Яндекс
NLP-разработчик в Браузер

✔️Какие задачи вас ждут:

🔷Улучшение текущих моделей и обучение новых
Вам предстоит как обучать классификаторы и стандартные генеративные модели, так и работать над улучшением сложных сценариев на основе агентов и сложных пайплайнов на стыке нескольких технологий. В наши задачи входят сбор и анализ данных для дообучения, а также сам процесс обучения с использованием SFT- и RL-подходов.

🔷Сбор быстрых прототипов для новых проектов
Для запуска новых продуктов необходимо уметь быстро проверять гипотезы и строить MVP. Сейчас основной фокус направлен на сценарии с применением агентов и использованием RAG для быстрой обработки большого контекста данных. Для нас важно быстро тестировать разнообразные гипотезы и уметь быстро собирать прототипы, благодаря которым мы определяемся с будущими проектами и нашими возможностями.

🔷Автоматизация валидации ML-моделей
Вы будете внедрять системы автоматической оценки качества работы моделей в продакшен.

✔️Мы ждем, что вы:

🔷Имеете опыт в ML
🔷Хорошо знаете Python
🔷Уверенно владеете классическими алгоритмами и моделями
🔷Хорошо разбираетесь в NLP и LLM

✔️Будет плюсом, если вы:

🔷Имеете опыт работы с агентами и RAG-пайплайнами

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

Selecty
LEAD AI/ML ENGINEER

ЗП: от 400 000 ₽

✔️Роль:

🔷Вы будете отвечать за всю AI-часть продукта:
🔷Архитектура AI-системы: от выбора LLM-моделей до построения RAG-pipeline и интеграции компьютерного зрения — все ключевые технические решения на вашей стороне
🔷Качество рекомендаций: мы не делаем proof-of-concept — каждая итерация должна повышать конверсию. Вы отвечаете за то, чтобы AI действительно помогал людям находить идеальный отдых
🔷Быстрые итерации: мы выкатываем изменения каждую неделю, собираем метрики, анализируем и улучшаем. Идеальная среда для тех, кто хочет видеть результаты своей работы в реальном времени
🔷Эксперименты: A/B тесты промптов, гибридный поиск (текст + визуал + отзывы), мультимодальные модели — вы решаете, что тестировать, и быстро проверяете гипотезы на реальных пользователях
🔷Масштабирование: начинаем с 2000 туров на Мальдивы, к концу года обрабатываем 50,000+ туров по трём направлениям с тысячами запросов в день
🔷Это не классическая ML-инженерная роль в большой компании. Это возможность построить продукт с нуля, быстро экспериментировать и влиять на всю архитектуру.

✔️Технические навыки:

🔷Опыт с продакшен LLM-приложениями: вы уже строили RAG-системы или чат-боты на основе GPT/Claude, и знаете все подводные камни
🔷Промпт-инжиниринг на уровне эксперта: умеете выжимать из моделей максимум через правильную структуру промптов, few-shot examples, chain-of-thought
🔷Опыт работы с эмбеддингами и векторным поиском: понимаете, как работают similarity search, hybrid search, когда нужен reranking
🔷Python на уровне продакшена: пишете чистый, быстрый код, который легко поддерживать

✔️Будет сильным плюсом:

🔷Опыт с компьютерным зрением / мультимодальными моделями (CLIP, GPT-4o, Claude 4.5 Sonnet)
🔷Опыт с high-load системами и оптимизацией latency
🔷Понимание рекомендательных систем 
🔷Понимание MLOps: мониторинг моделей, версионирование, A/B тестирование
🔷Опыт построения recommendation систем
🔷Опыт построение MCPдля LLM систем
🔷Вы сами пользовались LLM для автоматизации своих задач и знаете, что работает, а что нет

✔️Софт-скиллы:

🔷Продуктовое мышление: вы понимаете, что AI — это инструмент для решения бизнес-задачи, а не самоцель
🔷Умение работать с метриками: конверсия, время сессии, escalation rate — это ваши главные KPI
🔷Быстрота принятия решений: лучше выкатить несовершенное решение за неделю и протестировать, чем месяц делать идеальное
🔷Умение объяснять сложное простым языком: нужно доносить до команды и бизнеса, почему мы выбираем ту или иную архитектуру

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

Navio
Техлид в команду высокоточных цифровых дорожных карт

✔️Чем предстоит заниматься:

🔷Управление командой разработки, наставничество команды, проведение код-ревью, развитие профессиональных компетенций сотрудников;
🔷Разработка и внедрение новых функций и алгоритмов с использованием технологий автоматизации и машинного обучения;
🔷Работа с геоинформационными системами (ГИС), картографическими данными и обработка геоданных — одна из ключевых задач;
🔷Разработка и реализация стратегии развития направления, постоянное улучшение процессов разработки, масштабирование и решение блокеров;
🔷Формирование продуктовой стратегии, постановка целей и контроль ключевых метрик.

✔️Что мы ждем от кандидата:

🔷Высшее профессиональное образование;
🔷Опыт управления командой разработки от 5 лет;
🔷Опыт разработки решений, связанных с DL (наличие опыта самостоятельной разработки DL решений), опыт работы с большими объемами данных/Big Data);
🔷Отличное техническое знание и практический опыт в разработке на Python;
🔷Навыки автоматизации процессов разработки и обработки данных.

✔️Будет плюсом:

🔷Желательно знание C++ и наличие опыта работы с лидарными данными;
🔷Понимание геоинформационных систем (ГИС), работы с картографическими данными и обработки геоданных.

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

Онлайн-кинотеатр Иви
Разработчик ETL / Data Engineer

Зарплата не указана

✔️Что нужно будет делать:

🔷Разрабатывать и поддерживать ETL процедуры в Airflow
🔷Проектировать, реализовывать и внедрять распределённые системы обработки и хранения данных
🔷Участвовать в развитии архитектуры хранилища
🔷Работать с реляционными/NoSQL базами данных
🔷Разрабатывать и поддерживать процедуры автоматизации аналитической инфраструктуры

✔️Ожидания Иви от кандидата:

🔷Уверенное знание SQL
🔷Уверенное знание Python
🔷Опыт разработки ETL процедур от 3-х лет
🔷Опыт работы с реляционными СУБД
🔷Навыки командной разработки в Git

✔️Будет плюсом опыт работы с:

🔷Современными code-driven ETL/ELT инструментами
🔷Распределенными колоночными СУБД (ClickHouse, Vertica, Greenplum)
🔷Docker, Kubernetes
🔷S3 хранилищем
🔷CI/CD процедурами

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

МТС Банк
Разработчик Python

Зарплата не указана

✔️Ты будешь:

🔷разрабатывать и поддерживать DAG в Apache Airflow
🔷работать со скорингом (рассчитывать стратегии взыскания клиентов)
🔷программировать на Python (основном языке)
🔷оптимизировать запросы и работать с Oracle (SQL, хранимыми процедурами)
🔷поддерживать и сопровождать выгруженные DAG
🔷участвовать в разработке и применении моделей (машинном обучении, сегментации клиентов)
проводить код-ревью
🔷самостоятельно проводить аналитику (в команде нет системных аналитиков)

✔️Что для нас важно:

🔷python – уверенное коммерческое программирование
🔷Airflow – создание DAG, опыт работы
🔷Oracle – SQL на уровне оптимизации запросов, хранимые процедуры
🔷Linux – базовые навыки (собрать образ, решить задачу без DevOps)
🔷Kubernetes – опыт работы (упоминался)
🔷Middle: ~2–3 года коммерческой разработки на Python
🔷релевантный опыт с Airflow – желательно 2–3 года
🔷опыт именно оптимизации запросов в Oracle, а не просто написания простых запросов

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

SM Lab
Программист DWH

Зарплата не указана

Условия: Можно удалённо

✔️Обязанности:

🔷Разрабатывать и развивать механизмы загрузки данных из источников (CDC, S3, REST, Oracle);

🔷Проектировать и поддерживать структуры хранения staging-слоя в Oracle (партиционирование, сжатие, индексы);

🔷Реализовывать логику выделения инкрементов и формирования init/delta-выгрузок для потребителей;

🔷Поддерживать контракты передачи данных: управлять изменениями схем источников через преобразования на стороне платформы;

🔷Настраивать коннекторы Kafka Connect;

🔷Оптимизировать производительность: тяжёлые запросы, PL/SQL, параллелизм, работа с большими объёмами;

🔷Участвовать в проектировании архитектуры: новые источники, новые потребители, масштабирование, стандартизация.

✔️Требования:

🔷Знание SQL\PL\SQL, желательно опыт работы с Oracle SQL 19c/12c;

🔷Опыт работы с Python и Overflow;

🔷Опыт работы с реляционными СУБД, предпочтительно Oracle 19c/12c;

🔷Умение читать ER-диаграммы.

✔️Будет плюсом:

🔷Знание технологий Business Intelligence;

🔷Коммерческий опыт разработки веб-приложений (JavaScript, HTML5);

🔷Опыт работы с брокерами сообщений Kafka;

🔷Опыт использования Apache Airflow;

🔷Опыт разработки с ИИ-агентами;

🔷Навыки проектирования баз данных, в том числе хранилищ данных.

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

SimbirSoft
Data Engineer

Зарплата не указана

Формат: Можно удалённо

Основной стек проекта: Python, Greenplum, PostgreSQL, ClickHouse, Data Build Tool (DBT), Spark, Kafka, Airflow, Kubernetes, Terraform, Ansible, GitLab, SonarQube, Prometheus, Grafana, AlertManager.

✔️Обязанности:

🔷Организация пайплайнов потоков данных (конвейера движения данных в компании);
🔷Разработка, поддержка и оптимизация производительности Корпоративного Хранилища Данных (EDWH);
🔷Разработка и настройка ETL/ELT-процессов в Корпоративное Хранилище Данных (сбор, структурирование и обеспечение сохранности данных);
🔷Настройка инфраструктуры для обеспечения качества данных;
🔷Разработка BI дашбордов, визуализации данных.

✔️Требования:

🔷Обязателен опыт работы с технологиями: Greenplum или другая MPP СУБД, ClickHouse, Airflow.
🔷Хорошее знание SQL и реляционных баз данных (желательно, Greenplum или PostgreSQL), опыт написания сложных запросов;
🔷Хорошее знание Python;
🔷Знание современных технологий обработки больших данных;
🔷Высшее образование (IT/математика/математическая статистика/физика).

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

Top Selection
Data Analyst / Data Engineer (LLM/AI, Data)

Зарплата: от 240 000 до 250 000 ₽

Формат: Можно удалённо

✔️Задачи:

🔷Сбор данных из внутренних сервисов, LLM Gateway, GitLab, Jira, логов AI-агентов и других источников.
🔷Проектирование и наполнение баз данных и аналитических витрин для оценки использования CodeGen-платформы.
🔷Анализ активности пользователей, сценариев и профилей использования AI-инструментов.
🔷Исследование утилизации ресурсов, качества, производительности и эффективности сервисов.
🔷Формулирование и проверка гипотез о влиянии LLM на процессы разработки, тестирования, аналитики и DevOps.
🔷Обработка структурированных и неструктурированных данных: логов, программного кода, merge request’ов, текстов и результатов работы LLM.
🔷Разработка ETL/ELT-пайплайнов для загрузки, обработки и регулярного обновления данных.
🔷Работа с S3, PostgreSQL, Greenplum, Oracle и другими источниками и хранилищами данных.
🔷Участие в создании RAG-решений: подготовка и индексация данных, наполнение векторных баз, разработка пайплайнов обновления индексов.
🔷Создание инструментов поиска и получения данных для AI-агентов.
🔷Подготовка продуктовых и технических метрик, дашбордов и визуализаций с использованием Superset, Streamlit и Python.

✔️Требования:

🔷Отличное владение Python.
🔷Уверенная работа с pandas, Polars или аналогичными инструментами обработки данных.
🔷Уверенное знание SQL.
🔷Опыт работы с реляционными СУБД и хранилищами данных.
🔷Практический опыт разработки ETL/ELT-пайплайнов.
🔷Опыт работы хотя бы с одним инструментом оркестрации процессов обработки данных.
🔷Уверенное владение AI-инструментами для разработки: Claude Code, Codex или аналогами.
🔷Регулярное использование AI-инструментов в разработке и аналитике.
🔷Умение самостоятельно исследовать данные, формулировать гипотезы и находить способы их проверки.
🔷Опыт работы со структурированными и неструктурированными данными.

✔️Будет плюсом:

🔷Опыт работы с Apache Airflow.
🔷Опыт разработки решений на базе LLM, GenAI, RAG или AI-агентов.
🔷Опыт работы с векторными базами данных и поисковыми системами.
🔷Понимание Git, GitLab и современных процессов разработки ПО.
🔷Базовые знания Data Science и методов статистического анализа.

✔️Обязательные технологии/инструменты:

🔷Python, pandas/Polars, SQL, реляционные СУБД и хранилища данных, ETL/ELT, инструменты оркестрации, Claude Code/Codex или аналоги, S3, PostgreSQL, Greenplum, Oracle, Superset, Streamlit.

✔️Желательные технологии/инструменты:

🔷Apache Airflow, LLM/GenAI/RAG/AI-агенты, векторные базы данных и поисковые системы, Git, GitLab, Data Science, статистический анализ.

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

Navio
Техлид в команду высокоточных цифровых дорожных карт

✔️Чем предстоит заниматься:

🔷Управление командой разработки, наставничество команды, проведение код-ревью, развитие профессиональных компетенций сотрудников;
🔷Разработка и внедрение новых функций и алгоритмов с использованием технологий автоматизации и машинного обучения;
🔷Работа с геоинформационными системами (ГИС), картографическими данными и обработка геоданных — одна из ключевых задач;
🔷Разработка и реализация стратегии развития направления, постоянное улучшение процессов разработки, масштабирование и решение блокеров;
🔷Формирование продуктовой стратегии, постановка целей и контроль ключевых метрик.

✔️Что мы ждем от кандидата:

🔷Высшее профессиональное образование;
🔷Опыт управления командой разработки от 5 лет;
🔷Опыт разработки решений, связанных с DL (наличие опыта самостоятельной разработки DL решений), опыт работы с большими объемами данных/Big Data);
🔷Отличное техническое знание и практический опыт в разработке на Python;
🔷Навыки автоматизации процессов разработки и обработки данных.

✔️Будет плюсом:

🔷Желательно знание C++ и наличие опыта работы с лидарными данными;
🔷Понимание геоинформационных систем (ГИС), работы с картографическими данными и обработки геоданных.

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

СберЗдоровье
Middle+ Product Analyst (Запись в клиники)

Зарплата не указана

✔️Обязанности:

🔷Проводить самостоятельные исследования, искать точки роста и формировать рекомендации для продукта и бизнеса
🔷Анализировать влияние ассортимента на конверсию и выручку.
🔷Декомпозировать изменения ключевых метрик и находить причины.
🔷Сегментировать клиники, врачей, услуги и тарифы.
🔷Развивать систему метрик, отчетность и аналитические инструменты для продукта и коммерции.
🔷Много взаимодействовать с продуктом, аккаунтингом, коммерцией и разработкой.

✔️Требования:

🔷Опыт в продуктовой аналитике от двух лет;
🔷Опыт использования Python для исследований;
🔷Отличные знания SQL (желательно Greenplum, Clickhouse);
🔷Опыт с отчетностью в Superset, PowerBI или любым другим инструментом.

✔️Будет плюсом:

🔷продуктивизации и автоматизации своей работы Airflow/DBT;
🔷опыт работы с маркетплейсами/агрегаторами, ассортиментом, коммерческой аналитикой или revenue-задачами.

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

Лига Цифровой Экономики
Data Engineer

Формат: Можно удалённо

✔️Твои задачи:

🔷Реализовывать репликацию данных
🔷Разрабатывать ETL-процессы для интеграционных задач и тестировать их
🔷Декомпозировать задачи, оценивать длительность и трудоемкость каждого этапа
🔷Анализировать и формализовать требования заказчика
🔷Собирать прототип решения
🔷Анализировать качество данных
🔷Писать проектную документацию (FSD, BRD, регламент, Admin Guide, User Guide)
🔷Тестировать функционал и передавать заказчику
🔷Выполнять ad-hoc выгрузки по требованиям заказчика

✔️Что мы ждем от тебя:

🔷Уверенное владение SQL
🔷Опыт работы с Python
🔷Опыт работы с Apache Spark, Hadoop\S3\S3-like, Airflow
🔷Навыки декомпозиции сложных задач и управления приоритетами-
🔷Способность создавать понятную и структурированную техническую документацию

✔️Будет плюсом:

🔷Опыт работы с Parquet\ORC, Apache Iceberg
🔷Опыт работы с Kafka
🔷Знание архитектуры Data Vault

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

МТС Банк
Разработчик Python

Зарплата не указана

✔️Ты будешь:

🔷разрабатывать и поддерживать DAG в Apache Airflow
🔷работать со скорингом (рассчитывать стратегии взыскания клиентов)
🔷программировать на Python (основном языке)
🔷оптимизировать запросы и работать с Oracle (SQL, хранимыми процедурами)
🔷поддерживать и сопровождать выгруженные DAG
🔷участвовать в разработке и применении моделей (машинном обучении, сегментации клиентов)
🔷проводить код-ревью
🔷самостоятельно проводить аналитику (в команде нет системных аналитиков)

✔️Что для нас важно:

🔷python – уверенное коммерческое программирование
🔷Airflow – создание DAG, опыт работы
🔷Oracle – SQL на уровне оптимизации запросов, хранимые процедуры
🔷Linux – базовые навыки (собрать образ, решить задачу без DevOps)
🔷Kubernetes – опыт работы (упоминался)
🔷Middle: ~2–3 года коммерческой разработки на Python
🔷релевантный опыт с Airflow – желательно 2–3 года
🔷опыт именно оптимизации запросов в Oracle, а не просто написания простых запросов

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

Greenway Global
Team/Tech Lead Python разработки

Зарплата: от 250 000 до 400 000 ₽

Формат: Можно удалённо

✔️Требования:

🔷Опыт управления командой разработки от 1,5 лет
🔷Отличное владение языком Python от 2 лет
🔷Опыт работы с базами данных SQL / NoSQL
🔷Умение эффективно работать с логированием и кешированием
🔷Опыт работы с высоконагруженными системами
🔷Качественное написание кода и использование авто тестов

✔️Будет плюсом:

🔷Работа в продуктовых ИТ компаниях
🔷Опыт перехода от монолита к сервисной архитектуре

✔️Основные задачи:

🔷Построение процесса разработки в команде Python
🔷Переход на SOA
🔷Написание кода, создание сервисов / микросервисов
🔷Рефакторинг и код-ревью
🔷Взаимодействие с кросс - командами

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

2GIS
Менеджер по качеству данных (ML-датасеты)

Зарплата не указана

Формат: Можно удалённо

✔️Чем предстоит заниматься

🔷проектировать, запускать и поддерживать процессы сбора, обработки, разметки и валидации данных;
🔷формулировать требования к датасетам совместно с командами Computer Vision, NLP и AI;
🔷определять критерии качества данных, организовывать проверки разметки и анализировать ошибки;
🔷оценивать скорость, стоимость и качество разметки; находить узкие места и улучшать процесс;
🔷проводить эксперименты с подходами к разметке, автоматизации и контролю качества, анализировать результаты и принимать решения на их основе;
🔷использовать LLM и другие инструменты автоматизации для ускорения подготовки и проверки данных;
🔷работать с асессорами и заказчиками: объяснять требования, собирать обратную связь, устранять проблемы в процессе;
🔷развивать типовые пайплайны и масштабировать успешные решения на новые задачи;
🔷поддерживать датасеты после запуска: расширять их при дрейфе данных, появлении новых сценариев и изменении требований к качеству модели;
🔷писать понятные инструкции для асессоров, правила разметки и промпты для LLM.

✔️Мы ожидаем, что ты

🔷работал (а) с краудсорсинговыми проектами, разметкой данных или контролем качества разметки;
🔷умеешь декомпозировать неопределённую задачу на измеримый процесс: определить входные данные, правила, критерии приёмки и метрики качества;
🔷умеешь оценивать и сопоставлять качество, скорость и стоимость разных подходов к разметке;
🔷владеешь Python на уровне, достаточном для анализа данных, подготовки выборок и написания скриптов для автоматизации;
🔷умеешь формулировать и тестировать промпты для LLM, оценивать качество результатов и учитывать ограничения такого подхода;
🔷можешь вести несколько задач одновременно, расставлять приоритеты и прозрачно управлять ожиданиями;
🔷умеешь вовлекать нужных участников в решение задачи и объяснять сложные вещи понятным языком.

✔️Будет плюсом, если ты

🔷знаком (а) с основными принципами машинного обучения и жизненным циклом ML-моделей;
🔷работал (а) с датасетами для задач Computer Vision, NLP или генеративного AI;
🔷знаешь HTML, CSS и JavaScript — это поможет при работе с интерфейсами и инструментами разметки;
🔷имеешь опыт разработки или доработки внутренних инструментов для разметки, валидации либо контроля качества данных;
🔷работал (а) с метриками качества разметки, inter-annotator agreement, аудитами ошибок или активным обучением.

✔️Что важно знать

🔷Мы не ждём совпадения со всеми пунктами. Если тебе близки задачи на стыке данных, процессов, качества и машинного обучения — откликайся. Для нас важны системное мышление, ответственность 🔷за результат и готовность разбираться в новых типах ML-задач.

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

AYROSA
Python Developer / AI Engineer (Document Processing)

Уровень: Middle+ / Senior

Формат: Можно удалённо

✔️Чем предстоит заниматься

🔷Разбирать и обрабатывать документы в форматах Excel, PDF и сканы.
🔷Извлекать табличные данные из документов.
🔷Нормализовать даты, номера документов, суммы и другие поля.
🔷Проектировать и реализовывать логику сопоставления данных.
🔷Выявлять расхождения между двумя источниками.
🔷Обрабатывать сложные кейсы: разные периоды, отличающиеся номера, частичные совпадения и другие неоднозначные ситуации.
🔷Интегрировать OCR и Document AI-инструменты.
🔷При необходимости использовать LLM для интерпретации и формирования человекочитаемых объяснений.
🔷Разрабатывать backend/API для сервиса.
🔷Участвовать в проектировании архитектуры MVP.
🔷Работать с реальными обезличенными финансовыми документами и тестировать качество решения на исторических данных.

✔️Что для нас важно

🔷Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет.
🔷Уверенное владение Python.
🔷Опыт работы с pandas и табличными данными.
🔷Опыт обработки Excel / CSV.
🔷Опыт парсинга PDF.
🔷Опыт разработки backend-сервисов и REST API.
🔷Понимание алгоритмов сопоставления, нормализации и очистки данных.
🔷Умение проектировать решение самостоятельно, а не только работать по готовому ТЗ.
🔷Опыт работы с Git.

✔️Будет большим плюсом

🔷Опыт с OCR: Tesseract, PaddleOCR или аналогами.
🔷Опыт с PyMuPDF, pdfplumber, Camelot, Tabula.
🔷Опыт с fuzzy matching.
🔷Опыт работы с Document AI / Intelligent Document Processing.
🔷Интеграция LLM API: OpenAI, Azure OpenAI, YandexGPT или аналогов.
🔷Опыт разработки систем reconciliation / data matching.
🔷Опыт работы с финансовыми, бухгалтерскими или другими структурированными документами.
🔷Опыт On-Premise решений.
🔷Опыт построения решений, где нужно сочетать детерминированную бизнес-логику и AI.

✔️Что здесь не требуется

Мы не ищем классического Data Scientist и не планируем обучение собственных ML-моделей с нуля.
В проекте важнее:
🔷сильная прикладная Python-разработка;
🔷работа с документами и данными;
🔷построение надежной логики сопоставления;
🔷понимание, где действительно нужен AI, а где лучше использовать обычные алгоритмы.

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

ИнфоТеКС
Системный аналитик ML

Зарплата не указана

Формат: Офис

✔️Предстоящие задачи:

🔷Сбор и анализ требований от внутренних заказчиков к ML-сервисам, помогающим решать прикладные задачи в интересах компании;
🔷Документирование бизнес-требований, функциональных и нефункциональных требований к системе, описание пользовательских сценариев (Use Cases, Use Case Diagram);
🔷Проведение демонстраций решений заказчикам;
🔷Сбор и обработка обратной связи от пользователей, корректировка требований на основе полученных данных;
🔷Коммуникация с отделами и заказчиками, чтобы выявить реальные потребности и сформулировать оптимальные решения.

✔️Ожидания от квалификации:

🔷Опыт работы системным аналитиком с применением ML от 3 лет;
🔷Опыт разработки бизнес и системных требований;
🔷Понимание процесса разработки ПО и его жизненного цикла;
🔷Понимание принципов работы компьютерных сетей;
🔷Понимание принципов решения задач классификации, кластеризации, регрессии с помощью методов машинного обучения;
🔷Способность работать с массивами информации, выявлять в них значимые закономерности и формировать требования для ML-задач.

✔️Преимущество:

🔷Знания в области математической статистики;
🔷Знания Python или другого языка, библиотек для обработки данных;
🔷Знания в области информационной безопасности.

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

CHOICEIT
Middle / Senior Data Engineer

Формат: Можно удалённо

✔️Чем предстоит заниматься

🔷 проектировать, разрабатывать и развивать data pipelines;  
🔷 работать с DWH: моделями данных, слоями, витринами и ETL/ELT-процессами;  
🔷 писать и оптимизировать сложные SQL-запросы;  
🔷 разрабатывать на Python инструменты и сервисы для работы с данными;  
🔷поддерживать и развивать production-пайплайны;  
🔷 работать с большими объемами данных и распределенной обработкой;
🔷следить за качеством и надежностью данных;  
🔷участвовать в выборе технических решений и развитии data-платформы;  
🔷 взаимодействовать с аналитиками, разработчиками и другими продуктовыми командами.
🔷Для Senior-уровня также важен опыт самостоятельного проектирования архитектурных решений и способность брать ответственность за технический подход к задаче.

✔️Что для нас важно

🔷очень хорошее знание SQL и опыт работы со сложными запросами и большими объемами данных;  
🔷 уверенный Python: не только небольшие скрипты, но и production-код, библиотеки или внутренние инструменты;  
🔷 хорошее понимание принципов построения DWH;  
🔷опыт проектирования и разработки ETL/ELT-процессов;  
🔷 понимание моделирования данных, построения витрин и контроля качества данных;  
🔷 умение самостоятельно разбираться в задаче и предлагать техническое решение.

✔️Желательно

🔷практический опыт с Airflow: разработка и поддержка DAG, scheduling, retries, backfill, monitoring;  
🔷опыт с dbt или похожими инструментами трансформации данных;  
🔷 опыт со Spark и понимание распределенной обработки данных;  
🔷работа с аналитическими СУБД: ClickHouse, Greenplum, Vertica или другими MPP/OLAP-системами.

✔️Будет плюсом

🔷Kafka;  
🔷Iceberg;  
🔷 Trino;  
🔷Docker / Kubernetes;  
🔷 CI/CD;  
🔷понимание подходов Data Mesh;  
🔷 участие в open-source или собственные технические проекты.

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

Ledger Lab
Architect / CTO

Зарплата: до 400 000 ₽

Формат: Можно удалённо

✔️Что делать

🔷Держать архитектуру платформ: не давать системам расползаться, синхронизировать стеки (Python / TS), поддерживать устойчивость интеграций и связность сервисов.
🔷Выстроить SDLC и процесс поставки: от постановки задачи до выкатки в прод без зависания в статусе «почти готово».
🔷 Внедрять DevOps/SRE-практики: единые окружения, мониторинг и наблюдаемость (observability), протоколы реагирования на инциденты и сценарии резервного восстановления (DR).
🔷Готовить продукты к due diligence: архитектурная документация, аудит зависимостей, контроль лицензий open source, полная воспроизводимость сборки и поставки.
🔷Работать в связке с CISO: внедрение обязательных требований безопасности; соблюдение принципа, при котором критические риски блокируют релиз.
🔷Управлять инженерными метриками: отслеживать предсказуемость релизов, lead time, долю неуспешных выкаток, возвраты дефектов и покрытие критичных систем мониторингом.
🔷Ревьюить ключевые решения и код: точечно погружаться в сложные узлы, где цена ошибки критична.
🔷Развивать команду и снижать техдолг: помогать тимлидам со стандартами, приоритизацией рефакторинга и чистотой кодовой базы.
🔷Быть правой рукой CIO по технике: трезво оценивать реализуемость бизнес-задач, подсвечивать риски и считать техническую стоимость решений.

✔️Кого ищем

🔷Опыт: 8+ лет в разработке, из них несколько лет в роли Architect, Head of Engineering или CTO в инженерных командах от 20–30 человек.
🔷Стек: уверенный продакшн опыт с Python и TypeScript (один стек глубоко, второй на уровне уверенного код-ревью и архитектурной оценки).
🔷Финтех / крипта: понимание специфики платежей, кошельков, биржевых контуров, KYC, high-load и профильной безопасности.
🔷AI-first майндсет: активный сторонник AI-инструментов; готов внедрять AI в инженерные процессы ради кратного роста скорости, качества и эффективности.
🔷Hands-on и сквозная ответственность: готовность при необходимости лично закрыть весь цикл работы над задачей — от аналитики и базового дизайна до разработки и тестирования.
🔷Системность и прагматизм: умение выстраивать процессы (git-flow, CI/CD, релизный менеджмент), аргументировать решения цифрами и говорить просто о сложном.
🔷Операционная включённость: фокус на практическом результате, а не только на рисовании схем в Miro.

✔️Будет плюсом

🔷Практический опыт упаковки платформы и успешного прохождения технического due diligence перед M&A или инвестиционными сделками.
🔷Глубокая экспертиза в high-load оптимизации, compliance и безопасности финансовых сервисов.
🔷Опыт сквозной архитектурной координации, когда одна инженерная команда параллельно обслуживает несколько независимых продуктов.

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

ITK academy
Python Developer

Зарплата: от 75 000 ₽

Уровень: Junior

Формат: Можно удалённо

✔️Ожидания от кандидата

🔷python - базовый уровень
🔷опыт написания REST приложений на каком-либо асинхронном python фреймворке (например, FastAPI), либо готовность освоить его
🔷базовый SQL
🔷опыт написания unit тестов
🔷опыт работы с git
🔷docker + compose (технология контейнеризации)

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

СберСпасибо
AI/ML Engineer

Уровень: Senior

✔️Чем предстоит заниматься:

🔷Повышение качества RAG-агентов на трёх направлениях: поиск по
технической документации, по нормативной базе, по бухгалтерской
документации;
🔷Промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг для всех агентов команды;
🔷Подготовка эталонных наборов оценки качества;
🔷Реализация LLM-as-a-judge как методологии автоматических
регрессионных проверок;
🔷Настройка защит (guards) для production-агентов: фильтры от
инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов,
защита от утечек ПДн, anti-hallucination механизмы;
🔷A/B-тестирование промптов и моделей для подбора лучших конфигураций;
🔷Тюнинг качества по сигналам обратной связи пользователей и
трассировкам из Langfuse.

✔️Требования:

🔷Python от 2 лет коммерческой разработки;
🔷Практический опыт RAG-систем в продакшене: эмбеддинги, векторные
базы (Qdrant, FAISS или pgvector), переранжирование, чанкинг.
Опыт построения и поддержки как минимум одного RAG-решения от
начала до конца, не прототип;
🔷Практический опыт оценки качества LLM-систем: подготовка эталонных
наборов, offline-метрики, LLM-as-judge, регрессионные проверки.
Опыт работы с фреймворками оценки (Ragas, DeepEval или аналоги);
🔷Практический опыт настройки защит для LLM-приложений: защита от
инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов,
защита от утечек персональных данных;
🔷Опыт промпт-инжиниринга и контекст-инжиниринга в реальных
проектах: итеративная настройка промптов, structured output,
function calling;
🔷Понимание архитектуры RAG: стратегии нарезки документов, метаданные,
выбор моделей эмбеддингов, переранжирование, точность ссылок на
источник;
🔷Практический опыт работы хотя бы с одним LLM-фреймворком:
LangChain, LangGraph, PydanticAI, OpenAI API или аналоги;
🔷Практический опыт A/B-тестирования промптов и моделей в продакшене;
🔷Опыт работы с агентскими протоколами (MCP) или собственным
tool-layer для агентов;
🔷SQL и работа с реляционными базами на базовом уровне.

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython