DataSci Fest’26

Масштабное мероприятие для всех, кто увлечён Data Science, Machine Learning и AI. Оно создано, чтобы вдохновлять, объединять и развивать, собирая вместе любознательных людей из университетов, исследовательских лабораторий и индустрии.

Для кого:
🎓 студенты технических специальностей
🧑‍💻 начинающие разработчики
🤖 будущие ML-инженеры
🔬 исследователи и энтузиасты Data Science

Что вас ждёт:
🎤 выступления экспертов из индустрии
🧪 практические воркшопы для прокачки навыков
🚀 презентации стартапов и исследовательских проектов
🤝 полезный нетворкинг с единомышленниками

📆 Дата: 29 марта (воскресенье)
📍 Место: Назарбаев Университет
⏱️ Время: 10:00–17:00
🔗 Регистрация: forms.gle/Cn2MiuJ3hPgQWK8b9
🌐 Сайт: datasci.website
❗️ Дедлайн регистрации: 26 марта, 23:59

Хакатон на 20 000 000 ₸

Decentrathon 5.0 — крупнейший хакатон Казахстана, направления AI и Blockchain при участии партнеров inDrive, Solana и Superteam KZ.

📆 Даты: 27 марта — 5 апреля
💬 Формат: 10 дней (1 день оффлайн, 9 дней онлайн)
🎯 Треки: AI и Blockchain
💰 Призовой фонд: 20 000 000 ₸

Подробнее о хакатоне и регистрация: https://decentrathon.ai/

Задачи хакатона будут тут: @thedecentrathon

Хакатон HackNU26

Присоединяйся к HackNU26 — 24-часовому студенческому хакатону, где твои идеи воплощаются в жизнь. От AI и ML до программной инженерии и нового трека Growth Management — каждый участник найдёт для себя вызов.

💰 Призовой фонд: 2 800 000 KZT

🗓 4–5 апреля
📍 Назарбаев Университет, Астана

🔗 Зарегистрируйся сейчас: hacknu.nuacm.kz
⏰ Дедлайн регистрации: 1 апреля, 23:59

🌎 Следи за обновлениями:
Telegram: @nuacmsc
Новости HackNU: @HackNU

ODS Data Fest в Алматы

Где: Алматы, университет AlmaU
Когда: 30 мая 2026, 11:00–18:00
Для кого: для специалистов, студентов и всех, кто интересуется Data Science, AI и аналитикой данных

30 мая в Алматы пройдет офлайн-день Data Fest 2026 - уютный митап от сообщества ODS.AI. Участников ждут выступления, общение с комьюнити, обмен опытом и нетворкинг в сфере Data Science и AI.

Мероприятие пройдет на площадке AlmaU по адресу: ул. Розыбакиева, 227. Для участия необходимо зарегистрироваться и дождаться подтверждения на почту - количество мест ограничено.

Подробнее и регистрация по ссылке.

Middle ML Engineer в Verigram

📍 Verigram, Алматы
🏢 Формат работы: оффлайн

Также рассматриваем кандидатов на позиции: intern / junior / junior+.

📩 Резюме отправлять в лс: @meruyert1111

Verigram — международная AI-компания в сфере цифровой идентификации и antifraud-решений. Нашими продуктами пользуются банки, финтех-компании и онлайн-платформы для удаленной идентификации пользователей и предотвращения мошенничества.

Ищем ML Engineer, который сможет доводить модели от research до production и масштабирования. Подойдет тем, кому интересно строить LLM-системы, computer vision пайплайны и высоконагруженные AI-сервисы для тысяч пользователей.

🔹 Чем занимаемся:
• Face biometrics и liveness detection
• Document verification / KYC / AML
• Real-time video analytics
• LLM assistants и RAG systems
• High-load ML services

💻 Задачи:

LLM / Generative AI:
• Fine-tuning open-source LLMs (LoRA / PEFT)
• Разработка и масштабирование RAG-систем
• Embeddings и vector search pipelines
• AI-ассистенты и внутренние AI-инструменты
• Prompt engineering и evaluation pipelines
• A/B testing и эксперименты с LLM
• Оптимизация inference (latency / throughput / GPU)

Data & ML Pipelines:
• Построение ETL/ELT пайплайнов для ML
• Data validation и versioning датасетов
• Автоматизация обучения и переобучения моделей
• Experiment tracking и quality metrics

ML Infrastructure & Production:
• Разработка ML-сервисов на FastAPI
• Контейнеризация и деплой моделей
• Оптимизация GPU inference
• Batch и real-time inference pipelines

Мониторинг моделей:
• data/model drift
• деградация качества
• latency и reliability

Engineering culture:
• Участие в архитектурных решениях
• Code review и документация
• Развитие ML engineering best practices

🛠 Tech stack:
Python • PyTorch • FastAPI • PostgreSQL • Redis • Kafka • Docker
LangChain • LangGraph • RAG • Vector Search • GPU inference

✅ Требования:

Must-have:
• 2–4 года опыта в ML / DL / NLP
• Опыт вывода ML-моделей в production
• Сильный Python (backend + ML)
• Практический опыт с PyTorch
• Понимание полного ML lifecycle

Будет плюсом:
• Опыт с LLM / RAG / embeddings
• Оптимизация inference
• Опыт разработки high-load сервисов

🎁 Что предлагаем:
• Реальные production ML и LLM проекты
• Доступ к GPU-инфраструктуре
• Влияние на архитектуру AI-продуктов
• Конкурентную зарплату
• Сильную инженерную культуру и минимум бюрократии

Присоединяйтесь к команде, которая строит AI-продукты для реального мира.

Junior/Middle Data Engineer at Data Never Lies

Data Never Lies is a UK based team that believes in the power of facts over guesswork. For years, we’ve been helping businesses dig into the darkest corners of their data (and yes, data does have dark corners - usually where no one bothers to clean up) to turn insights into action.

We are looking for a Junior/Middle Data Engineer with a strong focus on Python, SQL, and building data pipelines.

Location: Kazakhstan/Remote

What you will do

The main responsibility of this role is connecting to various data sources, extracting data via REST APIs, databases, files, and third-party platforms, processing it, and loading it into a data warehouse for further analytics and BI reporting.
We are looking for someone who understands that a data pipeline is not just a script, but a stable process with logging, error handling, retries, monitoring, and data quality checks.

Required Skills & Experience

• Strong knowledge of Python and practical experience using it in data engineering tasks.
• Experience building data pipelines for loading, processing, and transforming data.
• Experience working with various data sources: REST APIs, databases, CSV/Excel/JSON files, cloud storage, and third-party platforms.
• Hands-on experience integrating with REST APIs: authentication, pagination, rate limits, retries, timeout handling, and error handling.
• Understanding of how to build fault-tolerant pipelines.
• Experience setting up incremental data loading and handling partial loads.
• Ability to work with JSON and semi-structured data.
• Strong SQL knowledge: JOINs, CTEs, aggregates, and window functions.
• Experience loading data into databases or data warehouses such as PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, Redshift, MS SQL, or similar systems.
• Understanding of ETL/ELT approaches.
• Experience with logging, monitoring, and basic troubleshooting of pipelines.
• Experience working with Git.

Benefits

• A variety of projects: trust us, you won’t be bored.
• A sane schedule: we focus on tasks, not hours—but showing up at noon every day isn’t exactly smiled upon.
• A team that values expertise and humor: yes, we occasionally crack jokes about SQL—don’t worry if you don’t laugh right away.
• Choose your adventure: Dive deep into a single, large-scale project or opt for a “discovery” mode, collaborating with multiple global clients across different domains. You can get hands-on with cutting-edge data stacks for anything from gaming and dating to skyscraper construction and nuclear energy. If variety is what you crave, you’ll find it here.

Link to Apply

Как создавать ИИ-агентов, которым можно доверять?

Расскажем на AI Agents Security Week от Школы анализа данных Yandex (ШАД). Онлайн-интенсив пройдёт с 27 по 31 июля 2026 года.

В программе:

Чем ИИ-агенты отличаются от больших языковых моделей
Как защищать системы от взломов, утечек данных, ошибок конфигурации и других угроз
Какие ошибки встречались в ИИ-системах DeepSeek, Microsoft Bing и Amazon

Интенсив подойдет тем, кто активно вайбкодит и хочет получать безопасные продукты. Для старта достаточно знать, как писать промпты и запускать получившийся код.

Регистрируйтесь прямо сейчас!

Данный материал носит исключительно информационный характер. Мы не поощряем и не оправдываем любую противоправную или неэтичную деятельность. Все описанные техники и сценарии направлены исключительно на иллюстрацию защитных механизмов и повышение уровня осведомленности.

Oткрыт сбор заявок на грант по программе AI Engineer от nFactorial School

nFactorial School запускает онлайн курс по AI-разработке для инженеров, которые хотят прокачаться в LLM и стать 10х-разработчиками.

⚡️ Старт курса - осень 2026 года. Длительность - 6 месяцев, за это время участники смогут:

• Освоить работу с GPT, Claude, Cursor, LangChain, RAG и другими AI-технологиями;
• Научиться автоматизировать до 70% рутинных задач команды;
• Создать production-ready AI-продукт в портфолио;
• Научиться проектировать системы с продуманной архитектурой.

🔥 Обучение можно пройти с грантом от TechOrda.

Подробнее о программе: https://nfactorial-group.notion.site/Tech-Orda-23f27798ee0980abb8a0f08947f0b931
Оставить заявку: https://nfactorialschool.typeform.com/to/YKIj4P6Y

⏰ Дедлайн подачи заявок до 7 сентября! Регистрируйся сейчас - ранние заявки обрабатываются первыми. Количество грантов ограничено.

TopTalents Sprint by AIESEC × Higgsfield💥
Возможность за один день пройти отбор в медиа-команду первого единорога Казахстана и срезать месяцы обычного найма.

Открыты две позиции:

🎬Digital / YouTube Scriptwriter (Астана)
Писать цепляющие сценарии про AI для глобальной аудитории. Нужен человек, который превращает сложные идеи в простые истории, понимает retention и умеет работать с трендами и данными.

📊AEO Manager (Алматы)
Сделать так, чтобы AI говорил о Higgsfield. Ищем аналитика с сильным ownership: умеет формулировать гипотезы, глубоко исследует GenAI-ландшафт и берёт канал под полный контроль.

Почему это работает:
- Оценка по навыкам на практическом кейсе, а не по резюме
- Прямой разбор с медиа-командой Higgsfield
- Шанс за один день выйти на HR-интервью и попасть в shortlist

📍Алматы - 12 сентября
📍Астана - 13 сентября

⏳Дедлайн регистрации: 9 сентября в 23:59

Регистрируйся по ссылке

Yessenov Launch Pad 2026

Для кого: действующие специалисты, а так же студенты бакалавривата, магистратуры и докторантуры
Дедлайн: 14 октября

Yessenov Launch Pad - грантовая программа по поддержке молодых специалистов в STEM направлениях. Программа дает грант в размере 600,000 тенге на оплату курсов по вашей специальности. Отбор кандидитов осуществляется в 2 этапа:

1. Прием заявок (резюме, сертификаты, эссе)
2. Индивидуальное и/или групповое интервью

Ознакомиться с правилами и подать заявку можно по ссылке.

ML School Kazakhstan by Yandex

Где: очно, в Астане, в пространстве alem.ai.

Когда: набор до 8 октября 2026. Старт программы с 26 октября.

Для кого: для студентов технических вузов и IT-специалистов.

ML School Kazakhstan - двухгодичная бесплатная программа по машинному обучению при экспертной поддержке ШАДа Yandex. От классического ML и математики до Deep Learning, LLM, генеративного AI и ML-инженерии. Обучение бесплатное, но отбор серьёзный, а нагрузка 20-30 часов в неделю.

Подробнее по ссылке.