Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!

Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.

Старт уже завтра!

Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!

Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.

🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе

🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?

Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).

Вот как этот подход меняет работу агента на практике:

🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.

Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂

💻 Analyst Developer
от 3 000 $
Удалёнка

EX CORP. — создают сервисы для геймеров.

Требования:
– Уверенное владение Python как основным языком для аналитики и ETL.
– Опыт работы с библиотеками для парсинга и обработки данных.
– Продвинутый SQL для написания сложных запросов.
– Аналитическое мышление: умение видеть за цифрами бизнес-задачи, формулировать гипотезы и делать выводы.
– Понимание принципов построения аналитических пайплайнов и работы с данными.
– Готовность брать ответственность за аналитические сервисы и их качество.

➡️ Подробнее о вакансии на getmatch.ru

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять?

1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.

Что будет в вашем портфолио после обучения:

— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.

Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).

👨‍💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).

Места строго ограничены!

👉 Изучить программу и занять место

😄 Senior data engineer Ai/Python
Офис/Гибрид (Москва)

7Цветов — одна из крупнейших оптовых компаний на российском рынке в области поставок срезанных цветов.

Требования:
– Опыт коммерческой разработки на Python или в роли Data Engineer / Backend Engineer от 3 лет.
– Уверенный SQL и понимание разницы между операционной базой, DWH, витриной, метрикой и источником правды.
– Опыт ETL/ELT-пайплайнов или backend-сервисов, где важны воспроизводимость, логирование, ретраи, тесты, code review и документация.
– Инженерная аккуратность: не “примерно совпало”, а понятная сверка, методология, причины расхождений и владелец данных.
– Готовность разбираться в ClickHouse, 1С-данных, бизнес-терминах и ограничениях безопасности.

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

💻 Middle Data Scientist
Офис/Гибрид (Москва)

JuicyScore — проприетарный антифрод-продукт, работающий без использования персональных данных.

Требования:
– Образование: высшее в математике / статистике / информатике.
– Опыт: от 3 лет коммерческого опыта в Data Science или аналитике данных, включая опыт самостоятельного анализа данных, проверки гипотез и построения моделей.
– ML-алгоритмы: уверенное знание классических ML-алгоритмов: логистическая регрессия, градиентный бустинг (XGB/LightGBM/CatBoost), Random Forest; понимание, как интерпретировать модели (SHAP, Feature Importance), и где это применимо.
– Работа с отчётами: умение делать клиентоориентированные отчёты: не просто таблицы, а выводы и визуализации, которые понятны не только дата-сайентисту.
– Глубокий анализ данных и расследования: умение строить логику проверки гипотез, находить аномалии, выявлять скрытые закономерности, желание копать в суть.
– Инструменты: уверенное владение Python для анализа данных (pandas, numpy, scikit-learn), SQL.
– Английский язык: уровень B2 (Upper-Intermediate) и выше — для общения с зарубежными клиентами и чтения документации.
– Soft skills: развитое аналитическое мышление, ответственность, умение самостоятельно разбираться в новых задачах и работать автономно, понятно объяснять результаты анализа (в т.ч. на английском).

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент?

Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.

Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?

Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»:

🔹 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!

🔹 Ваша чистая экономия — 129 000 ₽! Два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134 000 ₽ вместо 263 000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, «Математика для AI»).

Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.

👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1

💻 Data Engineer
Удалёнка

Петрович-Тех — строит и развивает цифровую экосистему для крупного ретейла в области строительства и DIY.

Требования:
– Глубокие знания SQL;
– Умение работать с планами запросов;
– Опыт работы с ClickHouse;
– Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka);
– Опыт работы с Kubernetes проектами;
– Опыт работы с Java;
– Практический опыт участия в проектах по созданию DWH, Data lake;
– Практический опыт построения и развития высоконагруженных систем.

➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим?

Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.

Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.

На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.

Что вас ждёт:

🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии

👉 Записаться на бесплатный демо-урок

Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту pinned a photo

🫤 Системный аналитик
Удалёнка

Extyl — поддержка и развитие ИТ-систем любого масштаба.

Требования:
– Опыт сбора и проработки бизнес-требований (интервьюирование экспертов предметной области, анализ документов, моделирование процессов to be и т.д.);
– Опыт постановки задач на разработку;
– Опыт прототипирования в Figma обязателен;
– Проектирование (REST) и документирование (Open API) API;
– Написание документации: ТЗ, ЧТЗ, БТ (и такое редко, но бывает: помогает бизнесу сформулировать его «хотелки» под бизнес-цель), ПМИ, инструкции и руководства;
– Понимание современных паттернов архитектуры информационных систем;
– Составление схем, диаграмм, моделей данных, USM, пользовательских историй, вариантов использования;
– Знание методологий и понимание принципов гибкой разработки;
– Опыт работы с Jira, Confluence (либо умение работать с аналогичными системами и понимание принципов и схем их работы).
– Опыт работы в ИТ - не менее 3-х лет.

➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал!

Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!

👨‍💻 Спикер: Андрей Носов

Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов

Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.

Что в программе:

● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.

Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.

👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!

🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры

Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!

Что внутри:

— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.

👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube

🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!

👉 Успеть на курс AgentOps

🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре!

Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.

Юзеры бомбят в чате, тикеты горят, вам нужно спасать прод 🤓. Выстраивайте граф агента, подключайте узлы (RAG, CRM, Guardrails) и принимайте решения на развилках, чтобы бот не сливал данные.

Какие навыки проверите:

- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.

Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!

Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!

Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.

👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку

💻 Data инженер
Удалёнка

Джетлин — заказная и продуктовая разработка, внедрение и поддержка программного обеспечения.

Требования:
– Опыт с СУБД ClickHouse - создание и оптимизация витрин данных; 
– Умение оптимизировать сложные SQL-запросы и диагностировать проблемы производительности (включая анализ системных таблиц и работу с планировщиком запросов); 
– Опыт работы с инструментами визуализации данных — DataLens или Power BI; 
– Опыт с инструментами оркестрации (Airflow) и трансформации данных (dbt, Zeppelin). 
– Понимание методологий моделирования данных и опыт создания витрин; 
– Умение создавать и вести базы знаний (документировать решения и процессы); 
– Опыт в миграции больших массивов отчётов из Power BI/Tableau в другие аналитические экосистемы (будет являться преимуществом); 
– Умение объяснять сложные технические ограничения («почему нельзя так писать запрос») простым и доступным языком для продуктовых аналитиков и представителей бизнеса; 
– Продуктовое мышление — способность не просто переносить данные, а создавать удобные и быстрые решения для конечного пользователя; 

➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

ОПРОС: Ответьте на пару вопросов и получите промокод на все наши курсы! 🎁

Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.

Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!

👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод

👾 ML engineer / Data Scientist
Гибрид (Москва)

TOM TAILOR — немецкий бренд одежды.

Требования:
– Отличное владение Python и SQL.
– Сильный математический/статистический бэкграунд.
– Уверенное знание машинного обучения и статистического анализа, понимание алгоритмов и метрик «под капотом».
– Знание классических алгоритмов и структур данных.
– Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения.
– Умение работать с API.
– Будет плюсом: опыт внедрения LLM в коммерческие процессы.
– Soft skills: самостоятельность, проактивность, инициативность.

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

⚠️ Уже завтра стартует курс AgentOps!

Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.

🔥 Заберите 3 курса по цене 1:

● При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «Разработка ИИ-агентов» получаете в подарок курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии (например, «Математика для разработки AI», чтобы глубже освоить направление).

● Три курса обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽.

● Доступна удобная беспроцентная рассрочка, платеж можно разбить на несколько комфортных частей.

Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.

👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок

🔎 Аналитик данных
Офис (Санкт-Петербург)

SmartShell — развивают SaaS-платформу для управления компьютерными клубами и мобильное приложение для геймеров.

Требования:
– Уверенное владение SQL: сложные выборки, JOIN’ы, агрегации, оконные функции, работа с несколькими источниками данных, подготовка витрин и датасетов для BI.
– Опыт работы с Yandex DataLens, ClickHouse или другими аналитическими хранилищами.
– Самостоятельность, системность, внимательность к деталям и сильное аналитическое мышление.

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

🚀 Не уверены, стоит ли переходить на зрелую ИИ-инженерию? Начните с демо-урока!

Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».

Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:

— При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «ИИ-агенты» вы получаете в подарок доступ к курсу «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на выбор

— В деньгах это два топовых курса по автоматизации и контролю ИИ всего за 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽ 🔥 А за счет третьего курса (например, можно выбрать «Математику») вы соберете мощный стек и освоите целое востребованное направление.

— Платеж можно разбить на несколько частей с помощью беспроцентной рассрочки.

👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1