Data Science Jobs

#вакансия #удаленно #РФ #Al #Python #разработчик

AI-разработчик Middle/Senior
Зп до 260к на руки
ИТ компания интегратор
Оформление ИП, Смз
Гражданство РФ, локация РФ
Удаленно

Разработка AI-агентов (написание кода, логика, интеграция моделей) и полная ответственность за их доставку и поддержку в микросервисной среде.

Баланс:
30% Разработка (Coding)
70% Внедрение и эксплуатация (Deployment & Ops).

Ключевые навыки (Hard Skills):
- AI Development - Python, фреймворки для AI (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel или аналоги). Понимание концепции AI Agents, RAG, Tool Calling;
- DevOps / MLOps - Docker, Kubernetes, Helm. Умение написать Dockerfile и values.yaml;
- Debugging & Ops - ArgoCD (только чтение логов/статусов), работа с терминалом (bash), анализ логов;
- Security & Deps - Работа с SCA-сканерами.

- Опыт от 3-6 лет Middle / Senior;
- Бэкграунд: Python-разработчик, который увлекался AI и выучил Docker/K8s, либо MLOps-инженер, который умеет хорошо программировать;
- Ключевая компетенция: Автономность. Необходимо уметь не только написать бота, но и перенести его в контейнер, заставить пройти проверку безопасности и запустить в кластере без помощи системных администраторов;
- Глубокое понимание работы зависимости в Python (virtualenv, poetry, pip), так как 70% проблем с деплоем связаны с ними.

💫Задачи на проекте
- Написание кода агента на Python, который использует внешние API;
- "Упаковка" кода в Docker-образ с минимальным размером и безопасными зависимостями;
- Написание Helm-чарта для развертывания этого образа в K8s;
- Поиск способов обновления библиотеки или применение патча, пересборка образа и обновление деплоя при блокировке образа SCA-сканером из-за уязвимости в библиотеке requests;
- Чтение логов пода в ArgoCD, в случае падения агента в продакшн. Исправление кода и подготовка нового деплоя, если ошибка в промпте или API.

Этапы отбора
1. Интервью
2. Проверка ИБ
Описание проекта и команды
Управляющая компания.

====
⚠️ Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала.
====
✍️ пишите и присылайте резюме в лс @HR_V_a

Ошибки в данных влияют на отчеты, аналитику и процессы компании. Но кто отвечает за качество данных, как находить проблемы и какие действия помогают избежать повторных ошибок?

На открытом уроке 30 сентября в 20:00 МСК разберем, как выстроить управление качеством данных: от обнаружения проблемы до ее устранения. Вы узнаете, как оценивать риски, распределять ответственность между участниками процесса и выбирать подходящие механизмы контроля.

Урок проходит в преддверие старта курса «Качество данных / Data Quality». Занятие будет полезно руководителям в сфере данных, аналитикам, инженерам данных, специалистам по качеству данных и менеджерам цифровых проектов.

➡️ Разберитесь, как превратить качество данных из постоянной проблемы в управляемый процесс: https://otus.pw/pfHj/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

👀 Product Lead (Predictions & ML)
Удаленка

Adapty — платформа монетизации подписок для мобильных приложений. Через нас проходит больше $3B подписочной выручки в год, нами пользуются больше 20 000 приложений. Мы делим продукт на стримы и сейчас собираем аналитику и ML под одного владельца.

Вся мобильная реклама держится на одном разрыве: выручка от привлечённого пользователя приходит в течение года, подписками и продлениями, а решение, продолжать ли тратить на канал, нужно принять за несколько дней. Этот разрыв закрывает предсказание LTV — и от точности прогноза напрямую зависит, сколько приложение может позволить себе потратить на рост.

Данных для этого у нас больше, чем почти у кого-либо на рынке: мы видим тысячи приложений одновременно, а не одно. Значит, мы можем предсказывать точнее всех. Сейчас не предсказываем, и это задача роли.

Направление собирается с нуля: аналитика, предикт и A/B-тесты впервые сходятся под одним владельцем. Ты получаешь чистый лист в решениях поверх продукта, который уже приносит деньги двадцати тысячам приложений.

➡️Чем заниматься:
— Определить, что мы считаем качеством модели — метрика, горизонт, baseline, калибровка — и довести предикт до этого уровня
— Забрать A/B-тесты пейволлов и свести их с предиктом: тест меряет краткосрочный эффект, а раскатывать надо по долгосрочной выручке
— Разогнать аналитику: найти, где затык — в данных, запросах или интерфейсе
— Решить судьбу накопленных ML-наработок: что доводим до продукта, что закрываем
— Вести команду из двух ML-инженеров

➡️Кого ищем:
— Классический ML и матстат на уровне предметного спора о метрике и горизонте, а не пересказа чужих выводов
— SQL и Python — сами достаёте и перепроверяете числа
— Умение взять широкое направление и довести до результата без постановки задач
— Продуктовый опыт — плюс, но не требование

📌Плюсом: подписки, мобайл или финтех (LTV, churn, когортная экономика); экспериментальный дизайн: мощность, MDE, множественные сравнения; ClickHouse; олимпиады, Kaggle, публичные проекты.

➡️ По всем вопросам и с резюме обращайтесь: @musit
(без cv не рассматриваем)

Не застревайте в прошлом — учитесь новым навыкам и ИИ

Чтобы успевать за требованиями рынка, освойте новую профессию и нейросети в Практикуме. До 30 сентября действует скидка 16% на все курсы. 

Выбрать курс

Как всё устроено: 

— нейросети уже в каждом курсе: учим профессиям сразу с ИИ, чтобы ваше резюме было заметнее, а трудоустройство — увереннее;

— эксперты — практики, которые двигают ИИ-индустрию: перенимайте опыт у профи из Яндекса, Сбера, Т-Банка и других бигтех-компаний;

— воркшопы, которые успевают за изменениями: если сегодня завирусится новая нейросеть, то завтра вы сможете обсудить её с наставником.

Начните учиться бесплатно и получите скидку 16% — она автоматически появится в личном кабинете. 

Учиться!

Erid: 2SDnjbzG4Bu
Название: ООО "ЯНДЕКС"
ИНН: 7736207543

#вакансия #AI #Architect #Automation

Локация: Кипр или UK, удаленно из Европы
Вилка: 8 000 - 12 000 евро gross
Контакт: @veronika_vlasovets

Ищем AI Engineering Architect для крупной продуктовой компании, который возьмет на себя ответственность за 5-кратное ускорение скорости разработки через внедрение AI.

Компания: международный B2C бизнес в индустрии развлечений, работает сразу с несколькими продуктами и создает инструменты для музыкантов и авторов по всему миру. Компания движется к децентрализованной инженерии и делает ставку на AI-native инструменты как способ этого достичь. Системы, которые вы спроектируете, должны работать одинаково хорошо сразу в нескольких продуктах.

Задачи: 
Вам необходимо будет построить и возглавить AI-стек для инженерии: агентные воркфлоу, evals, правила доступа, AI-ревью кода, автоматизацию тестирования и деплоя. В фокусе — автоматизация: находить и убирать главные узкие места в рабочих процессах с помощью AI, отвечать за 5-кратное ускорение разработки. Также предстоит выбирать модели и провайдеров для инструментов, запускать MVP на одной команде и масштабировать на всю организацию, настраивать evals, которые показывают реальный эффект на скорость.

Требуемые навыки и опыт:
* 6-7+ лет коммерческой разработки, любой стек, последние несколько лет фокус на внедрении и автоматизации процессов через AI
* Опыт внедрения AI-инструментов в масштабе всей компании с измеримым эффектом на скорость работы
* Экспериментальный подход, основанный на данных: предложить идею, запустить MVP на одной команде, затем масштабировать то, что сработало
* Опыт работы с агентными инструментами (Claude Code, Cursor и подобные) в масштабе организации, а не только личное использование
* Английский от B2

Что предлагают:
📍Официальное оформление на Кипре или в UK, для remote - b2b контракт. Для кандидатов из РФ/РБ есть поддержка релокации на Кипр. 
✅ Remote возможен, чем ближе к часовому поясу CET, тем лучше
📦 Релокация + visa support
🎵 Работа над продуктами для миллионов музыкантов и авторов по всему миру
🚀 Роль без готового плейбука: сами решаете, что строить и как, а потом защищаете это перед CTO
📚 Обучение, языковые занятия, конференции
🏥 Поддержка ментального здоровья

Если интересно узнать больше — пишите мне в Telegram: @veronika_vlasovets

AI Research Lab 42 ведет активный поиск senior researchers 🔬

💰 €100–250K/year в зависимости от роли и опыта
📍 Amsterdam, помогаем с релокацией

42 — AI research lab, которая разрабатывает автономного AI Scientist — систему, способную самостоятельно формулировать гипотезы, проводить эксперименты и находить решения.

Первый фокус лаборатории — финансовые рынки: AI-система работает как автономный трейдер, а полученный капитал финансирует дальнейшие исследования. Параллельно лаборатория ведёт исследования в области биологии человека, нейротехнологий и фундаментальной физики.

Сейчас в trading research открыто 3 позиции:

📈 TradFi Research Lead

Задача — построить и возглавить research-направление в traditional markets: разрабатывать MFT-стратегии, строить портфели и risk/execution models, выводить стратегии в production.

Ищем 5+ лет в systematic quant research, подтверждённый track record прибыльных MFT-стратегий и опыт с equities / futures / options / FX. Опыт лидерства обязателен.

🤖 AI Researcher — Autonomous Research

Задача — перейти от ручного quant research к автономной agent-driven системе, которая сама генерирует гипотезы, тестирует и оптимизирует стратегии.

Ищем MFT/HFT researcher с сильным пониманием market microstructure, статистики и Python/ML, способного формализовать research-процесс так, чтобы его можно было автоматизировать.

💰 Quantitative Researcher — Crypto MFT

Задача — полный цикл разработки medium-frequency crypto strategies: от поиска alpha и backtesting до production и мониторинга live performance.

Ищем 2+ лет в systematic trading, опыт запуска стратегий в live, глубокое понимание crypto market structure (spot, perps, funding), сильные Python, statistics и ML/DL.

Вопросы и резюме @d_shteinardt

#вакансия #удаленка #datascience
☁️Позиция: Data Science (Senior)
💰ЗП: Вилка: 174тр - 215тр
📅Формат работы: Удаленка
📍Локация/Гражданство: РФ
📅Занятость: Full-time

📌Обязанности:
- Разработка сервисов ИИ платформы для создания функциональных агентов, ИИ ассистентов.
- Подготовка бэк части для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource агенты.
- Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов.
- Создание отдельного единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников.

🔺Требования:
- Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей.
- Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling.
- Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop.
- Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы.
- Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
- Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков.
- Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
- Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах.
- Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
- Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
- Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
- Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
- Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.

По всем вопросам и с резюме: @pavel_korab

#вакансия #dataengineer #python #airflow #etl #dwh #удалённо

Data Engineer (Middle)
Оплата: 150 000 – 170 000 ₽
Компания: 💻 Кодекс-ИТ
Грейд: Middle
Гражданство: РФ
Локация: строго РФ
Формат работы: удаленно
Часовой пояс: не более ±2 часов от МСК

📋 Проект:
Разработка единой системы оценки эффективности.
📋 Задачи:
— Разработка решений вокруг DWH
— Создание ETL / настройка сбора данных, BI-аналитика
— Проработка архитектуры данных и системы для их сбора
— Внедрение нового функционала, сокращение техдолга
📋 Требования:
— Опыт проектирования и построения пайплайнов: Python / Apache Airflow
— Интеграция источников с GraphQL, RESTful
— Хранение данных в Apache Iceberg / проектирование архитектуры хранения данных
— Проектирование архитектуры сбора данных и витрин
— Тестирование данных на всех уровнях требований к качеству данных
— Настройка метрик и алертов Prometheus / интеграция с внутренними системами оповещений
— Знание предметной области
🙋 Условия:
Удаленный формат работы
Интересный проект с архитектурными задачами
Профессиональный рост
💬 Контакт: @ira_recr

#vacancy #python #optimization #operationsresearch #scheduling #senior #remote #parttime #datascience #algorithms

Senior Operations Research / Optimization Engineer — Production Scheduling
Remote | Part-time | Project-based
Compensation: around $7,000 for part-time, depending on experience and workload.
Telleqt is looking for a Senior Optimization Engineer for a manufacturing automation project in Thailand.
We are building a finite-capacity production scheduling system for food manufacturing. The optimizer must handle multi-stage production, filling, retorting, shared equipment, production calendars, capacity constraints and sequence-dependent changeovers.
What we need:

strong experience in Operations Research / Mathematical Optimization;
MILP, Constraint Programming, scheduling and combinatorial optimization;
hands-on experience with OR-Tools / CP-SAT, Gurobi, CPLEX, Timefold or similar;
experience with real-world scheduling, planning or resource allocation problems;
strong Python or modern C++;
experience with heuristics, solver tuning, infeasibility diagnostics and production-quality software.
Strong plus:

manufacturing / supply chain optimization;
finite-capacity or job-shop scheduling;
multi-stage production planning;
food manufacturing experience.
Fully remote, flexible schedule, project-based part-time cooperation.
Compensation is discussed individually and depends on experience, availability and expected workload.

contact / CV - @levanm

Привет! 🎸🤖

Мы в FunCorp создаём новый музыкальный технологический продукт для тех, кто поёт и играет на гитаре. Идея: 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 ML-Инженера 💻
Нам нужен человек, который сам играет и по-настоящему увлечён музыкой — иначе просто не услышит, где AI звучит неправильно :)

Что будешь делать:
— Проводить исследования на основе большого количества реальных гитарных джемов
— Работать с open source моделями, адаптация под музыкальные задачи
— Отвечать за полный цикл: от идеи и исследования до реализации и деплоя
— Генерировать и распознавать игры на инструментах
— Тестировать на слух — с гитарой в руках
— Работать с инфраструктурой: Docker, облака, MLOps

Что нам важно:
— Ты играешь на гитаре и живёшь музыкой
— Обязателен опыт в voice/audio ML — генерация, распознавание, обработка звука
— Умеешь адаптировать open source модели под задачу


Формат: полная занятость, полная удалёнка.

📩 Откликнуться → @FunCorpHR

‼️При отклике обязательно напишите: какой у вас опыт в voice/audio, и как давно и на каком уровне играете на гитаре 🎸

Product Lead (Predictions & ML) в Adapty, $75–90k/год + бонус от роста направления, полная удалёнка

Adapty — платформа монетизации подписок для мобильных приложений. Через нас проходит больше $2B подписочной выручки в год, нами пользуются больше 20 000 приложений. Мы делим продукт на стримы и сейчас собираем аналитику и ML под одного владельца.

Вся мобильная реклама держится на одном разрыве: выручка от привлечённого пользователя приходит в течение года, подписками и продлениями, а решение, продолжать ли тратить на канал, нужно принять за несколько дней. Этот разрыв закрывает предсказание LTV — и от точности прогноза напрямую зависит, сколько приложение может позволить себе потратить на рост.

Данных для этого у нас больше, чем почти у кого-либо на рынке: мы видим тысячи приложений одновременно, а не одно. Значит, мы можем предсказывать точнее всех. Сейчас не предсказываем, и это задача роли.

Направление собирается с нуля: аналитика, предикт и A/B-тесты впервые сходятся под одним владельцем. Ты получаешь чистый лист в решениях поверх продукта, который уже приносит деньги двадцати тысячам приложений.

Чем заниматься:
— Определить, что мы считаем качеством модели — метрика, горизонт, baseline, калибровка — и довести предикт до этого уровня
— Забрать A/B-тесты пейволлов и свести их с предиктом: тест меряет краткосрочный эффект, а раскатывать надо по долгосрочной выручке
— Разогнать аналитику: найти, где затык — в данных, запросах или интерфейсе
— Решить судьбу накопленных ML-наработок: что доводим до продукта, что закрываем
— Вести команду из двух ML-инженеров

Кого ищем:
— Классический ML и матстат на уровне предметного спора о метрике и горизонте, а не пересказа чужих выводов
— SQL и Python — сами достаёте и перепроверяете числа
— Умение взять широкое направление и довести до результата без постановки задач
— Продуктовый опыт — плюс, но не требование

Плюсом: подписки, мобайл или финтех (LTV, churn, когортная экономика); экспериментальный дизайн: мощность, MDE, множественные сравнения; ClickHouse; олимпиады, Kaggle, публичные проекты.

Контакт: @Adapty_Talent_Bot

#вакансия  #системныйаналитик #мидл+ #DWH #удаленка #middle

Вакансия: Системный аналитик (DWH)
Компания: Сентикор Солюшнс
Формат: Удаленный РФ
Вилка: до 355 000 гросс

Аккредитованная IT-компания Centicore в поисках системного аналитика в финтехпроект

Требования:
Опыт работы с реляционными и нереляционными СУБД (предпочтительно GreenPlum, BDP/S3-like)
Знание SQL – на уровне написания сложных запросов, знание оконных функций, навыки чтения чужого многоярусного кода.
Знание ETL-инструментов (Apache Airflow, Spark)
Опыт работы с интеграционными задачами (Rest, Kafka и т.д)
Опыт участия в проектах по разработке и внедрению прикладных информационных систем
Умение работать с большими объемами данных
Понимание банковских продуктов и процессов, принципов Data Governance
Опыт разбора расхождений ККД и инцидентов на данные
Опыт работы с git или другой системой контроля версий
Самостоятельность и проактивность, умение четко планировать свое рабочее время, выполнять поставленные задачи в установленные сроки
Анализ существующих и выстраивание новых Бизнес процессов

Мы предлагаем:
- Официальное трудоустройство;
- Длительное сотрудничество с Айти аккредитованной компанией;
- Удалённый формат работы;
- ДМС со стоматологией ;
- Возможность участия в реферальнои‌ программе «приведи друга»;
- Участие в различных активностях компании Centicore (квиз, онлайн-йога, онлаи‌н-шахматы, English club, онлайн-покер, Дота и многое другое);
- Корпоративный ноутбук;
- Корпоративная библиотека;
- Корпоративный психолог;
- Корпоративный юрист.

 Контакты: @Narina16

🔥 Твоё ИИ-решение — в одной из крупнейших энергетических компаний России

Получи подготовленные данные и разработай ИИ-ассистента для энергетики на соревновании от «Интер РАО» при поддержке «Яндекса». Лучшие проекты смогут стать частью экосистемы компании. Призовой фонд — 750 000 рублей.

Регистрация открыта до 27 сентября.

Стартуем 28 сентября. Разработай концепт проекта: самые сильные идеи участники доработают под руководством экспертов с 9 по 23 октября. Финал в Москве — 3 ноября.

Задачи соревнования — за какую возьмешься?

1️⃣ ИИ-помощник для подготовки презентаций.
Создай инструмент генерации презентации в корпоративном стиле из текстового брифа.

2️⃣ Помощник для анализа документов из судов.
Разработай систему, которая сможет распознавать, классифицировать и заносить судебные и исполнительные документы в базу данных.

3️⃣ Ассистент для создания ИТ/ИБ-дайджестов.
Напиши ассистента, который будет регулярно анализировать релевантные новости из различных источников и формировать краткую сводку.

4️⃣ Архитектор BPMN-диаграмм.
Создай генератор BPMN-диаграмм, который позволит из текстового описания процесса собрать валидную схему в формате BPMN 2.0.

Собери команду из 1-5 человек и приходи на соревнование. Идеальный состав: разработчик, специалист по машинному обучению, аналитик и дизайнер. Создай концепцию решения, доработай её до прототипа и защити на финале в Москве.

Получи сильную строчку в портфолио и уникальный опыт работы под руководством экспертов «Интер РАО».

Регистрируйся: https://cnrlink.com/interraohack26dsjobs

Мы новая AI-лаборатория, созданная совместно с одной из крупнейших сетей автодилеров.

Наша глобальная цель — создать мощное единое AI-ядро, которое полностью оцифрует и автоматизирует операционные процессы автодилеров во всем мире


Сейчас мы собираем команду для внедрения ИИ во все этапы воронки контактов с клиентом: от первого касания в чате до очной продажи в автосалоне. Мы делаем международный проект: начинаем с внедрения в дилеров в РФ с перспективой выхода на СНГ, MENA и Азию.


Что мы делаем:

• AI-агенты для классифайдов и звонков. Боты, которые общаются с клиентами, назначают встречи, ищут машины под выкуп и автоматически ведут CRM
•
• AI Native CRM дилера. Оцифровка оффлайн-продаж. Клиент приходит в салон, менеджер общается с ним через специальный смарт-бейдж. Система в реальном времени транскрибирует диалог, сумаризирует его в CRM и прямо во время встречи диктует менеджеру подсказки в микронаушник.


Твои предстоящие задачи:
• участвовать в разработке архитектуры ML-решений для задач заказчиков (CV, NLP, LLM)
• помогать в экспериментах с LLM: реализовывать базовые техники промптинга, оценка результатов
• переключение между разными проектами, готовность работать в формате proof-of-concept


Что мы ожидаем от кандидата:
• Вайбкодинг головного мозга
• Владение Python
• Опыт работы с фреймворками для создания AI-агентов
• Понимание работы STT-моделей и опыт работы с обработкой аудио/текста


Будет плюсом:
• Опыт работы с потоковым аудио, понимание работы IoT/железа, а также базовые знания CV


Что мы предлагаем:

• Зарплата: до 200 000 рублей на руки
• Это стартап внутри крупного бизнеса. Прямая работа с фаундерами
• Мы открываем юр лицо в Алматы. Будем внедрять наше решение в дилеров СНГ, ОАЭ, в Азии
• Работа преимущественно в офисе. Нужно будет фигачить. Наша цель - забрать мировой рынок авторитейла


Резюме присылать: @alyonkinn

#Вакансия #удалённо #AI

Аккредитованная ИТ-компания "Системы и Алгоритмы" ищет GenAI-разработчика

Роль: GenAI-developer
Деньги: 230 000 р. gross
Формат: удалённо
Вид занятости: full-time
Вид трудоустройства: ТД/ИП/СЗ/ГПХ

🔹 Чего ждём от Вас:

• Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей.
• Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling.
• Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы.
• Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков.
• Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
• Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
• Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
• Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
• Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.

🔹 Чем предстоит заниматься:

• Разработка сервисов ИИ платформы для создания функциональных агентов, ИИ ассистентов.
• Подготовка бэк части для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource агенты.
• Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов.
• Создание отдельного единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников


📲 Контакты для связи:

- @Serg06SA
- +7 969 865 42 25

#Вакансия #DataScientist

Компания: Ozon Tech
Локация: РФ, РБ, КЗ, др страны
Формат работы: гибрид, удаленка
Занятость: полная
Заработная плата будет обсуждать индивидуально
Должность: Data Scientist (CV)

Привет! Мы команда разработки систем технического зрения. Развиваем технологии компьютерного зрения для автоматизации складских процессов Ozon. Наши решения работают с реальными видеопотоками и ML-моделями в продакшене, помогая повышать операций и снижать влияние человеческого фактора.

Ищем специалиста, который будет создавать и развивать CV-системы — от выбора алгоритмов до внедрения в промышленную эксплуатацию.

Вы будете

-Разрабатывать и улучшать модели компьютерного зрения (детекция, классификация, трекинг, сегментация).
-Подбирать алгоритмы и подходы под прикладные задачи, проводить эксперименты и оценивать качество моделей.
-Оптимизировать модели и алгоритмы для эффективной и быстрой работы на больших объёмах данных в production.
—Проектировать и оптимизировать inference-пайплайны, включая real-time сценарии.
-Разрабатывать ML- сервисы и работать с микросервисной архитектурой (Python).
-Анализировать производительность решений и находить узкие места - от моделей до инфраструктуры.
-Работать с видеопотоками и создавать high-load системы обработки данных.
-Взаимодействовать с инженерами и разработчиками на всех этапах - от исследования до продакшена.

Нам важно:

-Высшее образование в области математики, компьютерных наук или смежных технических дисциплин.
-Уверенное знание Python и опыт промышленной разработки.
-Практический опыт в Computer Vision или Machine Learning.
-Понимание классических алгоритмов CV и современных ML-подходов.
-Знание основных метрик качества моделей и методов их валидации.
-Хорошую алгоритмическую базу (структуры данных, оценка сложности).
-Навыки написания чистого, поддерживаемого кода и работы с Git.

Будет плюсом:

-Опыт работы с GPU (Nvidia, CUDA, TensorRT).
-Опыт построения real-time систем или оптимизации latency.
-Опыт deployment и применения MLOps-практик.
-Опыт работы с видеопотоками (RTSP/RTP) или потоковыми системами обработки данных.
-Опыт разработки high-load сервисов.
-Знание C++ для performance-критичных компонентов.
-Опыт работы с Airflow, Docker, Kubernetes или аналогичной инфраструктурой.
-Знание SQL и опыт работы с БД.
-Навыки написания unit- и integration-тестов.
-Английский язык на уровне чтения технической документации.


Работа в Ozon Tech — это
Люди, которым не всё равно — ценим инициативу и самостоятельность, доверяем друг другу и даём свободу в принятии решений.

Открытая культура — мы учимся на ошибках и фокусируемся на решении проблем, а не на поиске виноватых.

Сильная команда, которой мы гордимся — обсуждаем идеи, обмениваемся экспертизой, просим совета и поддерживаем друг друга.

Современный стек и развитая инженерная культура - реализуем амбициозные проекты и создаем решения, которых еще нет на рынке.

По всем вопросам @cosmopartic

Computer Vision Engineer (Senior)

Локация РФ, обязательно гражданство РФ!

QLAN — технологический интегратор, внедряющий end-to-end ИИ-решения в бизнес-процессы крупных компаний и государственных структур.

Мы в поиске Computer Vision Engineer (Middle/ Senior) с коммерческим опытом от 3 лет для разработки и внедрения современных решений в области компьютерного зрения. Нам важно хорошее знание классического машинного обучения, статистического анализа и алгоритмов Computer Vision, а также практический опыт работы с PyTorch, NumPy, scikit-learn, Matplotlib и OpenCV.

Обязанности:
Разработка и внедрение решений в области Computer Vision.
Подготовка и анализ данных, работа с датасетами и разметкой.
Проведение экспериментов и анализ качества моделей с использованием соответствующих метрик.
Разработка и поддержка production-ready решений в области компьютерного зрения.
Работа с Linux, Git, Docker/Docker Compose в рамках разработки и deployment.
Взаимодействие с другими разработчиками и участниками проекта для реализации CV-решений.
Участие в техническом анализе задач, выборе подходов и оценке результатов экспериментов.

Требования:
Опыт коммерческой разработки в области Computer Vision от 3 лет.
Хорошее понимание: классического машинного обучения, статистического анализа, классических алгоритмов Computer Vision;
Практический опыт работы с нейросетевыми фреймворками: PyTorch;
Умение читать научные статьи, воспроизводить решения и адаптировать их под реальные задачи.
Уверенное владение библиотеками: NumPy; scikit-learn; Matplotlib; OpenCV.
Уверенная работа с Linux (предпочтительно Ubuntu, Mint или Debian).
Опыт контейнеризации с использованием Docker и Docker Compose.
Уверенное владение Git.
Английский язык — Upper-Intermediate (B2) или выше (обязательно).
Наличие проектов, которые были самостоятельно доведены до production.

Условия работы:
Формат работы: полностью удалённый.
Занятость: full-time, 5/2.
Гибкое начало рабочего дня — возможность самостоятельно выбирать время начала работы в рамках рабочего графика команды.
Работа в современной IT-команде над интересными задачами в области Computer Vision.
Возможность профессионального развития и работы с современными технологиями и подходами в CV/ML.
Вилка от 250к

====
⚠️ Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала.
====

Контакт для связи: @juulia_recruiter

🚀 Стажировка Data Scientist 🏦 Компания: Сбер, Команда AI-трансформации Блока Финансы
📍 Локация: Москва, м. Кутузовская
🏦 Формат: офис/гибрид
⏳ Длительность: 6 месяцев
🕒 Загрузка: 40 часов в неделю
💰 Стажировка оплачиваемая

Наша команда занимается рекомендациями персонализированных скидок корпоративным клиентам.
В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл модели - от сбора требований до интеграции решения в бизнес процессы и проведения АБ-тестов по замеру качества решения.
В процессе работы мы много общаемся с бизнес-заказчиками, обмениваемся идеями с коллегами и предоставляем результаты руководству Банка.

👷‍♂️ Что нужно делать:
Проводить сбор, очистку и анализ данных;
Формировать и проверять гипотезы;
Выбирать архитектуру моделей;
Разрабатывать ML-модели и алгоритмы для финансовых задач;
Выводить модели в production и интегрировать результаты в бизнес-процессы;
Сопровождать и поддерживать реализованные решения.
Проводить АБ тесты по замеру качества решения.
Взаимодействовать с заказчиками и представлять результаты руководству Банка;

🛠 Стек: Classic ML(pandas, numpy, sklearn, catboost, xgboost), SQL, BigData(Hadoop, Spark,SparkML)
🏎 Железо: Собственный Hadoop-кластер
🧙‍♂️ Требования к кандидату:
Знания в области математики (математический анализа/линейная алгебра/теория вероятностей,математическая статистика);
Хорошие знания теории Classic ML
Уверенное владение Python

💪 Будет плюсом:
учишься на последнем курсе бакалавриата/магистратуры, уже закончил магистратуру или учишься в аспирантуре; — имеешь сильную математическую, техническую или инженерную подготовку; — уверенно пишешь на Python; — умеешь быстро разбираться в новых библиотеках, фреймворках и подходах; — готов глубоко погружаться в архитектуру решений,
Владение BigData stack
Навыки работы с git, Jira, Confluence
Опыт end-2-end разработки ML-моделей (EDA-MVP-Solution-Validation-Production)

💪💪 Отдельным плюсом будет обучение на сильном техническом факультете: Физтех, Мехмат, ВМК, Матмех, ПМИ, Прикладная математика / информатика и близкие направления.



🍪 Что предлагаем:

— оплачиваемую стажировку в одном из самых быстрорастущих AI-направлений; — работу с реальными бизнес-задачами, а не учебными pet-проектами;
— доступ к внутреннему стеку и инструментам;
— возможность получить оффер на позицию Junior Data Scientist по итогам стажировки.
— Современный офис с двумя спортзалами.


CV и cover letter присылайте в телеграм @vaneev_n

#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!