от 440 000 ₽
Удалёнка
The Open Platform — ведущая технологическая компания, которая разрабатывает инновации Web3 внутри Telegram.
Требования:
– Опыт в продуктовой аналитике.
– Понимание воронок, метрик и поведения пользователей.
– Продвинутые навыки SQL.
– Python хотя бы на среднем уровне.
– Опыт с колоночными аналитическими базами данных вроде BigQuery, ClickHouse, Snowflake, Redshift.
– Опыт с A/B-тестами.
– Опыт работы с дашбордами и BI-инструментами вроде Grafana, Superset.
– Прикладные знания статистики.
– Практический опыт с кластерным анализом, корреляционным анализом и регрессией.
– Сильные коммуникативные навыки и умение работать с продуктовыми и инженерными командами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔11👍5
Авито запустил тест по Data Science на базе реальных кейсов DS-команд компании ☄️
Тест позволяет оценить текущий уровень и понять, как выглядят ваши навыки в прикладных задачах, а не в абстрактных вопросах.
Что в нём полезного:
– разбор компетенций и зон роста по результатам практических кейсов
– возможность открыть рекрутерам доступ к результатам и повысить шансы на оффер
– письмо с анализом ответов и рекомендациями, которое приходит на почту в течение дня
Отличный вариант на праздниках проверить себя и наметить точки развития!
Ссылка на тест – здесь⚡️
Тест позволяет оценить текущий уровень и понять, как выглядят ваши навыки в прикладных задачах, а не в абстрактных вопросах.
Что в нём полезного:
– разбор компетенций и зон роста по результатам практических кейсов
– возможность открыть рекрутерам доступ к результатам и повысить шансы на оффер
– письмо с анализом ответов и рекомендациями, которое приходит на почту в течение дня
Отличный вариант на праздниках проверить себя и наметить точки развития!
Ссылка на тест – здесь⚡️
👍6
300 000 — 450 000 ₽
Удалёнка
VK — делает современные и быстрые интернет-сервисы, доступные каждому.
Требования:
– Уверенно знаете Python на уровне написания собственного фреймворка и SQL на уровне оптимизации запросов.
– Умеете проектировать DWH: слои, модели хранения данных, процессы ETL.
– Хорошо понимаете принципы работы распределённых систем Hadoop или YTsaurus, ClickHouse.
– Использовали Airflow, Luigi или другой оркестратор.
– Умеете выбирать технологии для решения конкретных задач.
– Понимаете принципы работы инструментов мониторинга и способны настраивать алерты для отслеживания состояния ETL-процессов.
– Знаете основные алгоритмы и структуры данных, особенно используемые в работе с большими данными.
– Эффективно общаетесь с людьми, находите общий язык с разными специалистами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔3❤1
от 3 000 $
Удалёнка
NovaKid — уникальная платформа для изучения английского языка детьми с помощью интерактивной онлайн-платформы с преподавателями-носителями английского языка из США, Великобритании, Канады, Австралии, Южной Африки, Филиппин и других стран.
Требования:
– Более 3 лет опыта работы в качестве аналитика данных (желательно в B2C или быстрорастущей компании)
– Отличные навыки работы с SQL и практический опыт работы с реляционными и столбчатыми базами данных (мы используем Google BigQuery и Postgres)
– Опыт создания моделей данных и витрин данных
– Опыт работы с инструментами бизнес—аналитики (Metabase, Tableau, PowerBI, Grafana - в основном мы используем Metabase)
– Сильный аналитический склад ума и хорошее понимание статистических методов
– Хорошие навыки презентации и общения для четкого объяснения результатов
– Отличное знание английского языка для делового общения (B1+)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔5👍2
300 000 — 380 000 ₽
Удалёнка
LIAN — системный интегратор с фокусом в аналитике и управлении данными.
Требования:
– Сильный и опытный SQL-разработчик. Способность писать эффективный, оптимизированный и понятный SQL-код.
– Опыт работы по оптимизации SQL- кода
– Понимание разницы различных СУБД
– Опыт работы с распределенными системами: знание принципиальных отличий OLAP от OLTP, понимание, как выполняемый код работает в распределенной среде.
– Опыт работы с Apache Airflow для планирования и мониторинга пайплайнов.
– Опыт работы с dbt (Data Build Tool) для управления трансформациями.
– Понимать различия работы между BigData и с данными обычного размера.
– Опыт работы с Java
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
от 150 000 до 350 000 ₽
Удалёнка
OQlar — платформа извлечения, разметки и анализа данных на основе технологий машинного обучения.
Требования:
– Опыт продуктовой разработки 1-3 года
– Сборка и обучение моделей с 0 (все стадии) до прода
– Опыт работы с реальными (шумными, неполными) данными
– Опыт деплоя моделей
– Работа с метриками качества, а не только loss
– Умение разрабатывать кастомные loss
– Работа с логированием и мониторингом качества
– Опыт работы с LLM и семейством ViT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔9👍1
Оплата в USD
Remote
Fluently — AI-тьютор, который помогает улучшать разговорный английский язык людям по всему миру, строящим карьеру в зарубежных компаниях. Стартап прошел в YCombinator в 2024 году, за последние 8 месяцев выросли со $100k до $6M ARR.
Над чем предстоит работать
- Развивать голосового AI-агента: LiveKit/WebRTC, streaming ASR/TTS, RAG, function-calling, написание промптов и тд.
- Тренировать и деплоить ML модели в прод: ASR/LLM/TTS/voice-related.
- Обеспечивать надёжность и observability в проде: алерты, трейсинг, оптимизация латенси, быстрый фикс проблем.
Must-haves
- Опыт самостоятельной тренировки и деплоя ML моделей.
- Умение много работать и делать быстро.
Nice to have
- Опыт создания ai voice agents.
- Contribution to open source github repos.
- Kaggle, Codeforces, олимпиады, etc.
The deal
- Конкурентная зарплата в USD + опционы.
- Remote-first: работа из любой точки мира через Deel.
- Поездка в США на месяц для совместной работы и командные оффсайты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔4❤2
Офис (Санкт-Петербург, Краснодар, Ростов-на-Дону)
Axenix — консалтинг, технологии и операции, направленные на цифровизацию бизнеса.
Требования:
– Опыт работы на банковском проекте (обязательно);
– Высшее образование;
– Навыки проектироватя моделей данных, пользовательских интерфейсов и интеграционных взаимодействий различного типа (REST, SOAP, XML, JSON и/или MQ-очередь);
– Умение декомпозировать сложные задачи на структурированные требования, user stories и use cases;
– Опыт работы с нотациями UML, BPMN, умение описать бизнес-логику посредством диаграмм;
– Умение грамотно и понятно оформлять проектную и пользовательскую документацию;
– Представление об Agile, стори поинтах и дейли;
– Умение разрабатывать спецификации и постановки задач разработчикам;
– Понимание принципов построения архитектуры современных информационных систем.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Roadmap для DS: от анализа данных к автономным ИИ-системам
Самые интересные задачи сегодня — на стыке
Ваш план подготовки:
— освоение архитектуры агентных решений на базе
— проектирование механизмов планирования и самоисправления агентов;
— внедрение продвинутых `RAG`-систем;
— разработка и деплой мультиагентных флоу.
Курс «Разработка ИИ-агентов» позволит вам быстро войти в тему и создать свои первые автономные решения.
Подготовиться к новым вызовам
🎁 Акция «3 в 1» до 19 января: два любых курса в подарок при покупке обучения!
Самые интересные задачи сегодня — на стыке
Data Science и AI Agents. Чтобы лидировать в этой нише, пригодится конкретный набор навыков.Ваш план подготовки:
— освоение архитектуры агентных решений на базе
LLM;
— проектирование механизмов планирования и самоисправления агентов;
— внедрение продвинутых `RAG`-систем;
— разработка и деплой мультиагентных флоу.
Курс «Разработка ИИ-агентов» позволит вам быстро войти в тему и создать свои первые автономные решения.
Подготовиться к новым вызовам
🎁 Акция «3 в 1» до 19 января: два любых курса в подарок при покупке обучения!
🦾 ИИ в Data Engineering: что реально работает, а что может навредить?
На открытом вебинаре разберём практические кейсы: как ИИ автоматизирует сопоставление схем, повышает качество данных, оптимизирует ETL и снижает операционную нагрузку на команды. Покажем, как AI уже встроен в современные платформы и инструменты — от Databricks до AWS Glue — и где именно он даёт измеримый эффект. Обсудим архитектурные паттерны и типичные ошибки внедрения, которые ломают пайплайны вместо того, чтобы улучшать их.
Вы поймёте, какие задачи действительно стоит усиливать ИИ, а где инженерное мышление по-прежнему важнее моделей. Получите чёткий план внедрения AI в текущие процессы и увидите, какие навыки становятся критичными для Data Engineer ближайших лет.
🗓Встречаемся 29 января в 20:00 МСК в преддверии старта курса «Data Engineer». Регистрация открыта: https://clc.to/-Ku2tQ
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
На открытом вебинаре разберём практические кейсы: как ИИ автоматизирует сопоставление схем, повышает качество данных, оптимизирует ETL и снижает операционную нагрузку на команды. Покажем, как AI уже встроен в современные платформы и инструменты — от Databricks до AWS Glue — и где именно он даёт измеримый эффект. Обсудим архитектурные паттерны и типичные ошибки внедрения, которые ломают пайплайны вместо того, чтобы улучшать их.
Вы поймёте, какие задачи действительно стоит усиливать ИИ, а где инженерное мышление по-прежнему важнее моделей. Получите чёткий план внедрения AI в текущие процессы и увидите, какие навыки становятся критичными для Data Engineer ближайших лет.
🗓Встречаемся 29 января в 20:00 МСК в преддверии старта курса «Data Engineer». Регистрация открыта: https://clc.to/-Ku2tQ
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Удалёнка
Employ City — подбор персонала, сопровождение бизнеса, консалтинг.
Требования:
– Глубокое владение Python - уверенное написание промышленного кода, понимание устройства интерпретатора, принципов памяти, асинхронности и параллелизма.
– Отличные навыки SQL - уверенное владение сложными запросами, оконными функциями, оптимизацией и профилированием запросов.
– Опыт работы с NoSQL-базами (например, MongoDB) и объектными хранилищами (S3, Ceph).
– Знание и практическое применение классических алгоритмов машинного обучения (регрессия, деревья, бустинг, кластеризация и др.).
– Глубокое понимание процессов обучения и инференса нейронных сетей.
– Умение применять статистические методы для анализа данных, валидации гипотез, продуктовой аналитики.
– Опыт полного цикла разработки ML-моделей - от подготовки датасетов до продакшн-деплоя.
– Практический опыт с ML-инструментами: Numpy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, PyTorch, OpenCV, Triton.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM