ML Engineer
#удаленка
Компания: Innovative People
🔹Обязанности:
-Поддержка и доработка коробочной версии Битрикс24;
-Развивать существующие модели рекомендаций;
-Создавать новые модели рекомендаций в рамках бесконечных проигрываний;
-Внедрять разработанные решения в продакшен;
-Вести полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений;
-Анализировать качество рекомендаций, заниматься поиском проблемных зон, проведением А/B тестов (через платформу Амазми - схожа со множеством других, основные метрики ATS и Retention).
🔹Требования:
-Техническое образование;
-Опыт работы DS/ML инженером от 3 лет;
-Опыт от 1 года в разработке моделей рекомендаций/поиска/look-a-like;
-Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн;
-Уверенное знание алгоритмов Machine Learning (с глубоким погружением в RecSys/Search/NLP);
-Способность самостоятельно исследовать новые ML подходы, читать статьи на английском и воспроизводить их;
-Владение Python 3 на уровне разработчика;
Знания:
numpy, scipy, sklearn, pandas;
Implicit/LightFM/RecTools;
PyTorch;
SQL, PySpark;
HDFS, Hadoop, docker, airflow, k8s, redis, fast api.
🔹Условия:
-оформление в аккредитованную IT-компанию по ТК РФ;
-ДМС уже со второй недели: стоматология, вызов врача или скорой, полис для выезда за границу и скидка 15% для подключения родственников;
-удаленный формат работы;
-современную технику для комфортной работы;
-возможность участвовать в профильных конференциях (можно даже как спикер!), а также проходить курсы повышения квалификации;
-клуб разговорного английского – встречаемся 2 раза в неделю с коллегами и преподавателем;
-классный корпоративный мерч – каждый год добавляем что-то новое;
-индивидуальные предложения от наших партнеров.
Контакты: job@inpglobal.com
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
#удаленка
Компания: Innovative People
🔹Обязанности:
-Поддержка и доработка коробочной версии Битрикс24;
-Развивать существующие модели рекомендаций;
-Создавать новые модели рекомендаций в рамках бесконечных проигрываний;
-Внедрять разработанные решения в продакшен;
-Вести полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений;
-Анализировать качество рекомендаций, заниматься поиском проблемных зон, проведением А/B тестов (через платформу Амазми - схожа со множеством других, основные метрики ATS и Retention).
🔹Требования:
-Техническое образование;
-Опыт работы DS/ML инженером от 3 лет;
-Опыт от 1 года в разработке моделей рекомендаций/поиска/look-a-like;
-Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн;
-Уверенное знание алгоритмов Machine Learning (с глубоким погружением в RecSys/Search/NLP);
-Способность самостоятельно исследовать новые ML подходы, читать статьи на английском и воспроизводить их;
-Владение Python 3 на уровне разработчика;
Знания:
numpy, scipy, sklearn, pandas;
Implicit/LightFM/RecTools;
PyTorch;
SQL, PySpark;
HDFS, Hadoop, docker, airflow, k8s, redis, fast api.
🔹Условия:
-оформление в аккредитованную IT-компанию по ТК РФ;
-ДМС уже со второй недели: стоматология, вызов врача или скорой, полис для выезда за границу и скидка 15% для подключения родственников;
-удаленный формат работы;
-современную технику для комфортной работы;
-возможность участвовать в профильных конференциях (можно даже как спикер!), а также проходить курсы повышения квалификации;
-клуб разговорного английского – встречаемся 2 раза в неделю с коллегами и преподавателем;
-классный корпоративный мерч – каждый год добавляем что-то новое;
-индивидуальные предложения от наших партнеров.
Контакты: job@inpglobal.com
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Tech Lead MLE
#гибрид #lead
Москва
Компания:Сбер
🔹Обязанности
Техническое лидерство и архитектура
• Проектирование end-to-end ML / GenAI систем: от бизнес-задачи до ПРОМа
• Выбор архитектуры решений (LLM, RAG, агенты, классический ML)
• Принятие ключевых технических решений и ответственность за них
• Code review, установка стандартов разработки в команде • Менторинг MLE / DS / аналитиков
Разработка GenAI-решений
Разработка и внедрение AI-агентов для внутренних и клиентских сценариев
• Проектирование RAG-систем (включая сложные графы и мультиагентные схемы)
• Интеграция LLM в бизнес-процессы дивизиона управления устройствами самообслуживания (банкоматы и др.)
• Дообучение моделей под домен (SFT / LoRA / embeddings / rerankers)
• Оптимизация latency, стоимости и стабильности LLM-решений
ML и аналитика
• Разработка и поддержка ML-моделей (классический ML + DL)
• Feature engineering, валидация, A/B тестирование
• Мониторинг качества моделей, оценка и защита AI-эффекта
• Работа с временными рядами, аномалиями, прогнозированием
Внедрение и эксплуатация
• Разработка AI решений для ПРОМ
• Построение ML-пайплайнов (обучение, переобучение, мониторинг)
• Интеграция с существующей ИТ-архитектурой
• Обеспечение воспроизводимости и отказоустойчивости решений
🔹Требования
• Техническое лидерство: code review, архитектурные решения, менторинг
Знания и навыки
• Python (production-level, PEP8, тесты, архитектура)
• SQL (сложные запросы, оконные функции)
• Классический ML (GBM, DL, Time Series — на уровне уверенного продакшена)
• LLM / GenAI: • Prompt engineering
• RAG (embeddings, rerankers, chunking, retrieval стратегии)
• AI-агенты (LangChain / LangGraph / ReAct / Tools)
• Работа с галлюцинациями, latency, cost control · MLOps:
• Docker, CI/CD для ML •
REST / Async API (FastAPI)
• Apache Spark (Pyspark, Spark SQL) – разработка и оптимизация batch-пайплайнов
• Hive/HDFS/витрины данных: подготовка и поддержка витрин для ML моделей и GenAI решений
Контакты: https://rabota.sber.ru/search/tech-lead-mle-4488320/
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
#гибрид #lead
Москва
Компания:Сбер
🔹Обязанности
Техническое лидерство и архитектура
• Проектирование end-to-end ML / GenAI систем: от бизнес-задачи до ПРОМа
• Выбор архитектуры решений (LLM, RAG, агенты, классический ML)
• Принятие ключевых технических решений и ответственность за них
• Code review, установка стандартов разработки в команде • Менторинг MLE / DS / аналитиков
Разработка GenAI-решений
Разработка и внедрение AI-агентов для внутренних и клиентских сценариев
• Проектирование RAG-систем (включая сложные графы и мультиагентные схемы)
• Интеграция LLM в бизнес-процессы дивизиона управления устройствами самообслуживания (банкоматы и др.)
• Дообучение моделей под домен (SFT / LoRA / embeddings / rerankers)
• Оптимизация latency, стоимости и стабильности LLM-решений
ML и аналитика
• Разработка и поддержка ML-моделей (классический ML + DL)
• Feature engineering, валидация, A/B тестирование
• Мониторинг качества моделей, оценка и защита AI-эффекта
• Работа с временными рядами, аномалиями, прогнозированием
Внедрение и эксплуатация
• Разработка AI решений для ПРОМ
• Построение ML-пайплайнов (обучение, переобучение, мониторинг)
• Интеграция с существующей ИТ-архитектурой
• Обеспечение воспроизводимости и отказоустойчивости решений
🔹Требования
• Техническое лидерство: code review, архитектурные решения, менторинг
Знания и навыки
• Python (production-level, PEP8, тесты, архитектура)
• SQL (сложные запросы, оконные функции)
• Классический ML (GBM, DL, Time Series — на уровне уверенного продакшена)
• LLM / GenAI: • Prompt engineering
• RAG (embeddings, rerankers, chunking, retrieval стратегии)
• AI-агенты (LangChain / LangGraph / ReAct / Tools)
• Работа с галлюцинациями, latency, cost control · MLOps:
• Docker, CI/CD для ML •
REST / Async API (FastAPI)
• Apache Spark (Pyspark, Spark SQL) – разработка и оптимизация batch-пайплайнов
• Hive/HDFS/витрины данных: подготовка и поддержка витрин для ML моделей и GenAI решений
Контакты: https://rabota.sber.ru/search/tech-lead-mle-4488320/
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Junior Data Scientist (LLM / AI Agents)
#гибрид #junior
Москва
Компания: Сбер
☑️Чем предстоит заниматься:
-Разработка AI-агентов: Проектирование и внедрение мультиагентных систем (Prompt Engineering, RAG, Tools, Function Calling) в реальные банковские процессы.
-Работа с LLM: Оптимизация и Fine-tuning моделей под домен бизнеса (SFT, RLHF), работа с открытыми и проприетарными моделями.
-MLOps & Production: Вывод моделей в ПРОМ, построение пайплайнов обработки данных на GPU-кластере, организация мониторинга качества и дрейфа моделей.
-Оценка качества: Разработка метрик качества генерации (LLM Eval), проведение A/B тестов.
-Интеграция: Разработка сервисов на Python (API), взаимодействие с командой разработки и продуктовыми аналитиками для контроля и экспертизы требований к данным и функционалу.
-Технологический стек: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, LangChain / LangGraph, FastAPI, PySpark, Hive, Airflow, VectorDBs.
☑️Требования
-Опыт: от 6 месяцев в коммерческой разработке на позиции DS/ML Engineer
LLM & NLP: Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с RAG, контекстным окном, методами оптимизации инференса.
-Разработка: Уверенное знание Python (asyncio, aiohttp/FastAPI), опыт написания чистого, поддерживаемого кода.
-Big Data: Опыт работы с распределенными вычислениями (Spark/PySpark, Hive) и оркестрацией (Airflow).
-Инфраструктура: Понимание процессов MLOps, опыт deployment сервисов на GPU (on-premise или Cloud).
-Безопасность: Понимание принципов работы с персональными данными и безопасности при использовании LLM в энтерпрайзе.
Контакты: https://rabota.sber.ru/search/junior-data-scientist-llm-ai-agents-4502680/
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#гибрид #junior
Москва
Компания: Сбер
☑️Чем предстоит заниматься:
-Разработка AI-агентов: Проектирование и внедрение мультиагентных систем (Prompt Engineering, RAG, Tools, Function Calling) в реальные банковские процессы.
-Работа с LLM: Оптимизация и Fine-tuning моделей под домен бизнеса (SFT, RLHF), работа с открытыми и проприетарными моделями.
-MLOps & Production: Вывод моделей в ПРОМ, построение пайплайнов обработки данных на GPU-кластере, организация мониторинга качества и дрейфа моделей.
-Оценка качества: Разработка метрик качества генерации (LLM Eval), проведение A/B тестов.
-Интеграция: Разработка сервисов на Python (API), взаимодействие с командой разработки и продуктовыми аналитиками для контроля и экспертизы требований к данным и функционалу.
-Технологический стек: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, LangChain / LangGraph, FastAPI, PySpark, Hive, Airflow, VectorDBs.
☑️Требования
-Опыт: от 6 месяцев в коммерческой разработке на позиции DS/ML Engineer
LLM & NLP: Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с RAG, контекстным окном, методами оптимизации инференса.
-Разработка: Уверенное знание Python (asyncio, aiohttp/FastAPI), опыт написания чистого, поддерживаемого кода.
-Big Data: Опыт работы с распределенными вычислениями (Spark/PySpark, Hive) и оркестрацией (Airflow).
-Инфраструктура: Понимание процессов MLOps, опыт deployment сервисов на GPU (on-premise или Cloud).
-Безопасность: Понимание принципов работы с персональными данными и безопасности при использовании LLM в энтерпрайзе.
Контакты: https://rabota.sber.ru/search/junior-data-scientist-llm-ai-agents-4502680/
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
ML Разработчик [Java]
#удаленка #офис #junior
Компания: deeplay
☑️Чем предстоит заниматься:
-Разработка и улучшение алгоритмов принятия решений - проектирование, реализация и оптимизация алгоритмов на Java (и частично Python);
-Проведение исследований на данных - работа с внутренними заказчиками: постановка задач, формулировка гипотез, сбор и подготовка данных, проведение экспериментов;
-Интеграция моделей в существующую инфраструктуру - встраивание и сопровождение ML-моделей в Java-системах, отладки производительности и корректности;
-Апгрейд существующих алгоритмов анализа и обработки данных - повышение качества, скорости и устойчивости текущих решений, рефакторинг и модернизация устаревших модулей;
-Аналитическая поддержка продуктовых решений - интерпретация результатов экспериментов, подготовка выводов и демо.
☑️Для их реализации тебе потребуется:
-Знание Java (будет плюсом знание Python), желание развиваться в машинном обучении;
-Знание базовых концепций программирования: структуры данных, многопоточность, ООП;
-Уверенное знание Git;
-Знание матической базы - линейная алгебра, методы оптимизации, статистика;
-Понимание алгоритмов принятия решений - теории игр, рекурсивных структур, деревьев решений. Умение превращать математику в код;
-Инженерное мышление - структурирование кода, профилирование производительности, понимание архитектуры систем и взаимодействия компонентов.
Будет плюсом:
-Знание фреймворков машинного обучения - PyTorch Lightning и CatBoost;
-Навыки визуализации данных;
-Опыт использования ONNX, пайплайнов Argo.
☑️Мы предлагаем:
-Гибкий подход к формату и месту работы — выбирай любое место на карте или один из комфортных офисов в Омске, Новосибирске и Санкт-Петербурге;
-Корпоративную культуру: общаемся на равных, поддерживаем друг друга, ценим обратную связь и инициативность, легкость общения и юмор.
-Возможность влиять на процессы: если увидишь потенциал для улучшения, сможешь воплотить свои идеи, повысить эффективность и качество продукта.
-Стать частью команды, которая находит драйв в своих задачах и стремится к технологическому лидерству в индустрии.
-Доступность руководства компании и открытую внутреннюю политику.
Контакты: talent@deeplay.io
IT Jobs 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#удаленка #офис #junior
Компания: deeplay
☑️Чем предстоит заниматься:
-Разработка и улучшение алгоритмов принятия решений - проектирование, реализация и оптимизация алгоритмов на Java (и частично Python);
-Проведение исследований на данных - работа с внутренними заказчиками: постановка задач, формулировка гипотез, сбор и подготовка данных, проведение экспериментов;
-Интеграция моделей в существующую инфраструктуру - встраивание и сопровождение ML-моделей в Java-системах, отладки производительности и корректности;
-Апгрейд существующих алгоритмов анализа и обработки данных - повышение качества, скорости и устойчивости текущих решений, рефакторинг и модернизация устаревших модулей;
-Аналитическая поддержка продуктовых решений - интерпретация результатов экспериментов, подготовка выводов и демо.
☑️Для их реализации тебе потребуется:
-Знание Java (будет плюсом знание Python), желание развиваться в машинном обучении;
-Знание базовых концепций программирования: структуры данных, многопоточность, ООП;
-Уверенное знание Git;
-Знание матической базы - линейная алгебра, методы оптимизации, статистика;
-Понимание алгоритмов принятия решений - теории игр, рекурсивных структур, деревьев решений. Умение превращать математику в код;
-Инженерное мышление - структурирование кода, профилирование производительности, понимание архитектуры систем и взаимодействия компонентов.
Будет плюсом:
-Знание фреймворков машинного обучения - PyTorch Lightning и CatBoost;
-Навыки визуализации данных;
-Опыт использования ONNX, пайплайнов Argo.
☑️Мы предлагаем:
-Гибкий подход к формату и месту работы — выбирай любое место на карте или один из комфортных офисов в Омске, Новосибирске и Санкт-Петербурге;
-Корпоративную культуру: общаемся на равных, поддерживаем друг друга, ценим обратную связь и инициативность, легкость общения и юмор.
-Возможность влиять на процессы: если увидишь потенциал для улучшения, сможешь воплотить свои идеи, повысить эффективность и качество продукта.
-Стать частью команды, которая находит драйв в своих задачах и стремится к технологическому лидерству в индустрии.
-Доступность руководства компании и открытую внутреннюю политику.
Контакты: talent@deeplay.io
IT Jobs 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
Senior Data scientist в команду Персонализации
#удаленка #senior
Компания: Золотое Яблоко
🔹ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ:
-Разрабатывать и обучать ML-модели, которые персонализируют контент на главной странице сайта и в мобильном приложении
-Проектировать и реализовывать алгоритмы рекомендаций для наполнения товарных полок в карточке товара (комплементарные и похожие товары)
-Писать и поддерживать Spark ETL-пайплайны для сбора, обработки и подготовки признаков для моделей
-Внедрять и поддерживать систему оценки качества рекомендаций с использованием метрик NDCG, MAP@K
🔹ЧТО ЖДЕМ ОТ КАНДИДАТА:
-Опыт полного цикла реализации рекомендательных алгоритмов в ритейле — от построения ETL-процессов до продуктивизации решений через оркестратор или сервис
-Знания подходов к решению классических ML-задач, опыт работы с Learning-to-Rank и понимание базовых принципов обучения нейросетевых моделей
-Опыт работы с распределёнными системами обработки данных (например, Spark)
-Владение основами теории вероятности и математической статистики
Контакты: https://job.goldapple.ru/vacancy/694cde297302abf8515bed7e
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
#удаленка #senior
Компания: Золотое Яблоко
🔹ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ:
-Разрабатывать и обучать ML-модели, которые персонализируют контент на главной странице сайта и в мобильном приложении
-Проектировать и реализовывать алгоритмы рекомендаций для наполнения товарных полок в карточке товара (комплементарные и похожие товары)
-Писать и поддерживать Spark ETL-пайплайны для сбора, обработки и подготовки признаков для моделей
-Внедрять и поддерживать систему оценки качества рекомендаций с использованием метрик NDCG, MAP@K
🔹ЧТО ЖДЕМ ОТ КАНДИДАТА:
-Опыт полного цикла реализации рекомендательных алгоритмов в ритейле — от построения ETL-процессов до продуктивизации решений через оркестратор или сервис
-Знания подходов к решению классических ML-задач, опыт работы с Learning-to-Rank и понимание базовых принципов обучения нейросетевых моделей
-Опыт работы с распределёнными системами обработки данных (например, Spark)
-Владение основами теории вероятности и математической статистики
Контакты: https://job.goldapple.ru/vacancy/694cde297302abf8515bed7e
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
❤1🤔1
Data Scientist в команду Matching | Дубли
#удаленка
Компания: Wildberries
🔹Что нужно делать
-Свои классификаторы;
-Строить графовые эмбеддинги;
-Решать задачи обучения на графах - unsuppervised / semisuppervised / supervised.
🔹Какой опыт и знания нужны
-Знание классического ML, NLP, SQL;
-Знание алгоритмов и структур данных;
-Опыт работы в роли DS/MLE от 2х лет;
-Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят пользу;
-Опыт выкатки моделей в production.
Контакты: https://career.rwb.ru/vacancies/3349?
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
#удаленка
Компания: Wildberries
🔹Что нужно делать
-Свои классификаторы;
-Строить графовые эмбеддинги;
-Решать задачи обучения на графах - unsuppervised / semisuppervised / supervised.
🔹Какой опыт и знания нужны
-Знание классического ML, NLP, SQL;
-Знание алгоритмов и структур данных;
-Опыт работы в роли DS/MLE от 2х лет;
-Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят пользу;
-Опыт выкатки моделей в production.
Контакты: https://career.rwb.ru/vacancies/3349?
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
ML-инженер (CVM)
#удаленка #гибрид
Компания: Dodo Brands
🔹мы ожидаем
-2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на решении операционных задач: построение моделей прогнозирования спроса (временные ряды) и динамического ценообразования
-Уверенное владение Python, SQL и PySpark для работы с большими наборами данных
-Глубокое понимание основ ML и опыт работы с большими наборами данных
-Глубокие знания в области A/B-тестирования: от дизайна и корректного запуска до интерпретации результатов и оценки влияния на бизнес-метрики
-Понимание юнит-экономики: способность понимать, как ML-модели влияют на ключевые рычаги юнит-экономики (стоимость доставки, утилизация мощностей, labor cost), и умение связать технические метрики моделей (MAPE, RMSE) с итоговыми финансовыми показателями (выручка, прибыль)
-Умение выбирать оптимальные алгоритмы для решения конкретных задач для достижения максимальной пользы с минимальными усилиями
-Будет преимуществом: опыт разработки рекомендательных систем или других моделей персонализации (CVM)
🔹тебе предстоит
-Работать над полным циклом ML-моделей, которые лежат в основе экономики и клиентского опыта Додо;
-Разрабатывать и внедрять модели прогнозирования спроса для систем динамического ценообразования (Surge Pricing) и оптимизации стоимости доставки;
-Строить модели для предсказания операционной нагрузки пиццерий и точного времени доставки заказа (ETA);
-Активно участвовать в развитии нашей MLOps-культуры: выстраивать production-ready пайплайны и полный цикл жизни моделей, используя такие инструменты, как MLflow;
-Создавать и поддерживать инфраструктуру для Feature Store, который станет единым источником данных как для операционных, так и для CVM-моделей;
-Разрабатывать и внедрять рекомендательные системы (персональное меню, акции, апселл);
-Проводить A/B-тесты для проверки гипотез и оценивать экономический эффект от внедрения всех моделей — как операционных, так и рекомендательных.
Контакты: https://dodoteam.ru/vacancy?vacancyId=7919
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#удаленка #гибрид
Компания: Dodo Brands
🔹мы ожидаем
-2+ года коммерческого опыта в Data Science с фокусом на решении операционных задач: построение моделей прогнозирования спроса (временные ряды) и динамического ценообразования
-Уверенное владение Python, SQL и PySpark для работы с большими наборами данных
-Глубокое понимание основ ML и опыт работы с большими наборами данных
-Глубокие знания в области A/B-тестирования: от дизайна и корректного запуска до интерпретации результатов и оценки влияния на бизнес-метрики
-Понимание юнит-экономики: способность понимать, как ML-модели влияют на ключевые рычаги юнит-экономики (стоимость доставки, утилизация мощностей, labor cost), и умение связать технические метрики моделей (MAPE, RMSE) с итоговыми финансовыми показателями (выручка, прибыль)
-Умение выбирать оптимальные алгоритмы для решения конкретных задач для достижения максимальной пользы с минимальными усилиями
-Будет преимуществом: опыт разработки рекомендательных систем или других моделей персонализации (CVM)
🔹тебе предстоит
-Работать над полным циклом ML-моделей, которые лежат в основе экономики и клиентского опыта Додо;
-Разрабатывать и внедрять модели прогнозирования спроса для систем динамического ценообразования (Surge Pricing) и оптимизации стоимости доставки;
-Строить модели для предсказания операционной нагрузки пиццерий и точного времени доставки заказа (ETA);
-Активно участвовать в развитии нашей MLOps-культуры: выстраивать production-ready пайплайны и полный цикл жизни моделей, используя такие инструменты, как MLflow;
-Создавать и поддерживать инфраструктуру для Feature Store, который станет единым источником данных как для операционных, так и для CVM-моделей;
-Разрабатывать и внедрять рекомендательные системы (персональное меню, акции, апселл);
-Проводить A/B-тесты для проверки гипотез и оценивать экономический эффект от внедрения всех моделей — как операционных, так и рекомендательных.
Контакты: https://dodoteam.ru/vacancy?vacancyId=7919
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
👍4
💻 Senior Applied AI Engineer — Market Intelligence
📍 Удалённо, contractor
💰 Вилка: обсуждается
📌 10arx — AI-нативный торговый терминал для prediction markets (Polymarket, Kalshi). Ранняя стадия, маленькая команда, быстрый темп.
🔗 https://10arx.com/
💼 Ты строишь AI Market Intelligence систему. Не “чат с LLM” — управляемую систему с routing, retrieval, structured outputs и eval-циклами. Полный ownership. Ты единственный AI-инженер.
❗️Нам не нужен человек, который начнёт с трёхнедельного research или предложит “сначала зафайнтюнить модель”. Сначала baseline, потом итерации. Результат каждые 1–3 дня.
🚀 Задачи
• Routing запросов по use cases, retrieval pipeline, context assembly, structured outputs
• Разбивать сценарии на отдельные pipelines — не один universal agent
• Сравнивать 2–3 подхода на одном кейсе, выбирать по данным
• Eval framework, tracing, логирование промптов / контекста / выходов
• Интеграция внешних data sources (market data, prediction markets, on-chain)
🛠 Обязательно
• 6+ лет разработки, 2+ года с LLM в production
• Python, RAG, orchestration, agent systems, vector DB, evals/tracing
• LangChain / LangGraph / LlamaIndex / DSPy или аналоги
• AI observability (Langfuse или аналоги)
• Опыт в fintech / crypto / DeFi / trading / prediction markets или смежном домене
• Работал в стартапе или маленькой команде — сам строил, не координировал
• AI-инструменты (Cursor, Copilot, Claude) — часть ежедневного workflow
• Можешь рассказать что строил, как работало в проде, почему выбрал этот подход
🚫 Не подойдёт
• Research / academic без production
• Классический ML/DS без LLM-опыта
• Только большие компании — никогда не строил с нуля
• “Сначала надо исследовать” вместо “давайте запустим baseline”
• Домен финансов/трейдинга чужой
• “Модель сама разберётся” — один agent на все запросы
🎯 Условия
• Ownership направления AI / Market Intelligence
• Работа напрямую с CTO и фаундером
• Конкурентная ЗП
📩 Отклик - заполните Google-форму
-> С вами свяжутся в течение 3 рабочих дней.
📍 Удалённо, contractor
💰 Вилка: обсуждается
📌 10arx — AI-нативный торговый терминал для prediction markets (Polymarket, Kalshi). Ранняя стадия, маленькая команда, быстрый темп.
🔗 https://10arx.com/
💼 Ты строишь AI Market Intelligence систему. Не “чат с LLM” — управляемую систему с routing, retrieval, structured outputs и eval-циклами. Полный ownership. Ты единственный AI-инженер.
❗️Нам не нужен человек, который начнёт с трёхнедельного research или предложит “сначала зафайнтюнить модель”. Сначала baseline, потом итерации. Результат каждые 1–3 дня.
🚀 Задачи
• Routing запросов по use cases, retrieval pipeline, context assembly, structured outputs
• Разбивать сценарии на отдельные pipelines — не один universal agent
• Сравнивать 2–3 подхода на одном кейсе, выбирать по данным
• Eval framework, tracing, логирование промптов / контекста / выходов
• Интеграция внешних data sources (market data, prediction markets, on-chain)
🛠 Обязательно
• 6+ лет разработки, 2+ года с LLM в production
• Python, RAG, orchestration, agent systems, vector DB, evals/tracing
• LangChain / LangGraph / LlamaIndex / DSPy или аналоги
• AI observability (Langfuse или аналоги)
• Опыт в fintech / crypto / DeFi / trading / prediction markets или смежном домене
• Работал в стартапе или маленькой команде — сам строил, не координировал
• AI-инструменты (Cursor, Copilot, Claude) — часть ежедневного workflow
• Можешь рассказать что строил, как работало в проде, почему выбрал этот подход
🚫 Не подойдёт
• Research / academic без production
• Классический ML/DS без LLM-опыта
• Только большие компании — никогда не строил с нуля
• “Сначала надо исследовать” вместо “давайте запустим baseline”
• Домен финансов/трейдинга чужой
• “Модель сама разберётся” — один agent на все запросы
🎯 Условия
• Ownership направления AI / Market Intelligence
• Работа напрямую с CTO и фаундером
• Конкурентная ЗП
📩 Отклик - заполните Google-форму
-> С вами свяжутся в течение 3 рабочих дней.
💻 Senior Fullstack (Go + React) / Blockchain Engineer - Trading Infrastructure
📍 Формат: удалённо, contractor
💰 Вилка: обсуждается
❗️Просьба прочитать вакансию полностью перед откликом.
___
📌 О проекте
• 10arx — AI-нативный торговый терминал для prediction markets
• Сайт: https://10arx.com/
• On-chain execution, интеграция с Polymarket, Kalshi, DEX
• Ранняя стадия, быстрый темп, маленькая команда
💼 Роль
Ты строишь торговую инфраструктуру 10arx. Система, которая работает 24/7, торгует реальными деньгами и не имеет права молча сломаться. On-chain execution, интеграции с prediction market платформами, real-time data, автоматизация стратегий. Мы ищем инженера, который уже строил системы, работающие с реальными деньгами.
🚀 Что предстоит делать
• Проектировать и строить систему on-chain execution: транзакции, контракты, wallet management, gas optimization
• Интегрироваться с prediction market платформами и DEX
• Строить real-time data pipeline: сбор, нормализация и обработка market data
• Реализовывать торговые стратегии в коде
• Разрабатывать backtesting инфраструктуру для проверки стратегий на исторических данных
• Строить мониторинг и alerting
• Писать frontend на React для управления, мониторинга и визуализации
🛠 Стек
• Backend: Go (основной язык)
• Blockchain: Solidity, EVM, web3 (ethers.js / go-ethereum)
• Frontend: React, TypeScript, TanStack
• Data: PostgreSQL, Redis, Elasticsearch
• Infra: Docker, CI/CD
• AI: Cursor / Copilot / Claude — ежедневно
🛠 Кого ищем
❗️Опыт и стек:
• 4+ года на Go в production — это твой основной язык
• Реальный опыт с blockchain
• Solidity — умеешь читать контракты и взаимодействовать с ними
• Real-time systems: WebSocket, streaming data, event-driven архитектура
• Fullstack: React + TypeScript — на уровне самостоятельной разработки UI
• Опыт с exchange API (CEX или DEX)
• Python как дополнительный язык (скрипты, бэктесты, data processing)
❗️Домен:
• Опыт в fintech, crypto, DeFi, trading, prediction markets или смежных доменах (payments, betting, exchange infrastructure) — обязательно
• Ты уже строил системы, где ошибка = потеря денег. Можешь рассказать что строил, как оно работало в проде, и что ломалось
❗️AI: активно используешь LLM-инструменты при разработке
❗️Язык: ру — обязательно + рабочий английский (документация, API)
💻 Как ты работаешь
Это не "бэкенд-разработчик в крипто-стартапе". Здесь на пересечении трёх вещей:
1️⃣ Systems engineering — строишь систему, которая торгует 24/7 реальными деньгами.
2️⃣ Blockchain engineering — on-chain execution, gas, mempool, контракты.
3️⃣ Speed — короткие итерации, результат за дни а не за недели. AI-инструменты в ежедневной работе.
❗️Характер:
• Ты не ждёшь задачи. Видишь проблему → чинишь → потом рассказываешь.
• Тебе комфортно когда нет готового ТЗ
• Ты строил с 0 — поднимал сервис с пустого репозитория
• Ты привык быть единственным инженером на направлении.
🚫 Не подойдёт, если
• Ты не писал на Go в production — хочешь "попробовать" на нашем проекте
• Ты работал только в больших компаниях
• Ты привык получать детальное ТЗ
• Твой опыт — только смарт-контракты
• Ты никогда не работал с финансовыми данными, биржами или трейдингом
• Ты не используешь AI-инструменты при разработке
🎯 Условия
• Полный ownership направления trading infrastructure
• Прямое взаимодействие с CTO и фаундером
• Удалённо, contractor
• Конкурентная ЗП
📩 Отклик - заполните Google-форму
-> С вами свяжутся в течение 3 рабочих дней.
📍 Формат: удалённо, contractor
💰 Вилка: обсуждается
❗️Просьба прочитать вакансию полностью перед откликом.
___
📌 О проекте
• 10arx — AI-нативный торговый терминал для prediction markets
• Сайт: https://10arx.com/
• On-chain execution, интеграция с Polymarket, Kalshi, DEX
• Ранняя стадия, быстрый темп, маленькая команда
💼 Роль
Ты строишь торговую инфраструктуру 10arx. Система, которая работает 24/7, торгует реальными деньгами и не имеет права молча сломаться. On-chain execution, интеграции с prediction market платформами, real-time data, автоматизация стратегий. Мы ищем инженера, который уже строил системы, работающие с реальными деньгами.
🚀 Что предстоит делать
• Проектировать и строить систему on-chain execution: транзакции, контракты, wallet management, gas optimization
• Интегрироваться с prediction market платформами и DEX
• Строить real-time data pipeline: сбор, нормализация и обработка market data
• Реализовывать торговые стратегии в коде
• Разрабатывать backtesting инфраструктуру для проверки стратегий на исторических данных
• Строить мониторинг и alerting
• Писать frontend на React для управления, мониторинга и визуализации
🛠 Стек
• Backend: Go (основной язык)
• Blockchain: Solidity, EVM, web3 (ethers.js / go-ethereum)
• Frontend: React, TypeScript, TanStack
• Data: PostgreSQL, Redis, Elasticsearch
• Infra: Docker, CI/CD
• AI: Cursor / Copilot / Claude — ежедневно
🛠 Кого ищем
❗️Опыт и стек:
• 4+ года на Go в production — это твой основной язык
• Реальный опыт с blockchain
• Solidity — умеешь читать контракты и взаимодействовать с ними
• Real-time systems: WebSocket, streaming data, event-driven архитектура
• Fullstack: React + TypeScript — на уровне самостоятельной разработки UI
• Опыт с exchange API (CEX или DEX)
• Python как дополнительный язык (скрипты, бэктесты, data processing)
❗️Домен:
• Опыт в fintech, crypto, DeFi, trading, prediction markets или смежных доменах (payments, betting, exchange infrastructure) — обязательно
• Ты уже строил системы, где ошибка = потеря денег. Можешь рассказать что строил, как оно работало в проде, и что ломалось
❗️AI: активно используешь LLM-инструменты при разработке
❗️Язык: ру — обязательно + рабочий английский (документация, API)
💻 Как ты работаешь
Это не "бэкенд-разработчик в крипто-стартапе". Здесь на пересечении трёх вещей:
1️⃣ Systems engineering — строишь систему, которая торгует 24/7 реальными деньгами.
2️⃣ Blockchain engineering — on-chain execution, gas, mempool, контракты.
3️⃣ Speed — короткие итерации, результат за дни а не за недели. AI-инструменты в ежедневной работе.
❗️Характер:
• Ты не ждёшь задачи. Видишь проблему → чинишь → потом рассказываешь.
• Тебе комфортно когда нет готового ТЗ
• Ты строил с 0 — поднимал сервис с пустого репозитория
• Ты привык быть единственным инженером на направлении.
🚫 Не подойдёт, если
• Ты не писал на Go в production — хочешь "попробовать" на нашем проекте
• Ты работал только в больших компаниях
• Ты привык получать детальное ТЗ
• Твой опыт — только смарт-контракты
• Ты никогда не работал с финансовыми данными, биржами или трейдингом
• Ты не используешь AI-инструменты при разработке
🎯 Условия
• Полный ownership направления trading infrastructure
• Прямое взаимодействие с CTO и фаундером
• Удалённо, contractor
• Конкурентная ЗП
📩 Отклик - заполните Google-форму
-> С вами свяжутся в течение 3 рабочих дней.
🤔1
ML Engineer
#удаленка
Компания: Авиасейлс
🔹Что нужно делать
-проектировать и сопровождать дата пайплайны необходимых для работы МЛ платформы;
-разрабатывать и поддерживать офлайн (batch) сервисы обучения и инференса ML-моделей;
-деплоить модели в продакшн, обеспечивать их стабильность работы и масштабируемость, разрабатывать систему мониторинга;
-анализировать качество моделей;
-сотрудничать с разными командами разработки и аналитики для интеграции моделей в прод.
🔹Чего ждём от тебя
-опыт работы в Data Engineering/ML не менее 3 лет;
-уверенное владение SQL, Python. Понимание Lakehouse концепций;
-опыт работы с построением моделей (линейные/деревянные модели, ансамбли) для разных задач (регрессия, классификация, кластеризация, временные ряды и так далее);
-навыки работы с контейнерами (Docker, Kubernetes), CI/CD(Jenkins), мониторингом (Prometheus, Grafana);
-желание и способность работать в команде, обмениваться знаниями и опытом.
Контакты: https://www.aviasales.ru/about/vacancies/4221990
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
#удаленка
Компания: Авиасейлс
🔹Что нужно делать
-проектировать и сопровождать дата пайплайны необходимых для работы МЛ платформы;
-разрабатывать и поддерживать офлайн (batch) сервисы обучения и инференса ML-моделей;
-деплоить модели в продакшн, обеспечивать их стабильность работы и масштабируемость, разрабатывать систему мониторинга;
-анализировать качество моделей;
-сотрудничать с разными командами разработки и аналитики для интеграции моделей в прод.
🔹Чего ждём от тебя
-опыт работы в Data Engineering/ML не менее 3 лет;
-уверенное владение SQL, Python. Понимание Lakehouse концепций;
-опыт работы с построением моделей (линейные/деревянные модели, ансамбли) для разных задач (регрессия, классификация, кластеризация, временные ряды и так далее);
-навыки работы с контейнерами (Docker, Kubernetes), CI/CD(Jenkins), мониторингом (Prometheus, Grafana);
-желание и способность работать в команде, обмениваться знаниями и опытом.
Контакты: https://www.aviasales.ru/about/vacancies/4221990
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
#вакансии #datascientist #LLM #SeniorLLM #LeadLLM #AI #ИИ
Друзья, всем привет!
Продолжаем искать Преподавателя и Автора на курсы-интенсивы по AI agent на основе LLM для действующих data-специалистов.
О нас:
Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки.
Кого ищем:
Преподавателя и автора (уровень Senior LLM engineer) на курс-интенсив по разработке AI agent на основе больших языковых моделей для действующих DS.
Ожидаем от кандидата:
• Профильное высшее образование,
• опыт в NLP от 3 лет, желательно в крупных компаниях
• коммерческий опыт с LLM от 1.5 лет
• опыт с LangGraph, LoRA.
Будет плюсом:
• PhD в релевантной области
• Публикации или научные статьи
• Профессиональные награды / участие в конкурсах.
Мы будем рады видеть как преподавателя-автора учебных материалов и проектов, так и преподавателя-ведущего занятий (в обоих случаях гибкий формат участия: можно выбрать отдельные темы или курс целиком).
Под AI agent понимается система, которая умеет на основе обращения к ней самостоятельно планировать свои действия, взаимодействовать с внешней средой (по API) и адаптироваться под отклик этой среды.
Что нужно делать:
• Разработка материалов: семинары, финальный проект для слушателей.
• Проведение занятий в формате вебинаров (1-2 дня, по 2-4 занятия в день).
Что мы предлагаем:
• За разработку программы (семинары + финальный проект) – 90т.р.-120 т.р.
• За разовое проведение программы курса-интенсива – 90т.р.-110 т.р., в зависимости от вашего опыта.
• Бонусное вознаграждение по итогам перфоманса курса.
• Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования.
Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT
___
За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 30к: при прохождении тестового 15к, еще 15к после 2 месяцев хорошей работы. Если у вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!
Друзья, всем привет!
Продолжаем искать Преподавателя и Автора на курсы-интенсивы по AI agent на основе LLM для действующих data-специалистов.
О нас:
Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки.
Кого ищем:
Преподавателя и автора (уровень Senior LLM engineer) на курс-интенсив по разработке AI agent на основе больших языковых моделей для действующих DS.
Ожидаем от кандидата:
• Профильное высшее образование,
• опыт в NLP от 3 лет, желательно в крупных компаниях
• коммерческий опыт с LLM от 1.5 лет
• опыт с LangGraph, LoRA.
Будет плюсом:
• PhD в релевантной области
• Публикации или научные статьи
• Профессиональные награды / участие в конкурсах.
Мы будем рады видеть как преподавателя-автора учебных материалов и проектов, так и преподавателя-ведущего занятий (в обоих случаях гибкий формат участия: можно выбрать отдельные темы или курс целиком).
Под AI agent понимается система, которая умеет на основе обращения к ней самостоятельно планировать свои действия, взаимодействовать с внешней средой (по API) и адаптироваться под отклик этой среды.
Что нужно делать:
• Разработка материалов: семинары, финальный проект для слушателей.
• Проведение занятий в формате вебинаров (1-2 дня, по 2-4 занятия в день).
Что мы предлагаем:
• За разработку программы (семинары + финальный проект) – 90т.р.-120 т.р.
• За разовое проведение программы курса-интенсива – 90т.р.-110 т.р., в зависимости от вашего опыта.
• Бонусное вознаграждение по итогам перфоманса курса.
• Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования.
Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT
___
За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 30к: при прохождении тестового 15к, еще 15к после 2 месяцев хорошей работы. Если у вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!
Data Scientist в команду Monetization Efficiency
#удаленка #Офис
Компания: Авито
☑️Вам предстоит:
– разрабатывать алгоритмы рекомендации наиболее подходящих для селлера продуктов продвижения, а также их параметров;
– развивать алгоритмы прогнозирования эффекта от применения механизмов продвижения к объявлениям;
– оценивать потенциал, подбирать подходящие метрики офлайн- и онлайн-оценки и повышать качество ML-моделей, используемых внутри алгоритмов.
☑️Мы ждём, что вы:
– имеете не менее трех лет опыта работы, связанного с ML и алгоритмами, в продуктовой команде;
– имеете опыт работы с uplift-моделированием, в монетизации, численной оптимизации или смежных областях;
– умеете принимать решения на основании данных и наглядно аргументировать свои решения, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами;
– готовы читать научные статьи и находить в них полезные для практики идеи;
– знаете, умеете и любите применять математику, ML и прикладную статистику для создания алгоритмических систем, видите связь между математическими формулами и их влиянием на бизнес.
Контакты: https://career.avito.com/vacancies/data-science/18897/
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
#удаленка #Офис
Компания: Авито
☑️Вам предстоит:
– разрабатывать алгоритмы рекомендации наиболее подходящих для селлера продуктов продвижения, а также их параметров;
– развивать алгоритмы прогнозирования эффекта от применения механизмов продвижения к объявлениям;
– оценивать потенциал, подбирать подходящие метрики офлайн- и онлайн-оценки и повышать качество ML-моделей, используемых внутри алгоритмов.
☑️Мы ждём, что вы:
– имеете не менее трех лет опыта работы, связанного с ML и алгоритмами, в продуктовой команде;
– имеете опыт работы с uplift-моделированием, в монетизации, численной оптимизации или смежных областях;
– умеете принимать решения на основании данных и наглядно аргументировать свои решения, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами;
– готовы читать научные статьи и находить в них полезные для практики идеи;
– знаете, умеете и любите применять математику, ML и прикладную статистику для создания алгоритмических систем, видите связь между математическими формулами и их влиянием на бизнес.
Контакты: https://career.avito.com/vacancies/data-science/18897/
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
❤2
Senior/Lead ML Engineer (блок Финансы)
#гибрид #middle #senior
Москва
Компания: Сбер
🔹Обязанности
-Вести бэклог и управлять текущей загрузкой команды
-Участвовать в планировании доработок, предлагать пути развития инструмента
-Развивать команду, контролировать качество кода и развивать навыки команды в ML-моделях
-Анализировать данные, порождающие их системы и бизнес-процессы, помогать заказчику с формулировкой ТЗ на языке, понятном DS
-Участвовать в коммуникациях с заказчиком, разработчиками ИТ-инфраструктуры и командами смежных проектов
🔹Требования
-Опыт разработки моделей Classic ML
-Навыки ведения бэклога и документации
-Понимание полного цикла ML-проекта: от гипотезы до продакшна и мониторинга
Контакты: https://rabota.sber.ru/search/senior-lead-ml-engineer-blok-finansy-4490979/
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
#гибрид #middle #senior
Москва
Компания: Сбер
🔹Обязанности
-Вести бэклог и управлять текущей загрузкой команды
-Участвовать в планировании доработок, предлагать пути развития инструмента
-Развивать команду, контролировать качество кода и развивать навыки команды в ML-моделях
-Анализировать данные, порождающие их системы и бизнес-процессы, помогать заказчику с формулировкой ТЗ на языке, понятном DS
-Участвовать в коммуникациях с заказчиком, разработчиками ИТ-инфраструктуры и командами смежных проектов
🔹Требования
-Опыт разработки моделей Classic ML
-Навыки ведения бэклога и документации
-Понимание полного цикла ML-проекта: от гипотезы до продакшна и мониторинга
Контакты: https://rabota.sber.ru/search/senior-lead-ml-engineer-blok-finansy-4490979/
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
ML Разработчик [Java]
#удаленка #офис #junior
Компания: deeplay
☑️Чем предстоит заниматься:
-Разработка и улучшение алгоритмов принятия решений - проектирование, реализация и оптимизация алгоритмов на Java (и частично Python);
-Проведение исследований на данных - работа с внутренними заказчиками: постановка задач, формулировка гипотез, сбор и подготовка данных, проведение экспериментов;
-Интеграция моделей в существующую инфраструктуру - встраивание и сопровождение ML-моделей в Java-системах, отладки производительности и корректности;
-Апгрейд существующих алгоритмов анализа и обработки данных - повышение качества, скорости и устойчивости текущих решений, рефакторинг и модернизация устаревших модулей;
-Аналитическая поддержка продуктовых решений - интерпретация результатов экспериментов, подготовка выводов и демо.
☑️Для их реализации тебе потребуется:
-Знание Java (будет плюсом знание Python), желание развиваться в машинном обучении;
-Знание базовых концепций программирования: структуры данных, многопоточность, ООП;
-Уверенное знание Git;
-Знание матической базы - линейная алгебра, методы оптимизации, статистика;
-Понимание алгоритмов принятия решений - теории игр, рекурсивных структур, деревьев решений. Умение превращать математику в код;
-Инженерное мышление - структурирование кода, профилирование производительности, понимание архитектуры систем и взаимодействия компонентов.
Будет плюсом:
-Знание фреймворков машинного обучения - PyTorch Lightning и CatBoost;
-Навыки визуализации данных;
-Опыт использования ONNX, пайплайнов Argo.
☑️Мы предлагаем:
-Гибкий подход к формату и месту работы — выбирай любое место на карте или один из комфортных офисов в Омске, Новосибирске и Санкт-Петербурге;
-Корпоративную культуру: общаемся на равных, поддерживаем друг друга, ценим обратную связь и инициативность, легкость общения и юмор.
-Возможность влиять на процессы: если увидишь потенциал для улучшения, сможешь воплотить свои идеи, повысить эффективность и качество продукта.
-Стать частью команды, которая находит драйв в своих задачах и стремится к технологическому лидерству в индустрии.
-Доступность руководства компании и открытую внутреннюю политику.
Контакты: talent@deeplay.io
IT Jobs 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#удаленка #офис #junior
Компания: deeplay
☑️Чем предстоит заниматься:
-Разработка и улучшение алгоритмов принятия решений - проектирование, реализация и оптимизация алгоритмов на Java (и частично Python);
-Проведение исследований на данных - работа с внутренними заказчиками: постановка задач, формулировка гипотез, сбор и подготовка данных, проведение экспериментов;
-Интеграция моделей в существующую инфраструктуру - встраивание и сопровождение ML-моделей в Java-системах, отладки производительности и корректности;
-Апгрейд существующих алгоритмов анализа и обработки данных - повышение качества, скорости и устойчивости текущих решений, рефакторинг и модернизация устаревших модулей;
-Аналитическая поддержка продуктовых решений - интерпретация результатов экспериментов, подготовка выводов и демо.
☑️Для их реализации тебе потребуется:
-Знание Java (будет плюсом знание Python), желание развиваться в машинном обучении;
-Знание базовых концепций программирования: структуры данных, многопоточность, ООП;
-Уверенное знание Git;
-Знание матической базы - линейная алгебра, методы оптимизации, статистика;
-Понимание алгоритмов принятия решений - теории игр, рекурсивных структур, деревьев решений. Умение превращать математику в код;
-Инженерное мышление - структурирование кода, профилирование производительности, понимание архитектуры систем и взаимодействия компонентов.
Будет плюсом:
-Знание фреймворков машинного обучения - PyTorch Lightning и CatBoost;
-Навыки визуализации данных;
-Опыт использования ONNX, пайплайнов Argo.
☑️Мы предлагаем:
-Гибкий подход к формату и месту работы — выбирай любое место на карте или один из комфортных офисов в Омске, Новосибирске и Санкт-Петербурге;
-Корпоративную культуру: общаемся на равных, поддерживаем друг друга, ценим обратную связь и инициативность, легкость общения и юмор.
-Возможность влиять на процессы: если увидишь потенциал для улучшения, сможешь воплотить свои идеи, повысить эффективность и качество продукта.
-Стать частью команды, которая находит драйв в своих задачах и стремится к технологическому лидерству в индустрии.
-Доступность руководства компании и открытую внутреннюю политику.
Контакты: talent@deeplay.io
IT Jobs 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
ML Engineer
#удаленка
Компания: Innovative People
🔹Обязанности:
-Поддержка и доработка коробочной версии Битрикс24;
-Развивать существующие модели рекомендаций;
-Создавать новые модели рекомендаций в рамках бесконечных проигрываний;
-Внедрять разработанные решения в продакшен;
-Вести полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений;
-Анализировать качество рекомендаций, заниматься поиском проблемных зон, проведением А/B тестов (через платформу Амазми - схожа со множеством других, основные метрики ATS и Retention).
🔹Требования:
-Техническое образование;
-Опыт работы DS/ML инженером от 3 лет;
-Опыт от 1 года в разработке моделей рекомендаций/поиска/look-a-like;
-Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн;
-Уверенное знание алгоритмов Machine Learning (с глубоким погружением в RecSys/Search/NLP);
-Способность самостоятельно исследовать новые ML подходы, читать статьи на английском и воспроизводить их;
-Владение Python 3 на уровне разработчика;
Знания:
numpy, scipy, sklearn, pandas;
Implicit/LightFM/RecTools;
PyTorch;
SQL, PySpark;
HDFS, Hadoop, docker, airflow, k8s, redis, fast api.
🔹Условия:
-оформление в аккредитованную IT-компанию по ТК РФ;
-ДМС уже со второй недели: стоматология, вызов врача или скорой, полис для выезда за границу и скидка 15% для подключения родственников;
-удаленный формат работы;
-современную технику для комфортной работы;
-возможность участвовать в профильных конференциях (можно даже как спикер!), а также проходить курсы повышения квалификации;
-клуб разговорного английского – встречаемся 2 раза в неделю с коллегами и преподавателем;
-классный корпоративный мерч – каждый год добавляем что-то новое;
-индивидуальные предложения от наших партнеров.
Контакты: job@inpglobal.com
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
#удаленка
Компания: Innovative People
🔹Обязанности:
-Поддержка и доработка коробочной версии Битрикс24;
-Развивать существующие модели рекомендаций;
-Создавать новые модели рекомендаций в рамках бесконечных проигрываний;
-Внедрять разработанные решения в продакшен;
-Вести полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений;
-Анализировать качество рекомендаций, заниматься поиском проблемных зон, проведением А/B тестов (через платформу Амазми - схожа со множеством других, основные метрики ATS и Retention).
🔹Требования:
-Техническое образование;
-Опыт работы DS/ML инженером от 3 лет;
-Опыт от 1 года в разработке моделей рекомендаций/поиска/look-a-like;
-Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн;
-Уверенное знание алгоритмов Machine Learning (с глубоким погружением в RecSys/Search/NLP);
-Способность самостоятельно исследовать новые ML подходы, читать статьи на английском и воспроизводить их;
-Владение Python 3 на уровне разработчика;
Знания:
numpy, scipy, sklearn, pandas;
Implicit/LightFM/RecTools;
PyTorch;
SQL, PySpark;
HDFS, Hadoop, docker, airflow, k8s, redis, fast api.
🔹Условия:
-оформление в аккредитованную IT-компанию по ТК РФ;
-ДМС уже со второй недели: стоматология, вызов врача или скорой, полис для выезда за границу и скидка 15% для подключения родственников;
-удаленный формат работы;
-современную технику для комфортной работы;
-возможность участвовать в профильных конференциях (можно даже как спикер!), а также проходить курсы повышения квалификации;
-клуб разговорного английского – встречаемся 2 раза в неделю с коллегами и преподавателем;
-классный корпоративный мерч – каждый год добавляем что-то новое;
-индивидуальные предложения от наших партнеров.
Контакты: job@inpglobal.com
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Python‑разработчик в инфраструктуру центра ИИ, lead
#офис #гибрид #lead
Компания: Контур
☑️Задачи
-Управлять командой инженеров, заниматься их развитием и достигать общих целей команды.
-Обеспечивать проектам успешную реализацию функциональности в рамках графика развития ИИ-платформы и технических требований к ней.
-Работать в условиях высокой технической неопределенности. Участвовать в стратегическом планировании и принятии решений по развитию проектов ИИ-платформы не только в границах своей зоны ответственности, но и совместно с учетом требованиями бизнеса и технологий в рамках единой стратегии по ИИ-трансформации внутри компании.
☑️Мы ожидаем
-Сильной технической экспертизы в Python от пяти лет.
-Опыта управления командой разработки.
-Опыта в качестве техлида команды разработки: ответственности за архитектуру и технические решения.
-Опыта проектирования на уровне продукта/сервиса, опыта запуска проектов с нуля, ответственности за архитектуру и технические решения.
-Готовности работать на других стеках, помимо Python.
-Умения проактивно и быстро включаться в задачи, брать на себя ответственность за разрабатываемую функциональность, доводить задачи до релиза.
-Умения адаптироваться к изменениям и проявлять гибкость.
Контакты: https://kontur.ru/career/vacancies/5670
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#офис #гибрид #lead
Компания: Контур
☑️Задачи
-Управлять командой инженеров, заниматься их развитием и достигать общих целей команды.
-Обеспечивать проектам успешную реализацию функциональности в рамках графика развития ИИ-платформы и технических требований к ней.
-Работать в условиях высокой технической неопределенности. Участвовать в стратегическом планировании и принятии решений по развитию проектов ИИ-платформы не только в границах своей зоны ответственности, но и совместно с учетом требованиями бизнеса и технологий в рамках единой стратегии по ИИ-трансформации внутри компании.
☑️Мы ожидаем
-Сильной технической экспертизы в Python от пяти лет.
-Опыта управления командой разработки.
-Опыта в качестве техлида команды разработки: ответственности за архитектуру и технические решения.
-Опыта проектирования на уровне продукта/сервиса, опыта запуска проектов с нуля, ответственности за архитектуру и технические решения.
-Готовности работать на других стеках, помимо Python.
-Умения проактивно и быстро включаться в задачи, брать на себя ответственность за разрабатываемую функциональность, доводить задачи до релиза.
-Умения адаптироваться к изменениям и проявлять гибкость.
Контакты: https://kontur.ru/career/vacancies/5670
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
❤1
Middle / Junior Quant Trader
Вилка: $5k–$6k фикс на руки + ежеквартальная премия
Дополнительный доход: % от PnL реализованных стратегий для кандидатов с опытом работы в трейдинге
О нас:
Разрабатываем и внедряем торговые стратегии на разных рынках - от крипты до классических площадок.
Мы расширяемся, и ищем людей, которые помогут нам с адаптацией стратегий на новых площадках.
Команда:
- Небольшая, без бюрократии - быстро принимаем решения и проверяем гипотезы
- Выпускники топовых вузов (ВШЭ, Физтех, Сколтех и др.), многие с бэкграундом ШАДа / олимпиад
- Основной офис - Сербия + распределенная команда
Кого ищем:
Junior - сильно мотивированных кандидатов, готовых развиваться в трейдинге
Middle - с опытом работы квантом / в трейдинге
Требования:
- Уверенный Python (NumPy, pandas, numba)
- Базовые инструменты разработки (pytest, concurrent)
- Знание C++ (алгоритмы, ООП, templates)
- Понимание работы рынков и торговых принципов
Будет плюсом:
- Опыт разработки торговых стратегий
- Опыт работы с low-latency системами
- Олимпиадный или сильный математический бэкграунд (Всерос, ICPC, Kaggle)
Чем предстоит заниматься:
- Работа с рыночными данными в реальном времени
- Адаптация стратегий под новые площадки
- Оптимизация скорости и эффективности алгоритмов
- Участие в разработке и тестировании торговых стратегий
Контакт: @vladrecrut
Вилка: $5k–$6k фикс на руки + ежеквартальная премия
Дополнительный доход: % от PnL реализованных стратегий для кандидатов с опытом работы в трейдинге
О нас:
Разрабатываем и внедряем торговые стратегии на разных рынках - от крипты до классических площадок.
Мы расширяемся, и ищем людей, которые помогут нам с адаптацией стратегий на новых площадках.
Команда:
- Небольшая, без бюрократии - быстро принимаем решения и проверяем гипотезы
- Выпускники топовых вузов (ВШЭ, Физтех, Сколтех и др.), многие с бэкграундом ШАДа / олимпиад
- Основной офис - Сербия + распределенная команда
Кого ищем:
Junior - сильно мотивированных кандидатов, готовых развиваться в трейдинге
Middle - с опытом работы квантом / в трейдинге
Требования:
- Уверенный Python (NumPy, pandas, numba)
- Базовые инструменты разработки (pytest, concurrent)
- Знание C++ (алгоритмы, ООП, templates)
- Понимание работы рынков и торговых принципов
Будет плюсом:
- Опыт разработки торговых стратегий
- Опыт работы с low-latency системами
- Олимпиадный или сильный математический бэкграунд (Всерос, ICPC, Kaggle)
Чем предстоит заниматься:
- Работа с рыночными данными в реальном времени
- Адаптация стратегий под новые площадки
- Оптимизация скорости и эффективности алгоритмов
- Участие в разработке и тестировании торговых стратегий
Контакт: @vladrecrut
👍1🔥1
ML инженер / Проектная работа / АУТСТАФФ
#удаленка #middle
Компания: Экстил
Мы ищем опытного ML инженера (с опытом в RecSys, Ecom) для выполнения проектных задач ПО МОДЕЛИ АУТСТАФФ (подключение специалиста в команду заказчика).
Ждем специалиста который специализируется на рекомендательных системах и персонализации. Вы будете развивать и поддерживать модели в продуктивной среде: от прототипирования на Python (PyTorch, CatBoost, XGBoost) до их вывода в production и готового к полной занятости в режиме 5/2.
☑️Требования:
• 3+ лет опыта работы в ML, включая участие в проектах по рекомендациям или персонализации.
• Уверенное владение Python и базовым ML-стеком (scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch).
• Опыт участия в выводе ML-моделей в production.
• Понимание классических подходов к рекомендациям (ALS, коллаборативная фильтрация, Item2Vec и др.).
• Базовое понимание оффлайн- и онлайн-метрик оценки рекомендаций.
• Знание SQL и опыт работы с реляционными БД.
Контакты: hr@extyl-pro.ru
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#удаленка #middle
Компания: Экстил
Мы ищем опытного ML инженера (с опытом в RecSys, Ecom) для выполнения проектных задач ПО МОДЕЛИ АУТСТАФФ (подключение специалиста в команду заказчика).
Ждем специалиста который специализируется на рекомендательных системах и персонализации. Вы будете развивать и поддерживать модели в продуктивной среде: от прототипирования на Python (PyTorch, CatBoost, XGBoost) до их вывода в production и готового к полной занятости в режиме 5/2.
☑️Требования:
• 3+ лет опыта работы в ML, включая участие в проектах по рекомендациям или персонализации.
• Уверенное владение Python и базовым ML-стеком (scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch).
• Опыт участия в выводе ML-моделей в production.
• Понимание классических подходов к рекомендациям (ALS, коллаборативная фильтрация, Item2Vec и др.).
• Базовое понимание оффлайн- и онлайн-метрик оценки рекомендаций.
• Знание SQL и опыт работы с реляционными БД.
Контакты: hr@extyl-pro.ru
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
Lead ML Engineer (NLP)
#удаленка #lead
Компания: СберЗдоровье
☑️Что будешь делать?
-Руководить командой разработчиков и исследователей в проектах по созданию и внедрению ML-решений;
-Участвовать в проектировании архитектуры ML-систем, выборе технологического стека и подходов к решению задач;
-Обеспечивать качество кода и следование лучшим инженерным практикам (code review, тестирование, CI/CD);
-Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и аналитиками для уточнения требований и постановки задач;
-Контролировать выполнение проектных этапов, планировать задачи и оценивать сроки;
-Развивать экспертизу команды, менторить младших специалистов, участвовать в найме;
-При необходимости - самостоятельно участвовать в разработке ключевых компонентов (R&D, прототипирование, реализация).
☑️Необходимые технические навыки:
-Опыт коммерческой разработки от 5 лет, из них не менее 1–2 лет в роли тимлида.
-Глубокое знание Python и основных библиотек для ML и Data Science (scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch / TensorFlow и др.)
-Уверенное знание библиотек для разработки сервисов: FastAPI, Celery, Pydantic, asyncio и др.
-Опыт построения и внедрения ML-моделей в продакшн (сопровождение, мониторинг и масштабирование решений).
-Знание принципов построения микросервисной архитектуры, REST API, брокеры сообщений (Kakfa, RabbitMQ).
-Опыт работы с docker, k8s, helm, git, CI/CD (включая написание пайплайнов для деплоя кода).
-Умение организовать процесс командной разработки: постановка задач, код-ревью, планирование, трекинг прогресса.
-Понимание этапов полного жизненного цикла ML-продукта: от сбора данных до вывода модели в эксплуатацию.
Будет плюсом:
-опыт работы с ML Ops-подходами, знание SQL/NoSQL, -опыт работы в Agile-командах;
-опыт расчёта TCO сервиса и знание методологий сбора метрик эффективности.
☑️Что мы можем предложить:
-Сильную команду профессионалов, увлеченных своим делом;
-Возможность развития в команде ведущей MedTech-компании России;
-Уютный офис в БЦ Technopark Plaza с панорамным видом на город либо полностью удаленный формат работы внутри страны;
-Корпоративную технику;
-Медицинскую программу, включающую телемедицинские консультации, очные приёмы в клиниках, психологов, стоматологию, лабораторные и инструментальные диагностики;
-Оплачиваемые курсы английского языка;
-Поддерживаем активный образ жизни — выбирай виды спорта по душе (корпоративные занятия сквошем, бегом, футболом в Москве и компенсация твоего спортивного абонемента);
-СберУниверситет и оплату профильного обучения и курсов.
Контакты: career@sberhealth.ru
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#удаленка #lead
Компания: СберЗдоровье
☑️Что будешь делать?
-Руководить командой разработчиков и исследователей в проектах по созданию и внедрению ML-решений;
-Участвовать в проектировании архитектуры ML-систем, выборе технологического стека и подходов к решению задач;
-Обеспечивать качество кода и следование лучшим инженерным практикам (code review, тестирование, CI/CD);
-Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и аналитиками для уточнения требований и постановки задач;
-Контролировать выполнение проектных этапов, планировать задачи и оценивать сроки;
-Развивать экспертизу команды, менторить младших специалистов, участвовать в найме;
-При необходимости - самостоятельно участвовать в разработке ключевых компонентов (R&D, прототипирование, реализация).
☑️Необходимые технические навыки:
-Опыт коммерческой разработки от 5 лет, из них не менее 1–2 лет в роли тимлида.
-Глубокое знание Python и основных библиотек для ML и Data Science (scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch / TensorFlow и др.)
-Уверенное знание библиотек для разработки сервисов: FastAPI, Celery, Pydantic, asyncio и др.
-Опыт построения и внедрения ML-моделей в продакшн (сопровождение, мониторинг и масштабирование решений).
-Знание принципов построения микросервисной архитектуры, REST API, брокеры сообщений (Kakfa, RabbitMQ).
-Опыт работы с docker, k8s, helm, git, CI/CD (включая написание пайплайнов для деплоя кода).
-Умение организовать процесс командной разработки: постановка задач, код-ревью, планирование, трекинг прогресса.
-Понимание этапов полного жизненного цикла ML-продукта: от сбора данных до вывода модели в эксплуатацию.
Будет плюсом:
-опыт работы с ML Ops-подходами, знание SQL/NoSQL, -опыт работы в Agile-командах;
-опыт расчёта TCO сервиса и знание методологий сбора метрик эффективности.
☑️Что мы можем предложить:
-Сильную команду профессионалов, увлеченных своим делом;
-Возможность развития в команде ведущей MedTech-компании России;
-Уютный офис в БЦ Technopark Plaza с панорамным видом на город либо полностью удаленный формат работы внутри страны;
-Корпоративную технику;
-Медицинскую программу, включающую телемедицинские консультации, очные приёмы в клиниках, психологов, стоматологию, лабораторные и инструментальные диагностики;
-Оплачиваемые курсы английского языка;
-Поддерживаем активный образ жизни — выбирай виды спорта по душе (корпоративные занятия сквошем, бегом, футболом в Москве и компенсация твоего спортивного абонемента);
-СберУниверситет и оплату профильного обучения и курсов.
Контакты: career@sberhealth.ru
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
ML Engineer
#удаленка
Компания: Т1
🔹Вместе с нами тебе предстоит:
-Проектировать и внедрять AI-агентов для конкретных бизнес-задач банка
-Развитие GenOps-платформы — участвовать в создании selfсервисных бэкендсервисов (REST/gRPC), которые позволят датасайентистам и бизнеспользователям быстро разворачивать и настраивать агентов без погружения в инфраструктуру.
-Организация мониторинга качества — выстраивать систему оценки работы агентов: от метрик качества генерации (ответы, галлюцинации) до бизнеспоказателей (точность, скорость выполнения задач).
-Проведение code-review, рефакторинг и оптимизация кода;
-Написание unit-тестов;
-Обеспечение высокой доступности и масштабируемости систем на основе LLM
🔹Какие знания и навыки для нас важны:
-Знание Python, FastAPI, aiohttp, aiokafka;
-Понимание основ алгоритмов и структур данных;
-Опыт работы с брокером сообщений (Kafka, RabbitMQ);
-Умение работать с асинхронным/многопоточным кодом;
-Обязательно опыт работы с фреймворками для разработки приложений на базе LLM-моделей (llamaindex/langgraph/langchain/haystack)
-Знание метрик оценки качества (BLEU, ROUGE, BERTScore и пр), подходов к выявлению галлюцинаций.
-Приветствуется опыт FullStack разработки, опыт взаимодействия с фронтенд-разработчиками в части передачи API, опыт верстки по макетам;
Контакты: https://career.t1.ru/vacancies/vacancy-detail?id=131292356
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#удаленка
Компания: Т1
🔹Вместе с нами тебе предстоит:
-Проектировать и внедрять AI-агентов для конкретных бизнес-задач банка
-Развитие GenOps-платформы — участвовать в создании selfсервисных бэкендсервисов (REST/gRPC), которые позволят датасайентистам и бизнеспользователям быстро разворачивать и настраивать агентов без погружения в инфраструктуру.
-Организация мониторинга качества — выстраивать систему оценки работы агентов: от метрик качества генерации (ответы, галлюцинации) до бизнеспоказателей (точность, скорость выполнения задач).
-Проведение code-review, рефакторинг и оптимизация кода;
-Написание unit-тестов;
-Обеспечение высокой доступности и масштабируемости систем на основе LLM
🔹Какие знания и навыки для нас важны:
-Знание Python, FastAPI, aiohttp, aiokafka;
-Понимание основ алгоритмов и структур данных;
-Опыт работы с брокером сообщений (Kafka, RabbitMQ);
-Умение работать с асинхронным/многопоточным кодом;
-Обязательно опыт работы с фреймворками для разработки приложений на базе LLM-моделей (llamaindex/langgraph/langchain/haystack)
-Знание метрик оценки качества (BLEU, ROUGE, BERTScore и пр), подходов к выявлению галлюцинаций.
-Приветствуется опыт FullStack разработки, опыт взаимодействия с фронтенд-разработчиками в части передачи API, опыт верстки по макетам;
Контакты: https://career.t1.ru/vacancies/vacancy-detail?id=131292356
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max