Data Science Jobs

05 November 2026 18:04

Data Scientist Fast Track: с 9 по 15 ноября ⚡️

Пройдите все этапы отбора в Авито в ускоренном формате и получите оффер за неделю!

Почему именно фаст-трек?
🔸совмещённые этапы
🔸все даты известны заранее
🔸классная возможность оценить свои скилы
🔸результаты закрепляются на год

Кого мы ждём?
— кандидатов с опытом работы от 3,5 лет в крупных российских и международных IT-, BigTech- и FinTech-компаниях 
— с опытом полного цикла разработки моделей: от ресёрча до выкатки в продакшен
— с опытом полного лидирования проекта

✅ Регистрация открыта до 9 ноября включительно. Читайте подробности и отправляйте заявку на сайте.

Data Science Jobs

03 November 2026 13:40

Технократия
Data Engineer
🌍 Казань (релокация)

Мы создаём финтех-продукты для рынков, где формируется будущее финансовых технологий. Работаем на международных проектах, совмещая скорость стартапов с надёжностью enterprise-разработки.

Чем предстоит заниматься?
• Проектировать и поддерживать интеграцию источников данных (взаимодействие с процессинговыми системами и Автоматизированной Банковской Системой / АБС);
• Организовывать мониторинг актуальности входящих данных и оперативно реагировать на инциденты;
• Готовить данные для загрузки в оговоренные форматы хранения (Data Lake / DWH) для последующего потребления смежными командами;
• Разрабатывать и оптимизировать витрины данных для BI-отчетности в Superset и PowerBI;
• Проводить глубокую проверку качества данных (Data Quality), выявлять аномалии и устранять корневые причины ошибок;
• Обеспечивать бесперебойную актуальность данных, нести ответственность за соблюдение SLA и быстрое восстановление при авариях.

Мы ожидаем:
• Отличное знание SQL (DDL/DML) в PostgreSQL;
• Хорошее знание SQL (DDL/DML) в ClickHouse;
• Отличные навыки оптимизации SQL-запросов в PostgreSQL;
• Отличные навыки работы с Python: написание и поддержка DAG-ов в Airflow, опыт работы с асинхронными сервисами;
• Хорошие навыки конфигурирования PostgreSQL.

Контакты: @recruiter_technokratos

Data Science Jobs

30 October 2026 11:13

#вакансия #seniordataengineer #ETL #миграция #ApacheSpark #PySpark #Airflow #NiFi #Kafka #Hadoop #Hive #Greenplum #ClickHouse #Oracle #PostgreSQL #SQL #телеком #удаленка #data #инженерияданных #ETLмиграция #ИП #проектнаяработа #Grafana #Prometheus #S3 #биллинг #highload

Позиция: Senior Data Engineer (ETL-миграция)
ЗП: 250 000 - 270 000 на руки
Занятость: Полная
Формат работы: Удаленный
Локация: РФ, часовой пояс МСК ± 3ч
Оформление: только как ИП
Компания: Top Selection
Сфера проекта: телеком

Привет! Меня зовут Марина. 👋 Я представляю группу компаний Top Selection.
Мы занимаемся трудоустройством IT специалистов на проектную занятость.
На данный момент мы в поиске Senior Data Engineer (ETL-миграция) для участия в миграции ИС на Apache стек.

✅ Требования
● Опыт миграции ETL-систем (желательно с Oracle/Informatica на Apache стек)
● Глубокий SQL: оконные функции, сложные джойны, иерархические запросы
● Оптимизация SQL для highload (партиционирование, индексы, explain plans)
● Oracle (PL/SQL) и PostgreSQL
● Greenplum и/или Clickhouse
● Проектирование архитектур на Apache Spark (PySpark), NiFi, Airflow
● Hadoop (HDFS) и Hive
● Мониторинг ETL: Grafana/Prometheus или Victoria Metrics
● Опыт работы с биллинговыми системами (желательно телеком-домен)
➕ Как преимущество
● Потоковая обработка: Kafka Streams / Spark Streaming
● Informatica PowerCenter (понимание мигрируемой системы)
● Бинарные форматы хранения в Hadoop
● Различия: Hive vs Impala, Greenplum vs PostgreSQL, Clickhouse vs PostgreSQL
● Patroni для кластеризации PostgreSQL/Greenplum
● S3-хранилища
● КриптоПро или защищенные каналы передачи данных

📋 Задачи
● Миграция ETL-системы телеком-оператора с Oracle/Informatica на Apache стек (S3, Airflow, NiFi, Kafka, Greenplum)
● Перенос бизнес-логики из Informatica в высокопроизводительный SQL-код
● Написание и оптимизация SQL для витрин данных и ETL-процессов
● Разработка DAG-ов в Airflow
● Настройка пайплайнов в NiFi (источники: Oracle, PostgreSQL; приемники: S3, файловые архивы)
● Разработка Spark-джобов (PySpark) для больших объемов
● Интеграция с Kafka для потоковой передачи
● Настройка мониторинга (Grafana/Prometheus) и отслеживание метрик
● Разбор инцидентов по качеству данных и ошибкам загрузки
● Code review

Откликнуться: @marinori86

Data Science Jobs

22 October 2026 18:40

🚀 ВАКАНСИЯ | COLLECTION ANALYST

Abc Staff ищет сильного Analyst для международного fintech-проекта.

🌍 Рассматриваем кандидатов, находящихся только за пределами РФ и готовыми работать по времени Индии.

География не ограничена — важна возможность работать в международном формате.

Что важно:

▪️ уверенный SQL и самостоятельная работа с данными;
▪️ умение анализировать данные, делать выводы и находить точки для оптимизации;
▪️ готовность работать с направлением Collection / просроченной задолженностью;
▪️ английский язык для работы в международной команде.

💰 Доход: €4 000 в месяц до вычета налогов.

🏠 Формат: полностью удаленно, но строго за пределами РФ.

Сильных кандидатов готовы быстро собеседовать и оперативно принимать решение.


📩 За подробностями и для отклика — @hr_for_y

Data Science Jobs

22 October 2026 11:38

Вакансия DA/DE в Альфа-Инсайт. Вендорсакая ставка.

Требования:
• Опыт работы от 2-х лет на позициях DA/DE в области DWH/BI.

➡️Обязательные hard skills:
- Практический опыт работы с Apache Spark — ключевое требование
- Продвинутое знание SQL: сложные joins, оконные функции, CTE, агрегации, подзапросы и оптимизация запросов.
- Опыт оптимизации Spark-задач и SQL-запросов на больших объемах данных.
- Опыт работы с S3
- Опыт работы с Apache Iceberg или понимание его ключевых возможностей
- Понимание принципов построения хранилищ данных (DWH), ETL/ELT-процессов, нормализации данных и организации потоков обработки.
- Опыт работы с технической документацией (BRD, FSD), умение писать ее четко и структурированно.
- Опыт тестирования данных
- Опыт работы с системами контроля версий, включая Git.

➡️Ключевые soft skills:
- Системное аналитическое мышление
- Коммуникабельность
- Самостоятельность и ответственность
- Внимание к деталям и аккуратность

➡️ Будет плюсом:
- Понимание принципов работы с Oracle и Greenplum.
- Опыт работы в финансовой сфере (банк, страхование, финтех).
- Базовые знания Python для скриптинга и анализа данных.
- Понимание методологий управления проектами (Agile, Scrum, Kanban).
- Опыт работы с ClickHouse, Airflow, SuperSet, FineBI.
- Понимание принципов организации data lake и lakehouse-архитектуры.

☑️Обязанности:
• Анализ требований:
- Прием и анализ входящей документации от заказчиков
- Детальный разбор требований, их формализация, проработка неясных моментов.
- Оценка возможности реализации с учетом используемого стека
- Анализ влияния изменений на текущие процессы, модели данных, таблицы и связанные компоненты.
• Проектирование и прототипирование:
- Разработка и согласование концептуального и логического решения.
- Проектирование потоков обработки и трансформации данных с использованием Apache Spark.
- Работа с данными, размещенными в S3 и организованными с использованием Apache Iceberg.
- Написание SQL-кода в среде Apache Spark для создания прототипов, проверки гипотез и подтверждения корректности предлагаемой логики расчетов или моделей данных.
• Тестирование и выпуск изменений:
- Приемка и тестирование патчей от разработчиков на тестовых/предпродуктивных/продуктивных стендах.
- Проверка корректности Spark-задач, SQL-логики, загрузок в S3 и работы таблиц Iceberg.
- Подготовка и контроль выгрузки доработок в продуктивный контур.

⚠️Контакт для связи: @max_kicha

Data Science Jobs

20 October 2026 13:50

🧩 Data Pipeline Engineer @ Higgsfield AI

Higgsfield AI — самая быстрорастущая AI-компания в истории.
За 18 месяцев с запуска наша команда достигла $1B ARR, а 133 сотрудника уже стали долларовыми миллионерами. Ты можешь стать следующим.

Что предлагаем:
⚡️ Высоконагруженные распределённые системы и отказоустойчивые пайплайны сбора данных
🔬 Работа рядом с ML-командой над задачами для AI-продукта
🎯 Ответственность за результат и возможность самостоятельно доводить системы до production
💵 Конкурентная зарплата в USD + опционы

Кого ищем:
- Инженер уровня Middle/Senior
- 3+ года коммерческой разработки, Python/Go, Kubernetes
- Опыт разработки высоконагруженных распределённых систем и надёжных пайплайнов сбора данных
- Самостоятельность: брать ответственность за задачу и доводить её до результата
- Готовность работать 6 дней в неделю. Так работают сильнейшие AI-команды. Рост до $1B ARR за 18 месяцев требует такого темпа. За год здесь получаешь опыт, на который в бигтехе уходят несколько лет.

📍 Офис в Алматы · поможем с релокацией
Отклик: @yrztdlt — co-founder, по этой роли отвечает лично

Data Science Jobs

20 October 2026 09:44

One Day Offer: стань щитом для миллионов клиентов! 🔥

В департамент противодействия мошенничеству Сбера нужен аналитик данных в антифрод — чтобы разбирать тренды мошенничества, находить скрытые паттерны и превращать их в правила защиты.

Готов к таким задачам — добро пожаловать на One Day Offer: отбор за один день, разбор реальных кейсов, быстрая обратная связь.

24 октября, онлайн, регистрация и подробности — здесь!

Data Science Jobs

19 October 2026 16:00

Коллеги, если сейчас ищете работу или готовитесь к переходу в Data Engineering, рекомендую канал @dataengineerlab

В канале много полезного для подготовки:

— разборы Spark, Airflow, Kafka, Iceberg, Greenplum и других инструментов

— актуальные вопросы с собеседований в бигтех

— мини гайд по ии агентам

— советы по резюме и прохождению интервью


Рекомендую заглянуть и подписаться — точно найдете что-то полезное для подготовки:

@dataengineerlab

Data Science Jobs

17 October 2026 12:08

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: /channel/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: /channel/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Data Science Jobs

13 October 2026 13:20

#middle #удаленка #гибрид #офис

X5 Tech
Data Engineer (Flink)
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо или гибрид или офис

☑️ Чем предстоит заниматься
-Разработка шаблонов потоков данных на основе Flink DataStream
-Реализация архитектуры потоков данных
-Написание и доработка Java приложений для Big Data

☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Java Core: Глубокое понимание Java Core, включая ООП, многопоточность, коллекции, исключения и generics
-Spring Boot: Опыт разработки микросервисов и REST API с Spring Boot, включая Spring Data, Security, Actuator и AOP
-Apache Flink: Опыт работы с Apache Flink для потоковой обработки, включая DataStream API, state management, checkpoints и Flink CDC
-Дата-инженерия: Работа с ETL/ELT, потоковыми и batch-процессами; инструменты вроде Airflow и Temporal
-Проектирование фреймворков: Понимание принципов проектирования фреймворков и библиотек — код "для других разработчиков"
-Большие данные: Знание принципов работы с большими данными (Spark, Dask, pandas на больших датасетах — плюс)
-Базы данных: Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse; знание форматов данных Iceberg и Paimon
-CI/CD и DevOps: Навыки работы с CI/CD, контейнеризацией (Docker), оркестрацией (Kubernetes — плюс)
-Качество кода: Умение писать тесты (unit, integration), следить за качеством кода и его поддерживаемостью
-Опыт программирования на питоне: скрипты, микросервисы, приложения
-Будет плюсом:
-Увлеченность разработкой: Активный интерес к новым технологиям и методам разработки
-Хороший кругозор: Знание и понимание различных аспектов разработки, включая агентный
-Практический опыт: Доказанный опыт практической реализации проектов, особенно в области баз данных и автоматизации

Контакты: job@x5.ru /

Data Science Jobs

09 October 2026 09:02

#ИТ #SeniorML

IT-компания Selecty в поиске Senior ML-инженера в крупный онлайн-кинотеатр

⭐️Что предстоит делать:
— Разрабатывать и поддерживать реализованные рекомендательные решения
— Искать новые гипотезы для улучшения пайплайнов обучения моделей и добавления новых признаков
— Решать R&D-задачи по исследованию новых алгоритмов на основе нейросетей
— Решать задачи, возникающие в процессе развития продукта
— Прототипировать новые подходы на dev-сервере с GPU
— Оценивать метрики качества новых прототипов
— Создавать production-ready решения на основе прототипов и выводить их на A/B-тестирование

⭐️Ожидаем:
— Опыт от 3 лет на позиции SWE / DS / MLE
— Опыт работы в домене рекомендаций, поиска, персонализации или матчинга
— Знание алгоритмов, структур данных и прикладной статистики
— Самостоятельность в решении задач и контроле результатов
— Опыт командной разработки
— Уверенное владение Python 3, SQL, Git, Bash, Docker, Spark
— Знание основных библиотек: PySpark, NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn
— Опыт работы с базами данных и хранилищами: ClickHouse, Redis, S3, PostgreSQL
— Желателен опыт работы с RePlay / RecTools / RecBole, PyTorch Lightning, Triton Inference Server
— Желателен опыт работы с OpenCode, Claude Code, Cursor или аналогичными инструментами

⭐️Основные условия:
— Работа в аккредитованной IT-компании
— Официальное трудоустройство по ТК РФ
— Уютный современный офис в шаговой доступности от станций метро «Дмитровская» и «Савёловская», рядом с «Флаконом» и «Хлебозаводом»
— Удалённый или гибридный формат работы или желание переехать в Москву
— Современная рабочая техника, дополнительный монитор и всё необходимое для комфортной работы
— Забота о здоровье: после испытательного срока — ДМС со стоматологией, страхование от несчастных случаев и критических заболеваний, а также возможность получать консультации психолога, юриста, финансового консультанта и специалиста по ЗОЖ
— Поддержка в обмене знаниями и идеями: поощряем выступления на митапах и помогаем с подготовкой докладов
— Бесплатная подписка на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits, а также доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ»
— Специальное предложение по подписке на онлайн-кинотеатр

Контакт: @YurievaElena

Data Science Jobs

06 October 2026 13:35

#вакансия #Senior_PostgreSQL_Engineer #Database_Reliability_Engineer #Data_Engineer
Компания: Chrona (в рамках партнерского сотрудничества)
Формат работы: Гибрид (Минск)(рассматриваем кандидатов готоых к переезду в РБ)
ЗП: $5 000 – 8000 gross


Мы создаем передовые технологии для автоматизации глобального рынка рекрутмента (AdTech). Наша платформа — это высоконагруженная экосистема, через которую проходят сотни миллионов долларов рекламных бюджетов. Сердце нашего продукта — 5–6 кластеров PostgreSQL объемом десятки терабайт (самая большая база — до 30 ТБ) в облаке AWS.
Ищем Senior PostgreSQL DBA / DRE, который хочет выйти за рамки традиционного администрирования баз данных и расти в направлении Data Engineering.


🧩 Твоя зона ответственности
Эксплуатация и тюнинг СУБД: Полный контроль над состоянием, профилированием и оптимизацией PostgreSQL под конфигурацию серверов в AWS;
Отказоустойчивость и HA/DR: Настройка и сопровождение репликации, Patroni, PgBouncer, бэкапирования и катастрофоустойчивости;
Проактивный мониторинг: Поиск медленных запросов (pg_stat_statements, анализ планов выполнение), оптимизация индексов и проактивная помощь разработчикам;
Развитие в Data Engineering: Участие в построении ETL-пайплайнов и работа со смежным стеком данных по мере погружения в проект (до 60% задач в перспективе);
Автоматизация: Написание скриптов для сбора метрик, диагностики и обслуживающих процессов (Python/Bash).


❇️ Что важно для нас
Опыт от 5 лет в роли экспертного PostgreSQL DBA в высоконагруженных продакшн-средах;
Понимание PostgreSQL «под капотом»: процессы, память, WAL, блокировки, тонкая настройка autovacuum под High-Load;
Практический опыт работы с отказоустойчивыми связками (Patroni, PgBouncer, потоковая репликация);
Опыт работы с PostgreSQL в облачной инфраструктуре (AWS EC2 / RDS);
Желание развиваться в области Data Engineering (ETL, пайплайн-инструменты);
Английский язык от B2 / Upper-Intermediate для устного общения.


✅ Будет плюсом
Опыт работы с инструментами Data Engineering (Airflow, Python-пайплайны);
Навыки программирования на C;
Опыт проведения миграций и мажорных апгрейдов больших баз данных.
✳️ Что мы предлагаем

Достойный оклад ($6000–9000);
Уникальную возможность освоить Data Engineering на реальных больших данных с поддержкой сильного ментора;
Стабильный и технически зрелый проект без «пожаров» и хаоса;
Гибкий график работы и высокую степень инженерной автономии.
Контакты: @yul_shuk

Data Science Jobs

01 October 2026 15:28

One Day Offer: ищем инженера для решения задач по безопасности ИИ-агентов

Хочешь работать над крупными проектами и умеешь создавать надёжные системы управления рисками? Приходи 10 октября на экспресс-отбор на позицию Senior DS/ML Engineer для AI Safety в Сбер — все этапы отбора за 1 день.

Ты будешь работать на стыке машинного обучения, инженерии и безопасности:

▪️ проектировать архитектуру безопасного ИИ
▪️ выводить guardrails в production
▪️ поддерживать надёжность LLM-систем в enterprise-контексте

Чувствуешь, что это твоё? Тогда регистрируйся по ссылке и готовься к встрече с будущими коллегами! 💚

Data Science Jobs

28 September 2026 14:17

#middle #удаленка

AYROSA
Python Developer / AI Engineer (Document Processing)
Формат работы: можно удалённо

☑️ Чем предстоит заниматься
-Разбирать и обрабатывать документы в форматах Excel, PDF и сканы
-Извлекать табличные данные из документов
-Нормализовать даты, номера документов, суммы и другие поля
-Проектировать и реализовывать логику сопоставления данных
-Выявлять расхождения между двумя источниками
-Обрабатывать сложные кейсы: разные периоды, отличающиеся номера, частичные совпадения и другие неоднозначные ситуации
-Интегрировать OCR и Document AI-инструменты
-При необходимости использовать LLM для интерпретации и формирования человекочитаемых объяснений
-Разрабатывать backend/API для сервиса
-Участвовать в проектировании архитектуры MVP
-Работать с реальными обезличенными финансовыми документами и тестировать качество решения на исторических данных

☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет
-Уверенное владение Python
-Опыт работы с pandas и табличными данными
-Опыт обработки Excel / CSV
-Опыт парсинга PDF
-Опыт разработки backend-сервисов и REST API
-Понимание алгоритмов сопоставления, нормализации и очистки данных
-Умение проектировать решение самостоятельно, а не только работать по готовому ТЗ
-Опыт работы с Git
-Будет плюсом:
-Опыт с OCR: Tesseract, PaddleOCR или аналогами
-Опыт с PyMuPDF, pdfplumber, Camelot, Tabula
-Опыт с fuzzy matching
-Опыт работы с Document AI / Intelligent Document Processing
-Интеграция LLM API: OpenAI, Azure OpenAI, YandexGPT или аналогов
-Опыт разработки систем reconciliation / data matching
-Опыт работы с финансовыми, бухгалтерскими или другими структурированными документами
-Опыт On-Premise решений
-Опыт построения решений, где нужно сочетать детерминированную бизнес-логику и AI

Контакты: hello@ayrosa.dev

Data Science Jobs

24 September 2026 14:08

#Вакансия #Analyst #Аналитик #Удаленно #Remote #Vacancy
Web Analyst

💼 Компания: ADVelop
📍 Локация: г. Москва
🔰 Формат: удаленно
🌙 Занятость: Полная
💰 ЗП: 150-180 тыс. руб.

* Рассматриваем граждан РФ, которые проживают на территории РФ.

ADVelop — digital-агентство, обладающее высокой экспертизой в сфере продвижения застройщиков и других категорий клиентов.

Мы ищем middle веб-аналитика-исследователя, который умеет не только настраивать аналитику, но и глубоко анализировать данные: находить причины падения конверсий, изучать воронки и поведение пользователей, проводить маркетинговые исследования и готовить отчеты для команды и клиентов.

🎯 Обязанности
- Технический аудит и настройка аналитики:
— Полный цикл внедрения и проверки систем аналитики и коллтрекинга;
— Настройка и проверка работы целей, в частности продвинутые настройки для микроразметки;
— Построение сквозной аналитики;
— UX/UI-исследования и работа с конверсией: Анализ воронок, поведения пользователей, поиск «узких мест» на сайте;
- Маркетинговые исследования: Диагностика причин падения трафика/вовлеченности/конверсии. Умение отделить технические ошибки от рыночных трендов (сезонность, ипотека, ключевая ставка);
- Формирование отчетов для клиента/команды: Создание логичных, структурированных отчетов с визуализациями, четкими выводами и измеримыми рекомендациями.
Все пункты касаются сервисов Яндекс Метрика, Яндекс Тег Менеджер, Comagic/UIS, Calltouch, Smartis.

✅ Требования
- Аналогичный опыт работы 2+ года в веб-аналитике.
​​​​​​​Будет плюсом:
- Опыт работы в маркетинговом агентстве;
- Опыт работы в маркетинге в сфере недвижимости.

📝 Конкретные навыки, знания и умения
Уверенные знания:
- HTML
- CSS
- JavaScript
- Яндекс Метрика
- Яндекс Тег Менеджер
- Calltouch, Comagic/UIS
- Google Sheets
- Понимать базис, как работает сайт (фронтэнд, бэкэнд, сети)
Базовые знания:
- DataLens
- Logs API Яндекс Метрики
- Яндекс Директ
- Базы данных (PostgreSQL, ClickHouse)
- SQL

🧩 Условия
- Full-time, график 5/2 с 10.00 до 19.00 по МСК, удаленный формат работы;
- Уютный офис в центре Москвы (м.Павелецкая), шаговая доступность от метро;
- Официальное оформление по ТК РФ, "белая" заработная плата + соц. пакет (ДМС, льготный фитнес, внутреннее обучение);
- Работа в стабильной компании, крупной в своем секторе;
- Возможность прокачивать свои скиллы, получать новый опыт, знания и расти профессионально;
- Классный коллектив, демократичная атмосфера в команде и профессиональное руководство.

Контакты
tg: @glebprokopovich
e-mail: Gleb.Prokopovich@advelop.ru

Data Science Jobs

05 November 2026 10:04

📄 Backend-разработчик (Middle / Middle+)
Компания - AИ МОП

💰 удаленно · полная занятость

💎 AI МОП делает голосовых ИИ-агентов, которые сами разговаривают с клиентами и продают. Здесь backend работает с живыми звонками: ошибка в коде может оставить клиента без звука или запустить повторный звонок.

📌 Задачи:
- развивать сервисы на Python и FastAPI в большом продукте с несколькими командами
- поддерживать телефонию: SIP-транки, входящие и исходящие, запись, события звонка
- разбирать сбои по логам: от заявки до подключения агента и сохранения записи
- менять маршрутизацию безопасно: проверка на отдельных аккаунтах и возврат к прежней схеме

🧩 Наши ожидания:
- 3-5 лет коммерческой разработки на Python, сервисы в проде
- asyncio, FastAPI, Pydantic
- SQLAlchemy и PostgreSQL: транзакции, индексы, миграции, параллельные изменения
- Kafka или другой брокер: повторная доставка, идемпотентность, лаг
- опыт с телефонией: SIP, RTP, подключение оператора или АТС
- понимание, почему звонок соединился, а звука нет: NAT, SDP, кодеки, RTP-порты
- Docker, логи и pod в Kubernetes или OpenShift, разбор ошибок GitLab CI
- нейронки в работе с большим кодом, но с обязательными ревью и тестами

⭐️ Будет плюсом: Kamailio, LiveKit, RTPengine, WebRTC, Go, голосовые агенты, STT и TTS

✍️ Отклик: @HRITAngelina

Data Science Jobs

03 November 2026 11:37

Разработать ML-решение, которое аффектит сразу на миллионы пользователей и на бизнес? Это в Ozon Tech. Ребята как раз запустили Fast Track для некоторых вакансий — все этапы собесов займут до 5 дней.

Куда можно пройти побыстрее:
– в команду ранжирования, совершенствовать поисковую выдачу
– в команду рекомендаций, развивать логику и точность ранжирования
– в команду нейросеток, улучшать и масштабировать модели
– в команду рекламы, работать с моделями предсказания действий
– в команду биддинга, управлять рекламными ставками и аукционами

Важно: все позиции открыты для сеньорных сеньоров DS, на входе проверяют опыт — 4 года минимум. Откликайтесь на сайте и попадайте в Ozon Tech по fast track.

Data Science Jobs

27 October 2026 10:00

#senior #300k #удаленка

IT-Implant
Data Scientist (Middle+/Senior)
от 260 000 до 290 000 ₽ за месяц, на руки
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо

☑️ Чем предстоит заниматься
-Формулировать и декомпозировать бизнес-задачи в ML/аналитические решения
-Проводить исследовательский анализ данных, проверять гипотезы и выбирать подходящие методы
-Разрабатывать и валидировать модели: классический ML, статистика, временные ряды, рекомендательные системы, NLP/LLM — в зависимости от проекта
-Оценивать качество моделей и эффект от внедрения
-Работать в связке с продуктом, аналитиками и инженерами
-При необходимости участвовать в выводе моделей в продакшен и мониторинге
-Презентовать результаты и защищать решения перед стейкхолдерами

☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Опыт в Data Science от [4] лет — в зависимости от грейда
-Уверенный Python и знание базового ML-стека: pandas, numpy, scikit-learn, статистика
-SQL на уровне уверенного пользователя
-Понимание жизненного цикла ML-решения: от постановки задачи до оценки результата
-Умение объяснять сложные вещи простым языком
-Опыт самостоятельной работы над задачами и доведения их до результата
-Будет плюсом:
-Это не обязательные требования, а направления, в которых вы можете быть особенно полезны на разных проектах

Контакты: info@it-implant.ru

Data Science Jobs

22 October 2026 16:31

Привет! Это команда Cloud․ru ❤️

Мы участвуем в рейтинге работодателей от hh.ru и будем очень рады твоей поддержке.

Верим, что работа должна быть не только про задачи и результаты, но и про людей. Если тебе близок такой подход и хочется, чтобы человекоцентричных компаний становилось больше, будем благодарны за твой голос!

Поддержать нас просто:

1. Нажми «Голосовать» на лендинге рейтинга.
2. Войди в аккаунт hh.ru.
3. Заполни короткую анкету.
4. Найди Cloud․ru через поиск.
5. Поставь нам сердечко

Data Science Jobs

21 October 2026 12:35

#вакансия #fulltime #удаленка #Senior

Локация: РФ
Формат: Удаленно
Период: долгосрок
Занятость: фуллтайм
Оформление по договору с ИП
Оплата: от 1200 рублей в час до 1500 рублей в час

Applied Scientist / MLOps Engineer (Обезличивание данных / Privacy AI)

Чем предстоит заниматься (Ключевые задачи):
1. Развитие классификатора данных для полей БД (Tabular ML)
Развитие существующей ML-модели (RandomForest), которая выявляет ПДн в полях баз данных на основе метаданных и значений.
Обучение модели распознаванию новых типов данных (например, VIN-номера, специфические идентификаторы).
Повышение качества классификации: исправление ошибок (например, обнаружение сложных форматов телефонов).
Решение задачи со «смешанными данными»: обучение модели корректно работать, когда в одной колонке БД вперемешку находятся ФИО, адреса и телефоны.
Особенность: Оптимизация модели для высокой скорости работы на CPU, так как системе предстоит проводить полное сканирование БД объемом в несколько ТБ.
2. Создание модели для выявления данных в произвольном тексте (NLP / NER)
Разработка архитектуры и обучение NER-модели (Named Entity Recognition) для поиска ПДн в неструктурированном тексте.
Работа с различными форматами файлов: TXT, DOCX, PDF (включая распознавание текста) и логами.
Реализация пайплайнов очистки и нормализации «шумных» данных перед подачей в модель.

Наши ожидания от вас (Требования):
Опыт и лидерство:
Опыт разработки и внедрения ML-моделей в production от 3-х лет.
Опыт ведения полного цикла: от исследования и постановки задачи до мониторинга качества и настройки автоматического ретренинга.
Лидерство: Готовность возглавить направление, самостоятельно декомпозировать бизнес-задачи на технические и нести ответственность за результат.
Технический стек (Python и ML):
Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn).
Глубокое понимание классических ML-алгоритмов (деревья решений, ансамбли, Random Forest), умение интерпретировать результаты (Feature Importance) и подбирать гиперпараметры.
NLP: Практический опыт работы с Hugging Face Transformers и/или SpaCy. Обязателен опыт обучения NER-моделей.
Data Engineering: Опыт построения пайплайнов обработки неструктурированных данных (PDF, тексты). Навык Feature Engineering для табличных данных.
Производительность и инфраструктура (MLOps):
Performance: Опыт оптимизации инференса моделей для работы на CPU.
Масштаб: Опыт работы с большими объемами данных (полное сканирование БД от нескольких ТБ).
Production: Опыт развертывания моделей через API (FastAPI), контейнеризация (Docker).
MLOps: Владение инструментами версионирования (MLflow, DVC), понимание CI/CD-процессов. Опыт настройки мониторинга качества моделей (Model Drift, Quality Gates) и организации автоматического ретренинга.

Будет плюсом:
Опыт работы именно с классификаторами для профилирования данных БД.
Опыт распознавания специфических типов данных (VIN, номера карт, крипто-адреса).
Опыт в области защиты ПДн, обезличивания данных или антифрод-систем.

Что мы предлагаем:
Возможность влиять на архитектуру сложного AI-продукта с нуля.
Работу с реальными Big Data задачами (TB+).
Современный стек и отсутствие легаси.

Для связи @grosssoft1600

Data Science Jobs

20 October 2026 11:01

😎 Авито снова участвует в Рейтинге работодателей hh.ru!

В прошлом году благодаря вашей поддержке мы вошли в топ-3 IT-компаний страны. Если вам откликается то, что мы делаем, проголосуйте за Авито и в этом году ❤️

Как поддержать компанию:
— Перейдите на hh.ru и авторизуйтесь в личном кабинете.
— Найдите Авито в списке компаний и оставьте свой голос.

✔️ Проголосовать за Авито

Спасибо за поддержку!

#РейтингРаботодателейРоссии

Data Science Jobs

19 October 2026 18:00

#вакансия #Danaanalyst #удаленка #DWH #аналитик #AI

Вакансия: Data Analyst
Формат работы: удаленка
Оформление: ИП/СЗ
Занятость: part-time/full-time
ЗП: до 2.000 руб. в час

Привет!
Мы Secreate ИТ-компания с подходом 360° - закрываем цифровые задачи бизнеса, от аналитики и разработки любой сложности до проектного консалтинга и поддержки готового решения. На нашем счету уже более 150 реализованных ИТ-проектов разной сложности. Нам доверяют лидеры рынка: Уралхим, Росгосстрах, Skolkovo, Skyeng, OZON, Kaspersky и другие.
Сейчас мы находимся в поиск Data Analyst под следующие требования.

Требования:
- Коммерческий опыт в роли Data Analyst от 3-х лет;
- Уверенное владение инструментами аналитики данных: SQL (включая оконные функции, агрегаты, подзапросы), Python для обработки и анализа больших данных;
- Опыт работы с хранилищами данных и ETL (понимание принципов работы с DWH, базовое понимание ETL/ELT);
- Опыт работы с BI-системами (Power BI/Tableau/Metabase и т.п.);
- Опыт формулирования требований к данным: постановка задач на разработку витрин, проектирование таблиц и расчётных полей;
- Сильные аналитические способности, внимание к деталям и способность мыслить критически, ориентируясь на потребности бизнеса.
Будет плюсом:
- Опыт построения аналитики в B2B, финтехе или сложных бизнес-моделях.
Условия:
- Полное удаленное сотрудничество;
- Интересные проекты и нетривиальные задачи;
- Отсутствие бессмысленной бюрократии и излишнего формализма.

Контакт для связи: @a1enushkaj

Data Science Jobs

17 October 2026 14:10

#вакансия #job #РФ #Москва #офис #гибрид #web #вебаналитик #ecommerce

Руководитель веб-аналитики (e-commerce)

Компания: Simple Group - один из ведущих импортеров вина и других напитков в России, национальный дистрибьютор и ритейлер с собственной сетью винотек SimpleWine
Формат: гибрид (Москва; ул. Минская, 2Ж)
Занятость: полная

▪Задачи:
Выполнение роли руководителя веб-аналитики в команде цифровых продуктов В2С, в частности e-commerce платформы https://simplewine.ru/.
– Выстраивание сквозной аналитики с данными e-commerce платформы, CRM и другими источниками.
– Настройка инструментов аналитики (Яндекс.Метрика, DataGo).
– Агрегация данных из нескольких источников (Яндекс.Метрика, CRM и пр.), работа с сырыми данными.
– Проверка и формулирование продуктовых гипотез, проведение A/B тестов, анализ результатов, поиск инсайтов в данных.
– Визуализация данных и подготовка омниканальной отчётности по запросам заказчиков для контроля показателей.
– Мониторинг показателей, выявление причин отклонения и подготовка рекомендаций по их устранению.
– Составление прогнозов показателей эффективности сайта (трафик, выручка, конверсия, средний чек, показатель отказов и пр.).
– Взаимодействие с внутренними заказчиками (сбор, анализ, уточнение требований) и веб-разработчиками (постановка задач, контроль реализации).

▪Требования:
– Опыт работы в роли руководителя аналитики или ведущего веб-аналитика.
– Опыт выстраивания процессов аналитики цифровых продуктов web и app в сфере e-commerce.
– Владение инструментами Google Tag Manager, Яндекс.Метрика, Yandex DataLens, DataGo, Appmetrica, ClickHouse, Power BI.
– Опыт проведения ROPO-анализа.
– Опыт разработки инструментов для автоматизации процессов обработки данных и типовых задач с помощью скриптов Python.
– Будет преимуществом опыт с исследованиями, прогностическими моделями и факторным анализом.

▪Мы предлагаем:
– Оформление в штат компании.
– Программу ДМС со стоматологией.
– Корпоративные скидки на товары компании, партнёрские программы.
– Возможности внутреннего и внешнего обучения.
– Развитие экспертизы в вине с помощью курсов, дегустаций и обучений от наших экспертов и бренд-амбассадоров.

📩 Отправить резюме – @ds_fedorova, dsfedorova@simple.ru

Data Science Jobs

14 October 2026 11:02

Как мы перешли от CatBoost к нейросетям в рекомендациях Авито

Рекомендации на главной дают Авито половину просмотров объявлений и около 30% контактов покупателей с продавцами. С 2020 года их ранжировал CatBoost, но со временем он упёрся в потолок: даже кратно больше данных уже не давало прироста качества.

Мы перешли на нейросетевое ранжирование, и вот что получилось:

🚀 +4,3% пользователей с контактами из рекомендаций
🤝 +0,8% пользователей, совершивших сделку, по всему Авито

Техлид команды рекомендаций Ярослав Хныков рассказал на Хабре, какие решения сработали.

Больше про DS в Авито пишем в канале «Доска AI-объявлений».

Data Science Jobs

12 October 2026 14:35

Data Engineer DWH

Мы ищем опытного Data Engineer / DWH-разработчика для работы над аналитическими системами в финансовом домене. Нам нужен практичный специалист, который сможет быстро погрузиться в предметную область, выстроить устойчивую модель данных и взять на себя задачи по развитию и поддержке аналитического хранилища. Проект ориентирован на работу с данными кредитных организаций, с фокусом на качество данных, прозрачность метрик и удобство аналитики.

Ключевые обязанности:
• Проектирование и развитие аналитического хранилища данных (DWH)
• Разработка моделей данных (fact / dimension, агрегаты)
• Построение ETL / ELT-процессов загрузки и трансформации данных
• Разработка аналитических витрин и BI-моделей
• Работа с финансовыми данными (кредиты, платежи, просрочка, клиенты, продукты)
• Обеспечение качества, согласованности и историчности данных
• Оптимизация запросов, моделей данных и расчета показателей
• Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и бизнесом для формализации требований
Требования:
• От 3 лет опыта в Data / DWH разработке
• Уверенное знание SQL
• Практический опыт построения DWH / аналитических систем
• Понимание подходов моделирования данных (Star Schema, Fact / Dimension)
• Опыт разработки ETL / ELT-процессов
• Понимание принципов построения аналитической отчетности и BI
• Опыт работы с одной или несколькими аналитическими СУБД (PostgreSQL, MS SQL Server, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric / Synapse)
• Понимание различий между OLTP и OLAP системами
• Умение проектировать устойчивые и понятные модели данных
Будет плюсом:
• Опыт работы в финансовом домене (банки, МФО, финтех)
• Опыт построения отчетности по кредитному портфелю (выдачи, погашения, просрочка, collection, когортный и винтажный анализ)
• Опыт работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau, Superset, Metabase)
• Опыт работы с orchestration-инструментами (Airflow, dbt)
• Опыт использования Python для обработки данных
• Понимание принципов Data Quality, Data Governance и историзации данных
Мы предлагаем:
• Полную занятость
• Офисный формат работы в Ташкенте.
• Работу над аналитической платформой в финтех-домене с прямым влиянием на бизнес
• Сильную продуктовую и техническую команду
• Возможность профессионального роста в направлении Data / DWH архитектуры
• Конкурентную заработную плату

📩 Telegram: @haas_maru

Data Science Jobs

08 October 2026 12:50

Вакансия: ML-инженер (LLM / Python)

Мы в поиске Senior / Middle+ ML-инженера на аналитический проект.
Работа в офисе (Москва), оффлайн-контур (Air-Gapped). Мощнейшее железо: Mac Studio 512GB + Ubuntu (NVIDIA RTX PRO 6000 96GB).

Обязательные требования:
• Python, vLLM, Ollama, llama.cpp.
• Опыт локального развертывания LLM-моделей (Llama-3, Qwen) и работы с форматами GGUF / FP8 / AWQ.

Будет плюсом:
• Опыт дообучения (Fine-Tuning, LoRA, QLoRA) и построения RAG-систем (ChromaDB / Qdrant).
• Умение писать парсеры (Selenium, Playwright).

Формат работы: офис / гибрид (Москва)
Есть тестовое задание, для его выполнения необходимо подъехать в офис.

Оплата: кэш/крипта, выше рынка.
Узнать подробности и отправить резюме: @konoovylinkaa

Data Science Jobs

01 October 2026 17:20

#middle #гибрид

Лига Цифровой Экономики
Python devoloper
Опыт работы: 1–3 года
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: гибрид (Москва)

☑️ Чем предстоит заниматься
-Разрабатывать функциональность сервиса на Python
-Строить Data Lineage на логическом уровне витрин на основе существующего графа движения данных на табличном уровне
-Реализовывать обработку, преобразование и агрегацию связей между объектами данных
-Работать с большими объемами данных с использованием PySpark, pandas, SQL
-Работать с Hadoop-стеком: HDFS, Spark, Hive
-Дорабатывать существующий фреймворк автоматизированного тестирования
-Разрабатывать и поддерживать автотесты для создаваемой функциональности
-Участвовать в анализе и устранении дефектов

☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Опыт разработки на Python от 2 лет
-Практический опыт работы с PySpark и pandas
-Отличное знание SQL
-Опыт работы со стеком Hadoop: HDFS, Spark, Hive
-Понимание принципов обработки больших объемов данных
-Опыт написания автоматизированных тестов на Python
-Готовность отвечать за качество разработанной функциональности и ее автоматизированную проверку
-Умение разбираться в существующем коде и самостоятельно решать технические задачи
-Будет плюсом:
-Опыт работы с Data Lineage, Data Governance или Metadata Management
-Опыт с Oracle, PostgreSQL, Greenplum
-Понимание принципов построения DWH и витрин данных
-Опыт работы с графовыми структурами данных
-Опыт использования pytest или аналогичных инструментов тестирования

Контакты: hr@digitalleague.ru / Telegram @digitalleague

Python Job в Telegram | в VK | в Max

Data Science Jobs

01 October 2026 12:33

#middle #удаленка

Альфа-Банк
Middle data scientist (модели ценообразования)
Опыт работы: 1–3 года
Формат работы: удалённо

☑️ Чем предстоит заниматься
-Участие в проекте умного ценообразования банковских продуктов
-Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, построение uplift‑моделей, их валидация и оценка
-Планирование и анализ A/B‑тестов, оценка бизнес‑эффекта
-Продуктивизация: контейнеризация, интеграция в микросервисы, мониторинг качества предсказаний
-Сотрудничество с бизнес‑аналитиками, продукт‑менеджерами и инженерами данных
-Подготовка и проведение demo с заказчиками
-Поддержка и адаптация модели к изменяющимся данным и бизнес‑условиям

☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Middle DS с опытом разработки полного цикла (uplift модели как преимущество)
-Глубокие знания математики и статистики
-Опыт работы с библиотеками и фреймворками для машинного обучения
-Развитое критическое мышление. Умение формулировать гипотезы и их проверять
-Навыки работы в команде и эффективное взаимодействие со смежными специалистами
-Способность наглядно и понятно представлять результаты анализа, объяснять сложные вещи простым языком
-Умение связывать технические решения с бизнес-задачами, учитывать специфику доменной области

Контакты: aponomareva7@alfabank.ru

Data Science Jobs

28 September 2026 11:00

Что под капотом у рекомендаций Авито на главной

Они решают две задачи:

1️⃣ Показывают пользователю максимально релевантные товары.
2️⃣ Разбавляют выдачу объявлениями, которые могут быть интересны.

Качественные товары с адекватной ценой часто разбирают в первые часы. Поэтому важно, чтобы они быстро попадали на главную.

Недавно мы поменяли архитектуру рекомендаций — и ускорили их в 18 раз. После этого контакты продавцов с покупателями выросли на 1%, а расход памяти упал в три раза.

Но получилось всё это не с первого раза: пришлось пройти несколько итераций.

Подробности в статье ↖️

Data Science Jobs

24 September 2026 12:08

Тот самый курс по ML, который прошли 200 000 человек. Теперь — в новой версии

С 2016 по 2022 год специализация «Машинное обучение и анализ данных» на Coursera была входным билетом в профессию — через неё прошли больше 200 000 человек. С тех пор AI ушёл далеко вперёд, и набор тем, которые нужно знать сегодня, изменился. Поэтому Виктор Кантор с командой MLinside обновил программу и перевыпустил специализацию заново — уже как «Искусственный интеллект и анализ данных». Цену оставили ту же, что четыре года назад.

Кому это нужно

ML обычно изучают по частям: линейные модели подтянул на работе, про трансформеры прочитал статью, про агентов посмотрел ролик на YouTube. Каждый кусок вроде понятен, а цельной картины нет. Пока задачи типовые, это не мешает. Сложности начинаются там, где спрашивают системно: на собеседовании или при переходе из аналитики в ML.

Специализация даёт последовательную базу вместо разрозненных кусков — 226 уроков и 47 часов контента.

Что внутри
▪️ Математика и Python — алгоритмы и структуры данных, матанализ, линейная алгебра, теория вероятностей
▪️ Classic ML — линейные модели и SVM, деревья и градиентный бустинг, кластеризация, метрики и валидация, введение в нейросети и PyTorch
▪️ Deep Learning — backpropagation, CNN, детекция и сегментация, RNN и LSTM, трансформеры и Attention, языковое моделирование, введение в RLHF
▪️ LLM и AI-агенты — инференс LLM, квантование, vLLM и TensorRT, полный разбор RAG, архитектуры агентов, мультиагентные системы, MCP
▪️ A/B-тестирование — дизайн экспериментов, статистические критерии, бутстрэп, CUPED, последовательный анализ, кейсы из индустрии

В разработке ещё два модуля: Production ML и ML System Design.

Кто ведёт
Уроки ведут действующие практики — директора по данным и руководители AI-направлений, работавшие в МТС, Яндексе, Сбере и других крупных компаниях. Люди, которые строили AI-команды с нуля и доводили модели до продакшена, а не просто пересказывают учебники. Большая часть команды преподаёт в МФТИ, ИТМО и НИУ ВШЭ.

Технологии в AI меняются каждые несколько месяцев, поэтому к готовым модулям регулярно добавляются новые уроки — по свежим темам и запросам студентов.

Как проходит обучение
Специализация устроена как библиотека курсов: доступ ко всем модулям открывается сразу после оплаты. Можно идти по рекомендованной последовательности, а можно изучать только те темы, которых не хватает.

Студенты ВУЗов могут получить доступ к специализации бесплатно (также как это было на Coursera), для всех остальных подписка стоит 5000 ₽ в месяц. Видеолекции, семинары, тесты с автопроверкой, задания, чат с кураторами для ответов на вопросы. Без потоков и дедлайнов: старт в любой момент, свой темп. На 3 и 6 месяцев подписка дешевле.

Сразу предупреждаем: материал сложный, на уровне сильнейших технических вузов. Это не обзорный формат: разбираем backprop в матричной форме, encoder-decoder и decoder-only архитектуры, статистические критерии и их ограничения. Цель не развлечь и дать чувство, что все сразу получается само, а реально научить.

Зато вместо разрозненных знаний у вас будет система: понимание, как методы устроены внутри и какой выбрать под конкретную задачу.

Полная программа и варианты подписки — по ссылке на сайте Специализации