KZ Jobs Data Science & Engineering

#jobs #remote

📍Формат/working arrangement: удалённо
✔️Должность/position: Middle Applied AI / LLM Engineer (Python)
🏢 Место работы/workplace: ООО Mad Devs
💸 Заработная плата/salary estimate: $2.300–2.800 в месяц, до вычета налогов

📈 Обязанности/responsibilities:
— Проектировать и разрабатывать LLM-пайплайны, AI-агентов и RAG-системы.
— Работать с function/tool calling и структурированным выводом данных через JSON Schema.
— Разрабатывать production-grade Python-сервисы.
— Валидировать продуктовые гипотезы на реальных данных и с помощью аналитики.
— Измерять и оптимизировать качество, производительность и стоимость LLM-решений.
— Тесно взаимодействовать с Product Managers и инженерами для превращения идей в масштабируемые решения.
— Владеть AI-инициативами на всём цикле: от исследования и экспериментов до production deployment.

📌 Требования/requirements:
— Опыт работы от 3 до 6 лет.
— От 1 года коммерческого опыта с NLP-проектами в production.
— Сильный опыт разработки production LLM-приложений.
— Практический опыт с RAG, embeddings, vector search, prompt engineering и LLM evaluation.
— Опыт работы с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками.
— От 2 лет опыта в Python backend-разработке.
— Хорошее знание Django, PostgreSQL и асинхронного программирования.
— Сильные навыки SQL и Pandas.
— Data-driven подход к работе.
— Английский язык на уровне B2–C1.
— Русский язык на уровне C1.
— Локация: любая, кроме России и Беларуси.

➕ Будет плюсом:
— Опыт работы с векторными базами данных: Qdrant, pgvector и аналогами.
— Опыт fine-tuning.
— Опыт работы с text classification и embedding models.
— Знание Kubernetes.
— Опыт работы с gRPC или Go.

🛠 Технический стек:
— Python
— LLM
— RAG
— NLP
— LangChain
— LangGraph
— Django
— Celery
— Redis
— PostgreSQL
— SQL
— Pandas
— Embeddings
— Vector Search
— Qdrant
— pgvector
— Prompt Engineering
— LLM Evaluation
— JSON Schema
— Kubernetes
— gRPC
— Go

🎯 Основные задачи проекта:
— Создавать AI-слой продуктов компании.
— Разрабатывать production-ready LLM-приложения.
— Создавать AI-агентов и RAG-based системы.
— Проводить исследования и эксперименты с GenAI.
— Проверять продуктовые гипотезы на реальных данных.
— Оптимизировать качество, скорость и стоимость работы LLM.
— Доводить AI-инициативы от идеи и прототипа до production.
— Создавать масштабируемые AI-решения совместно с продуктовой и инженерной командами.

🌍 О компании:
— Mad Devs — международная команда, работающая над технологическими проектами.
— Проекты компании охватывают Европу, США и Юго-Восточную Азию.
— Компания делает акцент на гибкости, удалённой работе и профессиональном развитии.
— В рамках вакансии предстоит работать над AI-решениями для юридической отрасли.

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Удалённый формат работы.
— График 5/2.
— Рабочий день: 8 часов.
— Заработная плата: $2.300–2.800 в месяц до вычета налогов.
— Выплаты раз в месяц.
— Локация: любая, кроме России и Беларуси.
— Международные проекты.
— Возможность работать над реальными GenAI-задачами.
— Возможность профессионального развития.
— Гибкий remote-first формат.

📢❗️🚨 Вакансия: https://hh.kz/vacancy/135923760?query=ML+engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list

#jobs #Almaty

📍Формат/working arrangement: на месте работодателя, Алматы
✔️Должность/position: ML-инженер (Junior / Middle)
🏢 Место работы/workplace: ТОО IT SPACE
💸 Заработная плата/salary estimate: 500.000–800.000 ₸ в месяц, на руки

📈 Обязанности/responsibilities:
— Подготавливать, очищать и анализировать данные для обучения моделей.
— Разрабатывать и обучать модели машинного обучения.
— Проводить эксперименты, подбирать признаки и гиперпараметры.
— Оценивать качество моделей и сравнивать различные подходы.
— Работать с классическими ML-алгоритмами и современными Deep Learning-моделями.
— Интегрировать ML-модели в существующие сервисы и продукты.
— Оптимизировать inference и производительность моделей.
— Участвовать в построении ML-пайплайнов и автоматизации процессов обучения.
— Мониторить качество моделей после запуска.
— Взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и продуктовой командой.

📌 Требования/requirements:
— Опыт работы от 1 до 3 лет.
— Хорошее знание Python.
— Понимание основных алгоритмов машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация, деревья решений, boosting.
— Опыт работы с scikit-learn, Pandas и NumPy.
— Базовое понимание PyTorch или TensorFlow.
— Понимание ML-метрик и принципов валидации моделей.
— Знание SQL и умение работать с данными.
— Понимание Git и основных принципов командной разработки.
— Базовое понимание Docker, REST API и Linux.
— Знание математических основ ML: линейная алгебра, теория вероятностей и статистика.
— Умение самостоятельно осваивать новые технологии.
— Способность читать техническую документацию на английском языке.

➕ Будет плюсом:
— Опыт коммерческой разработки ML-моделей.
— Опыт работы с LLM, NLP, Computer Vision или рекомендательными системами.
— Знакомство с Hugging Face, Transformers, LangChain или LlamaIndex.
— Опыт работы с MLflow, Airflow или другими MLOps-инструментами.
— Опыт работы с облачными платформами.
— Понимание принципов CI/CD.
— Опыт создания и деплоя ML-сервисов.
— Собственные ML-проекты, pet-проекты или участие в Kaggle.

🛠 Технический стек:
— Python
— SQL
— scikit-learn
— Pandas
— NumPy
— PyTorch / TensorFlow
— Git
— Docker
— REST API
— Linux
— MLflow
— Airflow
— Hugging Face
— Transformers
— LangChain / LlamaIndex
— CI/CD
— MLOps

🎯 Основные задачи проекта:
— Разрабатывать и внедрять ML-решения от подготовки данных до интеграции в продукт.
— Проводить эксперименты и выбирать оптимальные модели и метрики.
— Создавать production-ready ML-решения.
— Автоматизировать процессы обучения и построения ML-пайплайнов.
— Контролировать качество моделей после внедрения.
— Повышать производительность inference.
— Тестировать и внедрять новые ML/AI-технологии.

📊 Что ожидают по уровням:
— Junior: хорошая база по Python и ML, учебные или pet-проекты, понимание полного цикла обучения модели и готовность развиваться под руководством опытных инженеров.
— Middle: самостоятельное решение ML-задач, выбор моделей и метрик, проведение экспериментов, написание production-ready кода и доведение ML-решения от идеи до внедрения.

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Работа в офисе.
— Алматы.
— График 5/2.
— Рабочий день: 8 часов.
— Официальное оформление по трудовому договору.
— Заработная плата: 500.000–800.000 ₸ на руки.
— Выплаты раз в месяц.
— Работа над реальными ML-задачами с возможностью видеть результат в продукте.
— Возможность профессионального роста до Middle / Senior ML Engineer.
— Современный технологический стек.
— Возможность участвовать в выборе архитектуры и ML-подходов.
— Code review и обмен знаниями внутри команды.
— Возможность тестировать и внедрять новые ML/AI-технологии.

📍 Адрес: Алматы, район Алмалы, проспект Абая, ЖК «Сатты», рядом с Театром имени Ауэзова.

📢❗️🚨 Вакансия: https://hh.kz/vacancy/136527173?query=ML+engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list

#jobs #remote

📍Формат/working arrangement: удалённо
✔️Должность/position: Data & BI Manager
🏢 Место работы/workplace: Ресторанная группа
💸 Заработная плата/salary estimate: от 350.000 ₸ за проект, на руки

📈 Обязанности/responsibilities:
— Проектировать и поддерживать архитектуру данных, включая DWH и базы данных.
— Интегрировать рекламные кабинеты Google / Meta Ads, веб-аналитику, CRM и POS-системы ресторанов.
— Выявлять «слепые зоны» в данных и устранять расхождения.
— Внедрять стандарты сбора и управления данными (Data Governance).
— Настраивать, проводить технический аудит и автоматизировать модели сквозной аналитики и атрибуции.
— Разрабатывать и поддерживать единую систему BI-дашбордов для собственников и менеджмента.
— Оцифровывать показатели Prime Cost (Food & Labor Cost).
— Визуализировать связь маркетинговых показателей с P&L и EBITDA.
— Внедрять алгоритмы аллокации косвенных расходов для корректного расчёта полной стоимости привлечения гостей.

📌 Требования/requirements:
— Опыт работы от 3 лет в роли BI-аналитика, Data Engineer, Data Manager или Lead Marketing Analyst.
— Опыт в HoReCa, e-Commerce или Retail будет большим преимуществом.
— Уверенное владение BI-инструментами: Power BI, Tableau, FineBI, Superset или аналогами.
— Отличное знание SQL: сложные запросы, агрегации, оконные функции и оптимизация.
— Опыт построения DWH и работы с ETL/ELT-процессами.
— Знание Airflow и Python будет преимуществом.
— Понимание принципов сквозной аналитики и моделей атрибуции.
— Базовое понимание финансовой отчётности: P&L, unit-экономика, EBITDA, Prime Cost.
— Навыки исследовательского и продуктового анализа данных.
— Умение готовить презентации и понятно представлять результаты.

🛠 Технический стек:
— SQL
— Python
— Power BI
— Tableau
— FineBI
— Superset
— DWH
— ETL / ELT
— Airflow
— Google Ads / Meta Ads
— CRM / POS-системы
— Data Governance

🎯 Основные задачи проекта:
— Объединить разрозненные источники данных в единый контур.
— Настроить сквозную аналитику рекламных и бизнес-показателей.
— Построить BI-отчётность для собственников и менеджмента.
— Связать маркетинговые показатели с P&L и EBITDA.
— Обеспечить качественную и воспроизводимую работу с данными для принятия управленческих решений.

✅ Условия/working conditions:
— Проект или разовое задание.
— Удалённый формат работы.
— График 5/2.
— Рабочий день 8 часов.
— Оплата за проект.
— Оформление по договору ГПХ с самозанятым, ИП или физическим лицом.
— Прозрачный набор задач на стыке сквозной аналитики, BI и финансового учёта.
— Прямое влияние на архитектуру данных и принятие стратегических решений ресторанной сети.

📢❗️🚨 Контакты для связи: https://hh.kz/vacancy/136249714?query=Big+Data+Engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list

#jobs #Astana

📍Формат/working arrangement: Астана, Казахстан
✔️Должность/position: AI Engineer (Middle/Senior)
🏢 Место работы/workplace: Kazakhtelecom JSC
💸 Заработная плата/salary estimate: 1.300.000 ₸ – 1.900.000 ₸ в месяц, на руки

📈 Обязанности/responsibilities:
— Реализовывать AI-агентов от концепции до production.
— Разрабатывать LangGraph-workflows и RAG-системы.
— Оптимизировать промпты, подключать tools и function calling.
— Интегрировать внешние сервисы и работать с LLM через LiteLLM.
— Настраивать streaming для LLM-приложений.
— Организовывать фоновые задачи с использованием Celery и Kafka.
— Писать тесты на pytest.
— Оценивать качество ответов AI-систем.
— Выявлять и устранять проблемы в production.
— Разрабатывать корпоративную AI-agent платформу, включая RAG-ассистентов для внутренних документов и поддержки бизнес-процессов.

📌 Требования/requirements:
— Уверенное владение Python и умение писать чистый, поддерживаемый код.
— Практический опыт работы с LangGraph.
— Опыт разработки LLM-приложений и работы с LLM Operations.
— Практический опыт построения RAG-систем.
— Понимание embeddings, vector search и оценки релевантности.
— Опыт работы с Qdrant.
— Знание hybrid, dense и sparse search.
— Понимание продвинутых подходов к chunking документов.
— Опыт работы с Git.
— Способность самостоятельно выполнять задачи.
— Опыт backend-разработки на FastAPI и async Python.
— Знание REST API, PostgreSQL и SQLAlchemy.
— Опыт работы с очередями.
— Знакомство с LiteLLM / vLLM.
— Опыт работы с локальными моделями, например Qwen или Gemma.

⭐ Будет плюсом:
— Celery или Kafka.
— Airflow.
— Docker / Kubernetes.
— CI/CD.
— S3 / MinIO.
— Keycloak.
— Оценка качества LLM и observability с Langfuse или MLflow.
— Prompt Engineering.
— Работа с мультиязычными данными RU/KZ/EN.
— OCR и обработка документов.
— Clean Architecture, Dependency Injection и DDD.
— Fine-tuning моделей.

🛠 Технический стек:
— Python
— LangGraph
— RAG
— Qdrant
— Embeddings / Vector Search
— FastAPI / Async Python
— REST API
— PostgreSQL / SQLAlchemy
— LiteLLM / vLLM
— Celery / Kafka
— Git
— pytest
— Docker / Kubernetes
— Langfuse / MLflow

🎯 Основной проект:
— Разработка корпоративной AI-agent платформы.
— Создание RAG-ассистентов для работы с внутренними документами.
— Автоматизация и поддержка бизнес-процессов с использованием AI.

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Работа в офисе.
— Город: Астана.
— Уровень: Middle / Senior.
— Заработная плата: 1.300.000–1.900.000 ₸ net в месяц.

📢❗️🚨 Отклик: https://dsml.kz/jobs/52059034-f7b8-4cc5-bd72-5591837fd416

#jobs #Астана #Оффлайн

📍 Формат/working arrangement: оффлайн
✔️ Должность/position: Руководитель направления Data Science
🏢 Место работы/workplace: АО «НИТ»
💸 Заработная плата/salary estimate: от 900 000 до 1 500 000 ₸ в месяц
📈 Опыт/experience: от 3 лет
🕰 Занятость/employment: полная занятость
📄 Оформление/employment type: официальное трудоустройство
📅 График/schedule: 5/2, с 08:00 до 17:30

ℹ️ О позиции:
— АО «НИТ» — оператор информационно-коммуникационной инфраструктуры «электронного правительства» Республики Казахстан
— Формирование и развитие направления Data Science / ML
— Техническое руководство DS-командой
— Работа с полным циклом разработки ML-моделей: от исследования данных до внедрения и мониторинга
— Участие в архитектурных решениях
— Работа с современным стеком Data Science, ML и Data Engineering

📈 Обязанности/responsibilities:
— Формирование и развитие направления Data Science / ML
— Постановка задач и техническое руководство DS-командой
— Разработка моделей прогнозирования
— Разработка моделей классификации
— Разработка моделей кластеризации
— Разработка моделей выявления рисков
— Внедрение ML-моделей в промышленную эксплуатацию
— Участие в архитектурных решениях
— Контроль полного ML-цикла: от исследования данных до внедрения и мониторинга

📌 Требования/requirements:
— Опыт работы Data Scientist / ML Engineer от 3 лет
— Глубокое понимание статистики
— Глубокое понимание Machine Learning и принципов построения моделей
— Уверенный Python
— Опыт работы с Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch
— Опыт технического руководства или наставничества
— Понимание полного ML-цикла
— Опыт исследования и подготовки данных
— Понимание принципов внедрения и мониторинга ML-моделей

➕ Будет преимуществом:
— Опыт работы с ClickHouse
— Опыт работы с PostgreSQL
— Опыт работы с MinIO
— Опыт с BI-инструментами Superset, Lightdash, Metabase
— Опыт работы с dbt
— Опыт работы с Airflow
— Опыт работы со Spark
— Опыт работы с DataHub
— Опыт работы с MLflow
— Опыт построения и развития Data Science / ML-команд

Ключевые навыки:
— Python
— SQL
— Pandas
— NumPy
— Scikit-learn
— PyTorch
— Matplotlib
— Seaborn
— ClickHouse
— PostgreSQL
— MinIO
— Superset
— Lightdash
— Metabase
— Git
— dbt
— Airflow
— Spark
— DataHub
— MLflow
— Jupyter
— Machine Learning
— Data Science
— Статистика
— Прогнозирование
— Классификация
— Кластеризация
— MLOps

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость
— Оффлайн-формат работы
— График 5/2
— Рабочее время с 08:00 до 17:30
— Официальное трудоустройство
— Заработная плата 900 000–1 500 000 ₸
— Ежегодный трудовой отпуск + 2 оклада
— Профессиональный рост и развитие
— Участие в архитектурных решениях

📢❗️🚨 Контакты для связи/Contact information:
Telegram: @arsen212a
WhatsApp: 87086299795
Сайт компании: https://nitec.kz

#jobs

Data Engineer

📍 Астана | 🔥 NITEC — АО «Национальные информационные технологии» (nitec.kz)
🕒 Full-time, офис в БЦ EXPO, 5/2 с 9:00 до 18:30
💰 От 320 000 до 600 000 ₸ гросс (до вычета налогов)

Ищем начинающего инженера данных, который хочет разобраться, как устроены данные внутри масштабной государственной платформы — от источника до витрины.

▪️ Чем предстоит заниматься
— Разработка и поддержка ETL/ELT-процессов в Airflow
— Настройка загрузки данных из внешних источников и государственных систем
— Построение слоёв данных и витрин в dbt на ClickHouse / PostgreSQL
— Написание и оптимизация SQL-запросов
— Контроль качества данных и мониторинг пайплайнов
— Работа в связке с аналитиками и DS-командой

▪️ Что ждём от вас
— Знание SQL на уверенном базовом уровне (JOIN, агрегации, оконные функции)
— Python для работы с данными (pandas, работа с API, файлами)
— Понимание реляционных БД и принципов хранения данных
— Базовые навыки Linux и Git
— Аккуратность, ответственность и желание развиваться в Data Engineering

▪️ Будет плюсом
— Опыт с Airflow, dbt или Docker (хотя бы на уровне учебных проектов)
— Знакомство с ClickHouse или другими колоночными СУБД
— Пет-проекты, курсы или GitHub с кодом по данным

▪️ Наш стек
— БД: ClickHouse, PostgreSQL, Minio
— BI: Superset, Lightdash, Metabase
— Языки: SQL, Python (pandas, matplotlib, seaborn)
— Инструменты: Git, dbt, Airflow, Spark, DataHub

▪️ Что предлагаем
— Работу над масштабной государственной платформой данных и реальными объёмами
— Стабильный оклад и официальное трудоустройство
— Опытную команду, наставничество и обучение
— Адекватные задачи и понятные цели
— Развозка, матпомощь, отпускные, комфортные условия в офисе
Контакты для связи: @arsen212a

#jobs #remote

📍 Формат/working arrangement: удалённо (проектная работа), исполнитель из любого города КЗ

✔️ Должность/position: BI-разработчик / Data Engineer (проектный контракт: обследование баз 1С + построение отчётного слоя Power BI)

🏢 Место работы/workplace: группа компаний, Западный Казахстан (многопрофильная: B2B-услуги, коммерческая недвижимость, HoReCa; ~25 юрлиц). Работа полностью дистанционная.

💸 Заработная плата/salary estimate: первый этап (обследование) — 300 000–700 000 тг фиксированной ценой по вашей оценке; последующие этапы (пилот, раскатка) — оцениваются отдельно, работы на годы.

📈 Обязанности/responsibilities:
— Этап 1: техническое обследование 3 репрезентативных баз 1С (БК 3.0, типовые с доработками, поддержка сохранена, все на одном сервере): карта данных, анализ способов извлечения (OData / выгрузки / прямое подключение) с рекомендацией масштабируемого подхода, реестр неоднозначностей;
— Этап 2 (по результатам): пилот отчёта по деньгам группы в Power BI — модель, автообновление ежедневно к утру, сверка с контрольными данными;
— далее: раскатка на остальные базы, новые контуры отчётности.

📌 Требования/requirements:
— практический опыт извлечения данных именно из 1С (не только «подключался коннектором» — знаете механизмы и их ограничения);
— Power BI до продакшна: модель, DAX, автообновление по расписанию;
— SQL; Python приветствуется;
— умение работать по письменной постановке и фиксировать решения (постановка, целевая структура отчёта и критерии приёмки — готовы и передаются пакетом).

✅ Условия/working conditions: проектный контракт (ГПХ/ИП), фиксированные цены этапов, оплата по приёмке; методология и постановка — на стороне заказчика, внутренняя команда на приёмке есть; два технических условия: без снятия конфигураций с поддержки (доработки — специалистами заказчика), материалы — в репозитории заказчика.

📣 Контакты для связи: @ASAT236. В отклике коротко: опыт с 1С (каким механизмом извлекали, какие подводные камни ловили), пример Power BI-проекта в проде, текущая загрузка, ваша оценка этапа обследования по описанию выше.

#jobs #hybrid

📍Формат/working arrangement: Алматы, Казахстан | удалённо / гибрид
✔️Должность/position: AI / LLM Engineer
🏢 Место работы/workplace: Navio
💸 Заработная плата/salary estimate: от 1.000.000 ₸ в месяц, до вычета налогов

📈 Обязанности/responsibilities:
— Разрабатывать AI-ассистентов, чат-ботов и AI-агентов.
— Создавать многоэтапные AI-workflow.
— Интегрировать OpenAI, Anthropic и другие LLM API.
— Работать с context, memory, state и tool calling.
— Разрабатывать AI-решения для Telegram, WhatsApp и Web.
— Автоматизировать бизнес-процессы с помощью AI.
— Разрабатывать и улучшать RAG-системы.
— Работать с embeddings, semantic search, hybrid search и reranking.
— Настраивать обработку, chunking и индексацию документов.
— Работать с векторными, SQL- и NoSQL-базами данных.
— Реализовывать цитирование и проверку источников ответов.
— Разрабатывать backend на Python / FastAPI и создавать REST API.
— Работать с Pydantic и асинхронным Python.
— Интегрировать внешние API и базы данных.
— Реализовывать retry, timeout, error handling и logging.
— Контейнеризировать сервисы через Docker.
— Оптимизировать промпты и системные инструкции.
— Создавать тестовые сценарии и evals.
— Выявлять галлюцинации и проблемы с контекстом.
— Проводить регрессионное тестирование AI-функциональности.
— Сравнивать модели по качеству, скорости и стоимости.
— Контролировать token usage, latency, ошибки и расходы на LLM.
— Анализировать реальные диалоги пользователей и улучшать AI-системы.

📌 Требования/requirements:
— От 2 лет коммерческого опыта в AI Engineering, Backend, ML Engineering или смежной технической роли.
— Уверенный Python.
— Практический опыт работы с FastAPI.
— Опыт работы с REST API, Pydantic и асинхронным Python.
— Опыт работы с Docker и Git.
— Практический опыт интеграции OpenAI, Anthropic или других LLM API.
— Опыт работы с LangChain, LangGraph или аналогичными инструментами.
— Понимание RAG, embeddings и semantic search.
— Опыт разработки AI-ассистентов, чат-ботов или AI-агентов.
— Опыт работы с SQL и/или NoSQL.
— Понимание ограничений LLM: галлюцинации, context window, latency и стоимость.
— Умение писать структурированный и поддерживаемый код.
— Способность самостоятельно разбираться в задачах и предлагать технические решения.
— Английский язык.

⭐ Будет большим плюсом:
— Qdrant, Pinecone, pgvector, Weaviate, Milvus или другие vector DB.
— Production-ready RAG.
— AI Agents и tool calling.
— Structured Outputs, JSON Schema и Function Calling.
— LLM evaluation / automated evals.
— LangSmith, Langfuse, Arize Phoenix или аналогичные инструменты.
— PostgreSQL, Redis, Elasticsearch / OpenSearch.
— CI/CD.
— AWS, GCP, Azure.
— OCR и обработка документов.
— Опыт разработки multi-tenant SaaS.
— Понимание информационной безопасности и защиты данных.

🛠 AI-инструменты в разработке:
— Claude Code
— Cursor
— GitHub Copilot
— Codex и аналоги

🎯 Ожидания на первые 3 месяца:
— Разобраться в существующей AI- и backend-архитектуре.
— Самостоятельно развивать LLM-функциональность.
— Реализовать минимум одну значимую AI-функцию от идеи до production.
— Улучшить качество, стабильность, скорость или стоимость существующих AI-сценариев.
— Настроить базовое тестирование и оценку качества AI-ответов.
— Улучшить логирование и мониторинг ключевых AI-сценариев.

✅ Условия/working conditions:
— Полная или частичная занятость.
— Формат: удалённо / гибрид.
— График: 5/2 и другие варианты.
— Рабочий день 8 часов.
— Оформление по трудовому договору.
— Остальные условия обсуждаются индивидуально с финальным кандидатом.
— Работа над production-ready AI-системами, а не только демонстрационными решениями.

📢❗️🚨 Контакты для связи: https://hh.kz/vacancy/136463074?query=ML+engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list

📍 Локация: Алматы, Бостандыкский район.

#jobs
📍 Формат: офис, г. Астана
✔️ Должность: Data Engineer (Middle)
🏢 Место работы: РЦЭЗ
💸 Заработная плата: 700 000 – 1 000 000 ₸ (обсуждается по итогам технического интервью, в зависимости от уровня)
📈 Обязанности:
— разработка и сопровождение ETL/ELT-конвейеров загрузки данных;
— развитие слоёв Lakehouse: Bronze / Silver / Gold;
— моделирование данных, сборка витрин под потребителей;
— контроль качества и мониторинг загрузок.
📌 Требования:
— от 2 лет в Data Engineering;
— уверенный SQL и Python;
— опыт с Airflow, объектным хранилищем (S3), Apache Iceberg;
— опыт с Trino / ClickHouse / Spark — плюс;
— понимание принципов моделирования DWH (Data Vault, медальонная архитектура) — плюс;
— Docker, Git, базовое понимание Kubernetes.
✅ Условия:
— работа над национальным проектом отрасли здравоохранения;
— современный стек: Iceberg, Trino, Airflow, dbt, Spark, ClickHouse, Kubernetes;
— реальные объёмы данных (десятки ТБ);
— официальное трудоустройство.
📢 Контакты: @Assyl
🌐 Ссылка: отклик напрямую в Telegram

#jobs #Almaty #Onsite #Data

📍 Working arrangement: On-site, evening shift, Almaty
✔️ Position: Data & Automation Operations Specialist
🏢 Company: GMY Consulting Group, Client Operations
💸 Salary estimate: 500–2,000 ₸ per month, before taxes
📈 Experience: 1–3 years
🕰 Employment: Full-time
📄 Employment type: Employment agreement
📅 Schedule: 5/2, 8 hours, evening shift

ℹ️ About the role:
— Work with data and operational tasks for U.S.-based clients
— Structure scattered data from spreadsheets, exports, and different systems
— Clean, reconcile, and standardize data to make it reliable and usable
— Use modern AI tools to automate data-related tasks
— Opportunity for further career growth into a Data Analyst role

📈 Responsibilities:
— Process inconsistent data from multiple sources
— Reconcile data with different formats, duplicate records, and missing fields
— Structure and consolidate data from multiple files
— Clean data and automate repetitive tasks
— Use AI coding and automation tools, including Claude Code
— Build simple internal tools and dashboards
— Communicate with U.S.-based clients via apps, email, and phone
— Handle data-related operational tasks
— Learn new tools quickly and apply them independently
— Collaborate with the team and take ownership of assigned tasks

📌 Requirements:
— Ability to analyze and structure complex multi-source datasets
— Ability to independently determine how to reconcile and consolidate scattered data
— Hands-on experience with AI coding and automation tools such as Claude Code, ChatGPT, or similar
— Experience may come from self-learning or personal projects
— Strong attention to detail
— Organized and reliable approach to working with data
— English — C1, advanced, both spoken and written
— Confident use of MS Excel and Google Sheets
— Knowledge of formulas, structured tables, and pivot tables
— Strong teamwork skills
— Ownership and ability to work independently
— Ability to solve unfamiliar problems with minimal guidance

➕ Nice to have:
— Exposure to scripting
— SQL experience
— Experience with no-code / low-code automation tools
— Python
— Power BI
— Big Data
— Agile
— Experience working with large volumes of information

Key skills:
— Data Structuring
— Data Cleaning
— AI Automation
— AI Coding Tools
— Claude Code
— ChatGPT
— MS Excel
— Google Sheets
— SQL
— Python
— Power BI
— Big Data
— Business Communication
— Problem Solving
— Working with large volumes of data
— English

🧪 Hiring process:
— Candidates complete a practical exercise using an intentionally messy, multi-source dataset
— The task involves using an AI coding tool to structure and analyze the data
— The company evaluates the candidate's approach to solving an unfamiliar and disorganized problem, rather than focusing only on previous coding experience

🎓 Training and development:
— Paid training on client workflows and tools from day one
— Real-world experience working with international B2B clients
— Clear career development path toward Data Analyst and beyond
— Supportive and collaborative work culture
— Long-term professional growth opportunities
— Merit-based promotions

✅ Working conditions:
— Full-time employment
— On-site work
— 5/2 schedule
— 8 working hours per day
— Evening shift according to Almaty time
— March–November: 17:00–01:00
— November–March: 18:00–02:00
— Employment agreement
— Paid training
— Competitive salary + performance bonuses
— Paid taxi ride home
— Open to university students
— International experience working with U.S.-based clients

📍 Work location: Almaty, 71/66 Nikolay Chaplin Street, Raimbek Batyr area

📢❗️🚨 Contact information:
— Apply with your resume in English
— Vacancy: https://hh.kz/vacancy/135722574?query=SQL+Developer&hhtmFrom=vacancy_search_list

#jobs #Алматы #Гибрид

📍 Формат/working arrangement: гибрид
✔️ Должность/position: SQL-разработчик
🏢 Место работы/workplace: ТОО Telecon
💸 Заработная плата/salary estimate: от 400 000 до 600 000 ₸ в месяц, на руки
📈 Опыт/experience: 3–6 лет
🕰 Занятость/employment: полная занятость
📄 Оформление/employment type: трудовой договор
📅 График/schedule: 5/2, 8 рабочих часов

ℹ️ О позиции:
— Основная работа выполняется в PostgreSQL и во внутренних конструкторах продукта
— Специалист работает с готовыми сущностями и механизмами системы: версиями раскрытия, конструкторами отчётов и документов и другими компонентами
— Настраивая систему, необходимо формировать итоговое визуальное представление налоговой отчётности в веб-интерфейсе
— Работа преимущественно ведётся по подготовленной проектной документации и моделям данных
— Важно понимать устройство продукта и взаимосвязи его сущностей, а не только следовать инструкциям

📈 Обязанности/responsibilities:
— Настройка информационной системы под требования конкретного клиента
— Написание и анализ SQL-запросов в PostgreSQL
— Получение, проверка и преобразование данных
— Перенос моделей данных и проектных решений методологов в настройки продукта
— Настройка отчётов, документов, версий раскрытия и других сущностей системы
— Проверка корректности отображения отчётности в веб-интерфейсе
— Изучение логики продукта и использование базы знаний вендора
— Направление заявок вендору по ошибкам продукта
— Подготовка запросов на изменение продукта
— Анализ ошибок и несоответствий
— Поиск причин ошибок в данных или настройках
— Участие в рабочих группах и встречах
— Переписка с представителями заказчика и вендора по вопросам своей компетенции

📌 Требования/requirements:
— Уверенное знание SQL
— Опыт работы с реляционными СУБД
— Понимание реляционных моделей данных
— Понимание связей между таблицами
— Знание принципов обработки данных
— Умение работать с технической документацией
— Способность переводить описанные требования в рабочие настройки
— Внимательность к деталям
— Способность работать со сложной структурированной информацией
— Готовность глубоко изучить новый продукт и его предметную область

➕ Будет преимуществом:
— Опыт настройки или внедрения 1С
— Опыт работы с BI-платформами
— Опыт работы с системами отчётности
— Опыт работы с финансовыми или налоговыми информационными системами
— Опыт работы аналитиком
— Опыт разработки отчётности
— Опыт работы специалистом по внедрению или сопровождению корпоративных систем
— Понимание принципов построения регламентированной отчётности
— Понимание принципов построения финансовой отчётности
— Понимание принципов построения управленческой отчётности

Ключевые навыки:
— SQL
— PostgreSQL
— Python
— Hadoop
— Spark
— SAS
— Data Science
— Data Mining
— Анализ данных
— Математическая статистика
— Oracle
— Atlassian Confluence
— Реляционные базы данных
— Отчётность
— Внедрение информационных систем

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость
— График 5/2
— Рабочий день 8 часов
— Гибридный формат работы
— Оформление по трудовому договору
— Выплаты один раз в месяц
— Заработная плата 400 000–600 000 ₸ на руки
— Работа с PostgreSQL и внутренними инструментами продукта
— Взаимодействие с заказчиками и вендором

📍 Адрес/work location: Алматы, проспект Аль-Фараби, 120/55

📢❗️🚨 Контакты для связи/Contact information:
https://hh.kz/vacancy/136311694?query=SQL+Developer&hhtmFrom=vacancy_search_list

#jobs #Удалённо #AI

📍 Формат/working arrangement: удалённо
✔️ Должность/position: AI Developer / AI Expert
🏢 Место работы/workplace: Upward Digital OÜ, Slotsense
💸 Заработная плата/salary estimate: от 2 000 до 4 500 $ в месяц, до вычета налогов
📈 Опыт/experience: 3–6 лет
🕰 Занятость/employment: полная занятость
📅 График/schedule: 5/2, вечерние или ночные смены, 8 часов
📄 Оформление/employment type: договор ГПХ с самозанятым
📍 Локация/lconversation: удалённо, вакансия размещена в Астане

📈 Обязанности/responsibilities:
— Проектирование и разработка продвинутых AI-workflows и агентных архитектур
— Разработка и оптимизация RAG-пайплайнов
— Создание качественных промптов и проведение экспериментов со стратегиями prompt engineering
— Работа с LangChain и другими LLMOps-инструментами для оптимизации производительности чат-бота
— Анализ поведения пользователей для повышения точности и естественности AI-системы
— Тесное взаимодействие с инженерной и продуктовой командами при тестировании и внедрении улучшений
— Отслеживание новых тенденций в области LLM и conversational AI
— Развитие GPT-powered чат-бота компании до более высокого уровня качества и персонализации

📌 Требования/requirements:
— Подтвержденный опыт работы с GPT или другими большими языковыми моделями
— Практический опыт создания AI-агентов и agentic workflows
— Глубокое понимание RAG и опыт его применения в реальных проектах
— Уверенное знание Python
— Знакомство с векторными базами данных
— Опыт работы с LangChain
— Понимание LLMOps best practices
— Отличный английский для написания промптов и коммуникации с командой
— Аналитический склад мышления
— Проактивный подход к экспериментам и поиску решений
— Интерес к AI и постоянному профессиональному развитию

Ключевые навыки:
— Artificial Intelligence
— AI Agents
— Agentic Workflows
— LLM
— GPT
— RAG
— LangChain
— LLMOps
— Prompt Engineering
— Python
— JavaScript
— Java
— Vector Databases
— Conversational AI
— Анализ данных
— Английский язык

📊 Требуемый опыт:
— LangChain — 4 года
— RAG — 4 года
— JavaScript — 4 года
— Artificial Intelligence (AI) — 4 года
— Python — 4 года

🌐 Языки:
— Английский — C1, продвинутый

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость
— Удалённый формат работы
— График 5/2
— Вечерние или ночные смены
— Рабочий день 8 часов
— Выплаты один раз в месяц
— Оформление по договору ГПХ с самозанятым
— Заработная плата $2 000–4 500 в месяц до вычета налогов
— Работа над AI-продуктом в сфере iGaming
— Возможность развивать GPT-powered chatbot и современные conversational AI решения

📍 Адрес/work location: удалённо, Астана

📢❗️🚨 Контакты для связи/Contact information:
https://hh.kz/vacancy/136280042?query=AI+engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list

#вакансия #астана #ai #ml #nlp #python
AI Engineer
Til-Qazyna National Scientific and Practical Center
Astana | Office: Alem.ai | Mon–Fri, 08:00–17:30
700,000 KZT gross

About Us & The Team
Til-Qazyna is a national scientific and practical center dedicated to building the core digital and AI infrastructure for the Kazakh language. We develop foundational language resources, linguistic tools, and open-source models, including custom text corpora, morphological analyzers, RAG pipelines, and fine-tuned Large Language Models.

We are looking for an AI Engineer to focus exclusively on natural language processing, corpus engineering, and LLM fine-tuning.

Key Responsibilities
• LLM Adaptation & Fine-Tuning: Fine-tune, evaluate, and benchmark open-source LLMs (Llama, Mistral, Qwen, Gemma) for Kazakh language understanding and generation using parameter-efficient methods (LoRA, QLoRA, PEFT).
• NLP & Linguistic Tooling: Develop, maintain, and optimize rule-based and neural NLP components, including morphological analyzers, lemmatizers, tokenizers, and terminology parsers.
• Corpus & Data Pipelines: Design automated pipelines for large-scale text crawling, data cleaning, deduplication, synthetic data generation, and dataset curation.
• Inference & Deployment: Package NLP models and LLMs into containerized microservices (Docker, FastAPI) and optimize inference using modern serving frameworks (vLLM, Ollama, TensorRT-LLM, ONNX).

Requirements
• 1+ years of hands-on experience as NLP / AI / Machine Learning engineer.
• Solid understanding of the Transformer architecture, attention mechanisms, embeddings, and tokenization.
• Experience with core ML/NLP libraries: PyTorch, Hugging Face (transformers, datasets, accelerate, peft), Scikit-learn.
• Experience building data preprocessing pipelines and working with structured/unstructured text data.
• Practical knowledge of Docker, Linux, and Git.
• Degree in Computer Science, Data Science, Applied Mathematics.

Nice to Have
• Hands-on experience with modern LLM serving and optimization engines (vLLM, TGI, llama.cpp, quantization techniques like AWQ/GPTQ).
• Experience with RAG stacks (LangChain, LlamaIndex, ChromaDB, Qdrant, FAISS).
• Understanding of the morphological, agglutinative, or grammatical characteristics of the Kazakh language.
• Familiarity with alignment techniques (DPO, RLHF) or synthetic data generation.

What We Offer
• Direct impact on sovereign AI development and language technology used at scale.
• Official employment in full compliance with the Labor Code of the Republic of Kazakhstan.
• Access to high-performance GPU compute clusters for model training and experimentation.

To Apply
Send your CV to @b4wer on Telegram.
info@tilqazyna.kz

#jobs #Удалённо

📍 Формат/working arrangement: удалённо, полная занятость
✔️ Должность/position: Middle Python Developer (Backend + Web Scraping)
🏢 Место работы/workplace: AbeloHost
💸 Заработная плата/salary estimate: от 1 800 до 4 000 € в месяц, до вычета налогов

📈 Обязанности/responsibilities:
— Разработка фоновых сервисов и пайплайнов обработки данных на Python
— Работа с очередями задач, воркерами и жизненными циклами данных
— Разработка REST API на FastAPI для внутренних интерфейсов
— Интеграция с MongoDB, S3-совместимыми хранилищами и внешними API
— Деплой и поддержка сервисов с использованием Docker Compose
— Участие в проектировании архитектуры платформы
— Разработка решений для Web Scraping с использованием Playwright
— Работа с прокси и анти-бот механизмами
— Работа с сессиями, cookies, короткоживущими ссылками и нестандартными сайтами
— Построение LLM-пайплайнов для автоматизации разработки

📌 Требования/requirements:
— Коммерческий опыт разработки на Python от 2 лет
— Уверенный backend-опыт с FastAPI или аналогичными фреймворками
— Опыт работы с фоновыми задачами, очередями и production-сервисами
— Знание паттернов проектирования и архитектурных стандартов
— Практический опыт Web Scraping, DevTools, HTTP, сессий и cookies
— Опыт работы с Playwright или Selenium
— Опыт работы с NoSQL в production, предпочтительно MongoDB
— Опыт деплоймента и поддержки приложений с использованием Docker и Linux
— Опыт работы с CI/CD и GitHub Actions
— Понимание pre-commit конфигураций
— Активное использование AI-инструментов разработки и интерес к агентным пайплайнам
— Английский язык на уровне чтения технической документации
— Умение писать читаемый и поддерживаемый код
— Способность разбираться в существующем коде
— Хорошие коммуникативные навыки

Ключевые навыки:
— Python
— FastAPI
— REST API
— MongoDB
— Web Scraping
— Playwright
— Selenium
— CI/CD
— GitHub Actions
— Docker
— Linux
— NoSQL
— LLM
— Data Pipelines

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость
— График 5/2
— Рабочий день 8 часов
— Формат работы: удалённо
— Выплаты один раз в месяц
— Фриланс-контракт
— Заработная плата €1 800–4 000 в месяц в зависимости от уровня кандидата
— Возможность роста заработной платы по мере получения опыта
— Возможности профессионального роста
— Работа над платформой для автоматизации сбора и обработки больших объёмов данных

📍 Адрес/work location: Алматы, удалённо

📢❗️🚨 Контакты для связи/Contact information: https://hh.kz/vacancy/135893265?query=Программист+Python&hhtmFrom=vacancy_search_list

#jobs #Офис #Гибрид #Астана

📍 Формат/working arrangement: на месте работодателя или гибрид, полная занятость
✔️ Должность/position: Software Engineer (Remarcable)
🏢 Место работы/workplace: Remarcable
💸 Заработная плата/salary estimate: от 2 000 до 4 000 $ в месяц до вычета налогов

📈 Обязанности/responsibilities:
— Проектирование и разработка ключевой функциональности платформы: закупочные workflow, интеграции с поставщиками и AI-функции
— Разработка AI-функциональности на базе OCR и валидации документов
— Проектирование и реализация интеграций с ERP и системами поставщиков
— Принятие архитектурных решений и ответственность за их реализацию
— Разработка поддерживаемого и масштабируемого программного обеспечения
— Работа с backend и frontend-компонентами продукта
— Участие в code review и инженерных обсуждениях

📌 Требования/requirements:
— 3+ года коммерческой разработки
— Сильная инженерная база: алгоритмы, структуры данных, базы данных, поведение систем под нагрузкой
— Коммерческий опыт разработки на Python
— Опыт работы с Django / Django REST Framework
— Владение frontend-технологиями, предпочтительно Angular
— Английский язык — C1
— Инженерное мышление и способность самостоятельно разбираться в сложных технических задачах
— Понимание принципов разработки масштабируемых систем

Ключевые навыки:
— Python
— Django
— Django REST Framework
— Angular
— AngularJS
— PostgreSQL
— SQL
— REST API
— Docker
— Git
— GitHub
— Celery
— Distributed Systems
— AWS
— EDI
— Webhooks
— OCR
— AI

Будет плюсом:
— Celery
— Распределённые системы
— Отказоустойчивость
— SQL и понимание планов выполнения
— Git
— Docker
— AWS
— Опыт интеграций REST, EDI, Webhooks
— Open Source и сильные pet-проекты
— Опыт участия в олимпиадах

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость
— Оформление по договору ГПХ с ИП
— График 5/2
— Рабочие часы: 8
— Вечерние или ночные смены
— Формат работы: на месте работодателя или гибрид
— Компенсация уровня топ-рынка
— Работа над AI-first продуктом
— Реальное влияние на продукт, которым пользуются крупнейшие подрядчики США
— Работа в небольшой команде сильных инженеров
— Быстрый рост компании после привлечения Series A

📍 Адрес/work location:
Астана, улица Аскара Токпанова, 33

📢❗️🚨 Контакты для связи/Contact information: https://hh.kz/vacancy/136059147?hhtmFromLabel=similar_vacancies&hhtmFrom=vacancy

#jobs #Офис

📍 Формат/working arrangement: на месте работодателя, полная занятость
✔️ Должность/position: Computer Vision Research Engineer / Computer Vision Engineer
🏢 Место работы/workplace: Виктори-Технолоджи
💸 Заработная плата/salary estimate: от 800 000 ₸ в месяц на руки

📈 Обязанности/responsibilities:
— Разработка и внедрение ML-моделей для анализа видео- и аудиоданных
— Детекция и классификация эмоций и психофизиологических состояний на основе мимики, микродвижений, жестов, тембра голоса и интонации
— Построение пайплайнов предварительной обработки видео и аудио, извлечение признаков: landmarks, аудио-эмбеддинги, спектрограммы
— Разработка моделей с использованием CNN, RNN, Transformer, Audio/Video Fusion, LLM/RAG-архитектур
— Разработка методик валидации моделей, включая синхронизацию аудио и видео, cross-validation и оценку метрик
— Эксперименты с Vision Transformers, Audio Transformers, Bi-LSTM и GRU
— Исследование методов интерпретируемости и объяснимости моделей для юридически значимых выводов
— Проведение code review существующих ML-моделей и оценка качества реализации
— Оптимизация и изменение архитектуры моделей для повышения точности, стабильности и производительности
— Поддержка моделей в production-среде, мониторинг результатов и устранение ошибок
— Разработка API для передачи интерпретированных результатов ML-моделей в действующие системы

📌 Требования/requirements:
— Опыт работы от 3 лет в ML/CV/NLP/RAG, желательно с проектами анализа видео и аудио
— Глубокое понимание Computer Vision, обработки аудио и мультимодальных данных
— Опыт работы с PyTorch и TensorFlow
— Опыт разработки и внедрения CNN, RNN, Transformer, Vision/Audio Transformers и multimodal fusion
— Практические знания подготовки данных, аугментации и извлечения признаков
— Опыт работы с RAG-архитектурами или LLM для интерпретации результатов ML-моделей
— Опыт интеграции ML-моделей через API с внешними системами
— Опыт работы с ML-пайплайнами, MLOps и Docker

Ключевые навыки:
— Computer Vision
— Machine Learning
— Deep Learning
— PyTorch
— TensorFlow
— CNN
— RNN
— Transformer
— Vision Transformer
— Audio Transformer
— Multimodal Fusion
— RAG
— LLM
— NLP
— MLOps
— Docker
— API
— Explainable AI

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость
— Оформление в штат
— Испытательный срок — 3 месяца
— График 5/2
— Рабочие часы: 09:00–18:00
— Работа в офисе
— Проекты в области LegalTech и цифровизации
— Живые задачи, быстрые решения и пространство для инициативы

📍 Адрес/work location:
Астана, улица Жошы хана, 27

📢❗️🚨 Контакты для связи/Contact information: https://hh.kz/vacancy/136087076?query=AI%2FML+Engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list

#jobs #Удалённо #Гибрид

📍 Формат/working arrangement: удалённо или гибрид, полная занятость
✔️ Должность/position: Senior AI Engineer / Агентные LLM-системы
🏢 Место работы/workplace: ТОО Институт инжиниринга и информационных технологий КБТУ
💸 Заработная плата/salary estimate: от 800 000 до 1 200 000 ₸ в месяц на руки

📈 Обязанности/responsibilities:
— Проектирование и развитие агентной архитектуры: оркестрация, tool use, memory, обработка ошибок и деградаций LLM
— Построение инфраструктуры качества: eval-пайплайны, трейсинг вызовов агентов, регрессионное тестирование при смене моделей и промптов
— Развитие RAG-пайплайна: гибридный поиск, re-ranking, устойчивость к edge cases retrieval
— Контроль поведения системы в production
— Самостоятельное принятие архитектурных и продуктовых решений
— Прямое взаимодействие с заказчиком: обсуждение задач, демонстрация результатов и сбор обратной связи

📌 Требования/requirements:
— От 4 лет production-разработки, включая значительный опыт с LLM/агентными системами в эксплуатации
— Практический опыт агентных пайплайнов: function calling, многошаговая оркестрация, structured outputs (Pydantic / Pydantic AI или аналоги)
— Опыт наблюдаемости и оценки качества LLM-систем: трейсинг (Langfuse или аналог), eval-фреймворки, офлайн-метрики
— Опыт работы с RAG в production: гибридный поиск, chunking, re-ranking
— Уверенный Python production-уровня: async, типизация, тестирование
— Понимание LLM serving: батчинг, KV-cache, квантование
— Наличие портфолио: production-система, open-source, статьи или другие проекты
— Уверенное владение AI-агентами разработки (Pi, opencode или аналоги) для написания, ревью и рефакторинга кода
— Готовность быстро работать и использовать AI-агентов и автоматизацию для ускорения разработки
— Английский язык — B1
— Русский язык — C1

Ключевые навыки:
— Python
— LLM
— RAG
— Pydantic AI
— KV-cache
— AI Agents
— Agentic AI
— LangGraph
— Langfuse
— LLM Evaluation
— LLM Serving
— vLLM
— Structured Outputs
— Function Calling
— Асинхронное программирование
— Тестирование
— Оркестрация AI-агентов

Будет плюсом:
— LangGraph
— Самостоятельная эксплуатация inference-серверов (vLLM/TGI/SGLang)
— Опыт с Airflow/DWH
— NLP для русского и казахского языков

✅ Условия/working conditions:
— Проект на 6 месяцев
— Оформление по ГПХ
— Свободный график
— Рабочие часы по договорённости
— Формат работы: удалённо или гибрид
— Работа над мультиагентной AI-системой в production
— Собственная GPU-инфраструктура на vLLM
— Реальные пользователи и растущий каталог AI-агентов

📍 Адрес/work location:
Алматы, Алмалы, Жибек Жолы

📢❗️🚨 Контакты для связи/Contact information: https://hh.kz/vacancy/135765430?query=DWH+Engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list

#jobs #Алматы

📍 Формат/working arrangement: на месте работодателя, полная занятость
✔️ Должность/position: Администратор баз данных DBA / PostgreSQL Database Administrator
🏢 Место работы/workplace: ТОО Институт Космической Техники и Технологии
💸 Заработная плата/salary estimate: 500 000–650 000 ₸ в месяц, до вычета налогов

📈 Обязанности/responsibilities:
— Администрирование, сопровождение и развитие баз данных PostgreSQL
— Мониторинг производительности баз данных и выявление узких мест
— Оптимизация SQL-запросов, схем данных, индексов и процессов обработки данных
— Проектирование структуры баз данных и участие в разработке архитектуры хранения данных
— Настройка резервного копирования и восстановления данных
— Обеспечение высокой доступности и отказоустойчивости PostgreSQL
— Настройка Streaming Replication, Failover и Cluster Solutions
— Контроль целостности, безопасности и производительности баз данных
— Анализ планов выполнения запросов с использованием EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE
— Настройка параметров PostgreSQL для достижения оптимальной производительности
— Участие в миграции данных и обновлении версий PostgreSQL
— Автоматизация рутинных задач администрирования с использованием SQL, Bash, Python или PowerShell
— Взаимодействие с командами разработки, DevOps и аналитиками по вопросам проектирования и эксплуатации баз данных
— Подготовка технической документации по архитектуре, настройкам и регламентам сопровождения БД

📌 Требования/requirements:
— Опыт работы DBA PostgreSQL от 2–3 лет
— Глубокое знание PostgreSQL, версии 12+
— Отличное знание SQL и опыт оптимизации сложных запросов
— Понимание MVCC, VACUUM, Autovacuum, WAL, Checkpoint и Replication
— Практический опыт настройки и сопровождения PostgreSQL-кластеров
— Опыт резервного копирования и восстановления данных с использованием pg_dump, pg_basebackup и PITR
— Знание Streaming Replication и Logical Replication
— Опыт анализа производительности БД с использованием EXPLAIN ANALYZE, pg_stat_statements и систем мониторинга
— Понимание индексирования B-Tree, GIN, GiST и BRIN
— Знание принципов партиционирования и оптимизации хранения данных
— Опыт работы в Linux-среде
— Навыки автоматизации с использованием Bash, Python или PowerShell
— Опыт работы с Git
— Понимание процессов CI/CD
— Понимание принципов информационной безопасности и разграничения доступа к данным
— Опыт работы с высоконагруженными PostgreSQL-системами будет преимуществом
— Опыт работы с Patroni, PgBouncer, HAProxy и Keepalived будет преимуществом
— Опыт работы с Prometheus, Grafana или Zabbix будет преимуществом
— Опыт администрирования Redis, ClickHouse, Greenplum и других СУБД будет преимуществом
— Знание Docker и Kubernetes будет преимуществом
— Опыт миграции данных между различными СУБД будет преимуществом
— Понимание принципов построения DWH и ETL-процессов будет преимуществом
— Опыт работы с AWS, Azure или Yandex Cloud будет преимуществом

Ключевые навыки:
— PostgreSQL
— SQL
— Database Administration
— DBA
— Database Engineering
— Linux
— Python
— Bash
— PowerShell
— Git
— CI/CD
— Docker
— Kubernetes
— MySQL
— MS SQL Server
— Redis
— ClickHouse
— Greenplum
— Backup & Recovery
— Streaming Replication
— Logical Replication
— High Availability
— Failover
— Performance Optimization
— Query Optimization
— Data Migration
— Database Security
— DWH
— ETL

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость
— Возможность стажировки
— Оформление по трудовому договору
— График 5/2
— Рабочий день 8 часов
— Формат работы: на месте работодателя
— Выплаты один раз в месяц

📍 Адрес/work location:
Алматы, Кисловодская улица, 34

📢❗️🚨 Контакты для связи/Contact information: https://hh.kz/vacancy/134210712?query=администратор+баз+данных&hhtmFrom=vacancy_search_list

#jobs #Удалённо

📍 Формат/working arrangement: удалённо, полная занятость
✔️ Должность/position: Python Developer (CAD Automation)
🏢 Место работы/workplace: StoryGold
💸 Заработная плата/salary estimate: 800–1 200 $ в месяц, до вычета налогов

📈 Обязанности/responsibilities:
— Разработка Python-кода с использованием библиотеки CadQuery для создания точных параметрических 3D-моделей
— Создание и управление датасетами для обучения AI-моделей
— Перевод 2D-изображений и схем в программные 3D-модели
— Взаимодействие с ML Research Team и CAD-дизайнерами для определения требований к данным
— Участие в улучшении качества данных и производительности AI-моделей
— Разработка скриптов и инструментов для автоматизации процесса создания данных
— Оптимизация и автоматизация workflow подготовки training data
— Работа на пересечении Python-разработки, CAD и AI

📌 Требования/requirements:
— Опыт работы не требуется
— Уверенное знание Python
— Английский язык — знание для работы в международной команде
— Интерес к AI и generative AI
— Готовность работать с CAD и 3D-моделированием
— Готовность осваивать CadQuery и инженерные инструменты
— Опыт работы с CAD-системами будет преимуществом
— Знание концепций 3D-моделирования будет преимуществом
— Знакомство с геометрическими библиотеками будет преимуществом
— Интерес к generative AI будет преимуществом

Ключевые навыки:
— Python
— CadQuery
— AI
— Generative AI
— Machine Learning
— Data Preparation
— Training Data
— Dataset Creation
— CAD Automation
— 3D Modeling
— Parametric Modeling
— Geometric Libraries
— Automation
— Scripting
— Английский язык

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость
— График 5/2
— Рабочий день 8 часов
— Полностью удалённый формат работы
— Работа в venture-backed startup из Сан-Франциско
— Работа над AI-продуктом для автоматической генерации сложных CAD-дизайнов
— Взаимодействие с ML Research Team и CAD-дизайнерами
— Возможность развиваться на пересечении Python, AI, машинного обучения и CAD
— Отсутствие обязательного коммерческого опыта
— Отбор включает тестовое задание продолжительностью около 3 часов и собеседование с двумя членами команды

📍 Адрес/work location:
Сан-Франциско, удалённо

📢❗️🚨 Контакты для связи/Contact information: https://hh.kz/vacancy/136045084?query=Data+Engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list

#jobs #Удалённо

📍 Формат/working arrangement: удалённо, полная занятость
✔️ Должность/position: AI Test Automation Engineer
🏢 Место работы/workplace: ООО ОнТаргет ЛАБС / OnTarget Labs
💸 Заработная плата/salary estimate: 4 000–4 500 $ в месяц, до вычета налогов

📈 Обязанности/responsibilities:
— Разработка и поддержка автоматизированных тестов для backend-сервисов и API
— Тестирование AI-функций и сервисов, включая проверку результатов и поведения моделей
— Интеграция AI evaluations в CI/CD pipelines для постоянного контроля качества AI
— Тестирование асинхронных и event-driven процессов
— Валидация data pipelines, работающих со структурированными данными, текстами и документами
— Тестирование нефункциональных требований: производительность, масштабируемость и надёжность
— Взаимодействие с backend-разработчиками и product-командой для определения критериев качества
— Участие в настройке CI checks и quality gates
— Подготовка и поддержка test reporting
— Мониторинг качества AI-систем при изменении моделей, промптов и данных
— Работа с системами, использующими AI / ML / LLM-компоненты

📌 Требования/requirements:
— Опыт автоматизации backend-тестирования от 3 лет
— Уверенное владение Python
— Уверенное владение JavaScript / TypeScript
— Опыт работы с pytest, unittest или аналогичными тестовыми фреймворками
— Опыт тестирования API с использованием Postman, Requests, HTTPX или аналогов
— Опыт работы с Docker
— Знание SQL для валидации данных
— Опыт тестирования backend-систем с AI / ML / LLM-компонентами
— Опыт работы с инструментами LLM evaluation: DeepEval, Ragas, LangSmith или аналогами
— Опыт тестирования производительности и масштабируемости систем
— Опыт работы с cloud-средами: AWS, GCP, Azure или аналогами
— Опыт создания или поддержки AI evaluations будет преимуществом
— Опыт работы с недетерминированными системами, включая flaky results и hallucinations, будет преимуществом
— Опыт contract testing с Pact или аналогами будет преимуществом
— Знание prompt engineering или RAG-based systems будет преимуществом
— Знакомство с инструментами observability: CloudWatch, Kibana, Grafana и аналогами будет преимуществом
— Базовые знания security testing, OWASP и API security будут преимуществом
— Опыт работы с synthetic test data будет преимуществом
— Английский язык — B2 и выше

Ключевые навыки:
— AI Testing
— AI Evaluation
— Test Automation
— Backend Testing
— Python
— JavaScript
— TypeScript
— Pytest
— Unittest
— API Testing
— Postman
— Requests
— HTTPX
— SQL
— Docker
— CI/CD
— DeepEval
— Ragas
— LangSmith
— LLM
— ML
— AI
— Performance Testing
— Scalability Testing
— Cloud
— AWS
— GCP
— Azure
— Contract Testing
— RAG
— Prompt Engineering
— Grafana
— Kibana
— CloudWatch
— OWASP

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость
— График 5/2
— Рабочий день 8 часов
— Формат работы: полностью удалённо
— Выплаты один раз в месяц
— Работа в международной компании по разработке программных продуктов
— Работа над современными продуктами с AI-powered функциональностью
— Возможности профессионального роста
— Возможность зарубежных командировок
— Работа в международной команде IT-специалистов

📍 Адрес/work location:
Удалённо, Алматы

📢❗️🚨 Контакты для связи/Contact information: https://hh.kz/vacancy/136017977?query=Data+Engineer&hhtmFrom=vacancy_search_list