Junior Applied ML Engineer / Data Scientist
Nedvision.ai - резидент Сколково, МТК
Вилка з/п - от 100 тыс
Real Estate Investment Scoring
Формат: контракт или part-time
Ищем перспективного junior / junior+ специалиста, который хочет расти в области Applied ML Engineering: работать с реальными грязными данными, строить признаки и модели, доводить решения до практического использования и постепенно брать на себя больше ответственности.
Нам не нужен человек, который уже всё знает. Нам нужен человек, который любит работать с данными, хорошо знает базу, быстро учится, не боится неопределённости и хочет развиваться на живой продуктовой задаче в области инвестиционного скоринга недвижимости.
Чем предстоит заниматься
Работать с исходными данными по недвижимости: объявления, тексты, цены, геоданные, поведение продавцов, рыночная динамика.
Делать EDA: искать закономерности, проверять гипотезы, находить проблемы в данных.
Готовить признаки для ML-моделей: текстовые, табличные, временные, географические.
Помогать строить модели для оценки инвестиционной привлекательности объектов: рейтинг, справедливая цена, доходность, ликвидность.
Участвовать в проверке качества моделей: подбор метрик, validation, анализ ошибок, интерпретация результатов.
Разбираться в деградации качества по сегментам: районам, типам объектов, ценовым категориям, периодам.
Постепенно брать на себя более сложные задачи: от анализа и прототипов до самостоятельных решений по отдельным частям ML-пайплайна.
Помогать структурировать ML-процесс: описывать гипотезы, фиксировать результаты экспериментов, поддерживать воспроизводимость.
Что нужно уметь на старте
Python на уровне уверенной работы с данными: pandas, numpy, notebooks/scripts.
Базовый ML: classification, regression, train/test split, метрики качества, переобучение, leakage.
Базовая статистика: распределения, корреляции, проверка гипотез, доверительные интервалы.
SQL: выборки, join, group by, оконные функции будут плюсом.
Понимание feature engineering: как превращать сырые данные в признаки.
Умение аккуратно работать с грязными, неполными и шумными данными.
Способность объяснять свои выводы простым языком: что проверяли, что получилось, почему это важно.
Готовность разбираться в предметной области, задавать вопросы и доводить задачи до результата.
Будет плюсом
- Опыт с scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost.
- Базовое понимание NLP: embeddings, sentence-transformers, признаки из текстов.
- Интерес к геоаналитике: координаты, расстояния, районы, POI, H3, PostGIS / GeoPandas.
- Опыт с Airflow / MLflow / experiment tracking.
- Опыт работы с marketplace / classifieds / real estate / fintech данными.
- Умение использовать AI coding tools для ускорения работы без потери качества.
Чему научим
- Работать с геоаналитикой в прикладных ML-задачах.
- Строить признаки для объектов недвижимости: локация, транспортная доступность, окружение, район, трафик, динамика рынка.
- Понимать домен недвижимости: цена, ликвидность, доходность, качество объявления, поведение продавца.
- Проверять ML-модели честно: time-based split, backtesting, out-of-time validation, анализ деградации по сегментам.
- Доводить ML-решения от гипотезы и прототипа до практического использования в продукте.
- Работать с задачами, где нет готового учебного ответа, а нужно думать, проверять и принимать обоснованные решения.
Что дадим
- Много практики на реальных данных и реальных бизнес-задачах.
- Возможность быстро расти в Applied ML Engineering.
- Доступ к сильной предметной задаче на стыке ML, недвижимости, геоаналитики и инвестиционного скоринга.
- Карт-бланш на обоснованные решения: если гипотеза, подход или инструмент хорошо аргументированы, их можно пробовать.
- Возможность брать на себя не только технические, но и смысловые и организационные задачи: формулировать гипотезы, структурировать эксперименты, предлагать улучшения процесса.
- Работу в формате контракта или part-time с понятными задачами и постепенным ростом ответственности.
Резюме: @svetulyaa
Nedvision.ai - резидент Сколково, МТК
Вилка з/п - от 100 тыс
Real Estate Investment Scoring
Формат: контракт или part-time
Ищем перспективного junior / junior+ специалиста, который хочет расти в области Applied ML Engineering: работать с реальными грязными данными, строить признаки и модели, доводить решения до практического использования и постепенно брать на себя больше ответственности.
Нам не нужен человек, который уже всё знает. Нам нужен человек, который любит работать с данными, хорошо знает базу, быстро учится, не боится неопределённости и хочет развиваться на живой продуктовой задаче в области инвестиционного скоринга недвижимости.
Чем предстоит заниматься
Работать с исходными данными по недвижимости: объявления, тексты, цены, геоданные, поведение продавцов, рыночная динамика.
Делать EDA: искать закономерности, проверять гипотезы, находить проблемы в данных.
Готовить признаки для ML-моделей: текстовые, табличные, временные, географические.
Помогать строить модели для оценки инвестиционной привлекательности объектов: рейтинг, справедливая цена, доходность, ликвидность.
Участвовать в проверке качества моделей: подбор метрик, validation, анализ ошибок, интерпретация результатов.
Разбираться в деградации качества по сегментам: районам, типам объектов, ценовым категориям, периодам.
Постепенно брать на себя более сложные задачи: от анализа и прототипов до самостоятельных решений по отдельным частям ML-пайплайна.
Помогать структурировать ML-процесс: описывать гипотезы, фиксировать результаты экспериментов, поддерживать воспроизводимость.
Что нужно уметь на старте
Python на уровне уверенной работы с данными: pandas, numpy, notebooks/scripts.
Базовый ML: classification, regression, train/test split, метрики качества, переобучение, leakage.
Базовая статистика: распределения, корреляции, проверка гипотез, доверительные интервалы.
SQL: выборки, join, group by, оконные функции будут плюсом.
Понимание feature engineering: как превращать сырые данные в признаки.
Умение аккуратно работать с грязными, неполными и шумными данными.
Способность объяснять свои выводы простым языком: что проверяли, что получилось, почему это важно.
Готовность разбираться в предметной области, задавать вопросы и доводить задачи до результата.
Будет плюсом
- Опыт с scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost.
- Базовое понимание NLP: embeddings, sentence-transformers, признаки из текстов.
- Интерес к геоаналитике: координаты, расстояния, районы, POI, H3, PostGIS / GeoPandas.
- Опыт с Airflow / MLflow / experiment tracking.
- Опыт работы с marketplace / classifieds / real estate / fintech данными.
- Умение использовать AI coding tools для ускорения работы без потери качества.
Чему научим
- Работать с геоаналитикой в прикладных ML-задачах.
- Строить признаки для объектов недвижимости: локация, транспортная доступность, окружение, район, трафик, динамика рынка.
- Понимать домен недвижимости: цена, ликвидность, доходность, качество объявления, поведение продавца.
- Проверять ML-модели честно: time-based split, backtesting, out-of-time validation, анализ деградации по сегментам.
- Доводить ML-решения от гипотезы и прототипа до практического использования в продукте.
- Работать с задачами, где нет готового учебного ответа, а нужно думать, проверять и принимать обоснованные решения.
Что дадим
- Много практики на реальных данных и реальных бизнес-задачах.
- Возможность быстро расти в Applied ML Engineering.
- Доступ к сильной предметной задаче на стыке ML, недвижимости, геоаналитики и инвестиционного скоринга.
- Карт-бланш на обоснованные решения: если гипотеза, подход или инструмент хорошо аргументированы, их можно пробовать.
- Возможность брать на себя не только технические, но и смысловые и организационные задачи: формулировать гипотезы, структурировать эксперименты, предлагать улучшения процесса.
- Работу в формате контракта или part-time с понятными задачами и постепенным ростом ответственности.
Резюме: @svetulyaa
#вакансия #vacancy #MachineLearning #Principal #Relocation
Компания: КА Lucky Hunter
Формат: full-time (вне РФ/РБ)
Локация: Amsterdam или London. Remote EU рассматривается, помощь с релокацией есть.
Вилка: €120K–200K в год, готовы обсуждать
Есть задачи, которые невозможно решить улучшением существующего. Их приходится придумывать с нуля.
Наш клиент создаёт новый тип поиска — не для людей, а для AI-агентов. Агент не кликает по ссылкам и не выбирает из списка результатов. Он должен понимать информацию, проверять её, использовать для reasoning и принимать решения.
А значит, нужно заново переосмыслить саму архитектуру поиска: что считать хорошим ответом, как измерять качество системы и как построить retrieval для мира AI-агентов.
Именно этим займётся Principal Applied AI Researcher 💫
🧠 Что будет в зоне ответственности:
— проектирование AI-native retrieval, reasoning и систем оценки качества
— создание систем, где агенты ищут, верифицируют и используют информацию из веба в реальном времени
— разработка eval-методологий и новых метрик качества
— принятие ключевых технических и продуктовых решений в направлении agent-native search
— превращение исследовательских идей в production-системы
— работа бок о бок с командами search, ML и infrastructure
🙌 Что важно:
— 8+ лет опыта в Applied AI, ML или Software Engineering
— опыт вывода ML/AI-систем в production
— обязательный опыт проектирования и развития систем в одной из областей: recommendation, personalization, ranking, search, ads, marketplaces или feed systems
— Python обязателен, знание Go, C++, Rust или Java будет преимуществом
— Свободный английский
Возможно, самое интересное в этой роли — не технологии, с которыми предстоит работать, а вопросы, на которые пока нет готовых ответов.
Если вам интересно искать эти ответы вместе с одной из самых сильных AI-команд, пишите @karinakava
Компания: КА Lucky Hunter
Формат: full-time (вне РФ/РБ)
Локация: Amsterdam или London. Remote EU рассматривается, помощь с релокацией есть.
Вилка: €120K–200K в год, готовы обсуждать
Есть задачи, которые невозможно решить улучшением существующего. Их приходится придумывать с нуля.
Наш клиент создаёт новый тип поиска — не для людей, а для AI-агентов. Агент не кликает по ссылкам и не выбирает из списка результатов. Он должен понимать информацию, проверять её, использовать для reasoning и принимать решения.
А значит, нужно заново переосмыслить саму архитектуру поиска: что считать хорошим ответом, как измерять качество системы и как построить retrieval для мира AI-агентов.
Именно этим займётся Principal Applied AI Researcher 💫
🧠 Что будет в зоне ответственности:
— проектирование AI-native retrieval, reasoning и систем оценки качества
— создание систем, где агенты ищут, верифицируют и используют информацию из веба в реальном времени
— разработка eval-методологий и новых метрик качества
— принятие ключевых технических и продуктовых решений в направлении agent-native search
— превращение исследовательских идей в production-системы
— работа бок о бок с командами search, ML и infrastructure
🙌 Что важно:
— 8+ лет опыта в Applied AI, ML или Software Engineering
— опыт вывода ML/AI-систем в production
— обязательный опыт проектирования и развития систем в одной из областей: recommendation, personalization, ranking, search, ads, marketplaces или feed systems
— Python обязателен, знание Go, C++, Rust или Java будет преимуществом
— Свободный английский
Возможно, самое интересное в этой роли — не технологии, с которыми предстоит работать, а вопросы, на которые пока нет готовых ответов.
Если вам интересно искать эти ответы вместе с одной из самых сильных AI-команд, пишите @karinakava
#Relocation #Amsterdam #Dubai #Montreal
🔬 Head of Research @ Technology-first hedge fund
We're looking for a Head of Research who will be responsible for building the research function as a scalable system.
About the Company
Our partner is a hedge fund where technology is the core of the business. The company builds trading systems at the intersection of financial markets, AI, and frontier technologies. The fund operates its own AI research lab, has stable long-term funding, and access to experimental hardware.
🛠 What you will do
• Build the research function as a scalable system, designing the structure that lets small, autonomous research teams operate independently while staying aligned with company goals.
• Define how each team owns its research direction, hypothesis, dataset, or scientific problem, and set clear interfaces between units.
• Establish the standards and processes that govern how ideas are generated, how tasks are selected, and how experiments are designed.
• Create the evaluation frameworks and feedback loops that make research output measurable and comparable across teams.
• Own how research priorities shift over time, including when teams are added, restructured, or wound down.
• Translate successful research into real, measurable impact on the business.
• Combine quantitative research depth, managerial discipline, and organizational design to build a research machine.
🧩 What we're looking for
• Proven experience leading quantitative research, trading research, systematic strategy, or data-driven investment teams.
• Deep understanding of trading, alpha research, portfolio construction, execution, risk, market microstructure, and the lifecycle of a trading idea from hypothesis to live deployment.
• Ability to structure autonomous research units, define their ownership areas, set clear interfaces between teams, and create objective ways to evaluate progress and output.
• Excellent managerial skills, including hiring, onboarding, mentoring, performance management, compensation input, and resolving conflicts between teams or priorities.
• Experience setting research priorities at the portfolio level rather than micromanaging individual tasks.
• Ability to design dashboards, metrics, review rituals, and decision-making processes that make research output visible and comparable across teams.
• Excellent communication skills and the ability to create alignment between researchers, engineers, data teams, risk, and senior stakeholders.
✨ What the company offers
• Locations: Netherlands (Amsterdam), UAE (Dubai) - relocation support provided; or Canada (Montreal) if you're already based there - official employment arranged.
• Work at the intersection of trading, AI, and frontier technologies.
• Opportunity to build systems from scratch.
• Access to an in-house AI research lab.
• Use of modern and experimental hardware.
📩 Contact
To apply for the role, reach out to @dariiyah
🔬 Head of Research @ Technology-first hedge fund
We're looking for a Head of Research who will be responsible for building the research function as a scalable system.
About the Company
Our partner is a hedge fund where technology is the core of the business. The company builds trading systems at the intersection of financial markets, AI, and frontier technologies. The fund operates its own AI research lab, has stable long-term funding, and access to experimental hardware.
🛠 What you will do
• Build the research function as a scalable system, designing the structure that lets small, autonomous research teams operate independently while staying aligned with company goals.
• Define how each team owns its research direction, hypothesis, dataset, or scientific problem, and set clear interfaces between units.
• Establish the standards and processes that govern how ideas are generated, how tasks are selected, and how experiments are designed.
• Create the evaluation frameworks and feedback loops that make research output measurable and comparable across teams.
• Own how research priorities shift over time, including when teams are added, restructured, or wound down.
• Translate successful research into real, measurable impact on the business.
• Combine quantitative research depth, managerial discipline, and organizational design to build a research machine.
🧩 What we're looking for
• Proven experience leading quantitative research, trading research, systematic strategy, or data-driven investment teams.
• Deep understanding of trading, alpha research, portfolio construction, execution, risk, market microstructure, and the lifecycle of a trading idea from hypothesis to live deployment.
• Ability to structure autonomous research units, define their ownership areas, set clear interfaces between teams, and create objective ways to evaluate progress and output.
• Excellent managerial skills, including hiring, onboarding, mentoring, performance management, compensation input, and resolving conflicts between teams or priorities.
• Experience setting research priorities at the portfolio level rather than micromanaging individual tasks.
• Ability to design dashboards, metrics, review rituals, and decision-making processes that make research output visible and comparable across teams.
• Excellent communication skills and the ability to create alignment between researchers, engineers, data teams, risk, and senior stakeholders.
✨ What the company offers
• Locations: Netherlands (Amsterdam), UAE (Dubai) - relocation support provided; or Canada (Montreal) if you're already based there - official employment arranged.
• Work at the intersection of trading, AI, and frontier technologies.
• Opportunity to build systems from scratch.
• Access to an in-house AI research lab.
• Use of modern and experimental hardware.
📩 Contact
To apply for the role, reach out to @dariiyah
📊 Research Data Engineer @ Technology-first hedge fund
We're looking for a Research Data Engineer to build and operate the data platform that powers the fund’s researchers, AI systems, and trading infrastructure.
About the Company
Our partner is a hedge fund where technology is the core of the business. The company builds trading systems at the intersection of financial markets, AI, and frontier technologies. The fund operates its own AI research lab, has stable long-term funding, and access to experimental hardware.
🛠 What you will do
• Design and maintain scalable pipelines for market, trading, and research data.
• Build reliable ingestion systems for exchange feeds, execution venues, alternative datasets, and internal data sources.
• Develop data quality frameworks, validation checks, monitoring, and observability tooling.
• Create standardized datasets used across quantitative research, machine learning, and production trading systems.
• Optimize storage and retrieval of large-scale time series data.
• Work closely with researchers to transform raw data into research-ready features.
• Partner with engineering teams to ensure consistent data models across research and production environments.
• Improve metadata management, lineage tracking, and reproducibility of research results.
• Evaluate and integrate new datasets that may provide trading edge.
🧩 What we're looking for
• Experience working with market data, order book data, or trading systems.
• Experience supporting machine learning workflows.
• Knowledge of quantitative research and backtesting environments.
• Great software engineering skills in C++ or Python.
• Experience building production-grade data pipelines and distributed data systems.
• Deep understanding of data modeling, storage formats, and data lifecycle management.
• Good SQL skills and practical experience working with large datasets.
✨ What the company offers
• Location: Netherlands (Amsterdam) - relocation support provided.
• Work at the intersection of trading, AI, and frontier technologies.
• Opportunity to build systems from scratch.
• Access to an in-house AI research lab.
• Use of modern and experimental hardware.
📩 Contact
To apply for the role, reach out to @dariiyah
We're looking for a Research Data Engineer to build and operate the data platform that powers the fund’s researchers, AI systems, and trading infrastructure.
About the Company
Our partner is a hedge fund where technology is the core of the business. The company builds trading systems at the intersection of financial markets, AI, and frontier technologies. The fund operates its own AI research lab, has stable long-term funding, and access to experimental hardware.
🛠 What you will do
• Design and maintain scalable pipelines for market, trading, and research data.
• Build reliable ingestion systems for exchange feeds, execution venues, alternative datasets, and internal data sources.
• Develop data quality frameworks, validation checks, monitoring, and observability tooling.
• Create standardized datasets used across quantitative research, machine learning, and production trading systems.
• Optimize storage and retrieval of large-scale time series data.
• Work closely with researchers to transform raw data into research-ready features.
• Partner with engineering teams to ensure consistent data models across research and production environments.
• Improve metadata management, lineage tracking, and reproducibility of research results.
• Evaluate and integrate new datasets that may provide trading edge.
🧩 What we're looking for
• Experience working with market data, order book data, or trading systems.
• Experience supporting machine learning workflows.
• Knowledge of quantitative research and backtesting environments.
• Great software engineering skills in C++ or Python.
• Experience building production-grade data pipelines and distributed data systems.
• Deep understanding of data modeling, storage formats, and data lifecycle management.
• Good SQL skills and practical experience working with large datasets.
✨ What the company offers
• Location: Netherlands (Amsterdam) - relocation support provided.
• Work at the intersection of trading, AI, and frontier technologies.
• Opportunity to build systems from scratch.
• Access to an in-house AI research lab.
• Use of modern and experimental hardware.
📩 Contact
To apply for the role, reach out to @dariiyah
#AI #VLA #Robotics #DeepLearning #Research #Relocation #London #Senior
🤖 Senior VLA Pre-training Engineer
We're hiring for a team building the brain of the next generation of industrial humanoid robots.
🔬 The Project
Our client is a fast-growing humanoid robotics startup building robots for real industrial environments: manufacturing, logistics, warehouses, large-scale physical operations. Not research-only - they already have 30,000 pre-orders globally, signed contracts with a major European industrial manufacturer and successful pilots with global engineering leaders in automotive and industrial automation.
The VLA (Vision-Language-Action) team is responsible for the core intelligence: how the robot perceives the world, understands instructions, learns new skills, and executes manipulation tasks autonomously.
🧠 Your Role
As a Senior VLA Pre-training Engineer, you'll own the full lifecycle of foundation models for robotic behavior:
- Pre-training and fine-tuning VLA models on large-scale multimodal datasets;
- Building and maintaining data pipelines: collection, curation, synthetic data generation;
- Designing distributed training infrastructure;
- Sim-to-real transfer: validating policies in simulation before real-world deployment;
- Working closely with simulation engineers, data scientists, and embedded teams;
- Shipping models that directly power real robots in production.
🛠 What We're Looking For
- 5+ years building deep learning systems (industry or research) with shipped models or published work;
- Hands-on with LLMs, VLMs, or VLA models - architecture, training, fine-tuning;
- Large-scale distributed training: PyTorch DDP, data pipelines, checkpointing;
- Experience with robotics simulators (MuJoCo, Isaac Sim, Gazebo) or real robotic systems;
- Strong Python + PyTorch/JAX; you can debug numerics and write production code;
- Self-driven, proactive, communicates clearly.
Nice to have:
Robotics background, sim-to-real experience, OpenVLA or similar VLA frameworks
💰 What's Offered
Compensation: £150,000 – £230,000 gross/year, based on experience
London, 100% onsite - daily access to robots, labs, and prototypes
Relocation support: up to £8,000 + Skilled Worker Visa sponsorship
Benefits: private healthcare, pension (8%), 23 days PTO, equity
📩 Interested?
DM @sobolevavalery with 3–5 lines about your VLA/LLM pre-training experience, distributed training scale, and robotics background. We move fast.
🤖 Senior VLA Pre-training Engineer
We're hiring for a team building the brain of the next generation of industrial humanoid robots.
🔬 The Project
Our client is a fast-growing humanoid robotics startup building robots for real industrial environments: manufacturing, logistics, warehouses, large-scale physical operations. Not research-only - they already have 30,000 pre-orders globally, signed contracts with a major European industrial manufacturer and successful pilots with global engineering leaders in automotive and industrial automation.
The VLA (Vision-Language-Action) team is responsible for the core intelligence: how the robot perceives the world, understands instructions, learns new skills, and executes manipulation tasks autonomously.
🧠 Your Role
As a Senior VLA Pre-training Engineer, you'll own the full lifecycle of foundation models for robotic behavior:
- Pre-training and fine-tuning VLA models on large-scale multimodal datasets;
- Building and maintaining data pipelines: collection, curation, synthetic data generation;
- Designing distributed training infrastructure;
- Sim-to-real transfer: validating policies in simulation before real-world deployment;
- Working closely with simulation engineers, data scientists, and embedded teams;
- Shipping models that directly power real robots in production.
🛠 What We're Looking For
- 5+ years building deep learning systems (industry or research) with shipped models or published work;
- Hands-on with LLMs, VLMs, or VLA models - architecture, training, fine-tuning;
- Large-scale distributed training: PyTorch DDP, data pipelines, checkpointing;
- Experience with robotics simulators (MuJoCo, Isaac Sim, Gazebo) or real robotic systems;
- Strong Python + PyTorch/JAX; you can debug numerics and write production code;
- Self-driven, proactive, communicates clearly.
Nice to have:
Robotics background, sim-to-real experience, OpenVLA or similar VLA frameworks
💰 What's Offered
Compensation: £150,000 – £230,000 gross/year, based on experience
London, 100% onsite - daily access to robots, labs, and prototypes
Relocation support: up to £8,000 + Skilled Worker Visa sponsorship
Benefits: private healthcare, pension (8%), 23 days PTO, equity
📩 Interested?
DM @sobolevavalery with 3–5 lines about your VLA/LLM pre-training experience, distributed training scale, and robotics background. We move fast.
Senior / ML Lead | Крипто-трейдинг | Офис - Сербия / удаленно
Разрабатываем ML-модели и торговые стратегии на крипторынках. Небольшая команда (ВШЭ, Физтех, Сколтех, ШАД). В продакшене уже работает собственная ML-система — ищем человека, который возьмет ее на себя и будет развивать дальше.
💰 Компенсация
Senior: до $12k net + квартальный бонус.
ML Lead: до $12k net + процент от PnL, размер процента обсуждается индивидуально - от 4 до 10% PnL.
Кого ищем:
- Senior / ML Lead или очень сильный мидл с опытом в трейдинге
- Опыт разработки прибыльных ML-моделей или торговых стратегий
- Python + NumPy, numba, PyTorch / JAX
- Сильный математический бэкграунд
- Самостоятельно находит идеи и доводит до результата
Плюсом:
- Опыт в крипто или алготрейдинге
- C++ (читать и оптимизировать)
- Олимпиады, ICPC, Kaggle, ШАД, публикации
- Потенциальный интерес к развитию команды
Если в вашем окружении есть кто-то подходящий - будем рады знакомству. $15 000 за успешный найм
Контакт: @vladrecrut
Разрабатываем ML-модели и торговые стратегии на крипторынках. Небольшая команда (ВШЭ, Физтех, Сколтех, ШАД). В продакшене уже работает собственная ML-система — ищем человека, который возьмет ее на себя и будет развивать дальше.
💰 Компенсация
Senior: до $12k net + квартальный бонус.
ML Lead: до $12k net + процент от PnL, размер процента обсуждается индивидуально - от 4 до 10% PnL.
Кого ищем:
- Senior / ML Lead или очень сильный мидл с опытом в трейдинге
- Опыт разработки прибыльных ML-моделей или торговых стратегий
- Python + NumPy, numba, PyTorch / JAX
- Сильный математический бэкграунд
- Самостоятельно находит идеи и доводит до результата
Плюсом:
- Опыт в крипто или алготрейдинге
- C++ (читать и оптимизировать)
- Олимпиады, ICPC, Kaggle, ШАД, публикации
- Потенциальный интерес к развитию команды
Если в вашем окружении есть кто-то подходящий - будем рады знакомству. $15 000 за успешный найм
Контакт: @vladrecrut
[Hiring] Quant Researcher (Middle/Senior) в QST (Quantstellation), TradFi (Derivatives), $7–15k net + Bonus/Profit Share, Limassol/Moscow (Hybrid/Relocation)
Знаете, в чем заключается настоящий карьерный арбитраж? Это трейд с максимально понятным матожиданием: когда ваш рейтинг на CF и медали на Kaggle напрямую конвертируются в прозрачный PnL на надежной инфраструктуре.
Хочу поделиться редкой вакансией Middle/Senior Quant Researcher в QST (Quantstellation, ex-Созвездие) — это один из первых русскоговорящих бутиковых prop HFT-фондов (~35 человек). Работают с деривативами (фьючерсы и опционы) на крупнейших биржах: от CME и Eurex до NSE и KRX. Крипта есть как дополнительная компонента.
QST в цифрах:
• Торгуют 18 лет на свои (без внешних LP)
• Делают объемы >$80B в месяц
• Средний стаж работы в команде >6 лет
Главный плюс: вы занимаетесь исключительно ресерчем. Ваш основной рабочий язык — Python, а писать на C++ не нужно (для этого есть сильная команда Quant Dev). При этом у ребят выстроен полный research-to-production pipeline под одной крышей: своя платформа, FPGA и GPU-кластер для тяжелых моделей. А плоская структура без бюрократии обеспечивает минимальный путь от гипотезы до продакшена.
Кого ищут:
• Ресерчера с сильной матбазой и ML, готового выстраивать альфу с нуля, а не просто итерировать чужие пайплайны.
• Опыт в TradFi идеален, но ребятам из крипты тоже рады.
Условия:
• Оклад $7–15k net + бонус из profit-пула по прозрачной PnL-формуле (успешные стратегии генерируют апсайд в иксах от фикса, никаких искусственных потолков).
• Фаундеры с мехмата МГУ, в команде — Kaggle Masters+, PhD и выпускники ШАД. Здесь вместе ищут альфу, а не конкурируют изолированными командами.
• Гибкий график, 40 часов в неделю, без переработок по выходным.
• В QST уважают ваши текущие обязательства по NCA и готовы обсуждать комфортные условия перехода.
Готовы конвертировать свой трек-рекорд в оффер с понятным матожиданием? Пишите: @QuantScout
Знаете, в чем заключается настоящий карьерный арбитраж? Это трейд с максимально понятным матожиданием: когда ваш рейтинг на CF и медали на Kaggle напрямую конвертируются в прозрачный PnL на надежной инфраструктуре.
Хочу поделиться редкой вакансией Middle/Senior Quant Researcher в QST (Quantstellation, ex-Созвездие) — это один из первых русскоговорящих бутиковых prop HFT-фондов (~35 человек). Работают с деривативами (фьючерсы и опционы) на крупнейших биржах: от CME и Eurex до NSE и KRX. Крипта есть как дополнительная компонента.
QST в цифрах:
• Торгуют 18 лет на свои (без внешних LP)
• Делают объемы >$80B в месяц
• Средний стаж работы в команде >6 лет
Главный плюс: вы занимаетесь исключительно ресерчем. Ваш основной рабочий язык — Python, а писать на C++ не нужно (для этого есть сильная команда Quant Dev). При этом у ребят выстроен полный research-to-production pipeline под одной крышей: своя платформа, FPGA и GPU-кластер для тяжелых моделей. А плоская структура без бюрократии обеспечивает минимальный путь от гипотезы до продакшена.
Кого ищут:
• Ресерчера с сильной матбазой и ML, готового выстраивать альфу с нуля, а не просто итерировать чужие пайплайны.
• Опыт в TradFi идеален, но ребятам из крипты тоже рады.
Условия:
• Оклад $7–15k net + бонус из profit-пула по прозрачной PnL-формуле (успешные стратегии генерируют апсайд в иксах от фикса, никаких искусственных потолков).
• Фаундеры с мехмата МГУ, в команде — Kaggle Masters+, PhD и выпускники ШАД. Здесь вместе ищут альфу, а не конкурируют изолированными командами.
• Гибкий график, 40 часов в неделю, без переработок по выходным.
• В QST уважают ваши текущие обязательства по NCA и готовы обсуждать комфортные условия перехода.
Готовы конвертировать свой трек-рекорд в оффер с понятным матожиданием? Пишите: @QuantScout
#новости #образование #кадры
Наблюдаем дальнейшую интеграцию корпоративного сектора в академическую среду для раннего захвата кадрового резерва.
ФКН НИУ ВШЭ и МТС открыли набор на третий поток совместной магистратуры «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». В условиях дефицита кадров в Data Science корпорации все чаще переходят к формированию специалистов непосредственно под собственные внутренние стеки.
Архитектура программы и профит для специалистов:
• Квота в 30 мест с полным финансированием от компании.
• Стек технологий: машинное обучение, GenAI, большие языковые модели, видеоаналитика, распознавание и синтез речи, ML- и агентные системы на базе LLM.
• инфраструктурный прямой доступ к вычислительным мощностям GPU, MWS Cloud и разбор реальных продакшен-кейсов MWS AI.
• самое приятное, это интеграция в корпоративный пайплайн (возможность получения стажировки или полноценного оффера от МТС Web Services до завершения обучения).
Представители корпорации позиционируют проект как стратегический для рынка. По заявлению гендиректора МТС Web Services Павла Воронина, инициатива направлена на то, чтобы «усиливать российский ИТ-рынок и развивать прикладной ИИ в стране».
Детализированная информация и регламент приема доступны на странице факультета: https://www.hse.ru/ma/ipii/
Наблюдаем дальнейшую интеграцию корпоративного сектора в академическую среду для раннего захвата кадрового резерва.
ФКН НИУ ВШЭ и МТС открыли набор на третий поток совместной магистратуры «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». В условиях дефицита кадров в Data Science корпорации все чаще переходят к формированию специалистов непосредственно под собственные внутренние стеки.
Архитектура программы и профит для специалистов:
• Квота в 30 мест с полным финансированием от компании.
• Стек технологий: машинное обучение, GenAI, большие языковые модели, видеоаналитика, распознавание и синтез речи, ML- и агентные системы на базе LLM.
• инфраструктурный прямой доступ к вычислительным мощностям GPU, MWS Cloud и разбор реальных продакшен-кейсов MWS AI.
• самое приятное, это интеграция в корпоративный пайплайн (возможность получения стажировки или полноценного оффера от МТС Web Services до завершения обучения).
Представители корпорации позиционируют проект как стратегический для рынка. По заявлению гендиректора МТС Web Services Павла Воронина, инициатива направлена на то, чтобы «усиливать российский ИТ-рынок и развивать прикладной ИИ в стране».
Детализированная информация и регламент приема доступны на странице факультета: https://www.hse.ru/ma/ipii/
#вакансия #ai #job #vacancy #developer #parttime #работа
🚀 Machine Vision / Vision Hardware Engineer
(part-time / project)
AI-based quality control system for a production line in Thailand. The system inspects soft plastic packaging on a conveyor belt and detects defects such as tears, dents, deformations, and damaged packaging in real time.
Looking for an engineer with hands-on experience in:
-industrial cameras (Basler, FLIR, Hikrobot, etc.)
-lighting / optics / controllers
-conveyor / PLC integration
-machine vision setup for production environments
Tasks:
-HW procurement & purchasing
-business trips to SEA region (China / Japan )
-on-site installation & setup
-image quality optimization for AI inspection systems
💰 All travel & equipment expenses covered by the company.
Salary starting from $5000+ depending on experience
DM me or send CV if relevant - @levanm
🚀 Machine Vision / Vision Hardware Engineer
(part-time / project)
AI-based quality control system for a production line in Thailand. The system inspects soft plastic packaging on a conveyor belt and detects defects such as tears, dents, deformations, and damaged packaging in real time.
Looking for an engineer with hands-on experience in:
-industrial cameras (Basler, FLIR, Hikrobot, etc.)
-lighting / optics / controllers
-conveyor / PLC integration
-machine vision setup for production environments
Tasks:
-HW procurement & purchasing
-business trips to SEA region (China / Japan )
-on-site installation & setup
-image quality optimization for AI inspection systems
💰 All travel & equipment expenses covered by the company.
Salary starting from $5000+ depending on experience
DM me or send CV if relevant - @levanm
Вакансия: Senior ML Engineer - LLM Training & Serving
Компания: Unimatch Lab
Формат: #remote
Локация: EU, Albania, Andorra, Bosnia and Herzegovina, the United Kingdom, Iceland, Liechtenstein, Moldova, Monaco, Montenegro, North Macedonia, Norway, San Marino, Serbia, Switzerland, Georgia, Armenia, Turkey, LATAM
Уровень: Senior
Compensation: from $5,000 month base
Unimatch Lab is an AI-driven venture studio from Silicon Valley. We build a portfolio of AI products and our own ML stack - including local LLM clusters and in-house training and serving.
We are hiring a Senior ML Engineer who owns the full in-house loop: data, fine-tuning, evaluation, and self-hosted production - not prompt-only work or third-party LLM APIs. Personal and sensitive data stay on-premises.
Full job description
What you'll do:
- Fine-tune LLM/VLM models (LoRA/QLoRA, distillation) through production-ready weights
- Run eval as a release gate: field-level metrics, held-out sets, train/test leakage checks
- Own data workflows: teacher-labeling, versioned datasets, validated synthetic data
- Operate self-hosted inference under load: vLLM, batching, quantization, structured JSON outputs
- Keep the ML loop documented end to end so it is not tied to one engineer
Who we're looking for
- 5+ years delivering ML systems to production, including high-load AI
- You train model weights yourself - not only prompts or RAG integration
- Self-hosted LLM serving in production (vLLM or equivalent)
- Full cycle shipped: data -> fine-tune -> eval -> prod traffic
- Strong Python, Docker/Kubernetes, CI/CD; in-house ML only for sensitive data
If this matches your skills and mindset - apply via https://telegram.me/Unimatch_work
#AI #ML #LLM #MLOps #Remote #Hiring
Компания: Unimatch Lab
Формат: #remote
Локация: EU, Albania, Andorra, Bosnia and Herzegovina, the United Kingdom, Iceland, Liechtenstein, Moldova, Monaco, Montenegro, North Macedonia, Norway, San Marino, Serbia, Switzerland, Georgia, Armenia, Turkey, LATAM
Уровень: Senior
Compensation: from $5,000 month base
Unimatch Lab is an AI-driven venture studio from Silicon Valley. We build a portfolio of AI products and our own ML stack - including local LLM clusters and in-house training and serving.
We are hiring a Senior ML Engineer who owns the full in-house loop: data, fine-tuning, evaluation, and self-hosted production - not prompt-only work or third-party LLM APIs. Personal and sensitive data stay on-premises.
Full job description
What you'll do:
- Fine-tune LLM/VLM models (LoRA/QLoRA, distillation) through production-ready weights
- Run eval as a release gate: field-level metrics, held-out sets, train/test leakage checks
- Own data workflows: teacher-labeling, versioned datasets, validated synthetic data
- Operate self-hosted inference under load: vLLM, batching, quantization, structured JSON outputs
- Keep the ML loop documented end to end so it is not tied to one engineer
Who we're looking for
- 5+ years delivering ML systems to production, including high-load AI
- You train model weights yourself - not only prompts or RAG integration
- Self-hosted LLM serving in production (vLLM or equivalent)
- Full cycle shipped: data -> fine-tune -> eval -> prod traffic
- Strong Python, Docker/Kubernetes, CI/CD; in-house ML only for sensitive data
If this matches your skills and mindset - apply via https://telegram.me/Unimatch_work
#AI #ML #LLM #MLOps #Remote #Hiring
#вакансии #datascientist #LLM #SeniorPM #AI #AIPM #ИИ #AIProject #AIProduct
Друзья, всем привет!
Ищем на роль автора и преподавателя Senior Product / Project Manager с практическим опытом создания, запуска и развития GenAI-продуктов с 2023 года.
Мы, компания Standard Data, проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ и дата-инжиниринга.
Сейчас запускаем практический интенсив для Middle Project/Product Manager, посвященный управлению GenAI-продуктами. Ищем эксперта, который станет автором программы и преподавателем курса.
Кого мы ищем:
Senior Product / Project Manager с практическим опытом создания, запуска и развития GenAI-продуктов с 2023 года.
Ожидаем от кандидата:
• опыт разработки и запуска продуктов на базе Generative AI, LLM и AI-агентов;
• построение архитектуры GenAI-продукта;
• полный жизненный цикл GenAI-продукта;
• управление GenAI Product Backlog и метриками GenAI-продуктов;
• опыт управления кросс-функциональной командой;
• взаимодействие с ML/Data Science-командами;
• внедрение AI в реальные бизнес-процессы и вывод продуктов в промышленную эксплуатацию.
Будет преимуществом опыт работы в крупнейших технологических компаниях России или быстрорастущих AI-командах, а также техническое образование.
Что предстоит делать:
• разработать программу интенсива;
• подготовить практические кейсы и материалы;
• проводить занятия и разбирать реальные кейсы с участниками;
• делиться собственным опытом, управленческими решениями, ошибками и лучшими практиками создания GenAI-продуктов.
Что мы предлагаем:
• За разработку 1 занятия (семинары + финальный проект) - 15т.р.-30т.р.
• За разовое проведение 1 занятия - 15т.р.-25т.р., в зависимости от вашего опыта.
• Бонусное вознаграждение по итогам проведения курса.
• Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от вашего опыта, наличия публикаций и результатов собеседования.
Если вы хотите не только создавать GenAI-продукты, но и формировать новое поколение AI Product и Project Manager, будем рады познакомиться.
Для нас особенно ценен ваш личный практический опыт: реальные проекты, сложные решения, ошибки, подходы, которые невозможно получить из книг, документации или с помощью ИИ.
Вы сможете повлиять на содержание курса, работать вместе с ведущими экспертами индустрии и внести вклад в формирование культуры и стандартов управления AI-продуктами в России.
Ждем вас в нашей команде, пишите в Telegram или сразу присылайте резюме: @Kate_HR_IT.
___
За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно до 30т.р.. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!
Друзья, всем привет!
Ищем на роль автора и преподавателя Senior Product / Project Manager с практическим опытом создания, запуска и развития GenAI-продуктов с 2023 года.
Мы, компания Standard Data, проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ и дата-инжиниринга.
Сейчас запускаем практический интенсив для Middle Project/Product Manager, посвященный управлению GenAI-продуктами. Ищем эксперта, который станет автором программы и преподавателем курса.
Кого мы ищем:
Senior Product / Project Manager с практическим опытом создания, запуска и развития GenAI-продуктов с 2023 года.
Ожидаем от кандидата:
• опыт разработки и запуска продуктов на базе Generative AI, LLM и AI-агентов;
• построение архитектуры GenAI-продукта;
• полный жизненный цикл GenAI-продукта;
• управление GenAI Product Backlog и метриками GenAI-продуктов;
• опыт управления кросс-функциональной командой;
• взаимодействие с ML/Data Science-командами;
• внедрение AI в реальные бизнес-процессы и вывод продуктов в промышленную эксплуатацию.
Будет преимуществом опыт работы в крупнейших технологических компаниях России или быстрорастущих AI-командах, а также техническое образование.
Что предстоит делать:
• разработать программу интенсива;
• подготовить практические кейсы и материалы;
• проводить занятия и разбирать реальные кейсы с участниками;
• делиться собственным опытом, управленческими решениями, ошибками и лучшими практиками создания GenAI-продуктов.
Что мы предлагаем:
• За разработку 1 занятия (семинары + финальный проект) - 15т.р.-30т.р.
• За разовое проведение 1 занятия - 15т.р.-25т.р., в зависимости от вашего опыта.
• Бонусное вознаграждение по итогам проведения курса.
• Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от вашего опыта, наличия публикаций и результатов собеседования.
Если вы хотите не только создавать GenAI-продукты, но и формировать новое поколение AI Product и Project Manager, будем рады познакомиться.
Для нас особенно ценен ваш личный практический опыт: реальные проекты, сложные решения, ошибки, подходы, которые невозможно получить из книг, документации или с помощью ИИ.
Вы сможете повлиять на содержание курса, работать вместе с ведущими экспертами индустрии и внести вклад в формирование культуры и стандартов управления AI-продуктами в России.
Ждем вас в нашей команде, пишите в Telegram или сразу присылайте резюме: @Kate_HR_IT.
___
За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно до 30т.р.. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!
#вакансия #ML #Engineer #audio #llm #rag #Vosk #Whisper #GigaAM #PyTorch #Pandas #NumPy
ML Engineer в «Максима Прайдекс»
Мы создаем системы управления очередью для крупных клиентов (ПСБ, ФНС, МФЦ). Ищем специалиста для развития ИИ-сервисов, создания пайплайнов обработки данных и умной аналитики.
Что предстоит делать:
- Audio Processing: развитие пайплайна (диаризация спикеров -> распознавание речи -> NLP-модерация).
- LLM & RAG: разработка корпоративной RAG-системы (поиск по истории чатов, файлам и регламентам).
- Smart Analytics: предиктивная аналитика для банковских терминалов (оптимизация работы операторов).
- Production: интеграция ML-моделей и обеспечение их стабильной работы.
Что мы ожидаем:
- Опыт: коммерческая разработка на Python от 1 года.
- Backend & Инфраструктура: уверенное использование Docker, создание API на FastAPI, проектирование асинхронной обработки тяжелых ML-запросов.
- NLP / LLM: практический опыт построения RAG, векторный поиск и эмбеддинги, LangChain.
- Speech-to-Text: работа с распознаванием речи (Vosk, Whisper, GigaAM) и диаризацией.
- Data Science: PyTorch, Pandas, NumPy, базовые алгоритмы и метрики ML.
- Английский: от B1 (свободное чтение документации).
Будет плюсом:
- Apache Airflow
- Celery
Мы предлагаем:
- Аккредитованная ИТ-компания.
- Оформление по ТК РФ
- Заработная плата 120 000 руб. после вычета налогов, полностью официальная, периодическая индексация.
- Офис у м. Стахановская / Гибридный формат после испытательного срока.
- Удобный график (базово 9:00–18:00, можно согласовать свой).
Контакты для связи:
Telegram: @RomMTG
ML Engineer в «Максима Прайдекс»
Мы создаем системы управления очередью для крупных клиентов (ПСБ, ФНС, МФЦ). Ищем специалиста для развития ИИ-сервисов, создания пайплайнов обработки данных и умной аналитики.
Что предстоит делать:
- Audio Processing: развитие пайплайна (диаризация спикеров -> распознавание речи -> NLP-модерация).
- LLM & RAG: разработка корпоративной RAG-системы (поиск по истории чатов, файлам и регламентам).
- Smart Analytics: предиктивная аналитика для банковских терминалов (оптимизация работы операторов).
- Production: интеграция ML-моделей и обеспечение их стабильной работы.
Что мы ожидаем:
- Опыт: коммерческая разработка на Python от 1 года.
- Backend & Инфраструктура: уверенное использование Docker, создание API на FastAPI, проектирование асинхронной обработки тяжелых ML-запросов.
- NLP / LLM: практический опыт построения RAG, векторный поиск и эмбеддинги, LangChain.
- Speech-to-Text: работа с распознаванием речи (Vosk, Whisper, GigaAM) и диаризацией.
- Data Science: PyTorch, Pandas, NumPy, базовые алгоритмы и метрики ML.
- Английский: от B1 (свободное чтение документации).
Будет плюсом:
- Apache Airflow
- Celery
Мы предлагаем:
- Аккредитованная ИТ-компания.
- Оформление по ТК РФ
- Заработная плата 120 000 руб. после вычета налогов, полностью официальная, периодическая индексация.
- Офис у м. Стахановская / Гибридный формат после испытательного срока.
- Удобный график (базово 9:00–18:00, можно согласовать свой).
Контакты для связи:
Telegram: @RomMTG
#вакансия #middle #удаленка
Ищем Data Engineer
Формат: удаленно
Зарплата: от 200 000 ₽
Срок проекта: длительно
Задачи:
• Сбор требований от бизнес-заказчиков и анализ источников данных;
• Разработка, реализация и сопровождение интеграционных потоков и витрин данных;
• Разработка решений на стеке Trino, Iceberg, S3, Spark, Apache Airflow, Kafka, Cosmos, Flink;
• Оперативное решение инцидентов и выполнение задач в зоне ответственности;
• Поддержка и актуализация технической документации по платформе больших данных;
• Подготовка отчетности по выполненным задачам.
Требования:
✔️ Понимание архитектуры Lakehouse и принципов работы платформ больших данных;
✔️ Понимание отличий Big Data/Lakehouse от классических систем хранения данных;
✔️ Уверенное знание SQL (индексы, функции, оптимизация запросов, профилирование производительности);
✔️ Знание Python и/или Java;
✔️ Опыт работы с реляционными СУБД (Oracle, PostgreSQL, MySQL, MS SQL и др.);
✔️ Уверенное владение Git;
✔️ Опыт работы с DBT, Cosmos, Apache NiFi;
✔️ Опыт разработки на Apache Spark;
✔️ Понимание принципов работы Trino;
✔️ Знание форматов данных Iceberg, Parquet, Avro;
✔️ Опыт работы с S3-совместимыми хранилищами (MinIO или аналогами);
✔️ Опыт работы с системами управления проектами и технической документацией.
Стек:
Greenplum • Trino • Apache Airflow • ClickHouse • Python • Spark • SQL (dbt) • S3 • Hadoop
📩 Отклик: @Vika_sysoeva
Ищем Data Engineer
Формат: удаленно
Зарплата: от 200 000 ₽
Срок проекта: длительно
Задачи:
• Сбор требований от бизнес-заказчиков и анализ источников данных;
• Разработка, реализация и сопровождение интеграционных потоков и витрин данных;
• Разработка решений на стеке Trino, Iceberg, S3, Spark, Apache Airflow, Kafka, Cosmos, Flink;
• Оперативное решение инцидентов и выполнение задач в зоне ответственности;
• Поддержка и актуализация технической документации по платформе больших данных;
• Подготовка отчетности по выполненным задачам.
Требования:
✔️ Понимание архитектуры Lakehouse и принципов работы платформ больших данных;
✔️ Понимание отличий Big Data/Lakehouse от классических систем хранения данных;
✔️ Уверенное знание SQL (индексы, функции, оптимизация запросов, профилирование производительности);
✔️ Знание Python и/или Java;
✔️ Опыт работы с реляционными СУБД (Oracle, PostgreSQL, MySQL, MS SQL и др.);
✔️ Уверенное владение Git;
✔️ Опыт работы с DBT, Cosmos, Apache NiFi;
✔️ Опыт разработки на Apache Spark;
✔️ Понимание принципов работы Trino;
✔️ Знание форматов данных Iceberg, Parquet, Avro;
✔️ Опыт работы с S3-совместимыми хранилищами (MinIO или аналогами);
✔️ Опыт работы с системами управления проектами и технической документацией.
Стек:
Greenplum • Trino • Apache Airflow • ClickHouse • Python • Spark • SQL (dbt) • S3 • Hadoop
📩 Отклик: @Vika_sysoeva
#Вакансия #remote #vacancy #DataAnalyst #DataScience #SixSigma #Python #Нефтехимия #Удаленка #РаботаРФ
🔥 SENIOR DATA АНАЛИТИК / DS / BI (нефтехимия)
💸 270–300 тыс. руб.
🌍 Полная удалёнка (Россия, работа по мск времени)
📌 Проект 6 мес +
📃Оформление: формат ИП
Кого ищем, обязательные требования в опыте:
🔹 Глубокая аналитика данных + Python (pandas, numpy, sklearn)
🔹 Временные ряды + визуализация (statsmodels, Plotly/Matplotlib)
🔹 Six Sigma Green Belt (обязательно! знание DMAIC)
🔹 2+ промышленных цифровых проекта с доказанным экономическим эффектом (СУУТП, RTO, видеоаналитика, предиктивка, рекомендательные системы — приветствуется)
Что важно в отклике:
📩 Сопроводительное письмо с цифрами результата
📲 Отклик в ТГ: @AllaDemHR
🔥 SENIOR DATA АНАЛИТИК / DS / BI (нефтехимия)
💸 270–300 тыс. руб.
🌍 Полная удалёнка (Россия, работа по мск времени)
📌 Проект 6 мес +
📃Оформление: формат ИП
Кого ищем, обязательные требования в опыте:
🔹 Глубокая аналитика данных + Python (pandas, numpy, sklearn)
🔹 Временные ряды + визуализация (statsmodels, Plotly/Matplotlib)
🔹 Six Sigma Green Belt (обязательно! знание DMAIC)
🔹 2+ промышленных цифровых проекта с доказанным экономическим эффектом (СУУТП, RTO, видеоаналитика, предиктивка, рекомендательные системы — приветствуется)
Что важно в отклике:
📩 Сопроводительное письмо с цифрами результата
📲 Отклик в ТГ: @AllaDemHR
Привет! 🎸🤖
Мы в FunCorp создаём новый музыкальный технологический продукт для тех, кто поёт и играет на гитаре. Продукт в закрытой экспериментальной фазе, но идея амбициозная: дать живому музыканту возможность играть с AI так, чтобы это ощущалось как репетиция с настоящей группой — а не игра под статичную фонограмму.
Ищем в команду стартапа Инженера, который не просто умеет обучать модели — но и сам берёт гитару, чтобы проверить, правильно ли это звучит. Роль на стыке математики, изобретательства, аудио и живой музыки.
Что будешь делать:
— Исследования на основе большого количества реальных гитарных джемов
— Работа с open source моделями, адаптация под музыкальные задачи
— Полный цикл: от идеи и исследования до реализации и деплоя
— Генерация и распознавание игры на инструментах
— Тестирование на слух — с гитарой в руках
— Инфраструктура: Docker, облака, MLOps
Кого ищем:
— Играешь на гитаре (любительский уровень ок, но обязательно)
— Опыт в audio/speech ML — генерация, распознавание, обработка звука
— Умеешь адаптировать open source модели под задачу
— Слышишь, когда модель звучит правильно, а когда нет
— Хочешь работать в AI Native компании
Формат: полная занятость, полная удалёнка.
📩 Откликнуться → @FunCorpHR
‼️ При отклике укажите, пожалуйста, играете ли вы на гитаре 🎸
Мы в FunCorp создаём новый музыкальный технологический продукт для тех, кто поёт и играет на гитаре. Продукт в закрытой экспериментальной фазе, но идея амбициозная: дать живому музыканту возможность играть с AI так, чтобы это ощущалось как репетиция с настоящей группой — а не игра под статичную фонограмму.
Ищем в команду стартапа Инженера, который не просто умеет обучать модели — но и сам берёт гитару, чтобы проверить, правильно ли это звучит. Роль на стыке математики, изобретательства, аудио и живой музыки.
Что будешь делать:
— Исследования на основе большого количества реальных гитарных джемов
— Работа с open source моделями, адаптация под музыкальные задачи
— Полный цикл: от идеи и исследования до реализации и деплоя
— Генерация и распознавание игры на инструментах
— Тестирование на слух — с гитарой в руках
— Инфраструктура: Docker, облака, MLOps
Кого ищем:
— Играешь на гитаре (любительский уровень ок, но обязательно)
— Опыт в audio/speech ML — генерация, распознавание, обработка звука
— Умеешь адаптировать open source модели под задачу
— Слышишь, когда модель звучит правильно, а когда нет
— Хочешь работать в AI Native компании
Формат: полная занятость, полная удалёнка.
📩 Откликнуться → @FunCorpHR
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#вакансия #fintech #ml #engineer
ML Engineer (Trading)
Удаленно
Вилка: готовы обсуждать + доля от PnL
Мы, BCH Labs — инженерная команда, которая строит на Solana уже 2 года. Делаем технически сложные, высоконагруженные проекты: сейчас больше работаем на клиентов, параллельно развиваем свой продукт. Наша большая цель — построить финансовую инфраструктуру на Solana, повышающую доступность и ликвидность средств. Усиливаемся и хотим расти сильными людьми.
Кого ищем
Сильного ML с опытом в трейдинге (уже есть опыт разработки прибыльных ML-моделей/торговых стратегий). Можешь самостоятельно генерировать и валидировать торговые идеи, строить исследовательские пайплайны и доводить стратегии до продакшн-состояния.
Чем заниматься
• Разрабатывать и улучшать торговые стратегии;
• Строить ML / количественные модели для прогнозирования и генерации сигналов;
• Анализировать временные ряды и рыночные данные в реальном времени;
• Тестировать гипотезы и улучшать существующие стратегии;
• Работать с бэктестинговой инфраструктурой;
Условия:
• Достойная заработная плата - в $ или крипте
• Удалённый формат работы в любой точке мира, полная занятость
• Оформление через юрлицо РБ
• Небольшая команда с минимумом бюрократии — быстрое принятие решений и оперативная проверка гипотез
Контакт: @bchlabs
ML Engineer (Trading)
Удаленно
Вилка: готовы обсуждать + доля от PnL
Мы, BCH Labs — инженерная команда, которая строит на Solana уже 2 года. Делаем технически сложные, высоконагруженные проекты: сейчас больше работаем на клиентов, параллельно развиваем свой продукт. Наша большая цель — построить финансовую инфраструктуру на Solana, повышающую доступность и ликвидность средств. Усиливаемся и хотим расти сильными людьми.
Кого ищем
Сильного ML с опытом в трейдинге (уже есть опыт разработки прибыльных ML-моделей/торговых стратегий). Можешь самостоятельно генерировать и валидировать торговые идеи, строить исследовательские пайплайны и доводить стратегии до продакшн-состояния.
Чем заниматься
• Разрабатывать и улучшать торговые стратегии;
• Строить ML / количественные модели для прогнозирования и генерации сигналов;
• Анализировать временные ряды и рыночные данные в реальном времени;
• Тестировать гипотезы и улучшать существующие стратегии;
• Работать с бэктестинговой инфраструктурой;
Условия:
• Достойная заработная плата - в $ или крипте
• Удалённый формат работы в любой точке мира, полная занятость
• Оформление через юрлицо РБ
• Небольшая команда с минимумом бюрократии — быстрое принятие решений и оперативная проверка гипотез
Контакт: @bchlabs
🚀 Вакансия: Лидер направления IT и внутренних цифровых систем
Компания ПравоТех
Формат работы: удаленно/гибрид/на территории работодателя
Локация: Москва, Полянка
ЗП от 450 т.р. на руки
Оформление: ТК РФ
ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создаёт решения для автоматизации юридических бизнес-процессов.
Сейчас мы ищем лидера двух направлений — IT-инфраструктуры и внутренних информационных систем. Нам нужен AI-native лидер, который сочетает управленческий опыт с личной технической практикой
Главная задача роли - обеспечить надёжность действующей технологической среды и одновременно перестроить внутреннее IT
Что делать:
- Развивать инфраструктуру и внутренние сервисы (надёжность, мониторинг, CI/CD, self-service)
- Внедрять AI-решения, считать их экономику, выбирать модели под задачи
- Управлять интеграциями и автоматизацией бизнес-процессов
- Выстраивать стратегию, SLA, дорожную карту и KPI
- Руководить командой экспертов, развивать их компетенции (в командах около 15 специалистов: DevOps-инженеры, системные администраторы, разработчики, архитекторы и бизнес-аналитики.)
Что мы ждем от вас:
✅ Опыт внедрения AI-инструментов и понимание экономики LLM
✅ Опыт построения self-service-платформ для разработчиков
✅ Понимание инфраструктурной и корпоративной архитектуры
✅ Опыт трансформации ИТ-процессов без роста команды
✅ Управленческие навыки: от постановки задач до культуры ответственности
Что предлагаем:
💰 Официальное оформление по ТК, белая зарплата
🏥 ДМС со стоматологией
💪 Корпоративный тренер
🍽 Оплата питания или английского
🚀 Гибкие процессы и продукты, которыми гордитесь
Для быстрой связи @LvovaOV
Компания ПравоТех
Формат работы: удаленно/гибрид/на территории работодателя
Локация: Москва, Полянка
ЗП от 450 т.р. на руки
Оформление: ТК РФ
ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создаёт решения для автоматизации юридических бизнес-процессов.
Сейчас мы ищем лидера двух направлений — IT-инфраструктуры и внутренних информационных систем. Нам нужен AI-native лидер, который сочетает управленческий опыт с личной технической практикой
Главная задача роли - обеспечить надёжность действующей технологической среды и одновременно перестроить внутреннее IT
Что делать:
- Развивать инфраструктуру и внутренние сервисы (надёжность, мониторинг, CI/CD, self-service)
- Внедрять AI-решения, считать их экономику, выбирать модели под задачи
- Управлять интеграциями и автоматизацией бизнес-процессов
- Выстраивать стратегию, SLA, дорожную карту и KPI
- Руководить командой экспертов, развивать их компетенции (в командах около 15 специалистов: DevOps-инженеры, системные администраторы, разработчики, архитекторы и бизнес-аналитики.)
Что мы ждем от вас:
✅ Опыт внедрения AI-инструментов и понимание экономики LLM
✅ Опыт построения self-service-платформ для разработчиков
✅ Понимание инфраструктурной и корпоративной архитектуры
✅ Опыт трансформации ИТ-процессов без роста команды
✅ Управленческие навыки: от постановки задач до культуры ответственности
Что предлагаем:
💰 Официальное оформление по ТК, белая зарплата
🏥 ДМС со стоматологией
💪 Корпоративный тренер
🍽 Оплата питания или английского
🚀 Гибкие процессы и продукты, которыми гордитесь
Для быстрой связи @LvovaOV
#Вакансия #DL #ML #Engineer #Senior #Python #PostgreSQL #ClickHouse #Airflow #Spark #PySpark #Kafka #Hive #HDFS
Компания: Ozon Tech
Локация: РФ, РБ
Формат работы: гибрид, удаленка
Занятость: полная
Заработная плата будет обсуждать индивидуально
Должность: Senior DS/ML Engineer в команду операционных прогнозов
Привет! 👋
Это команда операционных прогнозов.
Мы занимаемся операционным прогнозированием в ритейле: в команде много разных направлений — прогноз спроса, прогноз курьеров, золотые полки, прогноз смен и другие проекты, которые напрямую влияют на управление запасами и логистику.
Наш стек
Python,
PostgreSQL,
ClickHouse,
Airflow,
Spark/PySpark,
Kafka,
Hive,
HDFS.
Вы будете
-Развивать и улучшать модели прогнозирования.
-Заниматься полным циклом: сбор и обработка данных, feature engineering, выдвижение и проверка гипотез, оценка качества моделей на статистических и бизнес-метриках.
-Проектировать архитектуру ML-систем — от пайплайнов данных до продакшн-сервисов.
-Доводить решения до продакшна самостоятельно: писать промышленный код, создавать простые API-сервисы для интеграции моделей с внутренними системами.
-Общаться с заказчиками, формализовывать требования, предлагать и обосновывать новые подходы.
Нам важно
-Уверенное знание Python и стандартных DS-библиотек.
-Опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса (или смежных задач) — понимание специфики: сезонность, интермиттентный спрос, иерархическая структура данных.
-Опыт построения архитектуры ML-систем и вывода моделей в продакшн, а не только в исследовательском режиме.
-Инженерные навыки: сбор и обработка данных, построение пайплайнов, работа с базами данных (SQL).
-Опыт разработки простых API-сервисов для интеграции моделей с другими системами.
-Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки или смежные.
Будет плюсом
-Опыт агентской разработки и использования ИИ-инструментов в повседневной работе.
-Опыт работы с gRPC — в команде сервисы принято делать на gRPC, HTTP почти не используется.
По всем вопросам @a_privato
Компания: Ozon Tech
Локация: РФ, РБ
Формат работы: гибрид, удаленка
Занятость: полная
Заработная плата будет обсуждать индивидуально
Должность: Senior DS/ML Engineer в команду операционных прогнозов
Привет! 👋
Это команда операционных прогнозов.
Мы занимаемся операционным прогнозированием в ритейле: в команде много разных направлений — прогноз спроса, прогноз курьеров, золотые полки, прогноз смен и другие проекты, которые напрямую влияют на управление запасами и логистику.
Наш стек
Python,
PostgreSQL,
ClickHouse,
Airflow,
Spark/PySpark,
Kafka,
Hive,
HDFS.
Вы будете
-Развивать и улучшать модели прогнозирования.
-Заниматься полным циклом: сбор и обработка данных, feature engineering, выдвижение и проверка гипотез, оценка качества моделей на статистических и бизнес-метриках.
-Проектировать архитектуру ML-систем — от пайплайнов данных до продакшн-сервисов.
-Доводить решения до продакшна самостоятельно: писать промышленный код, создавать простые API-сервисы для интеграции моделей с внутренними системами.
-Общаться с заказчиками, формализовывать требования, предлагать и обосновывать новые подходы.
Нам важно
-Уверенное знание Python и стандартных DS-библиотек.
-Опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса (или смежных задач) — понимание специфики: сезонность, интермиттентный спрос, иерархическая структура данных.
-Опыт построения архитектуры ML-систем и вывода моделей в продакшн, а не только в исследовательском режиме.
-Инженерные навыки: сбор и обработка данных, построение пайплайнов, работа с базами данных (SQL).
-Опыт разработки простых API-сервисов для интеграции моделей с другими системами.
-Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки или смежные.
Будет плюсом
-Опыт агентской разработки и использования ИИ-инструментов в повседневной работе.
-Опыт работы с gRPC — в команде сервисы принято делать на gRPC, HTTP почти не используется.
По всем вопросам @a_privato
Senior CV Engineer / Team Lead
Всем привет! Сейчас мы находимся в поиске специалиста на позицию Senior CV Engineer / Team Lead в IT-компанию, которая занимается аналитикой и разработкой решений в области машинного обучения. Направления работы включают в себя встраиваемые нейронные сети, компьютерное зрение, аудиоаналитику, технологии обработки естественного языка, анализ данных и другие. Отдел, в котором расширяем команду, занимается разработкой CV-систем для edge-устройств.
Задачи:
• Разработка и внедрение современных ML-моделей, системная работа с качеством данных, анализ ошибок, улучшение метрик;
• Разработка end-to-end архитектуры решений;
• Построение ML-пайплайна;
• Декомпозиция и приоритизация задач, контроль сроков и качества реализации.
Условия:
• Оформление по ТК РФ (аккредитованная IT-компания);
• ДМС после прохождения испытательного срока;
• Прохождение курсов и/или участие в конференциях за счет компании;
• Зарплатное предложение определяется по итогам технического собеседования с учетом ваших ожиданий;
• Формат работы — г. Новосибирск, комфортный офис в Академгородке, после прохождения испытательного срока возможен гибрид. Будем рады пообщаться с кандидатами из других городов при готовности к переезду :)
• Гибкий график по договоренности с руководителем;
• Дружелюбная атмосфера, поддержка инициатив;
• Офисные бенефиты: чай, кофе, массажное кресло, робособака :)
Что мы ожидаем от кандидата:
• Глубокий практический опыт в задачах DL Computer Vision от 5 лет;
• Архитектурный опыт проектирования ML-систем и успешного вывода в production;
• Практический опыт построения полного ML-пайплайна;
• Умение формулировать и проверять гипотезы на основе SOTA-подходов, проводить воспроизводимые эксперименты, доводить результаты до внедрения;
• Опыт внедрения и поддержания современных MLOps-практик;
• Опыт управления командой (от 3 человек).
Будет плюсом:
• Опыт развертывания и оптимизации моделей на edge-устройствах.
Контакты для связи: прислать свое резюме и задать вопросы можно в телеграме — @Polina_Shirinkina_the_one
Пишите, буду рада пообщаться)
#вакансии #datascientist #LLM #SeniorPM #AI #AIPM #ИИ #AIProject #AIProduct
Друзья, всем привет!
Ищем на роль автора и преподавателя Senior Product / Project Manager с практическим опытом создания, запуска и развития GenAI-продуктов с 2023 года.
Мы, компания Standard Data, проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ и дата-инжиниринга.
Сейчас запускаем практический интенсив для Middle Project/Product Manager, посвященный управлению GenAI-продуктами. Ищем эксперта, который станет автором программы и преподавателем курса.
Кого мы ищем:
Senior Product / Project Manager с практическим опытом создания, запуска и развития GenAI-продуктов с 2023 года.
Ожидаем от кандидата:
• опыт разработки и запуска продуктов на базе Generative AI, LLM и AI-агентов;
• построение архитектуры GenAI-продукта;
• полный жизненный цикл GenAI-продукта;
• управление GenAI Product Backlog и метриками GenAI-продуктов;
• опыт управления кросс-функциональной командой;
• взаимодействие с ML/Data Science-командами;
• внедрение AI в реальные бизнес-процессы и вывод продуктов в промышленную эксплуатацию.
Будет преимуществом опыт работы в крупнейших технологических компаниях России или быстрорастущих AI-командах, а также техническое образование.
Что предстоит делать:
• разработать программу интенсива;
• подготовить практические кейсы и материалы;
• проводить занятия и разбирать реальные кейсы с участниками;
• делиться собственным опытом, управленческими решениями, ошибками и лучшими практиками создания GenAI-продуктов.
Что мы предлагаем:
• За разработку 1 занятия (семинары + финальный проект) - 12т.р.-30т.р.
• За разовое проведение 1 занятия - 12т.р.-25т.р., в зависимости от вашего опыта.
• Бонусное вознаграждение по итогам проведения курса.
• Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от вашего опыта, наличия публикаций и результатов собеседования.
Если вы хотите не только создавать GenAI-продукты, но и формировать новое поколение AI Product и Project Manager, будем рады познакомиться.
Для нас особенно ценен ваш личный практический опыт: реальные проекты, сложные решения, ошибки, подходы, которые невозможно получить из книг, документации или с помощью ИИ.
Вы сможете повлиять на содержание курса, работать вместе с ведущими экспертами индустрии и внести вклад в формирование культуры и стандартов управления AI-продуктами в России.
Ждем вас в нашей команде, пишите в Telegram или сразу присылайте резюме: @Kate_HR_IT.
___
За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно до 30т.р.. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!
Друзья, всем привет!
Ищем на роль автора и преподавателя Senior Product / Project Manager с практическим опытом создания, запуска и развития GenAI-продуктов с 2023 года.
Мы, компания Standard Data, проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ и дата-инжиниринга.
Сейчас запускаем практический интенсив для Middle Project/Product Manager, посвященный управлению GenAI-продуктами. Ищем эксперта, который станет автором программы и преподавателем курса.
Кого мы ищем:
Senior Product / Project Manager с практическим опытом создания, запуска и развития GenAI-продуктов с 2023 года.
Ожидаем от кандидата:
• опыт разработки и запуска продуктов на базе Generative AI, LLM и AI-агентов;
• построение архитектуры GenAI-продукта;
• полный жизненный цикл GenAI-продукта;
• управление GenAI Product Backlog и метриками GenAI-продуктов;
• опыт управления кросс-функциональной командой;
• взаимодействие с ML/Data Science-командами;
• внедрение AI в реальные бизнес-процессы и вывод продуктов в промышленную эксплуатацию.
Будет преимуществом опыт работы в крупнейших технологических компаниях России или быстрорастущих AI-командах, а также техническое образование.
Что предстоит делать:
• разработать программу интенсива;
• подготовить практические кейсы и материалы;
• проводить занятия и разбирать реальные кейсы с участниками;
• делиться собственным опытом, управленческими решениями, ошибками и лучшими практиками создания GenAI-продуктов.
Что мы предлагаем:
• За разработку 1 занятия (семинары + финальный проект) - 12т.р.-30т.р.
• За разовое проведение 1 занятия - 12т.р.-25т.р., в зависимости от вашего опыта.
• Бонусное вознаграждение по итогам проведения курса.
• Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от вашего опыта, наличия публикаций и результатов собеседования.
Если вы хотите не только создавать GenAI-продукты, но и формировать новое поколение AI Product и Project Manager, будем рады познакомиться.
Для нас особенно ценен ваш личный практический опыт: реальные проекты, сложные решения, ошибки, подходы, которые невозможно получить из книг, документации или с помощью ИИ.
Вы сможете повлиять на содержание курса, работать вместе с ведущими экспертами индустрии и внести вклад в формирование культуры и стандартов управления AI-продуктами в России.
Ждем вас в нашей команде, пишите в Telegram или сразу присылайте резюме: @Kate_HR_IT.
___
За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно до 30т.р.. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!