Forwarded from IT Job Hub | Работа и вакансии в IT
Работа на международном рынке — это не только доход в валюте, но и ценный опыт, развитие и конкурентоспособность. Однако ее поиск требует подготовки.
В первой части мы разобрали:
Теперь настало время погрузиться в следующий этап
В этой части мы разберем:
Если вы хотите работать в международной компании и получать оплату в долларах или евро, но не знаете, как пробиться на этот рынок — этот материал для вас.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Офис (Сочи)
Сбер — высокотехнологичная компания и крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе.
Требования:
• Аналогичный опыт работы от 2-3 лет
• Высшее техническое образование
• DS-специализация в доменах: NLP, CV
• Уверенное программирование на Python от 3х лет (будет онлайн кодинг)
• Работа с данными (ex. как проверить корректность выбора тестового набора)
• Знание классических и современных
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
250 000 — 450 000 ₽
Офис/Гибрид (Москва)
Финтех-сервисы — молодой и перспективный продукт Яндекса, который создает удобные платежные сервисы и инструменты для управления личными финансами многомиллионной аудитории Яндекса.
Требования:
• Разбираетесь в коде и архитектуре больших сложных систем.
• Умеете работать в команде, перенимать опыт и делиться им.
• Умеете применять в работе инструменты контроля выполнения задач, сборки и контроля версий, ревью кода.
• Разрабатывали и применяли средства для автоматизированного тестирования.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
🧐 Разбираемся: FAANG — не мечта, а капкан
Раньше работа в Google или Meta казалась вершиной айтишной карьеры. Сейчас — всё чаще звучат слова «стресс», «сокращения», «выгорание».
➡️ В статье разбираем
— Почему бывшие сотрудники бегут из FAANG
— Как изменилась культура внутри Big Tech
— Где теперь искать стабильность и уважение
— Реальные комментарии от действующих инженеров
— И что на самом деле стоит за блестящей обёрткой FAANG
Если вы всё ещё решаете LeetCode ради «заветной должности» — обязательно прочитайте нашу статью.
📎 Ссылка
🔵 Включайся в обучение и устраивайся куда хочешь, тебя ждет продвинутый этап нашего курса «Алгоритмы и структуры данных»
Раньше работа в Google или Meta казалась вершиной айтишной карьеры. Сейчас — всё чаще звучат слова «стресс», «сокращения», «выгорание».
— Почему бывшие сотрудники бегут из FAANG
— Как изменилась культура внутри Big Tech
— Где теперь искать стабильность и уважение
— Реальные комментарии от действующих инженеров
— И что на самом деле стоит за блестящей обёрткой FAANG
Если вы всё ещё решаете LeetCode ради «заветной должности» — обязательно прочитайте нашу статью.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔1
до 230 000 ₽
Офис (Москва/Санкт-Петербург)
Data World — компания, которая создает ПО для ФинТеха.
Требования:
— Опыт работы от 3 лет со всеми указанными инструментами по направлению Hadoop: HDFS, MapReduce, Yarn, Hadoop Common, Apache Tez, Apache Solr, Apache Pig, Sqoop и/или Flume, Apache Hive и/или Spark SQL, Apache Kafka;
— Опыт работы с реляционными БД (Oracle DB и/или PostgreSQL и/или MySQL);
— Опыт оптимизации производительности SQL запросов (план запроса, индексы, дистрибуция, full scan);
— Опыт работы с инструментами машинного обучения Apache Mahout и/или Apache Spark MLLib.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔11
Офис (Москва/Санкт-Петербург)
Альфа-банк — лучший банк для умных и свободных по версии Банки ру.
Требования:
— Высшее образование;
— Обязателен опыт работы DS;
— Владение Python, SQL, Impala;
— Владение Spark, Airflow, SAS (дополнительный плюс);
— Есть опыт написания требований для BI.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔9
Удаленка (Москва)
X5 Group — российская розничная торговая компания, управляющая продуктовыми торговыми сетями «Пятёрочка», «Перекрёсток» и «Чижик».
Требования:
– Знания в области мат. анализа, мат. статистики, эконометрики, классического ML;
– Уверенное знание Python, SQL, Git;
– Английский язык не ниже уровня B1 (для чтения академических статей);
– Опыт работы в области аналитики данных/Data Science от 3 лет.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
от 351 000 ₽
Удаленка
ИНИТИ — российская розничная торговая компания, управляющая продуктовыми торговыми сетями «Пятёрочка», «Перекрёсток» и «Чижик».
Требования:
– Опыт работы с текстовыми данными, включая предобработку
– Уверенные знания Python, библиотек для работы с данными (pandas, numpy, matplotlib) и библиотек для обработки текста (transformers, Hugging Face).
– Базовые знания методов машинного обучения
– Знания классических и современных методов работы с текстовыми данными (например, TF-IDF, embeddings и т.п.).
– Опыт работы с крупными текстовыми датасетами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔10👍1
от 230 000 ₽
Удаленка
ID Collect — крупная финтех-компания, основанная в 2017 году.
Требования:
– Опыт работы от 2-х лет в области анализа данных и машинного обучения
– Глубокое понимание ML-алгоритмов и продвинутые знания Python, включая основные библиотеки для машинного обучения (например, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
– Хорошие знания SQL (любой из диалектов), умение писать оптимизированные запросы
– Опыт работы с инструментами логирования экспериментов, кода, умение писать читабельный код в Python и его оптимизировать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
от 5 000 до 6 500 €
Удаленка
FunCorp — продуктовая команда, с 2004-го года мы создаем развлекательные мобильные приложения с мемами.
Требования:
– Опыт построения ленты рекомендаций;
– Опыт полного цикла решения ML-задачи: предобработка данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров, оценка качества моделей, визуализация и анализ полученных результатов;
– Интерес к исследовательской работе;
– Уверенное владение Python, PyTorch и PySpark;
– Знание классических алгоритмов машинного обучения и математической статистики;
– Высшее образование: техническое, математическое, машинное обучение и анализ данных;
– Будет здорово, если есть примеры работ по нейронным сетям или профиль на Kaggle.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🍏 Data Analyst (Pricing)
Офис/Удалёенка (Екатеринбург)
«Золотое Яблоко» — самая быстрорастущая сеть России в категории non-food,
на основании рейтинга INFOLine Retail Russia TOP-100 2022 года.
Требования:
– Опыт коммерческой аналитики в ритейле от 2 лет
– Понимание финансовых показателей, метрик оценки эффективности продаж
– Отличные навыки работы с SQL - аналитические функции, подзапросы, оптимизация запросов (используем Clickhouse, PostgreSql)
– Опыт использования следующих инструментов: Excel (PowerPivot-DAX, PowerQuery), Python, SQL hard, визуализация BI, аналитическая записка, Git, Airflow/Prefect, фреймворк Streamlit, A/B-тестирование
– Умение строить модели эластичности спроса от цены, спроса от скидки, от прайс индекса
➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com
➡️ А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub
Офис/Удалёенка (Екатеринбург)
«Золотое Яблоко» — самая быстрорастущая сеть России в категории non-food,
на основании рейтинга INFOLine Retail Russia TOP-100 2022 года.
Требования:
– Опыт коммерческой аналитики в ритейле от 2 лет
– Понимание финансовых показателей, метрик оценки эффективности продаж
– Отличные навыки работы с SQL - аналитические функции, подзапросы, оптимизация запросов (используем Clickhouse, PostgreSql)
– Опыт использования следующих инструментов: Excel (PowerPivot-DAX, PowerQuery), Python, SQL hard, визуализация BI, аналитическая записка, Git, Airflow/Prefect, фреймворк Streamlit, A/B-тестирование
– Умение строить модели эластичности спроса от цены, спроса от скидки, от прайс индекса
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🙈 Что скрывает дисперсия: разгадка секрета точных ML-моделей
Представьте, что вы строите модель, которая прекрасно работает на тренировочных данных, но стоит подать ей новые примеры... и всё рушится. Знакомо? За этим почти всегда скрывается неправильное обращение с дисперсией.
🧐 Но что, если есть простая формула, способная:
• Мгновенно определить, насколько «разбросаны» ваши данные
• Значительно улучшить точность ваших ML-моделей
• Помочь обнаружить аномалии, которые вы раньше не замечали
В нашем вебинаре мы раскрываем все секреты дисперсии — без сложных терминов и занудных объяснений. Вы узнаете, почему дисперсия — как соль: без нее все пресно, а с переизбытком — несъедобно.
Хотите узнать, как находить идеальный баланс в своих моделях, причем тут Random Forest и много другого о Data Science?
➡️ Тогда смотрите бесплатный вебинар от Proglib: https://proglib.io/w/3d3dec08
Представьте, что вы строите модель, которая прекрасно работает на тренировочных данных, но стоит подать ей новые примеры... и всё рушится. Знакомо? За этим почти всегда скрывается неправильное обращение с дисперсией.
🧐 Но что, если есть простая формула, способная:
• Мгновенно определить, насколько «разбросаны» ваши данные
• Значительно улучшить точность ваших ML-моделей
• Помочь обнаружить аномалии, которые вы раньше не замечали
В нашем вебинаре мы раскрываем все секреты дисперсии — без сложных терминов и занудных объяснений. Вы узнаете, почему дисперсия — как соль: без нее все пресно, а с переизбытком — несъедобно.
Хотите узнать, как находить идеальный баланс в своих моделях, причем тут Random Forest и много другого о Data Science?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2 500 — 3 000 €
Удалёнка
Wayvee предоставляет глубокие аналитические данные, которые помогают ритейлу решить одну из их самых больших проблем: понимание своих клиентов.
Требования:
– Степень бакалавра/магистра физики.
– Опыт работы на позиции аналитика данных от 1 года.
– Уверенное знание Python (pandas, numpy, scipy).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔8
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Что объединяет успешный собес и продвинутый анализ данных? Оба требуют способности выделять главное из информационного шума!
В мире данных этот суперскилл называется методом главных компонент (PCA) — это как рентген для ваших данных, который мгновенно показывает всю суть, отбрасывая неважные детали.
Например, мы проанализировали 453 акции компаний из списка S&P 500 и выяснили, что всего одна главная компонента объясняет 38% всей динамики рынка. Как такое возможно?
Вы будете работать с реальными данными, научитесь выявлять скрытые закономерности и применять эти инсайты в своих проектах.
Стоимость: 3990 ₽
Не беспокойтесь, если теоретическая база пока хромает — вы можете заранее посмотреть запись нашего вебинара по основам по ссылке ниже.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌐 Junior HFT Quant Trader / Data Scientist Orion Systematic
от 200 000 до 300 000 ₽
Гибрид
НОВОТЕХ — команда разрабатывает количественные стратегии для торговли фьючерсами на нескольких рынках по всему миру.
Требования:
– Высшее техническое образование в области математики/физики или финансов
– Продвинутые навыки работы с Python и numpy, pandas (C# или C++ - это плюс)
– Опыт работы в области анализа данных не менее 1 года
– Сильные аналитические способности, критический склад ума
– Опыт работы над количественными торговыми стратегиями является большим плюсом
➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru
➡️ А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub
от 200 000 до 300 000 ₽
Гибрид
НОВОТЕХ — команда разрабатывает количественные стратегии для торговли фьючерсами на нескольких рынках по всему миру.
Требования:
– Высшее техническое образование в области математики/физики или финансов
– Продвинутые навыки работы с Python и numpy, pandas (C# или C++ - это плюс)
– Опыт работы в области анализа данных не менее 1 года
– Сильные аналитические способности, критический склад ума
– Опыт работы над количественными торговыми стратегиями является большим плюсом
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1
5 500 — 6 500 €
Офис (Лимасол + Помощь с переездом)
Volka Games — студия разработки free-to-play игр.
Требования:
– 5+ лет опыта работы в области Data Engineering.
– Сильный опыт работы с AWS (RDS, Redshift, Athena, DynamoDB) и Python.
– Знание SQL и оптимизация производительности запросов.
– Опыт работы с конвейерами ETL/ELT и инструментами оркестровки данных (AWS Step Functions, Airflow, dbt).
– Уверенное понимание концепций моделирования данных, хранилищ и маркетинговой аналитики.
– Сильные навыки решения проблем, аналитики и коммуникации.
– Знание английского языка (уровень C1).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
до 350 000 ₽
Гибрид (Москва)
Social Media Holding — компания, работающая в сфере интернет-трафика и активно развивающаяся в направлении нейросетей.
Требования:
– Опыт работы от 3 лет в ML, Data Science или разработке ML-систем.
– Отличное владение Python (Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) и/или Scala.
– Глубокие знания SQL и опыт работы с реляционными и NoSQL базами данных.
– Опыт работы с инструментами MLOps (MLflow, Kubeflow).
– Опыт контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes).
– Опыт настройки CI/CD для ML-проектов.
– Знание систем стриминга данных (Kafka, RabbitMQ).
– Понимание Data Governance и Data Quality.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1🤔1
250 000 — 450 000 ₽
Гибрид (Москва, Санкт-Петербург)
YandexGPT — большая языковая модель, которая может поддерживать сложные диалоги. В решении различных задач пользователей ей помогают смарт-функции.
Требования:
– Любите не только писать код, но и строить инструменты и инфраструктуру для разработчиков, заниматься автоматизацией процессов.
– Знаете и используете Python.
– Знаете один из языков со статической типизацией: C++, C#, Java, Go и т. п.
– Имеете опыт работы от 1 года.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
🚀 Приручи алгоритмы: из формул в код за один воркшоп
Готовы превратить сложную теорию машинного обучения в практические навыки? Тогда приходите на наш воркшоп, который пройдет 21 апреля.
Что вас ждет на воркшопе:
🟢 Работа с реальными данными — никаких учебных датасетов, только то, что встречается в настоящих проектах.
🟢Снижение размерности с PCA — научитесь выделять главное из информационного шума.
🟢Случайный лес vs градиентный бустинг — разберемся, в чём ключевое различие и когда какой алгоритм эффективнее.
🟢Мастерство гиперпараметров — освоите тонкую настройку моделей для максимальной точности.
На нашем воркшопе вы не просто слушаете — вы делаете сами! Вы будете писать код на Python, применять популярные библиотеки и сразу видеть результат своей работы.
А самое ценное: каждый участник получит персональный code review от Марии Горденко — инженера-программиста, старшего преподавателя НИУ ВШЭ, руководителя магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.
⏰ Когда: 21 апреля
💸Стоимость: всего 3990₽
Только сегодня, до конца дня: 10 мест по промокоду kulich → 2 990 ₽.
➡️ Записаться на воркшоп: https://proglib.io/w/1e75b81f
Готовы превратить сложную теорию машинного обучения в практические навыки? Тогда приходите на наш воркшоп, который пройдет 21 апреля.
Что вас ждет на воркшопе:
🟢 Работа с реальными данными — никаких учебных датасетов, только то, что встречается в настоящих проектах.
🟢Снижение размерности с PCA — научитесь выделять главное из информационного шума.
🟢Случайный лес vs градиентный бустинг — разберемся, в чём ключевое различие и когда какой алгоритм эффективнее.
🟢Мастерство гиперпараметров — освоите тонкую настройку моделей для максимальной точности.
На нашем воркшопе вы не просто слушаете — вы делаете сами! Вы будете писать код на Python, применять популярные библиотеки и сразу видеть результат своей работы.
А самое ценное: каждый участник получит персональный code review от Марии Горденко — инженера-программиста, старшего преподавателя НИУ ВШЭ, руководителя магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.
⏰ Когда: 21 апреля
💸Стоимость: всего 3990₽
Только сегодня, до конца дня: 10 мест по промокоду kulich → 2 990 ₽.
➡️ Записаться на воркшоп: https://proglib.io/w/1e75b81f
❤1👍1
от 4 000 $
Удалёнка (Москва, Санкт-Петербург)
iGMS — продукт для владельцев недвижимости и управляющих компаний в сфере краткосрочной аренды жилья по всему миру: США, Канады, Австралии, Новой Зеландии, Японии, Чехии, Великобритании, Нидерландов и других стран.
Требования:
– Обязателен реальный опыт работы Data Scientist не менее 3-х лет
– Отличные навыки разработки на Python
– Хорошая алгоритмическая подготовка
– Опыт работы с pandas, LightGBM, FastAPI
– Навыки работы с реляционными базами данных (PostgreSQL)
– Git
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Завтра запускаем ML-ракету: последние места на борту
Уже завтра, 21 апреля, состоится наш воркшоп «Математика машинного обучения на практике», где теория ML превращается в практические навыки.
Что вас ждет:
📍 Работа с реальными данными — табличные датасеты и изображения
📍 Снижение размерности через PCA — научитесь отделять важное от второстепенного
📍 Обучение моделей — Random Forest и градиентный бустинг в действии
📍 Разбор метрик и гиперпараметров — как настроить модель на максимальную эффективность
📍 Написание кода на Python — прямо как реальных проектах
📍 Персональный code review от эксперта — бесценный фидбек для вашего роста
📍 Доступ в закрытый чат участников — нетворкинг и обмен опытом
Кто проводит воркшоп:
Мария Горденко — инженер-программист, старший преподаватель НИУ ВШЭ и Proglib Academy, руководитель магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.
Стоимость участия: 3990₽
Когда: завтра, 21 апреля
👉 Забронировать место на воркшопе: https://proglib.io/w/1e75b81f
Уже завтра, 21 апреля, состоится наш воркшоп «Математика машинного обучения на практике», где теория ML превращается в практические навыки.
Что вас ждет:
Кто проводит воркшоп:
Мария Горденко — инженер-программист, старший преподаватель НИУ ВШЭ и Proglib Academy, руководитель магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.
Стоимость участия: 3990₽
Когда: завтра, 21 апреля
👉 Забронировать место на воркшопе: https://proglib.io/w/1e75b81f
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1