Старший бэкенд-разработчик на Python в Практикум
#удаленка #офис #senior
Компания: Яндекс
☑️Какие задачи вас ждут
-Проектирование и развитие серверной архитектуры платформы
Вам предстоит не просто писать CRUD эндпоинты по ТЗ, но и проектировать решения вместе с командой: выбирать подходящие паттерны, продумывать масштабируемость и делать систему, которую приятно и легко поддерживать.
-Оптимизация поддерживаемости и надёжности сервисов
Вы будете писать код, который легко читать, тестировать и расширять. Рефакторинг — это не наказание, а естественная часть работы. Вместе будем следить за тем, чтобы архитектура оставалась понятной, а техдолг не копился в тёмных углах.
-Работа в кросс-функциональной команде в разных уголках Практикума
Вы войдёте в команды с фронтендерами, QA-инженерами и дизайнерами, где мы не ограничены конкретным сервисом, заказчиком или типом задач и сами активно вовлекаемся в процесс выбора подходящего решения.
☑️Мы ждем, что вы
-Проектировали сервисы с нуля или пересматривали архитектуру с учётом долгосрочной перспективы, внедряли изменения
-Работали с ORM и работали с PostgreSQL: знаете, как устроены индексы, транзакции
-Хорошо знаете Python и имеете опыт работы с современными фреймворками (FastAPI, Django или aiohttp)
-Знакомы с Docker, Kubernetes и CI/CD-практиками
-Умеете документировать и сопровождать свой код
-AI-оптимист — активно внедряете AI в свою работу и делитесь опытом с коллегами
-Готовы разбираться в продуктовых проблемах, а не просто пилить фичи, и вместе с командой находить оптимальные решения
Контакты: https://yandex.ru/jobs/vacancies/starshiy-bekendrazrabotchik-na-python-v-praktikum-45261
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#удаленка #офис #senior
Компания: Яндекс
☑️Какие задачи вас ждут
-Проектирование и развитие серверной архитектуры платформы
Вам предстоит не просто писать CRUD эндпоинты по ТЗ, но и проектировать решения вместе с командой: выбирать подходящие паттерны, продумывать масштабируемость и делать систему, которую приятно и легко поддерживать.
-Оптимизация поддерживаемости и надёжности сервисов
Вы будете писать код, который легко читать, тестировать и расширять. Рефакторинг — это не наказание, а естественная часть работы. Вместе будем следить за тем, чтобы архитектура оставалась понятной, а техдолг не копился в тёмных углах.
-Работа в кросс-функциональной команде в разных уголках Практикума
Вы войдёте в команды с фронтендерами, QA-инженерами и дизайнерами, где мы не ограничены конкретным сервисом, заказчиком или типом задач и сами активно вовлекаемся в процесс выбора подходящего решения.
☑️Мы ждем, что вы
-Проектировали сервисы с нуля или пересматривали архитектуру с учётом долгосрочной перспективы, внедряли изменения
-Работали с ORM и работали с PostgreSQL: знаете, как устроены индексы, транзакции
-Хорошо знаете Python и имеете опыт работы с современными фреймворками (FastAPI, Django или aiohttp)
-Знакомы с Docker, Kubernetes и CI/CD-практиками
-Умеете документировать и сопровождать свой код
-AI-оптимист — активно внедряете AI в свою работу и делитесь опытом с коллегами
-Готовы разбираться в продуктовых проблемах, а не просто пилить фичи, и вместе с командой находить оптимальные решения
Контакты: https://yandex.ru/jobs/vacancies/starshiy-bekendrazrabotchik-na-python-v-praktikum-45261
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
Мифы про ИИ-агентов: что реально работает в 2026 году. Открытый урок курса «ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование»
Вокруг ИИ-агентов много шума: одни ждут, что они заменят людей, другие считают, что это инструмент только для программистов, третьи уверены, что без сложного кода ничего полезного не получится. На практике всё интереснее: агенты уже помогают автоматизировать рутину, работать с браузером, собирать простые сценарии и решать прикладные задачи, но требуют правильного понимания своих границ.
На открытом уроке 27 мая в 20:00 разберём популярные мифы про ИИ-агентов и покажем, что действительно работает в 2026 году. Посмотрим, как устроен браузерный агент, зачем он нужен и какие процессы может автоматизировать. Отдельно разберём, как создать агента без кода и почему для первых полезных решений не всегда нужен сложный программный слой. На живых демонстрациях покажем три сценария: браузерный агент, агент без кода и минимальный жизнеспособный агент, который уже решает реальную задачу.
Урок не для тех, кто ждёт «замены человека одной кнопкой», хочет верить в магию ИИ без понимания ограничений или считает, что агенты сами по себе решают бизнес-задачи без постановки цели, контекста и контроля результата.
👉 Записаться: https://clck.ru/3TotCG
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Вокруг ИИ-агентов много шума: одни ждут, что они заменят людей, другие считают, что это инструмент только для программистов, третьи уверены, что без сложного кода ничего полезного не получится. На практике всё интереснее: агенты уже помогают автоматизировать рутину, работать с браузером, собирать простые сценарии и решать прикладные задачи, но требуют правильного понимания своих границ.
На открытом уроке 27 мая в 20:00 разберём популярные мифы про ИИ-агентов и покажем, что действительно работает в 2026 году. Посмотрим, как устроен браузерный агент, зачем он нужен и какие процессы может автоматизировать. Отдельно разберём, как создать агента без кода и почему для первых полезных решений не всегда нужен сложный программный слой. На живых демонстрациях покажем три сценария: браузерный агент, агент без кода и минимальный жизнеспособный агент, который уже решает реальную задачу.
Урок не для тех, кто ждёт «замены человека одной кнопкой», хочет верить в магию ИИ без понимания ограничений или считает, что агенты сами по себе решают бизнес-задачи без постановки цели, контекста и контроля результата.
👉 Записаться: https://clck.ru/3TotCG
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
❤1
Data Scientist / Deep Learning engineer (нейронные сети / Time Series / NLP)
#офис #удаленкарф #senior
Компания: Spice IT
☑️Стэк
Нейронные сети на последовательных данных (Transformers, RNN, LSTM, GRU и др.) + классик ML (скоринги).
Pytorch, Keras, Python, pandas, numpy, matplotlib, sklearn, lgbm, xgb, Hadoop, Greenplum.
☑️Чем предстоит заниматься
-Проведение RnD по обучению нейросетевых моделей на околосырых данных в виде последовательностей.
-Фокус на построении нейронных сетей для оценки кредитоспособности физлиц на различных этапах жизненного цикла клиента (предварительное одобрение, рассмотрение заявки, взыскание, банкротство).
-Полный цикл работы над моделью: от этапа заказа до вывода в продакшн.
-Взаимодействие с вертикалью продуктов при формализации бизнес-инициатив, защиты результата в зоне ответственности DS.
☑️Что ожидаем от тебя
-Опыт работы не менее 3-5 лет в роли Data Scientist.
-Опыт работы в направлении классического NLP (BERT) / transformers (фокус в опыте только на LLM - не подходит).
-Опыт работы с последовательностями, временными рядами.
-Опыт работы с рекуррентными нейронными сетями (RNN, LSTM, GRU) - будет плюсом.
-Опыт работы с большими объемами данных (выборки 1+ млн наблюдений Х 1000+ фичей).
-Отличное знание SQL и опыт работы с реляционными СУБД и корпоративными хранилищами данных (Greenplum, Oracle, MSSQL, PostgreSQL).
-Опыт работы в сфере финтеха (кредитные бюро, банки, МФО и т.д.) – будет плюсом.
☑️Что готовы предложить
-Система мотивации: фиксированный ежемесячный оклад + годовой бонус (до 10% от годового дохода).
-Оформление по ТК РФ.
-Компания входит в реестр аккредитованных ИТ компаний.
-Удаленный формат работы (в пределах РФ!). Офис находится в г. Москва.
-ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника).
-Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит – 25 тыс. рублей в год).
-Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году).
-Современное оборудование (техника Windows, Lenovo ThinkPad).
-Возможности для роста внутри компании.
☑️Как мы проводим собеседования
1. 25-30 минут – общение с рекрутером (видео встреча).
2. 60 минут – техническое интервью (видео встреча) – разговор про опыт; лайвкодинг: SQL-задачи, Python-задача; блок вопросов по классическому ML.
3. 60 минут – второе техническое интервью (видео встреча) – теория и пара задач по нейронкам.
4. Проверка документов 1-2 дня (анкета в электронном виде).
5. Оффер, обсуждение даты выхода на работу.
Контакты: cv@spice-agency.ru
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
#офис #удаленкарф #senior
Компания: Spice IT
☑️Стэк
Нейронные сети на последовательных данных (Transformers, RNN, LSTM, GRU и др.) + классик ML (скоринги).
Pytorch, Keras, Python, pandas, numpy, matplotlib, sklearn, lgbm, xgb, Hadoop, Greenplum.
☑️Чем предстоит заниматься
-Проведение RnD по обучению нейросетевых моделей на околосырых данных в виде последовательностей.
-Фокус на построении нейронных сетей для оценки кредитоспособности физлиц на различных этапах жизненного цикла клиента (предварительное одобрение, рассмотрение заявки, взыскание, банкротство).
-Полный цикл работы над моделью: от этапа заказа до вывода в продакшн.
-Взаимодействие с вертикалью продуктов при формализации бизнес-инициатив, защиты результата в зоне ответственности DS.
☑️Что ожидаем от тебя
-Опыт работы не менее 3-5 лет в роли Data Scientist.
-Опыт работы в направлении классического NLP (BERT) / transformers (фокус в опыте только на LLM - не подходит).
-Опыт работы с последовательностями, временными рядами.
-Опыт работы с рекуррентными нейронными сетями (RNN, LSTM, GRU) - будет плюсом.
-Опыт работы с большими объемами данных (выборки 1+ млн наблюдений Х 1000+ фичей).
-Отличное знание SQL и опыт работы с реляционными СУБД и корпоративными хранилищами данных (Greenplum, Oracle, MSSQL, PostgreSQL).
-Опыт работы в сфере финтеха (кредитные бюро, банки, МФО и т.д.) – будет плюсом.
☑️Что готовы предложить
-Система мотивации: фиксированный ежемесячный оклад + годовой бонус (до 10% от годового дохода).
-Оформление по ТК РФ.
-Компания входит в реестр аккредитованных ИТ компаний.
-Удаленный формат работы (в пределах РФ!). Офис находится в г. Москва.
-ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника).
-Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит – 25 тыс. рублей в год).
-Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году).
-Современное оборудование (техника Windows, Lenovo ThinkPad).
-Возможности для роста внутри компании.
☑️Как мы проводим собеседования
1. 25-30 минут – общение с рекрутером (видео встреча).
2. 60 минут – техническое интервью (видео встреча) – разговор про опыт; лайвкодинг: SQL-задачи, Python-задача; блок вопросов по классическому ML.
3. 60 минут – второе техническое интервью (видео встреча) – теория и пара задач по нейронкам.
4. Проверка документов 1-2 дня (анкета в электронном виде).
5. Оффер, обсуждение даты выхода на работу.
Контакты: cv@spice-agency.ru
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
Запусти своего первого AI-агента за 10 минут
Хватит читать про AI-агентов. Пора их делать.
Мы подготовили пошаговый гайд, который проведёт тебя от пустого экрана до работающего агента.
Кому подойдет:
➖ DevOps, которые хотят в AI на практике
➖ Разработчики, уставшие от теории
➖ Все, у кого есть Docker и API-ключ OpenAI
Переходи в бота по ссылке — там лежит инструкция, чтобы запустить агента прямо сейчас.
ЗАБРАТЬ ИНСТРУКЦИЮ
Хватит читать про AI-агентов. Пора их делать.
Мы подготовили пошаговый гайд, который проведёт тебя от пустого экрана до работающего агента.
Кому подойдет:
➖ DevOps, которые хотят в AI на практике
➖ Разработчики, уставшие от теории
➖ Все, у кого есть Docker и API-ключ OpenAI
Переходи в бота по ссылке — там лежит инструкция, чтобы запустить агента прямо сейчас.
ЗАБРАТЬ ИНСТРУКЦИЮ