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