🚀 Architect of Autonomous Research Platform
We’re looking for an AI Architect to build from scratch an agent-based research and execution platform for a new HFT initiative within a research-driven trading environment.
🔬 The Project
You’ll be working in a vertically integrated setup where AI research is directly translated into trading strategies and real-world performance.
The long-term vision
a fully automated pipeline where the entire lifecycle
hypothesis → research → validation → execution → optimization
is handled by agent-based systems.
🧠 Responsibilities
- Design and implement a multi-agent orchestration framework (roles, communication, memory, decision loops);
- Build retrieval and knowledge systems grounded in market data and research;
- Develop a Strategy DSL and compiler for research → simulation → production;
- Create falsification-first evaluation systems to eliminate false alpha;
- Design an “alpha memory” layer to accumulate knowledge and avoid repeated mistakes;
- Work closely with researchers and engineers to bring ideas into low-latency production;
- Define robustness metrics beyond P&L (stability, execution realism, capacity, novelty).
🛠 What We’re Looking For
- LLM architecture expertise: RAG, fine-tuning, prompt engineering, and evaluation frameworks;
- Agent systems experience: Building multi-agent orchestration, memory management, tool use, and collaboration (beyond basic LLM integrations);
- Experience creating auto-researcher / co-scientist systems: Proven track record of building autonomous research agents or AI systems that assist scientists/analysts;
- Strong Python + ML skills: Production-ready code with PyTorch, JAX, or similar frameworks;
- Statistical rigor: Experimental design and statistics for non-stationary, noisy environments;
- Systems thinking: Ability to design abstractions, interfaces, and pipelines - not just models;
English proficiency: B2+.
Nice to Have:
HFT/MFT Experience & Low-Latency Mindset: Prior experience in High-Frequency/Market-Making Trading or working with low-latency constraints (nanosecond-scale, hardware-aware, deterministic design) is a plus.
💰 What’s Offered
Competitive compensation (based on expectations and experience: $10,000–17,000 gross/month; open to discussion);
Locations: Netherlands / Canada / UAE / Cyprus / Serbia or remote (EU timezone, B2B);
Relocation support (Netherlands);
Access to alternative high-performance computing architecture (beyond GPUs);
Research-driven environment with real-world impact;
Small, fast-moving team with minimal bureaucracy.
Contacts
If you’re excited about building autonomous systems that go all the way from research to execution - feel free to DM 📩 @sobolevavalery
In your message, please include 3–5 lines about your experience with LLMs and AI agents, and whether you have experience building auto-researcher / co-scientist systems - this is important to help us quickly assess the fit.
We’re looking for an AI Architect to build from scratch an agent-based research and execution platform for a new HFT initiative within a research-driven trading environment.
🔬 The Project
You’ll be working in a vertically integrated setup where AI research is directly translated into trading strategies and real-world performance.
The long-term vision
a fully automated pipeline where the entire lifecycle
hypothesis → research → validation → execution → optimization
is handled by agent-based systems.
🧠 Responsibilities
- Design and implement a multi-agent orchestration framework (roles, communication, memory, decision loops);
- Build retrieval and knowledge systems grounded in market data and research;
- Develop a Strategy DSL and compiler for research → simulation → production;
- Create falsification-first evaluation systems to eliminate false alpha;
- Design an “alpha memory” layer to accumulate knowledge and avoid repeated mistakes;
- Work closely with researchers and engineers to bring ideas into low-latency production;
- Define robustness metrics beyond P&L (stability, execution realism, capacity, novelty).
🛠 What We’re Looking For
- LLM architecture expertise: RAG, fine-tuning, prompt engineering, and evaluation frameworks;
- Agent systems experience: Building multi-agent orchestration, memory management, tool use, and collaboration (beyond basic LLM integrations);
- Experience creating auto-researcher / co-scientist systems: Proven track record of building autonomous research agents or AI systems that assist scientists/analysts;
- Strong Python + ML skills: Production-ready code with PyTorch, JAX, or similar frameworks;
- Statistical rigor: Experimental design and statistics for non-stationary, noisy environments;
- Systems thinking: Ability to design abstractions, interfaces, and pipelines - not just models;
English proficiency: B2+.
Nice to Have:
HFT/MFT Experience & Low-Latency Mindset: Prior experience in High-Frequency/Market-Making Trading or working with low-latency constraints (nanosecond-scale, hardware-aware, deterministic design) is a plus.
💰 What’s Offered
Competitive compensation (based on expectations and experience: $10,000–17,000 gross/month; open to discussion);
Locations: Netherlands / Canada / UAE / Cyprus / Serbia or remote (EU timezone, B2B);
Relocation support (Netherlands);
Access to alternative high-performance computing architecture (beyond GPUs);
Research-driven environment with real-world impact;
Small, fast-moving team with minimal bureaucracy.
Contacts
If you’re excited about building autonomous systems that go all the way from research to execution - feel free to DM 📩 @sobolevavalery
In your message, please include 3–5 lines about your experience with LLMs and AI agents, and whether you have experience building auto-researcher / co-scientist systems - this is important to help us quickly assess the fit.
Lead ML Specialist / Generative Video Engineer
Мы разрабатываем продукт в сфере AI chat/ image/ video генерация. Продукт ориентирован на массового пользователя, работает по подписочной модели и предполагает высокую нагрузку, real-time взаимодействие и постоянное развитие функционала.
Ищем Lead ML-специалиста, который будет развивать направление AI video generation в AI NSFW product с высокой нагрузкой и сильным фокусом на user experience, retention и monetization.
Специалист будет отвечать за разработку, интеграцию и улучшение пайплайнов генерации видео: от выбора и адаптации моделей до оптимизации качества, скорости генерации и стоимости inference.
Важно умение доводить ML-решения до продакшн в реальном продукте.
Что нужно будет делать:
* Разрабатывать и улучшать пайплайны генерации видео на базе generative AI моделей.
* Работать с text-to-video, image-to-video, character-consistent video generation, lip-sync, motion transfer, face consistency.
* Подбирать, тестировать и дообучать open-source и/или proprietary модели под продуктовые задачи.
* Оптимизировать inference по скорости, качеству и себестоимости.
* Интегрировать ML-решения в production совместно с backend / frontend / product / design командами.
* Проводить эксперименты и A/B тесты по качеству генерации и пользовательским сценариям.
* Работать над улучшением консистентности персонажей между генерациями.
* Настраивать пайплайны post-processing: upscaling, frame interpolation, face enhancement, moderation/safety filters.
* Участвовать в построении внутренней ML-инфраструктуры для генерации и оценки видео.
* Следить за новыми моделями, research-трендами и быстро проверять их применимость в продукте.
Мы ожидаем:
* Опыт работы с deep learning / generative models от 2-3 лет.
* Опыт работы в AI стартапе/продукте обязателен!
* Практический опыт с PyTorch.
* Понимание архитектур diffusion / transformer-based generative models.
* Опыт работы с video generation, computer vision или related задачами:
* text-to-video
* image-to-video
* video-to-video
* motion transfer
* face / identity consistency
* lip-sync
* Опыт fine-tuning / LoRA / inference optimization.
* Умение работать с GPU-инфраструктурой, memory/performance optimization.
* Опыт вывода ML-решений в production.
* Понимание trade-off между качеством, latency и cost.
* Самостоятельность: умение не только исследовать, но и предлагать практичные решения под бизнес-задачи.
Будет большим плюсом:
* Опыт с моделями и инструментами уровня Stable Video Diffusion, Wan, Kling-like pipelines, Runway-style workflows, AnimateDiff, ComfyUI-based pipelines, consistency models и related stack.
* Опыт с DreamBooth / LoRA / identity preservation.
* Опыт работы с NSFW-safe/unsafe moderation, classifier pipelines, content filtering.
* Опыт с distributed inference, Triton, ONNX, TensorRT, vLLM-like optimization подходами.
Понимание consumer subscription/token products.
Условия:
* Оплата в рынке, зависит от уровня кандидата и условий сотрудничества
* Удаленное сотрудничество
Контакты для связи: @KristyBo
Мы разрабатываем продукт в сфере AI chat/ image/ video генерация. Продукт ориентирован на массового пользователя, работает по подписочной модели и предполагает высокую нагрузку, real-time взаимодействие и постоянное развитие функционала.
Ищем Lead ML-специалиста, который будет развивать направление AI video generation в AI NSFW product с высокой нагрузкой и сильным фокусом на user experience, retention и monetization.
Специалист будет отвечать за разработку, интеграцию и улучшение пайплайнов генерации видео: от выбора и адаптации моделей до оптимизации качества, скорости генерации и стоимости inference.
Важно умение доводить ML-решения до продакшн в реальном продукте.
Что нужно будет делать:
* Разрабатывать и улучшать пайплайны генерации видео на базе generative AI моделей.
* Работать с text-to-video, image-to-video, character-consistent video generation, lip-sync, motion transfer, face consistency.
* Подбирать, тестировать и дообучать open-source и/или proprietary модели под продуктовые задачи.
* Оптимизировать inference по скорости, качеству и себестоимости.
* Интегрировать ML-решения в production совместно с backend / frontend / product / design командами.
* Проводить эксперименты и A/B тесты по качеству генерации и пользовательским сценариям.
* Работать над улучшением консистентности персонажей между генерациями.
* Настраивать пайплайны post-processing: upscaling, frame interpolation, face enhancement, moderation/safety filters.
* Участвовать в построении внутренней ML-инфраструктуры для генерации и оценки видео.
* Следить за новыми моделями, research-трендами и быстро проверять их применимость в продукте.
Мы ожидаем:
* Опыт работы с deep learning / generative models от 2-3 лет.
* Опыт работы в AI стартапе/продукте обязателен!
* Практический опыт с PyTorch.
* Понимание архитектур diffusion / transformer-based generative models.
* Опыт работы с video generation, computer vision или related задачами:
* text-to-video
* image-to-video
* video-to-video
* motion transfer
* face / identity consistency
* lip-sync
* Опыт fine-tuning / LoRA / inference optimization.
* Умение работать с GPU-инфраструктурой, memory/performance optimization.
* Опыт вывода ML-решений в production.
* Понимание trade-off между качеством, latency и cost.
* Самостоятельность: умение не только исследовать, но и предлагать практичные решения под бизнес-задачи.
Будет большим плюсом:
* Опыт с моделями и инструментами уровня Stable Video Diffusion, Wan, Kling-like pipelines, Runway-style workflows, AnimateDiff, ComfyUI-based pipelines, consistency models и related stack.
* Опыт с DreamBooth / LoRA / identity preservation.
* Опыт работы с NSFW-safe/unsafe moderation, classifier pipelines, content filtering.
* Опыт с distributed inference, Triton, ONNX, TensorRT, vLLM-like optimization подходами.
Понимание consumer subscription/token products.
Условия:
* Оплата в рынке, зависит от уровня кандидата и условий сотрудничества
* Удаленное сотрудничество
#вакансия #job #vacancy #python #computervision #senior #remote #Cyprus
Senior Computer Vision Engineer
Компания: Aiuta
Локация: удаленно (GMT - GMT +4, за пределами РФ и РБ) или по желанию релокация на Кипр (поддержка предоставляется).
Вилка: €6000-8000
Быстрорастущий B2B AI-стартап из США в сфере fashion-tech. Продукт помогает брендам и ритейлерам создавать digital-контент (изображения и видео) и улучшать онлайн-опыт покупателей.
В этой роли вы будете заниматься разработкой и обучением моделей для ключевых продуктов компании: виртуальной примерки, генерации изображений, генерацией видео из статичных фото, и др.
Чем предстоит заниматься:
- проектировать, обучать и улучшать CV-модели.
- участвовать во всех этапах ML-цикла — от подготовки данных до деплоя.
- работать вместе с product и engineering командами над интеграцией моделей в продукт.
Что важно:
- 3+ года опыта в research или разработке в области computer vision (Python, PyTorch).
- опыт разработки и обучения генеративных моделей (diffusion, GAN).
- опыт с video generation или virtual try-on - большой плюс.
Контакт
masha.pankova@aiuta.com
Senior Computer Vision Engineer
Компания: Aiuta
Локация: удаленно (GMT - GMT +4, за пределами РФ и РБ) или по желанию релокация на Кипр (поддержка предоставляется).
Вилка: €6000-8000
Быстрорастущий B2B AI-стартап из США в сфере fashion-tech. Продукт помогает брендам и ритейлерам создавать digital-контент (изображения и видео) и улучшать онлайн-опыт покупателей.
В этой роли вы будете заниматься разработкой и обучением моделей для ключевых продуктов компании: виртуальной примерки, генерации изображений, генерацией видео из статичных фото, и др.
Чем предстоит заниматься:
- проектировать, обучать и улучшать CV-модели.
- участвовать во всех этапах ML-цикла — от подготовки данных до деплоя.
- работать вместе с product и engineering командами над интеграцией моделей в продукт.
Что важно:
- 3+ года опыта в research или разработке в области computer vision (Python, PyTorch).
- опыт разработки и обучения генеративных моделей (diffusion, GAN).
- опыт с video generation или virtual try-on - большой плюс.
Контакт
masha.pankova@aiuta.com
Вакансия: Python/Asterisk Developer (Voice Bot)
Компания: Pine Forest AI
Мы разрабатываем голосового бота на базе Asterisk ☎️. Ищем разработчика, который поможет настроить Asterisk на сервере, организовать потоковую передачу аудио между Asterisk и Python-сервисом, а также выполнить интеграцию с нашим сценарием бота, который генерирует аудио-ответы. Нужно собрать надежное решение для приема входящего аудиопотока, его обработки и отправки аудио обратно в звонок в реальном времени.
Требования к разработчику:
✅ уверенное знание Python;
✅ опыт работы с Asterisk, настройки dialplan, настройки Asterisk на сервере Linux;
✅ понимание работы с потоковым аудио, VoIP, SIP, RTP;
✅ опыт интеграции внешних сервисов с телефонией;
✅ будет плюсом опыт с STT/TTS, WebSocket, asyncio, Docker.
Что нужно будет сделать:
- настроить Asterisk на сервере;
- реализовать получение потокового аудио от Asterisk в Python;
- реализовать отправку потокового аудио обратно в Asterisk;
- интегрировать телефонию с нашим сценарием голосового бота.
Условия:
🔥 удаленная работа, проектная занятость;
🔥 конкурентный уровень оплаты по договоренности.
Контакты для связи: @pine_forest_ai_support
Компания: Pine Forest AI
Мы разрабатываем голосового бота на базе Asterisk ☎️. Ищем разработчика, который поможет настроить Asterisk на сервере, организовать потоковую передачу аудио между Asterisk и Python-сервисом, а также выполнить интеграцию с нашим сценарием бота, который генерирует аудио-ответы. Нужно собрать надежное решение для приема входящего аудиопотока, его обработки и отправки аудио обратно в звонок в реальном времени.
Требования к разработчику:
✅ уверенное знание Python;
✅ опыт работы с Asterisk, настройки dialplan, настройки Asterisk на сервере Linux;
✅ понимание работы с потоковым аудио, VoIP, SIP, RTP;
✅ опыт интеграции внешних сервисов с телефонией;
✅ будет плюсом опыт с STT/TTS, WebSocket, asyncio, Docker.
Что нужно будет сделать:
- настроить Asterisk на сервере;
- реализовать получение потокового аудио от Asterisk в Python;
- реализовать отправку потокового аудио обратно в Asterisk;
- интегрировать телефонию с нашим сценарием голосового бота.
Условия:
🔥 удаленная работа, проектная занятость;
🔥 конкурентный уровень оплаты по договоренности.
Контакты для связи: @pine_forest_ai_support
#vacancy #вакансия #job #работа #Data_Scientist #DS
Senior Data Scientist
📍 Location: Serbia, Armenia (We are ready to discuss other countries as well)
🏢 Remote work is possible
💶 Payment terms are open to discussion from 3500 € and up
About the product
At FlameTree, we are building a platform for creating AI agents that help businesses scale customer support, lead follow-up, and sales across multiple communication channels — both inbound and outbound.
Our AI agents work with knowledge bases, communicate in real time, and drive conversions across messaging platforms. The platform supports 150+ languages and integrates with WhatsApp, email, and web applications, offering strong security and high scalability for business growth.
🎯Responsibilities:
• Design and develop the core agent layer responsible for orchestrating interactions with LLMs
• Build and maintain complex conversational logic: state machines, agent workflows, and orchestration pipelines
• Control and shape LLM behavior: prompt design, structured outputs, deterministic flows
• Manage conversational context: memory, history, token limits, and degradation strategies
• Ensure reliability and predictability on top of inherently non-deterministic models
• Implement resilient integrations with LLM providers (timeouts, retries, fallbacks, multi-provider strategies)
• Optimize latency and cost (streaming, batching, caching, token efficiency)
• Debug complex production issues (inconsistent outputs, race conditions, state loss)
• Contribute to system architecture: clear boundaries between agents, backend, and real-time components
• Build observability around LLM pipelines (prompt/response logging, tracing, quality metrics)
🎯Requirements:
• 5+ years of backend development experience with strong Python skills (async, architecture, performance)
• Proven production experience with LLMs (not side projects): understanding of limitations, cost, and behavior
• Experience building agent-based systems or complex orchestration logic (state machines, pipelines)
• Ability to make LLM behavior predictable (structured outputs, schema validation, guardrails)
• Strong debugging skills in non-deterministic systems
• Deep understanding of API integrations (timeouts, retries, idempotency, backpressure)
• Experience optimizing latency and throughput in production systems
• Solid Docker experience and understanding of production environments
• Ability to make architectural decisions independently and take ownership
• Strong engineering mindset: writing maintainable, scalable, production-grade code
🎯Nice to Have:
• Experience with multi-agent systems, tool/function calling
• Experience with local LLMs (Ollama, vLLM, GPU inference)
• Experience with real-time / voice systems
• LLM observability (prompt tracing, evals, quality metrics)
• Cost optimization at scale for LLM usage
🎯What Makes This Role Interesting:
• You will work on the core intelligence layer of the product — not just integrations
• Real production challenges: high load, low latency, reliability requirements
• Direct impact on system architecture and technical decisions
• Fast execution cycle — minimal bureaucracy
• Engineering-driven approach to LLMs (reliability, control, metrics — not just prompt tinkering)
• Strong engineering team focused on building real systems, not prototypes
🎯Who This Role Is NOT For:
• Candidates without real production experience with LLMs
• Engineers relying only on frameworks without understanding underlying mechanics
• Developers without experience in high-load or latency-sensitive systems
• People focused on quick hacks rather than building reliable systems
📩 If you want to join a team where everything is fast, exciting, and truly about AI — drop a message: https://t.me/Irene_Bakaeva!
Senior Data Scientist
📍 Location: Serbia, Armenia (We are ready to discuss other countries as well)
🏢 Remote work is possible
💶 Payment terms are open to discussion from 3500 € and up
About the product
At FlameTree, we are building a platform for creating AI agents that help businesses scale customer support, lead follow-up, and sales across multiple communication channels — both inbound and outbound.
Our AI agents work with knowledge bases, communicate in real time, and drive conversions across messaging platforms. The platform supports 150+ languages and integrates with WhatsApp, email, and web applications, offering strong security and high scalability for business growth.
🎯Responsibilities:
• Design and develop the core agent layer responsible for orchestrating interactions with LLMs
• Build and maintain complex conversational logic: state machines, agent workflows, and orchestration pipelines
• Control and shape LLM behavior: prompt design, structured outputs, deterministic flows
• Manage conversational context: memory, history, token limits, and degradation strategies
• Ensure reliability and predictability on top of inherently non-deterministic models
• Implement resilient integrations with LLM providers (timeouts, retries, fallbacks, multi-provider strategies)
• Optimize latency and cost (streaming, batching, caching, token efficiency)
• Debug complex production issues (inconsistent outputs, race conditions, state loss)
• Contribute to system architecture: clear boundaries between agents, backend, and real-time components
• Build observability around LLM pipelines (prompt/response logging, tracing, quality metrics)
🎯Requirements:
• 5+ years of backend development experience with strong Python skills (async, architecture, performance)
• Proven production experience with LLMs (not side projects): understanding of limitations, cost, and behavior
• Experience building agent-based systems or complex orchestration logic (state machines, pipelines)
• Ability to make LLM behavior predictable (structured outputs, schema validation, guardrails)
• Strong debugging skills in non-deterministic systems
• Deep understanding of API integrations (timeouts, retries, idempotency, backpressure)
• Experience optimizing latency and throughput in production systems
• Solid Docker experience and understanding of production environments
• Ability to make architectural decisions independently and take ownership
• Strong engineering mindset: writing maintainable, scalable, production-grade code
🎯Nice to Have:
• Experience with multi-agent systems, tool/function calling
• Experience with local LLMs (Ollama, vLLM, GPU inference)
• Experience with real-time / voice systems
• LLM observability (prompt tracing, evals, quality metrics)
• Cost optimization at scale for LLM usage
🎯What Makes This Role Interesting:
• You will work on the core intelligence layer of the product — not just integrations
• Real production challenges: high load, low latency, reliability requirements
• Direct impact on system architecture and technical decisions
• Fast execution cycle — minimal bureaucracy
• Engineering-driven approach to LLMs (reliability, control, metrics — not just prompt tinkering)
• Strong engineering team focused on building real systems, not prototypes
🎯Who This Role Is NOT For:
• Candidates without real production experience with LLMs
• Engineers relying only on frameworks without understanding underlying mechanics
• Developers without experience in high-load or latency-sensitive systems
• People focused on quick hacks rather than building reliable systems
📩 If you want to join a team where everything is fast, exciting, and truly about AI — drop a message: https://t.me/Irene_Bakaeva!
Telegram
Irene Bakaeva
Team Lead Recruiting Group
#вакансия #job #mlops #vacancy #remote
⭐️ Вакансия: Senior MLOps
Компания: Emerging Travel Group (ETG)
📍 Локация: удаленка
🧑💻Кого ищем: DevOps инженера со знаниями MLOps и готовность развивать это направление в компании. Роль в компании новая, есть возможность поставить процессы, систематизировать их. Работа будет с несколькими ML командами в продуктовом департаменте (взаимодействие в основном с Devops, DS и ML инженерами).
Задачи:
• все задачи вокруг DS и ML (новый стек, софт; работа с GPU/TPU);
• отвечать за ML сервисы и сервера (но саму закупку и доступы выдает Devops команда). Подобрать железо и настроить, аутенфикация, подготовить все конфиги для деплоя, настроить CI/CD и т. д.
• Важно понимание цикла разработки ML продуктов, как происходит ML нагрузка и т.д.
📌Мы предлагаем:
• 100% удаленную работу;
• гибкий график работы
• обучение: семинары, тренинги и конференции;
• корпоративный английский;
• корпоративные скидки на проживание в отелях и другие услуги;
• молодую и активную команду суперпрофессионалов
По всем вопросам и с резюме пишите @elinaz_hr
⭐️ Вакансия: Senior MLOps
Компания: Emerging Travel Group (ETG)
📍 Локация: удаленка
🧑💻Кого ищем: DevOps инженера со знаниями MLOps и готовность развивать это направление в компании. Роль в компании новая, есть возможность поставить процессы, систематизировать их. Работа будет с несколькими ML командами в продуктовом департаменте (взаимодействие в основном с Devops, DS и ML инженерами).
Задачи:
• все задачи вокруг DS и ML (новый стек, софт; работа с GPU/TPU);
• отвечать за ML сервисы и сервера (но саму закупку и доступы выдает Devops команда). Подобрать железо и настроить, аутенфикация, подготовить все конфиги для деплоя, настроить CI/CD и т. д.
• Важно понимание цикла разработки ML продуктов, как происходит ML нагрузка и т.д.
📌Мы предлагаем:
• 100% удаленную работу;
• гибкий график работы
• обучение: семинары, тренинги и конференции;
• корпоративный английский;
• корпоративные скидки на проживание в отелях и другие услуги;
• молодую и активную команду суперпрофессионалов
По всем вопросам и с резюме пишите @elinaz_hr
#вакансии #работа #Data #Engineer #Инженер #Россия #РФ #Java #Groovy #BigData #Hadoop #ETL #DWH #удаленка #Senior
👾Senior Data инженер cтавка в час: 2000-2700 руб. гросс. Локация: удаленная работа из РФ, РБ. Проект: ритейл Компания: Omega Solutions
☕️Требования
- Владение одним из языков программирования (Java, Groovy), знание принципов ООП, умение читать чужой код;
- Опыт сборки проекта, компиляции и деплоя в Rancher (Docker);
- Опыт проектирования, реализации, развития и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData;
- Знание SQL (индексы, функции, умение читать планы запросов, оптимизация запросов);
- Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.);
- Умение работать с Git в консоли;
- Знания специфики работы ETL инструментов (Apache Nifi, Airflow, интеграционные шины SAP BW, Talend, Informatica, SAS и т.п.);
- Опыт работы с Hadoop;
- Понимание устройства HDFS, форматов данных;
- Опыт работы с Hive или любым другим хранилищем на основе Hadoop;
- Опыт использования систем ведения проектов и документации;
- Умение работы с архитектурными схемами;
- Понимание принципов построения и хранения данных - DWH и DataLake.
Дополнительные требования
- Желателен опыт администрирования Unix/Linux или Hadoop (HDFS , Yarn, Ranger , Spark, Zookeeper), Zabbix, Ansible;
- Понимание диагностических и трейc‑файлов SAP HANA: структура, назначение, базовая интерпретация событий;
- Уверенный Python/Go/Java/C++/Rust для парсинга логов и бинарных форматов, опыт написания утилит для разбора файлов;
- Опыт работы с SAP HANA как источником данных: SQL‑диалект HANA, типы данных, форматы экспорта (CSV/бинарный), базовая администрация полезна;
-Умение превращать разобранные данные в формат Iceberg/Paimon (таблицы, события, JSON) и выгружать в Apache Kafka (или любой другой подходящий источник);
- Практика в data engineering/observability/SRE: автоматизация анализа логов/трейсов, расследование инцидентов производительности и ошибок.
🤝Задачи:
• Разработка и поддержка интеграций
• Выбор технологий и решение сложных задач
• Контроль качества и документации
• Развитие архитектуры и процессов (CI/CD)
🪂Условия
Оформление по ИП
Дружелюбная атмосфера внутри компании
Развитие через реальные задачи, а не формальные курсы
Возможность предлагать идеи и видеть, как они внедряются
Гибкий график работы и возможность удаленной работы
Оплата за фактически отработанное время
Участие в интересных проектах без лишнего микроменеджмента
👋Контакт: @CodeVal
Любишь разбираться в сложных системах и делать их лучше — откликайся!
👾Senior Data инженер cтавка в час: 2000-2700 руб. гросс. Локация: удаленная работа из РФ, РБ. Проект: ритейл Компания: Omega Solutions
☕️Требования
- Владение одним из языков программирования (Java, Groovy), знание принципов ООП, умение читать чужой код;
- Опыт сборки проекта, компиляции и деплоя в Rancher (Docker);
- Опыт проектирования, реализации, развития и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData;
- Знание SQL (индексы, функции, умение читать планы запросов, оптимизация запросов);
- Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.);
- Умение работать с Git в консоли;
- Знания специфики работы ETL инструментов (Apache Nifi, Airflow, интеграционные шины SAP BW, Talend, Informatica, SAS и т.п.);
- Опыт работы с Hadoop;
- Понимание устройства HDFS, форматов данных;
- Опыт работы с Hive или любым другим хранилищем на основе Hadoop;
- Опыт использования систем ведения проектов и документации;
- Умение работы с архитектурными схемами;
- Понимание принципов построения и хранения данных - DWH и DataLake.
Дополнительные требования
- Желателен опыт администрирования Unix/Linux или Hadoop (HDFS , Yarn, Ranger , Spark, Zookeeper), Zabbix, Ansible;
- Понимание диагностических и трейc‑файлов SAP HANA: структура, назначение, базовая интерпретация событий;
- Уверенный Python/Go/Java/C++/Rust для парсинга логов и бинарных форматов, опыт написания утилит для разбора файлов;
- Опыт работы с SAP HANA как источником данных: SQL‑диалект HANA, типы данных, форматы экспорта (CSV/бинарный), базовая администрация полезна;
-Умение превращать разобранные данные в формат Iceberg/Paimon (таблицы, события, JSON) и выгружать в Apache Kafka (или любой другой подходящий источник);
- Практика в data engineering/observability/SRE: автоматизация анализа логов/трейсов, расследование инцидентов производительности и ошибок.
🤝Задачи:
• Разработка и поддержка интеграций
• Выбор технологий и решение сложных задач
• Контроль качества и документации
• Развитие архитектуры и процессов (CI/CD)
🪂Условия
Оформление по ИП
Дружелюбная атмосфера внутри компании
Развитие через реальные задачи, а не формальные курсы
Возможность предлагать идеи и видеть, как они внедряются
Гибкий график работы и возможность удаленной работы
Оплата за фактически отработанное время
Участие в интересных проектах без лишнего микроменеджмента
👋Контакт: @CodeVal
Любишь разбираться в сложных системах и делать их лучше — откликайся!
Data Engineer DWH
Мы ищем опытного Data Engineer / DWH-разработчика для работы над аналитическими системами в финансовом домене. Нам нужен практичный специалист, который сможет быстро погрузиться в предметную область, выстроить устойчивую модель данных и взять на себя задачи по развитию и поддержке аналитического хранилища. Проект ориентирован на работу с данными кредитных организаций, с фокусом на качество данных, прозрачность метрик и удобство аналитики.
Ключевые обязанности:
• Проектирование и развитие аналитического хранилища данных (DWH)
• Разработка моделей данных (fact / dimension, агрегаты)
• Построение ETL / ELT-процессов загрузки и трансформации данных
• Разработка аналитических витрин и BI-моделей
• Работа с финансовыми данными (кредиты, платежи, просрочка, клиенты, продукты)
• Обеспечение качества, согласованности и историчности данных
• Оптимизация запросов, моделей данных и расчета показателей
• Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и бизнесом для формализации требований
Требования:
• От 3 лет опыта в Data / DWH разработке
• Уверенное знание SQL
• Практический опыт построения DWH / аналитических систем
• Понимание подходов моделирования данных (Star Schema, Fact / Dimension)
• Опыт разработки ETL / ELT-процессов
• Понимание принципов построения аналитической отчетности и BI
• Опыт работы с одной или несколькими аналитическими СУБД (PostgreSQL, MS SQL Server, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric / Synapse)
• Понимание различий между OLTP и OLAP системами
• Умение проектировать устойчивые и понятные модели данных
Будет плюсом:
• Опыт работы в финансовом домене (банки, МФО, финтех)
• Опыт построения отчетности по кредитному портфелю (выдачи, погашения, просрочка, collection, когортный и винтажный анализ)
• Опыт работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau, Superset, Metabase)
• Опыт работы с orchestration-инструментами (Airflow, dbt)
• Опыт использования Python для обработки данных
• Понимание принципов Data Quality, Data Governance и историзации данных
Мы предлагаем:
• Полную занятость
• Офисный формат работы в Ташкенте.
• Работу над аналитической платформой в финтех-домене с прямым влиянием на бизнес
• Сильную продуктовую и техническую команду
• Возможность профессионального роста в направлении Data / DWH архитектуры
• Конкурентную заработную плату
Если у вас есть опыт работы Data Engineer / DWH-разработчика с опытом работы с финтех-данными (банки, МФО, кредитные портфели). , пишите в личные сообщения или отправляйте своё CV.
📩 Telegram: @haas_maru
Мы ищем опытного Data Engineer / DWH-разработчика для работы над аналитическими системами в финансовом домене. Нам нужен практичный специалист, который сможет быстро погрузиться в предметную область, выстроить устойчивую модель данных и взять на себя задачи по развитию и поддержке аналитического хранилища. Проект ориентирован на работу с данными кредитных организаций, с фокусом на качество данных, прозрачность метрик и удобство аналитики.
Ключевые обязанности:
• Проектирование и развитие аналитического хранилища данных (DWH)
• Разработка моделей данных (fact / dimension, агрегаты)
• Построение ETL / ELT-процессов загрузки и трансформации данных
• Разработка аналитических витрин и BI-моделей
• Работа с финансовыми данными (кредиты, платежи, просрочка, клиенты, продукты)
• Обеспечение качества, согласованности и историчности данных
• Оптимизация запросов, моделей данных и расчета показателей
• Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и бизнесом для формализации требований
Требования:
• От 3 лет опыта в Data / DWH разработке
• Уверенное знание SQL
• Практический опыт построения DWH / аналитических систем
• Понимание подходов моделирования данных (Star Schema, Fact / Dimension)
• Опыт разработки ETL / ELT-процессов
• Понимание принципов построения аналитической отчетности и BI
• Опыт работы с одной или несколькими аналитическими СУБД (PostgreSQL, MS SQL Server, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric / Synapse)
• Понимание различий между OLTP и OLAP системами
• Умение проектировать устойчивые и понятные модели данных
Будет плюсом:
• Опыт работы в финансовом домене (банки, МФО, финтех)
• Опыт построения отчетности по кредитному портфелю (выдачи, погашения, просрочка, collection, когортный и винтажный анализ)
• Опыт работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau, Superset, Metabase)
• Опыт работы с orchestration-инструментами (Airflow, dbt)
• Опыт использования Python для обработки данных
• Понимание принципов Data Quality, Data Governance и историзации данных
Мы предлагаем:
• Полную занятость
• Офисный формат работы в Ташкенте.
• Работу над аналитической платформой в финтех-домене с прямым влиянием на бизнес
• Сильную продуктовую и техническую команду
• Возможность профессионального роста в направлении Data / DWH архитектуры
• Конкурентную заработную плату
Если у вас есть опыт работы Data Engineer / DWH-разработчика с опытом работы с финтех-данными (банки, МФО, кредитные портфели). , пишите в личные сообщения или отправляйте своё CV.
📩 Telegram: @haas_maru
#Datascientist #вакансия
🔥 Мы в поиске Data Scientist на проектную занятость
Грейд: middle+|senior
Ставка: от 256К до 281К
Гражданство РФ
Локация: любая
Загрузка: фуллтайм
Срок: долгосрочный
Оформление: только ИП ‼️
📌 Проект: data platform. Внутренний проект компании в Сербии по разработке платформы анализа больших данных и построения ML-моделей для оптимизации бизнес-процессов. Платформа агрегирует данные из разных источников, позволяет строить предиктивные модели, а также внедрять их в продакшн-контур с мониторингом качества.
Основной фокус — развитие ML-решений и их интеграция в data-driven процессы
✅ Требования:
Опыт работы в Data Science от 4 лет
Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn, CatBoost или подобные)
Опыт построения и внедрения ML-моделей в продакшн
Понимание метрик качества моделей и подходов к их улучшению
Опыт работы с SQL (написание сложных запросов)
Практический опыт feature engineering и работы с реальными данными
Понимание полного ML lifecycle
Опыт работы с задачами классификации /регрессии (churn,рекомендации,scoring и т.д.)
➕ Будет плюсом:
Опыт работы с большими данными (Spark/ Hadoop)
Опыт деплоя моделей (Docker, API-сервисы)
Опыт работы сML pipeline инструментами (Airflow, MLflow)
Понимание A/B-тестирования и causal inference
Опыт работы с Kubernetes
Опыт построения рекомендательных систем
🍀 Задачи:
Полный цикл разработки ML-моделей: от исследования данных до внедрения в прод
Построение и улучшение моделей (классификация, регрессия, сегментация)
Работа с большими объемами данных, подготовка и очистка датасетов
Разработка и оптимизация feature engineering
Валидация моделей, работа с метриками, анализ качества
Участие в проектировании ML-сервисов и пайплайнов
Взаимодействие с аналитиками и инженерами для внедрения моделей
Поддержка и доработка существующих решений
@aliiS_a
🔥 Мы в поиске Data Scientist на проектную занятость
Грейд: middle+|senior
Ставка: от 256К до 281К
Гражданство РФ
Локация: любая
Загрузка: фуллтайм
Срок: долгосрочный
Оформление: только ИП ‼️
Основной фокус — развитие ML-решений и их интеграция в data-driven процессы
Опыт работы в Data Science от 4 лет
Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn, CatBoost или подобные)
Опыт построения и внедрения ML-моделей в продакшн
Понимание метрик качества моделей и подходов к их улучшению
Опыт работы с SQL (написание сложных запросов)
Практический опыт feature engineering и работы с реальными данными
Понимание полного ML lifecycle
Опыт работы с задачами классификации /регрессии (churn,рекомендации,scoring и т.д.)
Опыт работы с большими данными (Spark/ Hadoop)
Опыт деплоя моделей (Docker, API-сервисы)
Опыт работы сML pipeline инструментами (Airflow, MLflow)
Понимание A/B-тестирования и causal inference
Опыт работы с Kubernetes
Опыт построения рекомендательных систем
Полный цикл разработки ML-моделей: от исследования данных до внедрения в прод
Построение и улучшение моделей (классификация, регрессия, сегментация)
Работа с большими объемами данных, подготовка и очистка датасетов
Разработка и оптимизация feature engineering
Валидация моделей, работа с метриками, анализ качества
Участие в проектировании ML-сервисов и пайплайнов
Взаимодействие с аналитиками и инженерами для внедрения моделей
Поддержка и доработка существующих решений
@aliiS_a
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#вакансия #data #analyst #ETL #DWH #sql #datavault
☁️Позиция: Аналитик данных (Middle+)
🏙Компания: «HuntTech»
💰ЗП: Вилка: 200тр - 250тр
📅Формат работы: Удаленка
📍Локация/Гражданство: РФ
📅Занятость: Full-time
☎️Контакт: @pavel_korab
📌Обязанности:
- Взаимодействие с бизнес-пользователями для сбора, анализа и формализации бизнес-требований к аналитическим решениям в банковской предметной области.
- Анализ качества данных, формирование критериев качества и подготовка тест-кейсов.
- Поиск и анализ данных в системах-источниках, проработка маппингов и архитектуры аналитического решения (ETL, слои DWH).
- Подготовка и согласование технических заданий на разработку аналитических решений.
- Разработка витрин данных и оптимизация их производительности при необходимости.
- Взаимодействие с Data Engineer по вопросам реализации витрин и постановки загрузок на регулярное расписание.
- Разработка интерактивных дашбордов и отчетов в Power BI.
🔺Требования:
- Опыт работы именно Data Analyst (не только системного аналитика или ML-инженера)
- Уверенные навыки SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация.
- Опыт моделирования данных; знание Data Vault 2.0 - будет плюсом.
- Навыки работы с витринами данных и построения слоёв хранилища.
- Понимание банковских продуктов.
- Знание основных банковских операций и бизнес-процессов.
- Опыт подготовки финансовой отчетности.
- Участие в регуляторных проектах - будет плюсом.
- Опыт работы с большими объемами транзакционных данных и их анализа.
- Понимание клиентской аналитики.
- Опыт работы с Power BI:
- сложные интерактивные дашборды,
- связанные визуализации,
- гибкие ролевые модели,
- оптимизация скорости работы.
- Умение совмещать аналитику данных и визуализацию для бизнеса.
- Навыки использования различных внешних данных.
🔥Если все нравится - пиши @pavel_korab
☁️Позиция: Аналитик данных (Middle+)
🏙Компания: «HuntTech»
💰ЗП: Вилка: 200тр - 250тр
📅Формат работы: Удаленка
📍Локация/Гражданство: РФ
📅Занятость: Full-time
☎️Контакт: @pavel_korab
📌Обязанности:
- Взаимодействие с бизнес-пользователями для сбора, анализа и формализации бизнес-требований к аналитическим решениям в банковской предметной области.
- Анализ качества данных, формирование критериев качества и подготовка тест-кейсов.
- Поиск и анализ данных в системах-источниках, проработка маппингов и архитектуры аналитического решения (ETL, слои DWH).
- Подготовка и согласование технических заданий на разработку аналитических решений.
- Разработка витрин данных и оптимизация их производительности при необходимости.
- Взаимодействие с Data Engineer по вопросам реализации витрин и постановки загрузок на регулярное расписание.
- Разработка интерактивных дашбордов и отчетов в Power BI.
🔺Требования:
- Опыт работы именно Data Analyst (не только системного аналитика или ML-инженера)
- Уверенные навыки SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация.
- Опыт моделирования данных; знание Data Vault 2.0 - будет плюсом.
- Навыки работы с витринами данных и построения слоёв хранилища.
- Понимание банковских продуктов.
- Знание основных банковских операций и бизнес-процессов.
- Опыт подготовки финансовой отчетности.
- Участие в регуляторных проектах - будет плюсом.
- Опыт работы с большими объемами транзакционных данных и их анализа.
- Понимание клиентской аналитики.
- Опыт работы с Power BI:
- сложные интерактивные дашборды,
- связанные визуализации,
- гибкие ролевые модели,
- оптимизация скорости работы.
- Умение совмещать аналитику данных и визуализацию для бизнеса.
- Навыки использования различных внешних данных.
🔥Если все нравится - пиши @pavel_korab
#вакансии #datascientist #LLM #SeniorLLM #LeadLLM #AI #ИИ
Друзья, всем привет!
Продолжаем искать Преподавателя и Автора на курсы-интенсивы по AI agent на основе LLM для действующих data-специалистов.
О нас:
Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки.
Кого ищем:
Преподавателя и автора (уровень Senior LLM engineer) на курс-интенсив по разработке AI agent на основе больших языковых моделей для действующих DS.
Ожидаем от кандидата:
• Профильное высшее образование,
• опыт в NLP от 3 лет, желательно в крупных компаниях
• коммерческий опыт с LLM от 1.5 лет
• опыт с LangGraph, LoRA.
Будет плюсом:
• PhD в релевантной области
• Публикации или научные статьи
• Профессиональные награды / участие в конкурсах.
Мы будем рады видеть как преподавателя-автора учебных материалов и проектов, так и преподавателя-ведущего занятий (в обоих случаях гибкий формат участия: можно выбрать отдельные темы или курс целиком).
Под AI agent понимается система, которая умеет на основе обращения к ней самостоятельно планировать свои действия, взаимодействовать с внешней средой (по API) и адаптироваться под отклик этой среды.
Что нужно делать:
• Разработка материалов: семинары, финальный проект для слушателей.
• Проведение занятий в формате вебинаров (1-2 дня, по 2-4 занятия в день).
Что мы предлагаем:
• За разработку программы (семинары + финальный проект) – 90т.р.-120 т.р.
• За разовое проведение программы курса-интенсива – 90т.р.-110 т.р., в зависимости от вашего опыта.
• Бонусное вознаграждение по итогам перфоманса курса.
• Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования.
Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT
___
За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 30к: при прохождении тестового 15к, еще 15к после 2 месяцев хорошей работы. Если у вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!
Друзья, всем привет!
Продолжаем искать Преподавателя и Автора на курсы-интенсивы по AI agent на основе LLM для действующих data-специалистов.
О нас:
Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки.
Кого ищем:
Преподавателя и автора (уровень Senior LLM engineer) на курс-интенсив по разработке AI agent на основе больших языковых моделей для действующих DS.
Ожидаем от кандидата:
• Профильное высшее образование,
• опыт в NLP от 3 лет, желательно в крупных компаниях
• коммерческий опыт с LLM от 1.5 лет
• опыт с LangGraph, LoRA.
Будет плюсом:
• PhD в релевантной области
• Публикации или научные статьи
• Профессиональные награды / участие в конкурсах.
Мы будем рады видеть как преподавателя-автора учебных материалов и проектов, так и преподавателя-ведущего занятий (в обоих случаях гибкий формат участия: можно выбрать отдельные темы или курс целиком).
Под AI agent понимается система, которая умеет на основе обращения к ней самостоятельно планировать свои действия, взаимодействовать с внешней средой (по API) и адаптироваться под отклик этой среды.
Что нужно делать:
• Разработка материалов: семинары, финальный проект для слушателей.
• Проведение занятий в формате вебинаров (1-2 дня, по 2-4 занятия в день).
Что мы предлагаем:
• За разработку программы (семинары + финальный проект) – 90т.р.-120 т.р.
• За разовое проведение программы курса-интенсива – 90т.р.-110 т.р., в зависимости от вашего опыта.
• Бонусное вознаграждение по итогам перфоманса курса.
• Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования.
Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT
___
За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 30к: при прохождении тестового 15к, еще 15к после 2 месяцев хорошей работы. Если у вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!
#jobs #Бишкек
📍 Формат / working arrangement: офис, 5/2
✔️ Должность / position: AI & Data Solutions Architect
🏢 Место работы / workplace: Ведущая цифровая экосистема Кыргызстана (телеком, финтех, e-commerce)
💸 Заработная плата / salary estimate: $4 000 – $5 000 net (обсуждается по итогам интервью)
📈 Обязанности / responsibilities:
Проектирование и внедрение целевой AI-архитектуры и AI Center of Excellence (CoE)
Развитие и масштабирование MLOps / LLMOps конвейеров
Создание централизованного хранилища данных (Feature Store) с учетом требований безопасности
Формирование и унификация стандартов AI Governance, безопасности и аудита моделей
Оптимизация технологического стека и внедрение единых стандартов для группы компаний
Управление интеграцией AI и data-решений в высоконагруженные системы
📌 Требования / requirements:
5+ лет опыта в архитектуре данных / AI / ML
Глубокое понимание Distributed Systems, микросервисной архитектуры
Опыт работы с контейнеризацией (Docker, Kubernetes)
Практический опыт с MLOps / DataOps (Airflow, MLflow, Kubeflow, Feature Store)
Уверенный Python, опыт с ML/LLM фреймворками (PyTorch, TensorFlow, LangChain, LlamaIndex)
Сильное системное мышление, умение переводить технические решения на язык бизнеса
Английский язык — Upper-Intermediate и выше
⭐️ Будет плюсом / nice to have:
Опыт внедрения Generative AI (LLM) на уровне enterprise
Опыт работы в FinTech / Telecom с учетом регуляторных требований
Сертификации (AWS / GCP / Azure / TOGAF)
✅ Условия / working conditions:
Работа в одной из крупнейших цифровых экосистем страны
Участие в построении AI Center of Excellence уровня группы компаний
Влияние на архитектуру и стратегию развития AI/данных
Сильная команда Data/AI и зрелые инженерные практики
Конкурентная заработная плата
Оформление по ТК
Обучение и участие в международных конференциях
📢❗️🚨 Контакты для связи / Contact information:
Акмарал, IT Recruiter — DevCats
Telegram: @akurstanbekova_dc
📍 Формат / working arrangement: офис, 5/2
✔️ Должность / position: AI & Data Solutions Architect
🏢 Место работы / workplace: Ведущая цифровая экосистема Кыргызстана (телеком, финтех, e-commerce)
💸 Заработная плата / salary estimate: $4 000 – $5 000 net (обсуждается по итогам интервью)
📈 Обязанности / responsibilities:
Проектирование и внедрение целевой AI-архитектуры и AI Center of Excellence (CoE)
Развитие и масштабирование MLOps / LLMOps конвейеров
Создание централизованного хранилища данных (Feature Store) с учетом требований безопасности
Формирование и унификация стандартов AI Governance, безопасности и аудита моделей
Оптимизация технологического стека и внедрение единых стандартов для группы компаний
Управление интеграцией AI и data-решений в высоконагруженные системы
📌 Требования / requirements:
5+ лет опыта в архитектуре данных / AI / ML
Глубокое понимание Distributed Systems, микросервисной архитектуры
Опыт работы с контейнеризацией (Docker, Kubernetes)
Практический опыт с MLOps / DataOps (Airflow, MLflow, Kubeflow, Feature Store)
Уверенный Python, опыт с ML/LLM фреймворками (PyTorch, TensorFlow, LangChain, LlamaIndex)
Сильное системное мышление, умение переводить технические решения на язык бизнеса
Английский язык — Upper-Intermediate и выше
⭐️ Будет плюсом / nice to have:
Опыт внедрения Generative AI (LLM) на уровне enterprise
Опыт работы в FinTech / Telecom с учетом регуляторных требований
Сертификации (AWS / GCP / Azure / TOGAF)
✅ Условия / working conditions:
Работа в одной из крупнейших цифровых экосистем страны
Участие в построении AI Center of Excellence уровня группы компаний
Влияние на архитектуру и стратегию развития AI/данных
Сильная команда Data/AI и зрелые инженерные практики
Конкурентная заработная плата
Оформление по ТК
Обучение и участие в международных конференциях
📢❗️🚨 Контакты для связи / Contact information:
Акмарал, IT Recruiter — DevCats
Telegram: @akurstanbekova_dc
#jobs #Бишкек
Формат: Офис, Бишкек (5/2)
Должность: Senior Data Scientist
Место работы: Ведущая цифровая экосистема Кыргызстана (телеком, финтех, e-commerce)
Заработная плата: $3 000 – $4 000 (netto, обсуждается по итогам интервью)
Обязанности:
• Проектирование и реализация end-to-end ML решений (от исследования до продакшна)
• Разработка и оптимизация RAG-систем и LLM-сервисов
• Анализ данных для выявления паттернов и инсайтов, влияющих на бизнес-решения
• A/B-тестирование и оценка качества моделей
• Fine-tuning и дообучение моделей
• Разработка систем оценки и мониторинга ML/LLM моделей
• Интеграция предиктивных и генеративных моделей в продакшн совместно с MLOps и архитекторами
• Участие в развитии корпоративной AI-платформы и стандартах CI/CD для ML
• Документирование гипотез, методологий и результатов, подготовка презентаций для бизнеса
• Взаимодействие с продуктами и владельцами данных для формализации задач
Требования:
• 3+ лет коммерческого опыта в Data Science / Machine Learning / AI
• Сильная база в статистике, вероятностях и линейной алгебре
• Глубокое понимание ML-алгоритмов, feature engineering и оценки моделей
• Уверенный Python и ML-библиотеки (pandas, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow)
• Опыт работы с большими данными (SQL, Spark, Airflow или аналоги)
• Практический опыт с LLM, RAG, векторными БД
• Понимание MLOps-практик, Docker, Kubernetes, ML-пайплайнов
• Опыт продакшен-развертывания моделей
• Навыки менторства и работы в кросс-функциональных командах
• Английский язык — Upper-Intermediate и выше
Будет преимуществом:
• Опыт в телекоме, финтехе или банковской сфере
• Работа с облачными ML-платформами (AWS, Azure, GCP)
• Опыт деплоя LLM в закрытом контуре (on-premise)
Условия:
• Работа в одной из крупнейших цифровых экосистем страны
• Участие в создании AI-платформы уровня группы компаний
• Сильная команда Data/AI и зрелые MLOps процессы
• Возможность влиять на архитектуру и технологический стек
• Конкурентная заработная плата
• Оформление по ТК
• Профессиональное обучение и участие в профильных конференциях
Контакты для связи:
Акмарал, IT Recruiter — DevCats
@akurstanbekova_dc
Формат: Офис, Бишкек (5/2)
Должность: Senior Data Scientist
Место работы: Ведущая цифровая экосистема Кыргызстана (телеком, финтех, e-commerce)
Заработная плата: $3 000 – $4 000 (netto, обсуждается по итогам интервью)
Обязанности:
• Проектирование и реализация end-to-end ML решений (от исследования до продакшна)
• Разработка и оптимизация RAG-систем и LLM-сервисов
• Анализ данных для выявления паттернов и инсайтов, влияющих на бизнес-решения
• A/B-тестирование и оценка качества моделей
• Fine-tuning и дообучение моделей
• Разработка систем оценки и мониторинга ML/LLM моделей
• Интеграция предиктивных и генеративных моделей в продакшн совместно с MLOps и архитекторами
• Участие в развитии корпоративной AI-платформы и стандартах CI/CD для ML
• Документирование гипотез, методологий и результатов, подготовка презентаций для бизнеса
• Взаимодействие с продуктами и владельцами данных для формализации задач
Требования:
• 3+ лет коммерческого опыта в Data Science / Machine Learning / AI
• Сильная база в статистике, вероятностях и линейной алгебре
• Глубокое понимание ML-алгоритмов, feature engineering и оценки моделей
• Уверенный Python и ML-библиотеки (pandas, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow)
• Опыт работы с большими данными (SQL, Spark, Airflow или аналоги)
• Практический опыт с LLM, RAG, векторными БД
• Понимание MLOps-практик, Docker, Kubernetes, ML-пайплайнов
• Опыт продакшен-развертывания моделей
• Навыки менторства и работы в кросс-функциональных командах
• Английский язык — Upper-Intermediate и выше
Будет преимуществом:
• Опыт в телекоме, финтехе или банковской сфере
• Работа с облачными ML-платформами (AWS, Azure, GCP)
• Опыт деплоя LLM в закрытом контуре (on-premise)
Условия:
• Работа в одной из крупнейших цифровых экосистем страны
• Участие в создании AI-платформы уровня группы компаний
• Сильная команда Data/AI и зрелые MLOps процессы
• Возможность влиять на архитектуру и технологический стек
• Конкурентная заработная плата
• Оформление по ТК
• Профессиональное обучение и участие в профильных конференциях
Контакты для связи:
Акмарал, IT Recruiter — DevCats
@akurstanbekova_dc
#вакансия #Data #fulltime #удаленно #BigData #Hadoop #ETL
🔥Ищем Data инженера уровня Middle+
✅ Уровень: Middle+
✅ Локация и гражданство: РФ + Друж. Страны.
✅ ЗП:200-230К на руки
✅ Загрузка: fulltime.
✅ Оформление: как ИП
📌Обязательные требования
- Владение одним из языков программирования (Java, Groovy), знание принципов ООП, умение читать чужой код;
- Опыт сборки проекта, компиляции и деплоя в Rancher (Docker);
- Опыт проектирования, реализации, развития и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData;
- Знание SQL (индексы, функции, умение читать планы запросов, оптимизация запросов);
- Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.);
- Умение работать с Git в консоли;
- Знание особенностей работы ETL-инструментов (Apache Nifi, Airflow, интеграционные шины SAP BW, Talend, Informatica, SAS и т.п.);
- Опыт работы с Hadoop;
- Понимание устройства HDFS, форматов данных;
- Опыт работы с Hive или любым другим хранилищем на основе Hadoop;
- Опыт использования систем ведения проектов и документации;
- Умение работать с архитектурными схемами;
- Понимание принципов построения и хранения данных - DWH и DataLake.
➕Дополнительные требования
- Опыт администрирования Unix/Linux или Hadoop (HDFS, Yarn, Ranger, Spark, Zookeeper), Zabbix, Ansible.
📝Задачи на проекте
- Самостоятельная разработка, реализация и поддержка интеграционных решений на стеке технологий, принятых в команде (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow);
- Определение стека технологий для конкретных проектов и задач;
- Решать технически сложные задачи, которые не могут решить другие инженеры в команде;
- Оперативно реагировать на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнять задачи в установленные сроки;
- Разрабатывать и контролировать актуальность документации по взаимодействию конфигурационных единиц платформы больших данных;
- Предоставлять отчеты о своей деятельности начальнику отдела/руководителю в порядке, установленном руководством;
- Контроль качества интеграционных решений с последующим созданием задач/дефектов для рефакторинга;
- Определять технологическую стратегию развития проекта или продукта, работать на перспективу;
- Выстраивать процессы (например, CI/CD, код-ревью), внедрять и развивать инженерные практики.
📲Контакты: @irazhura87
🔥Ищем Data инженера уровня Middle+
✅ Уровень: Middle+
✅ Локация и гражданство: РФ + Друж. Страны.
✅ ЗП:200-230К на руки
✅ Загрузка: fulltime.
✅ Оформление: как ИП
📌Обязательные требования
- Владение одним из языков программирования (Java, Groovy), знание принципов ООП, умение читать чужой код;
- Опыт сборки проекта, компиляции и деплоя в Rancher (Docker);
- Опыт проектирования, реализации, развития и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData;
- Знание SQL (индексы, функции, умение читать планы запросов, оптимизация запросов);
- Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.);
- Умение работать с Git в консоли;
- Знание особенностей работы ETL-инструментов (Apache Nifi, Airflow, интеграционные шины SAP BW, Talend, Informatica, SAS и т.п.);
- Опыт работы с Hadoop;
- Понимание устройства HDFS, форматов данных;
- Опыт работы с Hive или любым другим хранилищем на основе Hadoop;
- Опыт использования систем ведения проектов и документации;
- Умение работать с архитектурными схемами;
- Понимание принципов построения и хранения данных - DWH и DataLake.
➕Дополнительные требования
- Опыт администрирования Unix/Linux или Hadoop (HDFS, Yarn, Ranger, Spark, Zookeeper), Zabbix, Ansible.
📝Задачи на проекте
- Самостоятельная разработка, реализация и поддержка интеграционных решений на стеке технологий, принятых в команде (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow);
- Определение стека технологий для конкретных проектов и задач;
- Решать технически сложные задачи, которые не могут решить другие инженеры в команде;
- Оперативно реагировать на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнять задачи в установленные сроки;
- Разрабатывать и контролировать актуальность документации по взаимодействию конфигурационных единиц платформы больших данных;
- Предоставлять отчеты о своей деятельности начальнику отдела/руководителю в порядке, установленном руководством;
- Контроль качества интеграционных решений с последующим созданием задач/дефектов для рефакторинга;
- Определять технологическую стратегию развития проекта или продукта, работать на перспективу;
- Выстраивать процессы (например, CI/CD, код-ревью), внедрять и развивать инженерные практики.
📲Контакты: @irazhura87
#вакансия #москва #python #ML #DS #NLP #LLM #agents
NLP Data Scientist (AI-агенты)
Всем привет! 👋
Мы - команда центра развития искусственного интеллекта в российском топ банке. Разрабатываем и внедряем AI-решения в ключевые бизнес-процессы.
Сейчас мы строим прикладных AI-агентов для HR-направления: подбор, оценка, развитие сотрудников, внутренние сервисы для рекрутеров и руководителей.
Ищем NLP data scientist, который умеет проектировать и улучшать рабочие AI-системы: с инструментами, качественной оценкой и измеримым влиянием на бизнес-метрики. Рассматриваем Middle и Senior позиции.
Чем предстоит заниматься
- Проектировать и развивать LLM и агентные решения для HR-сценариев: от постановки задачи и анализа процесса до PoC, MVP и production-ready решения совместно с ML Engineer.
- Разрабатывать архитектуры AI-агентов: orchestration, tool use, retrieval, memory, multi-step workflows, guardrails.
- Формировать гипотезы, запускать эксперименты и улучшать качество системы на основе метрик и обратной связи пользователей.
- Вместе с бизнес-заказчиком уточнять требования и фиксировать постановку задачи.
Что для нас важно
- 3+ лет опыта в Data Science / ML, из них заметная часть в NLP, LLM.
- Практический опыт создания прикладных LLM-систем и агентов: RAG, tool calling, agentic workflows, multi-step reasoning, structured output.
- Глубокие знания в NLP (статистические методы, нейронные сети, трансформеры) и уверенная база в классическом ML.
- Понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering.
- Опыт разработки на Python, пишете чистый и поддерживаемый код
Плюсом будет
- Опыт разработки RAG-систем и работы с векторными хранилищами
- Опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью
Мы предлагаем
- Вилка: 200-350 net + годовая премия 2-4 оклада (с сильными кандидатами готовы отдельно обсуждать условия)
- Комфортный современный офис в г.Москва
- Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю)
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Если интересно, пишите в личку @yegor_saf
NLP Data Scientist (AI-агенты)
Всем привет! 👋
Мы - команда центра развития искусственного интеллекта в российском топ банке. Разрабатываем и внедряем AI-решения в ключевые бизнес-процессы.
Сейчас мы строим прикладных AI-агентов для HR-направления: подбор, оценка, развитие сотрудников, внутренние сервисы для рекрутеров и руководителей.
Ищем NLP data scientist, который умеет проектировать и улучшать рабочие AI-системы: с инструментами, качественной оценкой и измеримым влиянием на бизнес-метрики. Рассматриваем Middle и Senior позиции.
Чем предстоит заниматься
- Проектировать и развивать LLM и агентные решения для HR-сценариев: от постановки задачи и анализа процесса до PoC, MVP и production-ready решения совместно с ML Engineer.
- Разрабатывать архитектуры AI-агентов: orchestration, tool use, retrieval, memory, multi-step workflows, guardrails.
- Формировать гипотезы, запускать эксперименты и улучшать качество системы на основе метрик и обратной связи пользователей.
- Вместе с бизнес-заказчиком уточнять требования и фиксировать постановку задачи.
Что для нас важно
- 3+ лет опыта в Data Science / ML, из них заметная часть в NLP, LLM.
- Практический опыт создания прикладных LLM-систем и агентов: RAG, tool calling, agentic workflows, multi-step reasoning, structured output.
- Глубокие знания в NLP (статистические методы, нейронные сети, трансформеры) и уверенная база в классическом ML.
- Понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering.
- Опыт разработки на Python, пишете чистый и поддерживаемый код
Плюсом будет
- Опыт разработки RAG-систем и работы с векторными хранилищами
- Опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью
Мы предлагаем
- Вилка: 200-350 net + годовая премия 2-4 оклада (с сильными кандидатами готовы отдельно обсуждать условия)
- Комфортный современный офис в г.Москва
- Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю)
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Если интересно, пишите в личку @yegor_saf
Вакансия: Data Science / ML Engineer (универсальная роль)
Компания: IMS
Город: Санкт-Петербург
Формат: удалёнка
Занятость: full-time / part-time
Зарплатная вилка: обсуждабельна (1500-2000/час, зависит от уровня кандидата, возможно обсуждение фиксированной оплаты)
Трудоустройство: ГПХ, ИП, самозанятость, также обязательно подписание NDA и у нас высокие требования к конфиденциальности
Задачи
• Развивать AI-контур продукта: от обработки пользовательского запроса до финального ответа и визуализации результата.
• Проектировать и улучшать retrieval/pipeline-логику для мульти-источников (Qdrant, MemGraph, PostgreSQL, нереляционные источники).
• Развивать LLM-агентный контур (Query Planner loop): классификация запросов, декомпозиция подзадач, tool-calls, оценка достаточности данных.
• Работать с эмбеддингами, семантическим поиском и качеством выдачи (релевантность, дедупликация, фильтрация, ранжирование).
• Участвовать в оптимизации LLM-инференса (Qwen-семейство, LiteLLM-прокси), стоимости запросов и latency.
• Настраивать и улучшать data/ML pipeline для обработки документов, мультимодального контента и подготовки данных для поиска/графа.
• Взаимодействовать с backend-командой (FastAPI/WebSocket), участвовать в проектировании контрактов и интеграций сервисов.
• Участвовать в формировании технических решений по масштабированию и производительности (кэширование в Redis, нагрузка, стабильность).
Требования
• Опыт работы в Data Science / ML Engineering от 2–5 лет (Middle / Middle+/Senior).
• Уверенный Python и опыт production-разработки ML/DS-сервисов.
• Практический опыт с LLM/NLP: промптинг, оркестрация вызовов, оценка качества ответов, оптимизация пайплайнов.
• Опыт с векторным поиском и эмбеддингами (желательно Qdrant или аналогичные Vector DB).
• Понимание работы с графовыми и реляционными БД (MemGraph/Neo4j, PostgreSQL) в контексте AI-поиска и аналитики.
• Опыт проектирования API/интеграций (REST; понимание WebSocket и сервисного взаимодействия).
• Умение формулировать гипотезы, проводить эксперименты и аргументированно выбирать технические решения.
Будет большим плюсом
• Опыт построения RAG/agentic систем в production.
• Опыт оптимизации LLM-моделей и инфраструктуры инференса (latency/cost/quality trade-off).
• Знание Redis-кэширования и подходов к session-aware caching.
• Опыт с мультимодальными сценариями (текст + документы/медиа).
• Опыт формализации контрактов между сервисами (в т.ч. gRPC/YAML/OpenAPI).
• Опыт построения pipeline’ов обработки и классификации данных
Мы предлагаем
• Работу над технологически сложным продуктом на стыке LLM, поиска и графовых данных.
• Возможность влиять на архитектуру AI-части и ключевые технические решения.
• Гибкий удалённый формат работы.
• Конкурентную оплату по уровню.
• Сильную команду, минимум бюрократии и живое общение.
Контакт: @Viki50562
Компания: IMS
Город: Санкт-Петербург
Формат: удалёнка
Занятость: full-time / part-time
Зарплатная вилка: обсуждабельна (1500-2000/час, зависит от уровня кандидата, возможно обсуждение фиксированной оплаты)
Трудоустройство: ГПХ, ИП, самозанятость, также обязательно подписание NDA и у нас высокие требования к конфиденциальности
Задачи
• Развивать AI-контур продукта: от обработки пользовательского запроса до финального ответа и визуализации результата.
• Проектировать и улучшать retrieval/pipeline-логику для мульти-источников (Qdrant, MemGraph, PostgreSQL, нереляционные источники).
• Развивать LLM-агентный контур (Query Planner loop): классификация запросов, декомпозиция подзадач, tool-calls, оценка достаточности данных.
• Работать с эмбеддингами, семантическим поиском и качеством выдачи (релевантность, дедупликация, фильтрация, ранжирование).
• Участвовать в оптимизации LLM-инференса (Qwen-семейство, LiteLLM-прокси), стоимости запросов и latency.
• Настраивать и улучшать data/ML pipeline для обработки документов, мультимодального контента и подготовки данных для поиска/графа.
• Взаимодействовать с backend-командой (FastAPI/WebSocket), участвовать в проектировании контрактов и интеграций сервисов.
• Участвовать в формировании технических решений по масштабированию и производительности (кэширование в Redis, нагрузка, стабильность).
Требования
• Опыт работы в Data Science / ML Engineering от 2–5 лет (Middle / Middle+/Senior).
• Уверенный Python и опыт production-разработки ML/DS-сервисов.
• Практический опыт с LLM/NLP: промптинг, оркестрация вызовов, оценка качества ответов, оптимизация пайплайнов.
• Опыт с векторным поиском и эмбеддингами (желательно Qdrant или аналогичные Vector DB).
• Понимание работы с графовыми и реляционными БД (MemGraph/Neo4j, PostgreSQL) в контексте AI-поиска и аналитики.
• Опыт проектирования API/интеграций (REST; понимание WebSocket и сервисного взаимодействия).
• Умение формулировать гипотезы, проводить эксперименты и аргументированно выбирать технические решения.
Будет большим плюсом
• Опыт построения RAG/agentic систем в production.
• Опыт оптимизации LLM-моделей и инфраструктуры инференса (latency/cost/quality trade-off).
• Знание Redis-кэширования и подходов к session-aware caching.
• Опыт с мультимодальными сценариями (текст + документы/медиа).
• Опыт формализации контрактов между сервисами (в т.ч. gRPC/YAML/OpenAPI).
• Опыт построения pipeline’ов обработки и классификации данных
Мы предлагаем
• Работу над технологически сложным продуктом на стыке LLM, поиска и графовых данных.
• Возможность влиять на архитектуру AI-части и ключевые технические решения.
• Гибкий удалённый формат работы.
• Конкурентную оплату по уровню.
• Сильную команду, минимум бюрократии и живое общение.
Контакт: @Viki50562
#вакансия #vacancy #machinelearning #ml #cv #senior #remote
Позиция: Senior ML Engineer
Проект: Химическая промышленность
Формат: удалённый (аутстафф)
Занятость: фултайм (проектная)
Длительность: более года
Часовой пояс: МСК
Старт: ASAP
Оформление: ИП, СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
Оклад: 4000 - 5000$ net
Ptolemay — аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем Senior ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере химической промышленности.
Требования:
• Алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей: глубокое понимание методов машинного обучения, глубокого обучения (Deep Learning), а также специфики работы с CV (Computer Vision).
• Языки программирования: экспертные знания Python и библиотек машинного обучения, таких как PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV.
• Архитектуры нейронных сетей: знание архитектур CV (Yolo, ResNet, EfficientNet и другие), а также опыт работы с CV методами и их адаптацией.
• Математическая база: понимание линейной алгебры, вероятности, статистики, оптимизации, которые применяются при обучении моделей.
• Инфраструктура для работы с ИИ: опыт работы с серверным оборудованием для развертывания и обслуживания ИИ-решений.
• Системы управления версиями: опыт работы с Git для контроля версий и командной разработки.
• Контейнеризация и оркестрация: знание Docker и Kubernetes для развертывания моделей в продакшн.
• Методы обработки данных: понимание предобработки данных, работы с большими объемами данных, опыт разметки данных (использование CVAT).
• API-интерфейсы: опыт разработки и интеграции моделей через RESTful API и использование систем CI/CD (Jenkins, GitLab CI).
Условия:
• Удалённый формат работы
• Полная занятость
• Долгосрочный проект с возможностью продления
• Оформление по ИП или СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
• Оплата: 4000 – 5000$ net
Готов ответить на вопросы и рассмотреть резюме в личных сообщениях: @Dmitriy_Ptolemay
Позиция: Senior ML Engineer
Проект: Химическая промышленность
Формат: удалённый (аутстафф)
Занятость: фултайм (проектная)
Длительность: более года
Часовой пояс: МСК
Старт: ASAP
Оформление: ИП, СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
Оклад: 4000 - 5000$ net
Ptolemay — аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем Senior ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере химической промышленности.
Требования:
• Алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей: глубокое понимание методов машинного обучения, глубокого обучения (Deep Learning), а также специфики работы с CV (Computer Vision).
• Языки программирования: экспертные знания Python и библиотек машинного обучения, таких как PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV.
• Архитектуры нейронных сетей: знание архитектур CV (Yolo, ResNet, EfficientNet и другие), а также опыт работы с CV методами и их адаптацией.
• Математическая база: понимание линейной алгебры, вероятности, статистики, оптимизации, которые применяются при обучении моделей.
• Инфраструктура для работы с ИИ: опыт работы с серверным оборудованием для развертывания и обслуживания ИИ-решений.
• Системы управления версиями: опыт работы с Git для контроля версий и командной разработки.
• Контейнеризация и оркестрация: знание Docker и Kubernetes для развертывания моделей в продакшн.
• Методы обработки данных: понимание предобработки данных, работы с большими объемами данных, опыт разметки данных (использование CVAT).
• API-интерфейсы: опыт разработки и интеграции моделей через RESTful API и использование систем CI/CD (Jenkins, GitLab CI).
Условия:
• Удалённый формат работы
• Полная занятость
• Долгосрочный проект с возможностью продления
• Оформление по ИП или СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
• Оплата: 4000 – 5000$ net
Готов ответить на вопросы и рассмотреть резюме в личных сообщениях: @Dmitriy_Ptolemay
Вакансия: Data Scientist
Компания: АО «СимбирСофт»
Формат работы: удалённо
Занятость: полная
Ищем опытного Data Scientist для работы с данными и построения ML‑моделей. Ты будешь анализировать данные, разрабатывать модели и внедрять их в продакшн 🎯
🔍Требования:
- Опыт работы Data Scientist или в смежных ролях от 2 лет;
- Владение Python (pandas, NumPy, scikit‑learn, matplotlib/seaborn);
- Опыт работы с библиотеками ML/DL (TensorFlow, PyTorch, XGBoost и т. п.);
- Понимание алгоритмов машинного обучения;
- Опыт построения и валидации ML‑моделей;
- Базовые навыки работы с инструментами развёртывания ML‑моделей (MLflow, Docker);
- Умение объяснять технические концепции нетехническим специалистам.
Будет плюсом:
- Опыт работы с временными рядами, NLP или компьютерным зрением;
- Знакомство с облачными платформами (AWS, GCP, Azure);
- Владение английским языком на разговорном уровне.
💼Условия:
- Полностью удалённый формат работы с гибким началом дня;
- Конкурентную зарплату и прозрачную систему бонусов;
- Возможность работать над разнообразными проектами из разных отраслей;
- Регулярные курсы повышения квалификации и компенсацию затрат на обучение;
- Участие в профильных конференциях и митапах за счёт компании;
- Возможности карьерного роста до Senior Data Scientist, Team Lead или ML‑архитектора;
- Современную корпоративную культуру с внутренним обменом опытом;
- Оборудование для работы ноутбук или компенсацию за использование личного.
📌Если заинтересовала вакансия, то заполняй гугл форму⬇️ и рекрутер свяжется с тобой в ближайшее время💙
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd0DCa4dPhI8-OOK3rPLbrR3-y2X_rnlC9tgvvMZuFt6hY4Sg/viewform?usp=header
Компания: АО «СимбирСофт»
Формат работы: удалённо
Занятость: полная
Ищем опытного Data Scientist для работы с данными и построения ML‑моделей. Ты будешь анализировать данные, разрабатывать модели и внедрять их в продакшн 🎯
🔍Требования:
- Опыт работы Data Scientist или в смежных ролях от 2 лет;
- Владение Python (pandas, NumPy, scikit‑learn, matplotlib/seaborn);
- Опыт работы с библиотеками ML/DL (TensorFlow, PyTorch, XGBoost и т. п.);
- Понимание алгоритмов машинного обучения;
- Опыт построения и валидации ML‑моделей;
- Базовые навыки работы с инструментами развёртывания ML‑моделей (MLflow, Docker);
- Умение объяснять технические концепции нетехническим специалистам.
Будет плюсом:
- Опыт работы с временными рядами, NLP или компьютерным зрением;
- Знакомство с облачными платформами (AWS, GCP, Azure);
- Владение английским языком на разговорном уровне.
💼Условия:
- Полностью удалённый формат работы с гибким началом дня;
- Конкурентную зарплату и прозрачную систему бонусов;
- Возможность работать над разнообразными проектами из разных отраслей;
- Регулярные курсы повышения квалификации и компенсацию затрат на обучение;
- Участие в профильных конференциях и митапах за счёт компании;
- Возможности карьерного роста до Senior Data Scientist, Team Lead или ML‑архитектора;
- Современную корпоративную культуру с внутренним обменом опытом;
- Оборудование для работы ноутбук или компенсацию за использование личного.
📌Если заинтересовала вакансия, то заполняй гугл форму⬇️ и рекрутер свяжется с тобой в ближайшее время💙
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd0DCa4dPhI8-OOK3rPLbrR3-y2X_rnlC9tgvvMZuFt6hY4Sg/viewform?usp=header
Google Docs
Анкета соискателя Симбирсофт ИИ
#вакансия #ГородМосква #удаленнаяработа #MLинженер
🔶Должность - AI Engineer/Senior ML Engineer
🔶Компания - Арт-Финтех
⌨️Требования к кандидату:
— Гражданство и локация РФ
— Сильный Python background: backend-разработка, API-интеграции, асинхронность, типизация, валидация данных, ORM и миграции.
— Опыт разработки и поддержки production-grade API и интеграционных сервисов.
— Хорошее понимание REST, gRPC, WebSocket, очередей и event-driven architecture.
— Уверенные знания PostgreSQL, Redis, контейнеризации и CI/CD.
— Понимание сервисной безопасности: OAuth2/JWT, service-to-service auth, secrets management, audit trail.
— Опыт проектирования отказоустойчивых интеграций и диагностики проблем в распределённых системах.
— Умение писать чистый, поддерживаемый и надёжный код.
Будет плюсом:
— Опыт работы с LLM-приложениями, tool calling, агентными пайплайнами и retrieval / search-сценариями.Технологический стек
— Python 3.11+
— FastAPI / ASGI
— Pydantic
— SQLAlchemy/Alembic
— PostgreSQL
— Redis
— REST/gRPC/WebSocket
— Message brokers/background workers
— Docker
— Kubernetes
— CI/CD
— LLM API, embeddings, vector search, tool execution protocols
✅Обязанности
— Разрабатывать backend-сервисы для интеграции AI-компонентов с внутренними API, сервисами и источниками данных.
— Строить единый слой доступа к инструментам и системам: каталог интеграций, реестр коннекторов и механизмы вызова инструментов для агентных сценариев.
— Подключать новые системы через стандартные протоколы взаимодействия моделей, агентов и инструментов.
— Проектировать безопасность интеграционного слоя: аутентификацию, авторизацию, аудит действий, разграничение доступа и работу с секретами.
— Обеспечивать надёжность integration layer: retries, очереди, rate limiting, идемпотентность, мониторинг, логирование и трейсинг.
— Превращать разрозненные интеграции в платформенный слой, которым смогут пользоваться другие команды.
— Участвовать в архитектуре AI-сервисов: backend, orchestration, observability и production operations.
🔗Условия:
Full-time, 5/2.
💵Вилка до 300к рублей на руки.
🪩Немного о нас:
Группа компаний «АРТ-Финтех» более 20 лет на рынке — международный поставщик инновационных банковских программных решений. Наша компания разрабатывает ПО для финансового сектора
🖋 @Oleghols
🔶Должность - AI Engineer/Senior ML Engineer
🔶Компания - Арт-Финтех
⌨️Требования к кандидату:
— Гражданство и локация РФ
— Сильный Python background: backend-разработка, API-интеграции, асинхронность, типизация, валидация данных, ORM и миграции.
— Опыт разработки и поддержки production-grade API и интеграционных сервисов.
— Хорошее понимание REST, gRPC, WebSocket, очередей и event-driven architecture.
— Уверенные знания PostgreSQL, Redis, контейнеризации и CI/CD.
— Понимание сервисной безопасности: OAuth2/JWT, service-to-service auth, secrets management, audit trail.
— Опыт проектирования отказоустойчивых интеграций и диагностики проблем в распределённых системах.
— Умение писать чистый, поддерживаемый и надёжный код.
Будет плюсом:
— Опыт работы с LLM-приложениями, tool calling, агентными пайплайнами и retrieval / search-сценариями.Технологический стек
— Python 3.11+
— FastAPI / ASGI
— Pydantic
— SQLAlchemy/Alembic
— PostgreSQL
— Redis
— REST/gRPC/WebSocket
— Message brokers/background workers
— Docker
— Kubernetes
— CI/CD
— LLM API, embeddings, vector search, tool execution protocols
✅Обязанности
— Разрабатывать backend-сервисы для интеграции AI-компонентов с внутренними API, сервисами и источниками данных.
— Строить единый слой доступа к инструментам и системам: каталог интеграций, реестр коннекторов и механизмы вызова инструментов для агентных сценариев.
— Подключать новые системы через стандартные протоколы взаимодействия моделей, агентов и инструментов.
— Проектировать безопасность интеграционного слоя: аутентификацию, авторизацию, аудит действий, разграничение доступа и работу с секретами.
— Обеспечивать надёжность integration layer: retries, очереди, rate limiting, идемпотентность, мониторинг, логирование и трейсинг.
— Превращать разрозненные интеграции в платформенный слой, которым смогут пользоваться другие команды.
— Участвовать в архитектуре AI-сервисов: backend, orchestration, observability и production operations.
🔗Условия:
Full-time, 5/2.
💵Вилка до 300к рублей на руки.
🪩Немного о нас:
Группа компаний «АРТ-Финтех» более 20 лет на рынке — международный поставщик инновационных банковских программных решений. Наша компания разрабатывает ПО для финансового сектора
🖋 @Oleghols
- Тимлидство: поддержание мотивации сотрудников, их развитие, организация их деятельности;
- Организация эффективной работы командой DS: планирование задач, постановка целей, контроль выполнения, performance review;
- Организация эффективной коммуникации со стейкхолдерами и продуктовой командой;
- Квартальное и оперативное планирование работы;
- Участие в code review, grooming, поддержка стандартов качества кода и лучших практик;
- Модерация Scrum‑ритуалов: daily, grooming, planning, retrospective.
- Опыт в в роли линейного DS от 3 лет
- Опыт в роли Team Lead DS команды от 4 человек - от 1 года
- Опыт в управлении командой (приоритезация, найм, рост и прочее)
- Умение работать с бизнес-метриками (модельные, продуктовые и финансовые) и влиять на них - наличие в резюме конкретных эффектов, которые принесла твоя команда
- Опыт с LLM, uplift, time series и тд.
- Навыки организации эффективной работы команды DS, наставничества и поддержки развития специалистов;
- Опыт управления проектами по внедрению DS/ML-решений, соблюдая сроки и качество выполнения задач;
- Умение четко и доступно объяснять сложные технические решения коллегам и заинтересованным сторонам;
- Способность находить и реализовывать эффективные решения для сложных задач DS/ML на практике;
- Английский на уровне чтения документации.
- Интересные проекты: мы создаём продукты для путешественников, тревел-агентов и отельеров по всему миру.
- Результат важнее всего, поэтому мы даём свободу для его достижения: гибкий график, удалёнка или офис — ты сам решаешь, где и когда работать.
- Мы открыто общаемся, принимаем решения на инженерных кворумах и обсуждаем все вопросы в корпоративном мессенджере.
- Нестандартно подходим к работе и пробуем новое. Например, решать некоторые задачи нам помогают бот и компаньон для кодирования на основе AI.
- «Сам себе CEO» — важный принцип нашей работы. Он означает, что каждый чувствует себя в своей зоне ответственности так свободно, как будто это его собственный бизнес: самостоятельно расставляет приоритеты, выбирает пути решения задач и не боится действовать.
- Техническое комьюнити Ostrovok! Tech проводит митапы, хакатоны, участвует в конференциях и поддерживает любые, даже самые смелые идеи.
- Мы помогаем сотрудникам выступать на профессиональных конференциях: от подачи заявки до подготовки презентации.
В нашем офисе у метро «Новослободская» в Москве есть всё для комфортной работы и отдыха. И минимум раз в месяц мы проводим вечеринки!
- Мы заботимся о самочувствии нашей команды: с первого месяца работы у наших сотрудников есть ДМС и скидки в сервисе «Ясно». Кроме того, мы предоставляем дополнительный оплачиваемый выходной день MyTime Day Off, который можно использовать по своему усмотрению — посвятить времени заботе о своем самочувствии и здоровье или заняться личными делами.
- Рост и развитие каждого — наш приоритет. У нас есть внутренние программы адаптации и обучения, развития soft skills и лидерских навыков, подобранные индивидуально для каждого сотрудника.
- В тревел-индустрии сложно расти без отличного знания английского, поэтому мы поддерживаем его изучение: предоставляем скидки на курсы Skyeng.
- У нас действуют корпоративные цены на отели и другие тревел-услуги — чтобы наши сотрудники путешествовали чаще.
- Островок — аккредитованная IT-компания.
📬 Для резюме: @k_shvt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM