимости от уровня разработчика).
Дальнейшая разработка полноценного продукта: $8 000 — $25 000.
Формат работы и финальная стоимость обсуждаются после созвона.
Контакты
Писать в личку: @sssula03
#вакансия # DataScientist #fulltime #удаленно #Python
👋Привет! Меня зовут Ирина. Я представляю группу компаний Top Selection.
🔥В данный момент мы в поисках DataScientist 🔥 Грейд: midlle+
Рейт: 200-230 К на руки
Формат работы: удаленка
Локация/Гражданство: только РФ
Срок привлечения: до конца 2026
Загрузка: fulltime
Оформление: как ИП
Сфера: ритейл
📝Задачи и обязанности:
• Развивать AI-помощника для сотрудников: улучшать качество ответов, разрабатывать дополнительные интеграции с внутренними базами и документами, разрабатывать новые фичи
• Определять структуру и качество данных для разработки новых фичей/продуктов
• Разрабатывать базовые AI-решения на уровне MVP: от обработки данных и настройки модели до простого интерфейса и интеграции с внутренними системами
• Тестировать, сравнивать и адаптировать различные ML-подходы (классификация, кластеризация, ранжирование) и новые рыночные решения для внутренних продуктов.
• Разрабатывать архитектуру AI-решений и писать чистый, эффективный и поддерживаемый кода на Python.
✅Требования:
• Опыт работы в Data Science от 3 лет
• Высшее образование: IT, техническое, математическое
• Уверенное знание Python, умение писать чистый, поддерживаемый продакшен-код.
• Практический опыт решения задач классического ML: классификация, регрессия, кластеризация.
• Глубокое владение основными библиотеками и фреймворками для анализа данных (scikit-learn, XGBoost/LightGBM, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn)
• Понимание feature engineering и методологий оценки качества моделей.
• Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя
• Умение работать с Git
• Опыт создания и сопровождения ML-сервисов на современных фреймворках (FastAPI, Flask).
• Понимание работы REST/gRPC API.
• Понимание микросервисной архитектуры и контейнеризации (Docker).
• Владение инструментами CI/CD и принципами MLOps для автоматизации развертывания моделей в Kubernetes-окружении
• Навыки настройки логирования и мониторинга для ML-компонентов.
• Знание архитектурных паттернов для LLM.
• Понимание концепций: transformer, механизмы внимания, GPT-архитектуры
• Методы тонкой настройки LLM: LoRA, QLoRA, адаптерные подходы
• Навыки работы с большими языковыми моделями (Hugging Face, vLLM),
• Опыт построения и оптимизации RAG-систем.
• Навыки работы с векторными базами данных (подбор, оптимизация запросов, управление индексами).
• Умение строить и донастраивать сложные взаимодействия с LLM: prompt engineering, prompt chaining, использование function calling и управление контекстом (contextual memory).
• Умение работать с неструктурированными данными
• Способность самостоятельно доводить решения до рабочего прототипа
• Готовность активно погружаться в быстро развивающийся стек LLM-технологий и внедрять их в рабочие продукты.
📲 @irazhura87
👋Привет! Меня зовут Ирина. Я представляю группу компаний Top Selection.
🔥В данный момент мы в поисках DataScientist 🔥 Грейд: midlle+
Рейт: 200-230 К на руки
Формат работы: удаленка
Локация/Гражданство: только РФ
Срок привлечения: до конца 2026
Загрузка: fulltime
Оформление: как ИП
Сфера: ритейл
📝Задачи и обязанности:
• Развивать AI-помощника для сотрудников: улучшать качество ответов, разрабатывать дополнительные интеграции с внутренними базами и документами, разрабатывать новые фичи
• Определять структуру и качество данных для разработки новых фичей/продуктов
• Разрабатывать базовые AI-решения на уровне MVP: от обработки данных и настройки модели до простого интерфейса и интеграции с внутренними системами
• Тестировать, сравнивать и адаптировать различные ML-подходы (классификация, кластеризация, ранжирование) и новые рыночные решения для внутренних продуктов.
• Разрабатывать архитектуру AI-решений и писать чистый, эффективный и поддерживаемый кода на Python.
✅Требования:
• Опыт работы в Data Science от 3 лет
• Высшее образование: IT, техническое, математическое
• Уверенное знание Python, умение писать чистый, поддерживаемый продакшен-код.
• Практический опыт решения задач классического ML: классификация, регрессия, кластеризация.
• Глубокое владение основными библиотеками и фреймворками для анализа данных (scikit-learn, XGBoost/LightGBM, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn)
• Понимание feature engineering и методологий оценки качества моделей.
• Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя
• Умение работать с Git
• Опыт создания и сопровождения ML-сервисов на современных фреймворках (FastAPI, Flask).
• Понимание работы REST/gRPC API.
• Понимание микросервисной архитектуры и контейнеризации (Docker).
• Владение инструментами CI/CD и принципами MLOps для автоматизации развертывания моделей в Kubernetes-окружении
• Навыки настройки логирования и мониторинга для ML-компонентов.
• Знание архитектурных паттернов для LLM.
• Понимание концепций: transformer, механизмы внимания, GPT-архитектуры
• Методы тонкой настройки LLM: LoRA, QLoRA, адаптерные подходы
• Навыки работы с большими языковыми моделями (Hugging Face, vLLM),
• Опыт построения и оптимизации RAG-систем.
• Навыки работы с векторными базами данных (подбор, оптимизация запросов, управление индексами).
• Умение строить и донастраивать сложные взаимодействия с LLM: prompt engineering, prompt chaining, использование function calling и управление контекстом (contextual memory).
• Умение работать с неструктурированными данными
• Способность самостоятельно доводить решения до рабочего прототипа
• Готовность активно погружаться в быстро развивающийся стек LLM-технологий и внедрять их в рабочие продукты.
📲 @irazhura87
Находимся в поиске Senior MLЕ
Вилка: 6000-9000$
Компания: HighSky
Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения, также осуществляем поддержку и мониторинг работающих решений.
Находимся в поиске MLE
Чем предстоит заниматься:
• разрабатывать MVP-решения для задач из различных областей (генерация текста / аудио, сбор данных, извлечение блокчейн данных)
• проектировать и разрабатывать архитектуру решения задач, выбирать подходящие БД и другие инфраструктурные компоненты
• проводить ресерч, тестировать SOTA алгоритмы и подходы для конкретной задачи, адаптировать существующие решения для конкретной задачи. Выводить в прод ML-модели
• тестировать различные ML-модели, находить оптимальные гиперпараметры, дообучать модели
Требования к кандидату:
• Опыт работы от 5 лет;
• Опыт коммерческой разработки с нуля;
• Опыт в deep learning и анализе данных или машинном обучении
• Понимание классических ML-алгоритмов, знание SOTA-решений и архитектур в одной из областях: NLP, CV
• Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Что мы предлагаем:
• Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
• Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации в вилке от 5.000$-9.000$;
• Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
• Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость;
• Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы;
• Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
• Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа.
Если увидел в этом описании себя - скорее откликайся, чтобы стать частью нашей команды!
Контакт: @dybovanya
Вилка: 6000-9000$
Компания: HighSky
Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения, также осуществляем поддержку и мониторинг работающих решений.
Находимся в поиске MLE
Чем предстоит заниматься:
• разрабатывать MVP-решения для задач из различных областей (генерация текста / аудио, сбор данных, извлечение блокчейн данных)
• проектировать и разрабатывать архитектуру решения задач, выбирать подходящие БД и другие инфраструктурные компоненты
• проводить ресерч, тестировать SOTA алгоритмы и подходы для конкретной задачи, адаптировать существующие решения для конкретной задачи. Выводить в прод ML-модели
• тестировать различные ML-модели, находить оптимальные гиперпараметры, дообучать модели
Требования к кандидату:
• Опыт работы от 5 лет;
• Опыт коммерческой разработки с нуля;
• Опыт в deep learning и анализе данных или машинном обучении
• Понимание классических ML-алгоритмов, знание SOTA-решений и архитектур в одной из областях: NLP, CV
• Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Что мы предлагаем:
• Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
• Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации в вилке от 5.000$-9.000$;
• Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
• Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость;
• Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы;
• Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
• Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа.
Если увидел в этом описании себя - скорее откликайся, чтобы стать частью нашей команды!
Контакт: @dybovanya
Привет! DL-школа DeepSchool ищет спикера на лекцию по оптимизации и ускорению LLM/
Мы повышаем квалификацию действующих DL-инженеров: помогаем освоить новую задачу или хорошие практики. Например, строить SLAM-ы, тюнить LLM, учить Gaussian Splatting или деплоить веб-сервисы.
Сейчас ищем эксперта, который погружен в задачи продуктивного деплоя и ускорения инференса больших моделей. Мы ожидаем, что человек имеет большой опыт в DL, а последний год-два занимался оптимизацией LLM для развертывания на серверных мощностях.
🎒 Что делать:
— подготовка лекции и домашнего задания
— проверка домашних работ
🎒 Что ожидаем:
— опыт в DL от 2-х лет
— практический опыт оптимизации и деплоя LLM от года
— уверенное владение фреймворками для ускорения инференса, такими как vLLM, SGLang, TensorRT-LLM
— понимание и опыт применения методов квантования: AWQ, GPTQ (знание AQLM будет плюсом)
— знакомство с другими методами сжатия и оптимизации, например Speculative Decoding (Medusa, Eagle-1,2)
🎒 Что предлагаем:
— платим за подготовку лекции и домашнее задание
— доступ ко всем программам школы: можно ходить на лекции, задавать вопросы и сдавать домашки
— ревьюеры помогут сделать лекцию понятнее и добавят свой опыт
— редактор поможет с текстами
— дизайнер поможет с подготовкой презентации
🤙 Откликнуться или задать вопрос: @t_romakhina
Мы повышаем квалификацию действующих DL-инженеров: помогаем освоить новую задачу или хорошие практики. Например, строить SLAM-ы, тюнить LLM, учить Gaussian Splatting или деплоить веб-сервисы.
Сейчас ищем эксперта, который погружен в задачи продуктивного деплоя и ускорения инференса больших моделей. Мы ожидаем, что человек имеет большой опыт в DL, а последний год-два занимался оптимизацией LLM для развертывания на серверных мощностях.
🎒 Что делать:
— подготовка лекции и домашнего задания
— проверка домашних работ
🎒 Что ожидаем:
— опыт в DL от 2-х лет
— практический опыт оптимизации и деплоя LLM от года
— уверенное владение фреймворками для ускорения инференса, такими как vLLM, SGLang, TensorRT-LLM
— понимание и опыт применения методов квантования: AWQ, GPTQ (знание AQLM будет плюсом)
— знакомство с другими методами сжатия и оптимизации, например Speculative Decoding (Medusa, Eagle-1,2)
🎒 Что предлагаем:
— платим за подготовку лекции и домашнее задание
— доступ ко всем программам школы: можно ходить на лекции, задавать вопросы и сдавать домашки
— ревьюеры помогут сделать лекцию понятнее и добавят свой опыт
— редактор поможет с текстами
— дизайнер поможет с подготовкой презентации
🤙 Откликнуться или задать вопрос: @t_romakhina
#jobs #vacancy #вакансия #удаленнаяработа
Должность: Lead AI Engineer
Локация: Удалённо
Компания: партнер HaaS-платформа
ЗП: $60K – $180K/год + 1% опцион (как Founding Engineer).
Занятость: Полная
Lead AI Engineer
Наш проект — это ведущая AI-платформа в сфере голосовых технологий, нацеленная на персонализацию языкового обучения. Мы — выпускники Y Combinator и за короткий период нам удалось показать взрывной раз ARR в 50 раз.
Задачи:
- Лидерство: Возглавить разработку Голосового AI-Агента (LiveKit) и ML-тулкита, брать end-to-end ответственность за voice/real-time пайплайны и иногда за бэкенд.
- Real-Time & Runtime: Разработка на Python (LiveKit/WebRTC, ASR/TTS, VAD, диаризация, управление сессиями, QoS, Latency Budgets).
- ML & Deployment: Тренировка и деплой моделей в прод (ASR, TTS, VAD и др.), batch/stream inference, оптимизация (ONNX/TensorRT).
- LLM: Применение RAG, tool-calling, prompt routing, safety/guardrails, A/B-тестирование.
- Инфраструктура: Проектирование надежных real-time систем (идемпотентность, backpressure), ведение Observability/SLOs (Prometheus/Grafana), Infra (Docker, AWS, GPU-инференс).
- Качество: Code review, документация, принцип KISS.
Требования:
- Опыт работы в Big Tech или VC-backed стартапах от 5 лет.
- Наличие конкретных примеров реализации AI-приложений с вашим значимым вкладом.
- Опыт руководства командой.
- Наличие тёплых рекомендаций от СЕО/СТО.
- Уровень английского языка В2 и выше.
- Высшее техническое образование.
Будет плюсом:
- Контрибуции в Open-Source.
- Активный технический блог.
- Диплом об окончании одного из ТОП-10 ВУЗов РФ (МФТИ, ВШЭ, ИТМО, МГУ и др).
Условия:
- Зарплата: $60K – $180K/год + 1% опцион (как Founding Engineer).
- Формат: Full Async Remote, любая таймзона.
- Команда: Ежедневная работа напрямую с CEO/CTO (Вы — Инженер №5).
- Трудоустройство: В2В-контракт через Deel.
- Офсайты: 1-2 раза в год (в прошлый раз был на Бали)
📩 Контакты: @sourserXP
Должность: Lead AI Engineer
Локация: Удалённо
Компания: партнер HaaS-платформа
ЗП: $60K – $180K/год + 1% опцион (как Founding Engineer).
Занятость: Полная
Lead AI Engineer
Наш проект — это ведущая AI-платформа в сфере голосовых технологий, нацеленная на персонализацию языкового обучения. Мы — выпускники Y Combinator и за короткий период нам удалось показать взрывной раз ARR в 50 раз.
Задачи:
- Лидерство: Возглавить разработку Голосового AI-Агента (LiveKit) и ML-тулкита, брать end-to-end ответственность за voice/real-time пайплайны и иногда за бэкенд.
- Real-Time & Runtime: Разработка на Python (LiveKit/WebRTC, ASR/TTS, VAD, диаризация, управление сессиями, QoS, Latency Budgets).
- ML & Deployment: Тренировка и деплой моделей в прод (ASR, TTS, VAD и др.), batch/stream inference, оптимизация (ONNX/TensorRT).
- LLM: Применение RAG, tool-calling, prompt routing, safety/guardrails, A/B-тестирование.
- Инфраструктура: Проектирование надежных real-time систем (идемпотентность, backpressure), ведение Observability/SLOs (Prometheus/Grafana), Infra (Docker, AWS, GPU-инференс).
- Качество: Code review, документация, принцип KISS.
Требования:
- Опыт работы в Big Tech или VC-backed стартапах от 5 лет.
- Наличие конкретных примеров реализации AI-приложений с вашим значимым вкладом.
- Опыт руководства командой.
- Наличие тёплых рекомендаций от СЕО/СТО.
- Уровень английского языка В2 и выше.
- Высшее техническое образование.
Будет плюсом:
- Контрибуции в Open-Source.
- Активный технический блог.
- Диплом об окончании одного из ТОП-10 ВУЗов РФ (МФТИ, ВШЭ, ИТМО, МГУ и др).
Условия:
- Зарплата: $60K – $180K/год + 1% опцион (как Founding Engineer).
- Формат: Full Async Remote, любая таймзона.
- Команда: Ежедневная работа напрямую с CEO/CTO (Вы — Инженер №5).
- Трудоустройство: В2В-контракт через Deel.
- Офсайты: 1-2 раза в год (в прошлый раз был на Бали)
📩 Контакты: @sourserXP
#вакансия #machinelearning #ml #datascience #ds #python #middle #senior #nlp #asr #tts
Middle/Senior Machine Learning Engineer
Вилка: 3000–5500 евро (в зависимости от уровня)
📍 Локации: Россия, СНГ, ЕС, Сербия, Турция
Компания: североамериканская компания, работающая на рынке VoIP-решений
Стек: Python, ML&DL, NLP, ASR, Speech synthesis (TTS), PyTorch/TensorFlow, HuggingFace, ONNX/TensorRT, NeMo, NumPy
Что предстоит делать:
— Разрабатывать решения в области речевых технологий — обработка аудио и речи (в оффлайн и потоковом режиме), анализ текста (суммаризация, поиск сущностей, классификация, выделение тем и т.д.), детектирование угроз (мошенничество, спам и т.д.).
— Быстро создавать прототипы решений и подстраивать их под бизнес-требования.
— Разрабатывать и оптимизировать ML-модели для распознавания речи, анализа текста и смежных задач.
— Взаимодействовать с проектным менеджером и продакт-лидом для преобразования бизнес-требований в технические решения.
— Следить за современными методами и исследованиями в области обработки речи и NLP.
— Участвовать в профессиональном развитии команды.
Будет существенным плюсом:
— Опыт работы с современными библиотеками обработки речи.
— Опыт конвертации/оптимизации/ускорения моделей с помощью TensorRT или аналогичных инструментов.
— Участие в ML-соревнованиях (Kaggle и др.).
Требования к английскому: уровень B1 и выше.
Позиция подразумевает участие во всех этапах разработки — от уточнения бизнес-требований до реализации продакшн-решений.
Контакт для связи: @sl_sergei
Middle/Senior Machine Learning Engineer
Вилка: 3000–5500 евро (в зависимости от уровня)
📍 Локации: Россия, СНГ, ЕС, Сербия, Турция
Компания: североамериканская компания, работающая на рынке VoIP-решений
Стек: Python, ML&DL, NLP, ASR, Speech synthesis (TTS), PyTorch/TensorFlow, HuggingFace, ONNX/TensorRT, NeMo, NumPy
Что предстоит делать:
— Разрабатывать решения в области речевых технологий — обработка аудио и речи (в оффлайн и потоковом режиме), анализ текста (суммаризация, поиск сущностей, классификация, выделение тем и т.д.), детектирование угроз (мошенничество, спам и т.д.).
— Быстро создавать прототипы решений и подстраивать их под бизнес-требования.
— Разрабатывать и оптимизировать ML-модели для распознавания речи, анализа текста и смежных задач.
— Взаимодействовать с проектным менеджером и продакт-лидом для преобразования бизнес-требований в технические решения.
— Следить за современными методами и исследованиями в области обработки речи и NLP.
— Участвовать в профессиональном развитии команды.
Будет существенным плюсом:
— Опыт работы с современными библиотеками обработки речи.
— Опыт конвертации/оптимизации/ускорения моделей с помощью TensorRT или аналогичных инструментов.
— Участие в ML-соревнованиях (Kaggle и др.).
Требования к английскому: уровень B1 и выше.
Позиция подразумевает участие во всех этапах разработки — от уточнения бизнес-требований до реализации продакшн-решений.
Контакт для связи: @sl_sergei
Data Scientist / Quantitative Analyst
Company: Sparkland
Location: Dubai (on-site)
Responsibilities:
- Conduct trading-related data analysis, create dashboards, and generate analytical insights;
- Manage the strategy rebalance framework and improve systematic decision-making processes;
- Perform ad-hoc analysis for the trading team, test hypotheses, and conduct backtesting;
- Evaluate, optimize, and develop existing trading strategies;
- Work collaboratively with engineers and traders to improve access to clean, actionable data;
- Build dashboards, reporting pipelines, and generate insights for the broader organization.
Requirements:
- 2+ years of experience;
- Python - Comfortable writing production-grade analytical scripts; understands software engineering best practices;
- SQL / ClickHouse - Able to query large datasets, build joins/aggregations, and tune performance;
- Data Analysis & Visualization - Strong analytical mindset; able to summarize findings via reports or dashboards;
Statistics & Probability - Ability to design and validate hypotheses using statistical methods;
- English C1;
- Completed higher education.
Nice to have:
- Yandex School of Data Analysis (ShAD)
- Machine Learning (XGBoost, scikit-learn)
- Experience with time-series data in trading/finance.
What We Offer:
Flexible hours - Although we work more or less in a Central European timezone, flexible hours are still part of the package. Because only you know when, and where, you're most productive.
Relocation packages - Want to work in the Dubai office? We'll help you, and those closest to you, make the move, get set up, and get settled.
Annual workations - Twice a year, we pack our bags and head off on a week-long work retreat so we can hang out in real life.
Contacts:
TG @sotnikova_ey
Company: Sparkland
Location: Dubai (on-site)
Responsibilities:
- Conduct trading-related data analysis, create dashboards, and generate analytical insights;
- Manage the strategy rebalance framework and improve systematic decision-making processes;
- Perform ad-hoc analysis for the trading team, test hypotheses, and conduct backtesting;
- Evaluate, optimize, and develop existing trading strategies;
- Work collaboratively with engineers and traders to improve access to clean, actionable data;
- Build dashboards, reporting pipelines, and generate insights for the broader organization.
Requirements:
- 2+ years of experience;
- Python - Comfortable writing production-grade analytical scripts; understands software engineering best practices;
- SQL / ClickHouse - Able to query large datasets, build joins/aggregations, and tune performance;
- Data Analysis & Visualization - Strong analytical mindset; able to summarize findings via reports or dashboards;
Statistics & Probability - Ability to design and validate hypotheses using statistical methods;
- English C1;
- Completed higher education.
Nice to have:
- Yandex School of Data Analysis (ShAD)
- Machine Learning (XGBoost, scikit-learn)
- Experience with time-series data in trading/finance.
What We Offer:
Flexible hours - Although we work more or less in a Central European timezone, flexible hours are still part of the package. Because only you know when, and where, you're most productive.
Relocation packages - Want to work in the Dubai office? We'll help you, and those closest to you, make the move, get set up, and get settled.
Annual workations - Twice a year, we pack our bags and head off on a week-long work retreat so we can hang out in real life.
Contacts:
TG @sotnikova_ey
#работа #вакансия #DS #Москва #офис #фуллтайм #ML #ComputerVision
Всем привет!
BND - консалтинговая компания, специализирующаяся на предоставлении услуг в области бизнес-аналитики (BI, Business Intelligence), риск-менеджмента, управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), финансовой консолидации и электронного бизнес
Сейчас в компании активно развивается направление DS. Мы решаем задачи в области computer vision и прогнозирования, связанными с промышленностью.
Поэтому очень ищем специалиста Data Science (уровень middle)
📎Город: Москва, метро Новокузнецкая
📎Формат работы: гибрид (1-2 в неделю офис)
📎Занятость: Full time, гибкий подход к рабочему времени
📎Заработная плата: до 250 000 net
🔹 Ваши будущие задачи:
• Сбор и подготовка данных для использования в моделях обучения (Deep Learning);
• Разработка и поддержка микросервисов на Python, основанных на моделях компьютерного зрения, и их интеграция с другими компонентами систем;
• Тестирование, оценка и оптимизация производительности и качества моделей и сервисов, созданных на их основе, а также сборка ML-пайплайнов.
Стек технологий: Python (OpenCV, NumPy, Pandas, PyTorch), SQL, Triton Inference Server, TensorRT, Docker, Kubernetes, Helm, Prometheus, Grafana
🔹 Требования:
• Высшее образование (математическое, техническое)
• Возможность работать полную рабочую неделю
• Понимание современных архитектур нейросетей, а также классических алгоритмов машинного обучения и принципов их работы.;
• Опыт коммерческой разработки на Python не менее 1,5 лет;
• Опыт обучения, тестирования и применения CV моделей детекции, классификации, сегментации, а также применение алгоритмов multiple object tracking (MOT);
• Знание SQL;
• Владение английским языком на уровне, достаточном для чтения технической документации и статей.
🔹 Будет плюсом:
• Знаете С++ и CUDA;
• Конвертировали модели на другие бэкенды
• Применяли модели на онлайн-видеопотоки;
• Работали с облаками точек.
🔹 Что мы готовы вам предложить:
• Работу в интересном проекте крупного заказчика;
• Перспективы роста и развития в компании;
• Достойный уровень компенсации;
• Оформление по ТК РФ;
• График 5/2;
• ДМС, после прохождения испытательного срока;
• Офис в центре Москвы 5 минут от м. Новокузнецкая / м. Третьяковская
❗️Для данной позиции предусмотрено тестовое задание, если откликаетесь, то будте готовы его выполнить
💬 Контакты: @Marina_Niko
Всем привет!
BND - консалтинговая компания, специализирующаяся на предоставлении услуг в области бизнес-аналитики (BI, Business Intelligence), риск-менеджмента, управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), финансовой консолидации и электронного бизнес
Сейчас в компании активно развивается направление DS. Мы решаем задачи в области computer vision и прогнозирования, связанными с промышленностью.
Поэтому очень ищем специалиста Data Science (уровень middle)
📎Город: Москва, метро Новокузнецкая
📎Формат работы: гибрид (1-2 в неделю офис)
📎Занятость: Full time, гибкий подход к рабочему времени
📎Заработная плата: до 250 000 net
🔹 Ваши будущие задачи:
• Сбор и подготовка данных для использования в моделях обучения (Deep Learning);
• Разработка и поддержка микросервисов на Python, основанных на моделях компьютерного зрения, и их интеграция с другими компонентами систем;
• Тестирование, оценка и оптимизация производительности и качества моделей и сервисов, созданных на их основе, а также сборка ML-пайплайнов.
Стек технологий: Python (OpenCV, NumPy, Pandas, PyTorch), SQL, Triton Inference Server, TensorRT, Docker, Kubernetes, Helm, Prometheus, Grafana
🔹 Требования:
• Высшее образование (математическое, техническое)
• Возможность работать полную рабочую неделю
• Понимание современных архитектур нейросетей, а также классических алгоритмов машинного обучения и принципов их работы.;
• Опыт коммерческой разработки на Python не менее 1,5 лет;
• Опыт обучения, тестирования и применения CV моделей детекции, классификации, сегментации, а также применение алгоритмов multiple object tracking (MOT);
• Знание SQL;
• Владение английским языком на уровне, достаточном для чтения технической документации и статей.
🔹 Будет плюсом:
• Знаете С++ и CUDA;
• Конвертировали модели на другие бэкенды
• Применяли модели на онлайн-видеопотоки;
• Работали с облаками точек.
🔹 Что мы готовы вам предложить:
• Работу в интересном проекте крупного заказчика;
• Перспективы роста и развития в компании;
• Достойный уровень компенсации;
• Оформление по ТК РФ;
• График 5/2;
• ДМС, после прохождения испытательного срока;
• Офис в центре Москвы 5 минут от м. Новокузнецкая / м. Третьяковская
❗️Для данной позиции предусмотрено тестовое задание, если откликаетесь, то будте готовы его выполнить
💬 Контакты: @Marina_Niko
#вакансия #data #scientist #ML #remote #удаленка
Название компании: deeplay
Формат работы: Удаленка
Занятость: Полная
Контакты: @hitommooo
Мы разрабатываем роботов-аниматоров для интеллектуальных карточных игр: покер, бридж, маджонг, преферанс. Аниматоры создают активность на игровой платформе, привлекая пользователей 🎲🧩
Ищем сильного Middle Data Scientist
🎯 Что по задачам?
- Разработка инструментов, автоматических отчётов и методов кластеризации данных и системы мониторинга работы ML-моделей
- Контроль качества ML-моделей, обнаружение дата-дрифта и поддержание качества предсказаний на необходимом уровне
- Аналитика данных, проверка гипотез, исследования данных и методов
🧑💻Наши ожидания
- Коммерческий опыт работы в должности Data Scientist от 3х лет
- Уверенное знание ML (опыт работы с полным ML-пайплайном)
- Знание методов статистического анализа данных (EDA, LDA, MDS)
- Знание методов кластеризации и её оценки, методов понижения размерности
- Опыт программирования на Python
- Знание различных видов визуализаций в python, любовь к графикам — приветствуется
🍪Мы предлагаем
- Полностью удаленный формат работы
- График работы с гибким началом и окончанием рабочего дня
- Ежегодно проводим performance review, по итогу которых намечаем планы развития сотрудника
- Частичная компенсация расходов на медицинские услуги, бассейн, массаж
- Частичная компенсация расходов на спорт
- Материальная помощь к важным событиям и в сложных жизненных ситуациях
- Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры
- Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю
📩 Контакты: @hitommooo
Название компании: deeplay
Формат работы: Удаленка
Занятость: Полная
Контакты: @hitommooo
Мы разрабатываем роботов-аниматоров для интеллектуальных карточных игр: покер, бридж, маджонг, преферанс. Аниматоры создают активность на игровой платформе, привлекая пользователей 🎲🧩
Ищем сильного Middle Data Scientist
🎯 Что по задачам?
- Разработка инструментов, автоматических отчётов и методов кластеризации данных и системы мониторинга работы ML-моделей
- Контроль качества ML-моделей, обнаружение дата-дрифта и поддержание качества предсказаний на необходимом уровне
- Аналитика данных, проверка гипотез, исследования данных и методов
🧑💻Наши ожидания
- Коммерческий опыт работы в должности Data Scientist от 3х лет
- Уверенное знание ML (опыт работы с полным ML-пайплайном)
- Знание методов статистического анализа данных (EDA, LDA, MDS)
- Знание методов кластеризации и её оценки, методов понижения размерности
- Опыт программирования на Python
- Знание различных видов визуализаций в python, любовь к графикам — приветствуется
🍪Мы предлагаем
- Полностью удаленный формат работы
- График работы с гибким началом и окончанием рабочего дня
- Ежегодно проводим performance review, по итогу которых намечаем планы развития сотрудника
- Частичная компенсация расходов на медицинские услуги, бассейн, массаж
- Частичная компенсация расходов на спорт
- Материальная помощь к важным событиям и в сложных жизненных ситуациях
- Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры
- Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю
📩 Контакты: @hitommooo
#ML #NLP #LLM #RL #remote #huggingface
Компания: High Sky;
Позиция: Senior LLM-Engineer для решения задачи SWE
Вилка: от 8000$ до 15000$;
Формат: удаленная работа;
Занятость: full-time;
Опыт: от 6 лет.
Мы - динамично развивающийся стартап, решающий различные задачи AI в соревновательном формате: генерация текста, аудио и видео, обогащение данных, предиктивная аналитика. Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения
Находимся в поиске Senior LLM-Engineer для решения задачи SWE
Чем предстоит заниматься:
- Главная задача - разработать агента для решения SWE задач
- обучение LLM
- написание кода агента, запускаемого в sandbox
- fine-tuning LLM
- Построение пайплайнов валидации и оценки моделей и агентов
- Сбор, очищение данных
- Выбор архитектур и pre-trained моделей
- Объединение моделей и адаптеров
Требования к кандидату:
- Опыт обучения LLM (fine-tuning / pre-training) от 2 лет
- Опыт применения различных методов обучения LLM
- Опыт с различными pre-trained моделями
- Опыт работы с экосистемой huggingface: transformers, datasets, peft, trl
- Хорошее понимание теоретической базы
NLP, transformers, LLM. Понимание всех циклов предобучения и файнтюнинга, RL, classic ML
- Опыт коммерческой разработки с нуля
- Опыт работы от 6 лет
- Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Будет плюсом:
- Опыт решения задачи SWE-bench
- Научные исследования по Computer Science
- Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах
- ШАД / Школа 21
Что мы предлагаем:
- Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
- Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации;
- Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
- Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость;
- Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
- Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа без привязке к стране.
Для отклика пишите @perovvaa 📩
Компания: High Sky;
Позиция: Senior LLM-Engineer для решения задачи SWE
Вилка: от 8000$ до 15000$;
Формат: удаленная работа;
Занятость: full-time;
Опыт: от 6 лет.
Мы - динамично развивающийся стартап, решающий различные задачи AI в соревновательном формате: генерация текста, аудио и видео, обогащение данных, предиктивная аналитика. Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения
Находимся в поиске Senior LLM-Engineer для решения задачи SWE
Чем предстоит заниматься:
- Главная задача - разработать агента для решения SWE задач
- обучение LLM
- написание кода агента, запускаемого в sandbox
- fine-tuning LLM
- Построение пайплайнов валидации и оценки моделей и агентов
- Сбор, очищение данных
- Выбор архитектур и pre-trained моделей
- Объединение моделей и адаптеров
Требования к кандидату:
- Опыт обучения LLM (fine-tuning / pre-training) от 2 лет
- Опыт применения различных методов обучения LLM
- Опыт с различными pre-trained моделями
- Опыт работы с экосистемой huggingface: transformers, datasets, peft, trl
- Хорошее понимание теоретической базы
NLP, transformers, LLM. Понимание всех циклов предобучения и файнтюнинга, RL, classic ML
- Опыт коммерческой разработки с нуля
- Опыт работы от 6 лет
- Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Будет плюсом:
- Опыт решения задачи SWE-bench
- Научные исследования по Computer Science
- Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах
- ШАД / Школа 21
Что мы предлагаем:
- Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
- Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации;
- Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
- Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость;
- Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
- Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа без привязке к стране.
Для отклика пишите @perovvaa 📩
🛰 Big Data / ETL Engineer (ончейн-аналитика)
Компания: Task Agency
Локация: remote, кандидаты кроме Беларуси
Ищем Big Data / ETL Engineer в продуктовую команду, которая делает деньги из блокчейна. Без хайпа — только код, структура и цифры.
💰 Вилка: 300 000 – 450 000 ₽ net
Full-time, формат — удалёнка, децентрализованная команда из разных стран, много асинхрона, созвоны редкие.
🧩 Чем заниматься:
- Строить и оптимизировать ETL/ELT-пайплайны для TB+ данных
- Работать с ончейн-данными: события блокчейна, calldata, трейсы, Web3 API
- Разрабатывать алгоритмы детекции аномалий и метрики производительности
- Интегрироваться с потоковыми/сырьевыми данными (Kafka или аналоги)
- Развивать инфраструктуру под ресёрч и тест стратегий
🛠 Стек и требования:
- Продовый опыт с ClickHouse
(шардинг, репликация, партиции, TTL, агрегирующие движки, оптимизация)
- Python (pandas/numpy) + создание и поддержка ETL/ELT-пайплайнов
- Apache Airflow (DAG, Sensors, Operators, XCom)
- Практический опыт алгоритмов отслеживания выбросов:
z-score, IQR, Q-test, DBSCAN/HDBSCAN, Isolation Forest и т.п.
- Понимание архитектуры данных: схемы, partitioning, latency/throughput, мониторинг, data quality
- Контейнеризация, CI/CD, автоматизация деплоя
- Опыт работы с бигдатой (ТБ+, миллиарды строк)
- Английский от B1
Плюсом будет Rust, Kafka/Prefect/Arrow/Parquet, опыт с ончейн- или трейдинг-данными, pet-проекты в data-инженерии.
💌 Как откликнуться
Пиши в ЛС @ne1ubov :
- резюме, ссылка на LinkedIn
- кратко по опыту с ClickHouse + Airflow
- пометка «ETL / Big Data»
Компания: Task Agency
Локация: remote, кандидаты кроме Беларуси
Ищем Big Data / ETL Engineer в продуктовую команду, которая делает деньги из блокчейна. Без хайпа — только код, структура и цифры.
💰 Вилка: 300 000 – 450 000 ₽ net
Full-time, формат — удалёнка, децентрализованная команда из разных стран, много асинхрона, созвоны редкие.
🧩 Чем заниматься:
- Строить и оптимизировать ETL/ELT-пайплайны для TB+ данных
- Работать с ончейн-данными: события блокчейна, calldata, трейсы, Web3 API
- Разрабатывать алгоритмы детекции аномалий и метрики производительности
- Интегрироваться с потоковыми/сырьевыми данными (Kafka или аналоги)
- Развивать инфраструктуру под ресёрч и тест стратегий
🛠 Стек и требования:
- Продовый опыт с ClickHouse
(шардинг, репликация, партиции, TTL, агрегирующие движки, оптимизация)
- Python (pandas/numpy) + создание и поддержка ETL/ELT-пайплайнов
- Apache Airflow (DAG, Sensors, Operators, XCom)
- Практический опыт алгоритмов отслеживания выбросов:
z-score, IQR, Q-test, DBSCAN/HDBSCAN, Isolation Forest и т.п.
- Понимание архитектуры данных: схемы, partitioning, latency/throughput, мониторинг, data quality
- Контейнеризация, CI/CD, автоматизация деплоя
- Опыт работы с бигдатой (ТБ+, миллиарды строк)
- Английский от B1
Плюсом будет Rust, Kafka/Prefect/Arrow/Parquet, опыт с ончейн- или трейдинг-данными, pet-проекты в data-инженерии.
💌 Как откликнуться
Пиши в ЛС @ne1ubov :
- резюме, ссылка на LinkedIn
- кратко по опыту с ClickHouse + Airflow
- пометка «ETL / Big Data»
#вакансия #ML #senior #parttime #remote #удаленка
Вакансия: Senior ML-инженер
Компания: Лайв Тайпинг
Формат работы: удаленно, аутстаф
Варианты оформления: ИП или самозанятость
Уровень ЗП: от 270 000₽ до 310 000₽ в месяц
Порядок расчётов: T&M
Гражданство и локация кандидата: РФ
Опыт в роли ML-инженера: от 5 лет
Привет!
Мы – компания Лайв Тайпинг. Уже более 14 лет создаём мобильные приложения и веб-сервисы для наших клиентов. Мы сотрудничали с такими известными брендами, как Sephora, ИЛЬ ДЭ БОТЭ, PepsiCo, Samsung, Mastercard.
Входим в топ-20 лучших мобильных разработчиков России.
Ищем разработчика, который захочет сотрудничать с нами по аутстаф-модели.
Ты нам подходишь, если:
· Имеешь опыт коммерческой разработки и внедрения ML-моделей в production от 5 лет.
· Имеешь опыт коммерческой разработки на Python и уверенно владеешь стеком библиотек (pandas, scikit-learn, numpy, PyTorch/TensorFlow).
· Имеешь опыт развертывания моделей в production (Docker).
· Обладаешь глубокими знаниями в области машинного обучения: как классические методы, так и нейронные сети (CNN, RNN, Transformers).
· Имеешь практический опыт в одном или нескольких направлениях: Computer Vision, NLP, Recommendation Systems или Generative AI.
· Умеешь работать с реляционными и NoSQL базами данных, пишешь эффективный SQL-запросы.
Будет плюсом:
· Имеешь опыт работы DevOps-инженером от 3 лет.
· Опыт работы с облачными платформами (Yandex Cloud, AWS, GCP, Azure) и их ML-сервисами (SageMaker, Vertex AI, Yandex DataSphere).
· Опыт настройки и использования MLOps инструментов (Kubeflow, MLflow, Airflow, Evidently).
· Знание фреймворков для работы с большими данными (Apache Spark).
· Опыт работы с Kubernetes для оркестрации ML-сервисов.
· Навыки разработки и оптимизации высоконагруженных Python-приложений (asyncio, FastAPI).
Преимущества работы с нами:
· Гибкий график и работа на удалёнке
· Мы берем на себя все заботы по поиску проекта, общения с заказчиком и оплате
· Возможность совмещать с другими проектами
· Возможность взять следующий проект, если нам понравится сотрудничать друг с другом
· Заботливое сопровождение твоей работы на проекте на всех этапах
Мы с удовольствием примем тебя в нашу команду и поможем включиться в работу!
Буду рада обсудить детали:
Наташа
📩ТГ @natalyrie
Вакансия: Senior ML-инженер
Компания: Лайв Тайпинг
Формат работы: удаленно, аутстаф
Варианты оформления: ИП или самозанятость
Уровень ЗП: от 270 000₽ до 310 000₽ в месяц
Порядок расчётов: T&M
Гражданство и локация кандидата: РФ
Опыт в роли ML-инженера: от 5 лет
Привет!
Мы – компания Лайв Тайпинг. Уже более 14 лет создаём мобильные приложения и веб-сервисы для наших клиентов. Мы сотрудничали с такими известными брендами, как Sephora, ИЛЬ ДЭ БОТЭ, PepsiCo, Samsung, Mastercard.
Входим в топ-20 лучших мобильных разработчиков России.
Ищем разработчика, который захочет сотрудничать с нами по аутстаф-модели.
Ты нам подходишь, если:
· Имеешь опыт коммерческой разработки и внедрения ML-моделей в production от 5 лет.
· Имеешь опыт коммерческой разработки на Python и уверенно владеешь стеком библиотек (pandas, scikit-learn, numpy, PyTorch/TensorFlow).
· Имеешь опыт развертывания моделей в production (Docker).
· Обладаешь глубокими знаниями в области машинного обучения: как классические методы, так и нейронные сети (CNN, RNN, Transformers).
· Имеешь практический опыт в одном или нескольких направлениях: Computer Vision, NLP, Recommendation Systems или Generative AI.
· Умеешь работать с реляционными и NoSQL базами данных, пишешь эффективный SQL-запросы.
Будет плюсом:
· Имеешь опыт работы DevOps-инженером от 3 лет.
· Опыт работы с облачными платформами (Yandex Cloud, AWS, GCP, Azure) и их ML-сервисами (SageMaker, Vertex AI, Yandex DataSphere).
· Опыт настройки и использования MLOps инструментов (Kubeflow, MLflow, Airflow, Evidently).
· Знание фреймворков для работы с большими данными (Apache Spark).
· Опыт работы с Kubernetes для оркестрации ML-сервисов.
· Навыки разработки и оптимизации высоконагруженных Python-приложений (asyncio, FastAPI).
Преимущества работы с нами:
· Гибкий график и работа на удалёнке
· Мы берем на себя все заботы по поиску проекта, общения с заказчиком и оплате
· Возможность совмещать с другими проектами
· Возможность взять следующий проект, если нам понравится сотрудничать друг с другом
· Заботливое сопровождение твоей работы на проекте на всех этапах
Мы с удовольствием примем тебя в нашу команду и поможем включиться в работу!
Буду рада обсудить детали:
Наташа
📩ТГ @natalyrie
Вакансия: Junior NLP Developer
Компания: Pine Forest AI
Мы занимаемся разработкой платформы 🚀, на которой пользователи смогут создавать сложные мультиагентные системы 🤖 в режиме вайб-кодинга. Вам предстоит участвовать в разработке ИИ-компонентов платформы. Наша команда состоит из профессионалов с опытом в крупных компаниях и успешных стартапах.
Требования к разработчику:
✅ уверенное знание языка Python, алгоритмов и структур данных;
✅ знание библиотек LangChain, LangGraph;
✅ креативность, нестандартный подход к решению задач.
Формат: full-time, удаленно.
Мы предлагаем:
🔥 удаленный график работы;
🔥 конкурентный уровень ЗП;
🔥 возможность окунуться в атмосферу быстрорастущего стартапа.
Контакты для связи: @pine_forest_ai_support
Компания: Pine Forest AI
Мы занимаемся разработкой платформы 🚀, на которой пользователи смогут создавать сложные мультиагентные системы 🤖 в режиме вайб-кодинга. Вам предстоит участвовать в разработке ИИ-компонентов платформы. Наша команда состоит из профессионалов с опытом в крупных компаниях и успешных стартапах.
Требования к разработчику:
✅ уверенное знание языка Python, алгоритмов и структур данных;
✅ знание библиотек LangChain, LangGraph;
✅ креативность, нестандартный подход к решению задач.
Формат: full-time, удаленно.
Мы предлагаем:
🔥 удаленный график работы;
🔥 конкурентный уровень ЗП;
🔥 возможность окунуться в атмосферу быстрорастущего стартапа.
Контакты для связи: @pine_forest_ai_support
#вакансия #remote #productanalyst
Компания: Fundraise Up
Позиция: Product Analyst, OX
Вилка: €4,200 - €5,500
Формат: удаленка в Грузии, Армении, Сербии, Испании, Португалии, Польше, Турции и на Кипре
Занятость: полная
Опыт: 5+ лет
Мы делаем продукт для сбора донатов на сайтах. Совершаем транзакции на $10M ежемесячно, храним миллиарды событий и имеем сотни счастливых клиентов. Мы работаем в энтерпрайз-сегменте. Наши клиенты находятся по всему миру, но основная концентрация приходится на США, Канаду, Великобританию и Австралию.
Мы ищем дата-аналитика в направление Org Experience, который возьмёт на себя ответственность за всю продуктовую аналитику. В этой роли вы станете ключевым партнёром для команд, глубоко погружаясь в данные, проверяя гипотезы и находя инсайты, которые будут лежать в основе data-driven решений для улучшения опыта и удержания организаций.
Чем предстоит заниматься:
⁃ Развивать систему продуктовых метрик направления Org Experience
⁃ Настраивать и поддерживать событийную аналитику в PostHog
⁃ Создавать и поддерживать витрины данных
⁃ Работать с продуктовыми и бизнес-командами
Профессиональные требования:
⁃ Опыт работы в продуктовой аналитике от 5 лет и глубокое понимание, как метрики влияют на бизнес
⁃ Продвинутый SQL: вы не просто пишете запросы, а умеете строить надежные витрины данных с нуля и быстро находить ответы в данных.
⁃ Опыт работы в Python (numpy, pandas, matplotlib, sklearn), как в основном инструменте для глубокого анализа
⁃ Опыт работы с аналитическими платформами (Posthog, Amplitude, Mixpanel, etc.)
⁃ Письменный английский,
⁃ Будет большим плюсом, если у вас есть опыт в A/B-тестировании.
Стек технологий
⁃ Posthog
⁃ Python
⁃ Clickhouse, MongoDB, PostgreSQL
⁃ Tableau, Grafana
⁃ Airflow
⁃ Git.
Бонусы:
Нам важно чтобы работая удаленно, вы чувствовали себя комфортно. Обычно мы отправляем сотрудникам Macbook и нужное число мониторов. Если ваше рабочее место не обустроено, то пришлем стол, удобное кресло и все что нужно для продуктивной работы.
Полностью оплачиваем необходимое ПО, книги и коворкинг, если не хотите работать из дома. Помогаем с оплатой спортзала и бассейна, курсов английского и любого профильного образования.
Для отклика пишите @mashazi
Компания: Fundraise Up
Позиция: Product Analyst, OX
Вилка: €4,200 - €5,500
Формат: удаленка в Грузии, Армении, Сербии, Испании, Португалии, Польше, Турции и на Кипре
Занятость: полная
Опыт: 5+ лет
Мы делаем продукт для сбора донатов на сайтах. Совершаем транзакции на $10M ежемесячно, храним миллиарды событий и имеем сотни счастливых клиентов. Мы работаем в энтерпрайз-сегменте. Наши клиенты находятся по всему миру, но основная концентрация приходится на США, Канаду, Великобританию и Австралию.
Мы ищем дата-аналитика в направление Org Experience, который возьмёт на себя ответственность за всю продуктовую аналитику. В этой роли вы станете ключевым партнёром для команд, глубоко погружаясь в данные, проверяя гипотезы и находя инсайты, которые будут лежать в основе data-driven решений для улучшения опыта и удержания организаций.
Чем предстоит заниматься:
⁃ Развивать систему продуктовых метрик направления Org Experience
⁃ Настраивать и поддерживать событийную аналитику в PostHog
⁃ Создавать и поддерживать витрины данных
⁃ Работать с продуктовыми и бизнес-командами
Профессиональные требования:
⁃ Опыт работы в продуктовой аналитике от 5 лет и глубокое понимание, как метрики влияют на бизнес
⁃ Продвинутый SQL: вы не просто пишете запросы, а умеете строить надежные витрины данных с нуля и быстро находить ответы в данных.
⁃ Опыт работы в Python (numpy, pandas, matplotlib, sklearn), как в основном инструменте для глубокого анализа
⁃ Опыт работы с аналитическими платформами (Posthog, Amplitude, Mixpanel, etc.)
⁃ Письменный английский,
⁃ Будет большим плюсом, если у вас есть опыт в A/B-тестировании.
Стек технологий
⁃ Posthog
⁃ Python
⁃ Clickhouse, MongoDB, PostgreSQL
⁃ Tableau, Grafana
⁃ Airflow
⁃ Git.
Бонусы:
Нам важно чтобы работая удаленно, вы чувствовали себя комфортно. Обычно мы отправляем сотрудникам Macbook и нужное число мониторов. Если ваше рабочее место не обустроено, то пришлем стол, удобное кресло и все что нужно для продуктивной работы.
Полностью оплачиваем необходимое ПО, книги и коворкинг, если не хотите работать из дома. Помогаем с оплатой спортзала и бассейна, курсов английского и любого профильного образования.
Для отклика пишите @mashazi