Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Разработчик Python Компания: МТС Финтех Локация: Москва, офис Обязанности: - разработка и поддержка DAG в Apache Airflow - работа со скорингом (расчет стратегий взыскания клиентов) - программирование на Python (основной язык) - оптимизация запросов и работа с Oracle (SQL, хранимые процедуры) - поддержка и сопровождение выгруженных DAG - участие в разработке и применении моделей (машинное обучение, сегментация клиентов) - проведение код-ревью - самостоятельное проведение аналитики (в команде нет системных аналитиков) Требования: - 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 - 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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys Компания: X5 Tech Обязанности: - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Требования: - Знание Python - Опыт работы в рекомендательных системах/поиске - Опыт работы в роли mle/ds от 5 лет - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком - Опыт работы с docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow - Наличие опыта вывода разработанных решений в прод

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Junior

Младший Python разработчик в OZON, Отдел разработки аналитических инструментов и управления данными Формат работы: удалённая работа или офис. Уровень: Junior. Задачи - Внедрять AI-инструменты, агентов и сценарных ботов в продукты и сервисы. - Разрабатывать микросервисы для обработки данных. - Проектировать и оптимизировать ETL-процессы. - Поддерживать и развивать потоковые и пакетные системы обработки данных. - Повышать производительность, отказоустойчивость и масштабируемость существующих решений. - Интегрировать различные системы и источники данных. - Автоматизировать мониторинг и систему алертинга. Требования - Опыт работы с данными и их трансформацией с использованием SQL (ClickHouse, PostgreSQL, Vertica, Trino и другие). - Уверенное знание Python. - Опыт работы с инструментами оркестрации процессов (Airflow). - Понимание архитектуры и принципов построения ETL-пайплайнов.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Стажировка / Junior

Junior Python-разработчик (стажировка) Локация: Москва Формат работы: офис Компания: Сбер Обязанности - разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы - исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) для автоматизации задач разработки и бизнес-процессов - участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM (совместно с командой) - проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - документирование результатов исследований и подготовка рекомендаций - участие в Code Review - работа в Agile-команде: участие в стендапах, спринтах и ретроспективах Требования - базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - понимание Git (коммиты, ветки, PR) - основы SOLID и паттернов проектирования - знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - понимание SQL (простые запросы) и принципов БД - общее представление о CI/CD (Jenkins) и сетевых протоколах - понимание принципов работы LLM (на уровне концепций), опыт использования AI‑CLI (Claude Code, Codex и др. — достаточно пробовал)

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

Стажёр AI разработчик в дирекцию развития казначейства Компания: Альфа-Банк Город: Москва Формат работы: гибрид Обязанности - Участвовать в разработке ИИ-агента - Взаимодействовать в составе команды со специалистами по анализу данных и специалистами по развитию инфраструктуры - Проводить функциональное тестирование - Работать в Jira и Confluence Требования - Понимание общих принципов реляционных баз данных (таблица данных, первичный и внешний ключи, индексы, связи между таблицами) - Продвинутое знание MS Excel, SQL, Python - Наличие представления об основных банковских продуктах - Наличие интереса к искусственному интеллекту и желание использовать его в личных и стратегических задачах - Будет преимуществом базовое знание системы оркестрации процессов обработки данных Apache Airflow и базовое знание инструментов визуализации Apache Superset

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Разработчик на С++ или Python в Универсальный Поиск Универсальный Поиск — новый подход к структурированию данных и решению задач через Поиск. Мы не ограничиваемся только контентом сервисов Яндекса: Универсальный Поиск ищет по всем сервисам, подходящим под тематику запроса. Наша команда создаёт бэкенд для того, чтобы это стало возможным. Мы постоянно улучшаем качество поиска внутри наших тематик, запрашиваем обратную связь у пользователей, а также ищем новые тематики для развития и зоны роста в уже существующих. Задачи - Разработка компонентов Поиска: написание и оптимизация прикладного кода на C++ в большой микросервисной архитектуре, разработка продуктовых сценариев. - Построение процесса подготовки данных для Поиска: написание Python-кода и SQL-запросов для агрегации данных из множества источников, внедрение метрик качества данных и мониторингов. - Запуск экспериментов и анализ результатов: обучение моделей, оптимизация интерфейсов, анализ влияния изменений на метрики. - Поиск идей для улучшения продуктов: построение новых сценариев внутри Поиска. Требования - Уверенное владение C++ или готовность перейти на него. - Опыт коммерческой разработки на С++ или Python. - Знание классических алгоритмов и структур данных. Будет плюсом - Знакомство с базами данных и языком SQL. - Опыт разработки высоконагруженных систем. - Опыт в ML. Условия - Если для рабочих задач нужно подтянуть язык — компания организует обучение и оплатит 50% стоимости.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Аналитик-разработчик в группу аналитики поисковых технологий Команда занимается аналитикой ML- и инфраструктурных технологий Яндекс Поиска. От аналитики правильности зависит базовое качество продукта и пользовательский опыт. В рунете больше 100 млн товаров и более 20 млрд предложений об их продаже. Около 10% товаров меняют какую-либо характеристику в течение суток. Вы будете заниматься аналитикой правильности еком-товаров. Задачи - Выстраивание системы метрик От качества метрик зависит, чему научатся ML-модели и как будет развиваться продукт. Используется система офлайн- и онлайн-метрик. Нужно улучшать эту систему: понять область применения, найти недостатки и способы их исправить. - Сбор офлайн-метрик качества базы Сбор learn-датасета для ML-моделей и формирование метрик их качества. Для этого применяются краудсорсинг и GPT-разметка. - Приоритизация задач правильности Полноценно решить задачу правильности для всей товарной базы сложно из-за множества категорий и нюансов. Команда аналитики определяет приоритетные срезы и задачи. Требования - Опыт работы с большими объёмами событийных данных и логами сервисов - Уверенное владение Python и SQL - Знание статистики и теории вероятностей - Способность самостоятельно разбираться в данных, находить проблемы качества и причины аномалий Будет плюсом - Участие и победы в олимпиадах по математике, физике, программированию - Опыт работы с архитектурой аналитических данных продукта (сбор DWH, витрин) - Знание основ ML Мы предлагаем - ДМС с регулярными чекапами и вакцинацией

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Лид ML-аналитики в Нейросервисы Мы строим AI-сервисы для бизнеса на базе технологий Яндекса. Среди наших продуктов — Нейроюрист, Алиса Про и Нейросаппорт. Параллельно мы активно развиваем новые направления Нейросейлз и Нейробухгалтер. Ищем лида ML-аналитики, который поможет выстроить сильную функцию аналитики качества AI-сервисов. Задачи - Развитие аналитики качества LLM: поиск способов измерения качества моделей и AI-сценариев, построение системы метрик, улучшение процессов оценки, помощь командам в быстром и безопасном запуске изменений. - Построение процессов ML-аналитики: от ручной разметки и продуктовых исследований до LLM-as-a-judge и автоматических проверок. - Работа с несколькими сервисами одновременно: помощь AI-продуктам (Нейроюристу, Алисе Про, Нейросаппорту, Нейросейлзу и др.), быстрое переключение между задачами, поиск общих паттернов и перенос лучших практик между командами. - Управление командой и её развитие: найм и развитие ML-аналитиков, формирование сильной инженерно-продуктовой культуры вокруг аналитики качества AI. Требования - Опыт руководства аналитиками, ML-аналитиками или quality-направлениями. - Умение строить метрики качества для AI-систем. - Уверенное владение SQL и Python. Будет плюсом - Работа с LLM-as-a-judge, synthetic data или автоматическими evals. - Опыт построения ML-метрик или платформ оценки качества. - Умение работать с AI-ассистентами, RAG-системами или агентами. - Понимание специфики B2B- и enterprise-AI-продуктов. Условия ДМС Яндекса действует с первого месяца работы. Причём получить плановую или неотложную помощь можно и за рубежом — так что можно не бояться путешествовать.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Аналитик-разработчик Fly Arystan / AIR ASTANA, АО 🗺 Алматы Обязанности: - Сбор, анализ и документирование требований от бизнес-заказчиков - Перевод бизнес-требований в функциональные и… Требования: - Сильная техническая база: не менее 2 лет опыта в роли разработчика (.NET, C, JavaScript, CSS, HTML, SQL / NoS…

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Go-разработчик (GigaChat) Формат работы: Офис (Москва) О компании Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов. Самый дорогой российский бренд и самый сильный банковский бренд в мире по версии Brand Finance. Требования - 3+ коммерческой разработки, 1+ год опыта с LLM в проде (чаты/агенты/автоматизация). - Уверенное знание Go, понимание конкурентности, опыт с web-фреймворками (Gin). - Опыт работы с SQL БД (Postgres). - Опыт построения интеграций через REST API и gRPC. - Понимание и практика: openAI-compatible LLM APIs (model-agnostic подход); function/tool calling; детерминированные AI workflow (управляемые шаги, валидация входов/выходов, обработка ошибок). - Production-навыки: Docker, Git, CI/CD, деплой, эксплуатация в Linux.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

Стажер Аналитик МТС FIX (Big Data) / МТС Локация: Псков Обязанности: - Проектировать и разрабатывать решения интеграции данных, витрин и кубов финансовой и управленческой отчетности - Разрабатывать процедуры загрузки и трансформации данных с использованием инструментария и стека технологий DWH… Требования: - Уверенное знание SQL - Знание теории Баз Данных

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Стажировка / Junior

Junior Python-разработчик (стажировка) Компания: Сбер Локация: Москва (офис) Обязанности - разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы - исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) для автоматизации задач разработки и бизнес-процессов - участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM (совместно с командой) - проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - документирование результатов исследований и подготовка рекомендаций - участие в Code Review - работа в Agile-команде: участие в стендапах, спринтах и ретроспективах Требования - базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - понимание Git (коммиты, ветки, PR) - основы SOLID и паттернов проектирования - знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - понимание SQL (простые запросы) и принципов БД - общее представление о CI/CD (Jenkins) и сетевых протоколах - понимание принципов работы LLM (на уровне концепций), опыт использования AI‑CLI (Claude Code, Codex и др. — достаточно пробовал)

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Инженер данных Компания: Альфа-Банк Местоположение: Москва Формат работы: гибрид Задачи - Реализация высоконагруженных конвейеров обработки данных для обеспечения надежной и бесперебойной репликации данных из ИТ-систем Банка. - Реализация комплексных задач по подготовке данных в целевых аналитических хранилищах (DataLake, SandBox, FeatureStore) для построения признаков, необходимых для разработки моделей машинного обучения. - Разработка и поддержание в актуальном состоянии документации по разработанному функционалу. - Своевременное отражение статуса выполнения задач в Jira. - Проверка качества кода (код-ревью), написанного инженерами и младшими инженерами данных. Требования - Python — уверенное знание структур данных и алгоритмов, эффективное применение принципов ООП и ФП (Функциональное программирование), опыт написания модульных и интеграционных тестов, знание и опыт применения библиотек обработки и анализа данных — numpy, pandas. - Опыт разработки и внедрения в промышленную эксплуатацию сервисов загрузки и обработки неструктурированных и слабо структурированных данных (текст, xml, json) из внешних источников. - Способность разобраться с API поставщиков данных, используя доступную документацию. - SQL — умение создавать сложные запросы с использованием аналитических оконных функций и использовать инструменты профилирования для оптимизации их производительности, опыт работы с БД Oracle, Postgres, Greenplum. - Уверенное знание и опыт работы с инструментами разработки, планирования и мониторинга рабочих процессов (workflow engines) пакетной обработки данных. - Airflow — опыт разработки сложных, высоконагруженных приложений обработки данных на основе PySpark, уверенное знание настроек Spark и их влияния на производительность приложений Spark.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Продуктовый аналитик на проект с инвестиционной компанией (будет плюсом опыт в финтехе) Чем предстоит заниматься: - Построение единой системы продуктовых метрик - Внедрение процессов работы с аналитикой - Участие в выборе аналитического стека и развитии DWH - Работа с Claude, ChatGPT, Cursor и/или аналоги - Опыт написания ETL (с помощью AL) - Создание внутренних инструментов и MVP с помощью Al Требования: - Коммерческий опыт продуктовой аналитики от 3 лет - Опыт самостоятельного построения аналитики с нуля - Хорошее владение SQL, понимание принципов хранения аналитических данных - Понимание продуктовых метрик (DAU, WAU, MAU, Retention и др.) - Опыт проведения продуктовых исследований - Опыт проектирования событий и продуктовой аналитики Условия работы: - Полная занятость - Удаленно - Доход обсуждаем

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Старший AI/ML-инженер в Центр экспертизы enterprise-продаж Мы ищем AI/ML-инженера, который станет техническим лидером направления искусственного интеллекта в нашей команде. Наша команда строит процессы и инфраструктуру, которые напрямую влияют на портфель enterprise-рекламодателей объёмом около 50 млрд рублей в квартал. Вам предстоит вести R&D-разработку и быть основным AI/ML-инженером в нашей команде. Какие задачи вас ждут - Разработка и внедрение AI-агентов: полный цикл создания мультиагентных систем — проектирование логики, выбор оптимальных LLM, создание кастомных навыков и настройка интеграций с внутренними сервисами Яндекса и внешними API. - Развитие ML-модели потенциала клиентов: доработка фичей существующей модели (оценивает денежный потенциал клиента по 400+ параметрам), тестирование гипотез и эксперименты по улучшению точности алгоритма. - Проектирование архитектуры и MLOps-процессов: создание надёжного фундамента для работы моделей, выстраивание пайплайнов данных, упаковка решений в сервисы и обеспечение стабильной работы в продакшне. Мы ждём, что вы - Занимались коммерческой разработкой на Python от трёх лет - Работали с LLM API - Глубоко понимаете принципы работы классического ML - Уверенно работаете с данными, используете SQL, pandas, инструменты визуализации - Обладаете высокой самостоятельностью и готовы брать на себя ответственность за архитектурные решения Будет плюсом - Строили мультиагентные системы - Внедряли LLM-as-a-judge или RAGAS для автоматической оценки качества - Понимаете специфику AdTech или перформанс-маркетинга - Владеете базовыми навыками DevOps Льготы - Ежегодные медицинские чекапы - Йога - Психотерапия

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Аналитик-разработчик в core-команду Независимого Екома Наша цель — помочь пользователям быстро найти и выбрать то, что нужно, и сделать этот опыт приятным. В работе много исследований, тестирования и анализа. Мы изучаем, как пользователи взаимодействуют с продуктом, проверяем гипотезы, внедряем новые алгоритмы и технологии. Еком-сценарии в Поиске — новый подход к выбору товаров в интернете. С помощью технологий и данных мы делаем покупки простыми и удобными. Команда B2C-аналитики строит продукт на основе данных. Задачи - Методология оценки B2C-показателей: создавать систему оценки основных продуктовых и бизнес-метрик, выстраивать инструменты для отслеживания динамики, объяснения изменений и поиска причинно-следственных связей. - Оценка пользовательских сценариев: разрабатывать подходы к систематической оценке сценариев использования продукта, методологии, классификаторы, модели сегментации. - Разработка аналитических инструментов: разрабатывать и развивать общекомандные аналитические инструменты, которые помогут стандартизировать подходы к анализу данных и ускорить решение бизнес-задач. Требования - Проектировали метрики и строили системы их мониторинга - Уверенно владеете Python и SQL - Умеете работать с большими объёмами данных, владеете методами моделирования и декомпозиции - Знаете, как создавать витрины и хранилища данных Будет плюсом - Применяли ML в продуктовой аналитике - Работали с распределёнными системами и инструментами для обработки больших данных - Строили сложные аналитические пайплайны Преимущества - ДМС Яндекса действует с первого месяца работы. Получить плановую или неотложную помощь можно и за рубежом.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Специалист для обеспечения качества AI-платформы, связанной с монетизацией трафика в Telegram на базе AI Обязанности Функциональное тестирование: ручное тестирование релизов и обновлений платформы. Тестирование интеграций: сборка, настройка и проверка клиентских воронок продаж (чат-боты, рассылки, интеграции со сторонними сервисами). Сквозная проверка сценариев: контроль логики работы алгоритмов, корректности передачи данных внутри платформы. Автоматизация тестирования: разработка и поддержка автотестов. Анализ дефектов: локализация багов, поиск узких мест в бизнес-сценариях и заведение подробных баг-репортов в таск-трекере. Требования Опыт работы в тестировании программного обеспечения от 3 лет (понимание полного цикла QA, самостоятельная разработка тест-кейсов и чек-листов). Навык чтения кода на уровне, достаточном для анализа логики приложения (приветствуется знание Python или JavaScript/TypeScript). Уверенное владение SQL для проверки целостности и корректности данных непосредственно в базах данных. Практический опыт работы с инструментами автоматизации тестирования. Понимание принципов работы маркетинговых воронок, CRM-систем и механизмов интеграций (REST API, Webhooks, JSON/XML). Инструментарий: опыт работы с системами контроля версий (Git), CI/CD (плюсом будет знакомство с Docker), а также с Jira или аналогичными баг-трекерами и Zeplin/Figma для сверки макетов. Soft skills: высокая внимательность к деталям, аналитическое мышление, умение ясно коммуницировать с разработкой и бизнесом, готовность глубоко погружаться в техническую и бизнес-логику задач. Будет плюсом Опыт нагрузочного тестирования. Знание инструментов визуального регрессионного тестирования. Опыт работы с платежными шлюзами и понимание протоколов безопасности транзакций. Условия Формат работы: полностью удаленный. График: 6/1 (ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК; СБ — с 10:00 до 14:00). Испытательный срок: 2 недели оплачиваемой стажировки (полная ставка, без срезов оклада). Оплата: 1000–1500$ по результатам собеседования. Выплаты производятся каждые 2 недели на USDT (BEP20). Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации).

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Должность AQA инженер (Python) Компания Timeweb Cloud Зарплатная вилка 250-350 Формат работы Удаленка Страна работы Россия Описание компании Timeweb — международный хостинг-провайдер, который входит в топ по количеству клиентов в России на рынке хостинга. На данный момент это порядка 200 тысяч. Мы продолжаем расти быстрее, чем рынок. Мы постоянно обогащаем продукт новыми сервисами, которые из «размести сайт» превращают его в мультипродукт для малого бизнеса. Мы про обновление технологического стека, современный дизайн и юзабилити, про клиентский опыт и про удобный клиентский путь. Мы развиваем микросервисную архитектуру и ищем AQA-инженера, который поможет выстроить автоматизированное тестирование практически с нуля. В команде уже есть manual QA, которым требуется усиление, а также сформирован Python-стек разработки. Обязанности - Построение автотестирования с нуля для новых микросервисов - Разработка и поддержка автотестов на Python (API, интеграционные, e2e) - Интеграция тестов в CI-пайплайны - Работа с RabbitMQ - Взаимодействие с базами данных: подготовка тестовых данных, проверки, валидации - Анализ результатов тестирования и участие в улучшении качества продукта - Обеспечение стабильности релизов: контроль, чтобы новые фичи не ломали существующий функционал - Передача экспертизы по автоматизации внутри команды (в том числе manual QA) - Использование AI-инструментов для ускорения разработки тестов и поиска решений Требования - Коммерческий опыт автоматизации тестирования от 2 лет - Уверенное знание Python (основной стек команды) - Опыт работы с CI/CD (настройка и поддержка автотестов в пайплайнах) - Опыт работы с очередями сообщений (RabbitMQ или аналоги) - Опыт работы с базами данных (SQL) - Понимание принципов тестирования микросервисной архитектуры - Опыт написания API/интеграционных тестов - Умение самостоятельно выстраивать процессы автоматизации Будет плюсом - Опыт работы с биллинговыми системами (финансовые операции, расчёты) - Опыт тестирования сервисов, связанных с документами (юридические, бухгалтерские, отчётные) - Опыт работы в high-load или критичных системах Предлагаем - Официальное оформление в аккредитованной IT компании со всеми вытекающими преимуществами - ДМС и компенсация приемов психолога - Компенсация спорта - Компенсация питания по “НаЛанч” - Удаленный формат работы (или гибрид в Петербурге по желанию) - Амбициозный и интересный продукт, работа в команде профессионалов и никакой бюрократии

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Область и стек Бэкенд Должность Ведущий разработчик Java Компания BellIntegrator Зарплатная вилка от 400к Формат работы Удаленка Страна работы РФ Требования - Senior Java разработчик с опытом (можно в личных проектах) работы с LLM - Понимание того, что такое Embedding, как конструируется и используется RAG - Понимание того, что такое агенты и как они реализуются. Что такое tools и MCP - Будет плюсом опыт использования Spring AI и использования Python (на любом уровне) - Высшее образование в области ИТ (или опыт работы в ИТ сфере от 6 лет) и опыт работы программистом от 4 лет в компании уровня Enterprise - Свободное владение Java 15+ и/или Kotlin, Spring Framework, SQL - Знание и опыт применения шаблонов проектирования ПО и интеграции систем - Опыт создания приложений, функционирующих в микросервисной архитектуре - SQL (написание и оптимизация запросов), использование ORM Hibernate (миграции Liquibase) - Отличное понимание и опыт реализации взаимодействия приложений, построенного на основе REST, GRPC, JSON-RPC, Kafka - Опыт работы с кэшами, в том числе распределёнными - Опыт работы с алгоритмами шифрования, ЭП, Сертификатами - Опыт организации интеграционного тестирования и тестирования на моках Дополнительные требования - Опыт выполнения функции архитектора приложения - Опыт использования Docker, понимание работы Kubernetes - Знание принципов работы Istio и опыт использования OpenShift - Опыт работы по Agile/Scrum методологии Обязанности - Участие в создании отказоустойчивых систем - Анализ кодовой базы, ревью пул-реквестов, контроль программного дизайна - Экспертная оценка плановой трудоемкости задач Условия - Конкурентоспособная заработная плата - Корпоративное обучение и сертификация в технических и бизнес областях - Корпоративные развлекательные программы - Возможность работать удаленно на территории РФ

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Auto QA-инженер (Java) Москва, гибрид Мы создаем платформу для запуска персональных предложений на розничных клиентов Сбера. Наша команда отвечает за ядро системы: базу данных и комплекс взаимодействующих с ней сервисов. Дополнительно работаем с потоковой обработкой данных. Мы ищем человека, для которого тестирование — это про управление качеством, а не про прогон чек-листов. Обязанности — проводить ручное тестирование (функциональное, интеграционное, регрессионное), создавать и развивать тестовую модель — писать автотесты на Java — работать с логами, API, SQL-запросами — подготавливать артефакты для процедуры тестирования — работать с баг-трекингом (Jira и другие системы) — вести коммуникацию с контрагентами Требования — наличие высшего образования — опыт работы QA-инженером от полугода — знание Java core на уровне написания и поддержки автотестов — владение SQL на уровне написания базовых запросов — опыт работы с REST (Postman/Insomnia) — знание жизненного цикла ПО, понимание гибких методологий разработки ПО Будет преимуществом: — интерес к внедрению AI-практик — навыки работы с генеративными AI-моделями Условия — офисный/гибридный формат в Москве (Кутузовский пр, 32) — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — расширенный ДМС и льготное страхование для семьи — уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития — выгодная ипотека для сотрудников — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера — корпоративная пенсионная программа Помощник project-менеджера Удалённо Обязанности — Формировать ТЗ для разработчика дашбордов. — Настраивать инструменты под процесс: Jira, Confluence и др. — Помогать совместно с командой строить планы, декомпозировать задачи, корректировать сроки, когда меняются вводные. — Работать с рисками проактивно: не просто фиксировать, а предлагать решения и предупреждать проблемы до того, как они стали критическими. Требования — Понимание, как устроена разработка, чем аналитик отличается от разработчика, что такое тестирование, выкатка релиза и пост-анализ после внедрения. — Опыт владения Jira и другими системами управления задачами. Будет преимуществом: — Опыт работы с BI (витрины данных, дашборды, DWH). — Опыт работы с BI системами Qlik, Superset. — Опыт проведения CustDev (глубинные интервью, качественные и количественные исследования). — Общее понимание того, как строятся корпоративные аналитические и инфраструктурные проекты. — Опыт написания проектной документации. Условия — Гибкий график работы с возможностью совмещения с учебой. — Зарплата в соответствии с отработанными часами. — Наставник и план обучения. — Гибридный формат работы. — Работа в команде профессионалов.

Формат

Офис

Страна

Монголия

Город

Не указан

Компания: Third Iron, LLC. Тип занятости: полная занятость. Локация: удалённо, США. О роли Роль предполагает работу со сложными библиографическими данными, поиск несоответствий и более эффективные способы организации информации в масштабе. Сотрудник будет помогать улучшать и развивать библиографические данные, лежащие в основе систем и сервисов Third Iron. На стыке библиотечного дела, каталогизации, анализа данных и новых технологий предстоит исследовать крупномасштабные библиографические базы данных, разбирать сложные проблемы метаданных и превращать находки в практические улучшения продуктов, процессов и пользовательского опыта. В работе используются Excel, SQL и AI-инструменты, а также взаимодействие с техническими и продуктовыми командами для повышения качества, полноты, сопоставимости и интероперабельности метаданных. Компания основана в 2011 году и работает полностью удалённо. Third Iron создала программные сервисы BrowZine и LibKey. Пользователи — миллионы студентов, преподавателей, врачей, исследователей и учёных, связанных с более чем 2000 библиотек университетов, больниц, корпораций и государственных учреждений в 36 странах, включая Стэнфордский университет, Mayo Clinic, NHS England и Гонконгский университет. Обязанности - Анализировать, очищать, согласовывать и обогащать крупномасштабные наборы библиографических данных и данных о фондах. - Исследовать проблемы качества метаданных, дублирования, нормализации, сопоставления и разрешения сущностей. - Использовать Excel, SQL, AI-инструменты и другие методы анализа данных для выявления закономерностей, исключений и возможностей для улучшений. - Помогать проектировать и улучшать правила метаданных, сопоставления, процессы валидации и автоматизированные рабочие процессы. - Оценивать библиографические данные от издателей, агрегаторов, библиотек и других внешних источников. - Поддерживать развитие метаданной архитектуры Third Iron, возможностей обнаружения и систем баз знаний. - Разрабатывать воспроизводимые методы оценки полноты, точности, согласованности и актуальности метаданных. - Документировать источники данных, стандарты, рабочие процессы, решения и процедуры контроля качества. - Осознанно использовать AI-ассистируемые подходы, проверяя результаты и соблюдая стандарты точности, конфиденциальности и ответственного использования. Требуемая квалификация - Не менее 2 лет профессионального опыта в библиотеках, науке о данных, анализе метаданных или аналогичной роли. - Степень магистра в области библиотечно-информационных наук, смежной области или эквивалентный профессиональный опыт. - Профессиональный опыт работы с библиографическими метаданными, библиотечными системами, сервисами обнаружения, базами знаний или научной информацией. - Уверенное знание Excel, включая функции, фильтры, поиск, преобразование данных и анализ больших наборов данных. - Высокая степень уверенности в использовании AI-инструментов для исследований, анализа, вайбкодинга мини-приложений, разработки рабочих процессов и решения задач. - Знакомство с библиографическими идентификаторами и стандартами метаданных, такими как DOI, ISSN, ISBN, MARC, KBART, Dublin Core или смежными форматами. - Развитые аналитические навыки и настойчивость в исследовании неоднозначных или неполных данных. - Способность понятно объяснять проблемы метаданных и качества данных техническим и нетехническим коллегам. - Отличные навыки письменной коммуникации, документирования и удалённой работы в команде. - Опыт работы с API, JSON, XML, регулярными выражениями, скриптами или инструментами преобразования данных. - Уверенность в просмотре образцов метаданных и проектировании инструментов для механического анализа данных с помощью ИИ. - Способность работать самостоятельно, управлять приоритетами и эффективно работать в распределённой команде. Желательная квалификация - Опыт написания SQL-запросов для изучения, объединения, проверки и анализа данных. - Знакомство с метаданными, поставляемыми издателями, агрегаторами контента, линк-резолверами или библиотечными вендорами. - Знание разрешения сущностей, сопоставления записей, дедупликации, авторитетного контроля или сверки идентификаторов. - Знакомство с инфраструктурой научных коммуникаций и источниками данных, такими как Crossref, PubMed, OpenAlex, ORCID или библиотечными базами знаний. - Опыт оценки или разработки AI-ассистируемых рабочих процессов с метаданными. - Опыт совместной работы с инженерами-программистами, продакт-менеджерами или командами данных. - Более года успешной удалённой работы. Что значит «AI-Native» в Third Iron Мы ищем человека, который относится к ИИ как к практической части современной работы со знаниями. AI-нативный кандидат стремится экспериментировать, понимает, как формулировать и уточнять эффективные промпты, умеет использовать ИИ для ускорения анализа и технической работы.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Независимый научно-исследовательский институт ищет Software Engineer с опытом создания AI-приложений и применения технологий искусственного интеллекта для проектирования и внедрения AI-решений в различных секторах. Работа удаленная, для кандидатов в США. Обязанности: - Проектирование, разработка и поддержка AI-систем и мультиагентных рабочих процессов, включая retrieval, использование инструментов, оркестрацию и итеративное улучшение, с фокусом на production readiness и поддерживаемость. - Интеграция AI-систем с существующими платформами института, такими как сбор данных опросов, пайплайны систематических обзоров, инструменты обеспечения качества данных и рабочие процессы предложений, с учетом установленных архитектур и ограничений. - Разработка и поддержка сервисов с использованием контейнеров и современных практик CI/CD, создание масштабируемых, безопасных и экономичных AI-решений в облачных средах. - Преобразование исследовательских, бизнес- и пользовательских потребностей в работающие AI-приложения, автоматизирующие рабочие процессы, в тесном сотрудничестве с дата-сайентистами, исследователями и инженерами. - Участие в тестировании и оценке AI-систем, включая мониторинг производительности, проверки надежности и анализ компромиссов стоимости, в контексте федерально регулируемых и исследовательских сред. - Участие в технических обсуждениях, воркшопах и разработке прототипов с внутренними командами и клиентами, уточнение требований, демонстрация решений и итерации на основе обратной связи. - Документирование систем, создание переиспользуемых компонентов и общих абстракций, поддержка обмена знаниями внутри команды. Требования: - Степень магистра и не менее трех лет релевантного опыта разработки AI-приложений, включая микросервисы, контейнеризацию или serverless-функции; ИЛИ степень бакалавра с не менее чем пятью годами релевантного опыта. - Не менее двух лет опыта программирования на Python, JavaScript, TypeScript или аналогичных языках, обычно используемых в AI и backend-разработке. - Подтвержденный опыт участия в разработке и развертывании AI- или LLM-систем, включая retrieval-пайплайны, проектирование, рабочие процессы или автоматизацию. - Опыт интеграции AI-моделей в программные приложения через модельный сервинг. - Опыт разработки систем, работающих с чувствительными, ограниченными или конфиденциальными данными, и понимание влияния требований безопасности и соответствия на проектирование систем. - Владение общими системами контроля версий (например, Git) и рабочими процессами разработки ПО. - Знакомство с современными практиками развертывания и доставки, включая CI/CD-пайплайны, контейнеры и базовые концепции infrastructure-as-code. - Опыт работы в кросс-функциональных командных средах, включая участие в технических обсуждениях, ревью и итеративной поставке. - Отличные письменные и устные коммуникационные навыки, способность объяснять поведение, компромиссы и ограничения AI-систем нетехническим исследователям, клиентам и федеральным стейкхолдерам. - Юридическое разрешение на работу в США без необходимости спонсорства визы (например, H-1B). Предпочтительно: - Опыт работы с фреймворками оркестрации AI, такими как LangChain, LlamaIndex или аналогичными. - Опыт создания приложений, координирующих несколько моделей, инструментов или этапов обработки. - Опыт работы с одной из облачных платформ: AWS, Azure или GCP. - Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных (например, PostgreSQL, SQL-системы). - Опыт работы в регулируемых, исследовательских средах. - Опыт участия в подготовке предложений, техническом написании или развитии бизнеса в исследовательском или федеральном контексте. - Владение Unix/Linux.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания: Segment Роль: Prompt-инженер Локация: удаленно Тип занятости: контракт, W2, без привлечения третьих сторон Длительность: от 12 месяцев Требования к опыту: 12 лет опыта, практический опыт в машинном обучении, NLP, AWS, Bedrock, Gen-AI, наличие степени PhD в области ML, Data Science или математики. Обязательные навыки: - Многолетний опыт работы с AWS, включая облачную инженерию, особенно в ML - Многолетний опыт в ML, особенно в NLP - Опыт работы с GenAI и Bedrock - Степень PhD в области ML Ключевые навыки: Prompt-инжиниринг: - Опыт оптимизации промптов для задач извлечения данных - Способность объяснять принципы промпт-инжиниринга - Навык создания переиспользуемых шаблонов и паттернов промптов - Умение разрабатывать документацию и обучающие материалы Знание LLM и GenAI: - Понимание текущих возможностей и ограничений GenAI - Умение объяснять концепции GenAI практикующим специалистам - Опыт создания дорожных карт развития GenAI для команд - Практические знания по выбору моделей для конкретных сценариев Внедрение баз знаний: - Опыт построения и структурирования баз знаний для LLM - Умение создавать поддерживаемые архитектуры баз знаний - Фокус на устойчивых и управляемых решениях - Опыт оценки и циклов улучшения баз знаний Системы агентного ИИ: - Опыт проектирования мультиагентных рабочих процессов - Навык создания модульных и понятных компонентов агентов - Умение обучать команду принципам дизайна агентов - Фокус на практичных и поддерживаемых архитектурах Дополнительные качества для передачи знаний: - Обучение и наставничество: способность передавать знания в процессе работы - Документация: создание понятной документации для будущего использования - Упрощение: умение делать сложные концепции GenAI доступными для команды - Практический фокус: акцент на решениях, которые команда может поддерживать самостоятельно - Совместный подход: работа вместе с командой, а не изолированно - Знание домена: медицинское страхование США, страхование работников, концепции PPO Результаты работы: - Оптимизированные промпты с подробными пояснениями улучшений - Плейбук по промпт-инжинирингу под конкретный сценарий - Архитектура базы знаний с документацией по обслуживанию - Обучающие материалы для постоянной оптимизации промптов - Практические упражнения для развития навыков команды - План поддержки возможностей GenAI Технологический стек: - Oracle SQL - Языки программирования высокого уровня - AWS Bedrock - Strands или аналогичный фреймворк для ИИ-агентов - Принципы анализа данных - Принципы моделирования данных Образование: PhD в области ML, Data Science или математики.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Proxify ищет Senior Data Scientist (Python) для одной из быстрорастущих клиентских команд в роли технического лидера по инновациям в данных. Задача — превращать сложные высокоскоростные наборы данных в прогнозные модели и практические системы, которые напрямую влияют на продуктовую стратегию и бизнес-операции. Специалист будет соединять чистые исследования и продакшн-разработку: не только строить прототипы в ноутбуках, но и проектировать, обучать, оценивать и разворачивать надежные модели машинного обучения в облачных средах. Роль подходит дата-сайентисту с системным мышлением, ценящему чистую модульную Python-архитектуру, статистическую строгость и масштабируемые пайплайны данных. Задачи - Проектировать, создавать и оптимизировать масштабируемые прогнозные модели и алгоритмы машинного обучения для решения сложных бизнес-задач. - Архитектурно выстраивать и поддерживать надежные пайплайны данных и наборы признаков, обеспечивая качество, согласованность и целостность данных на этапах обучения и инференса. - Взаимодействовать с дата-инженерами, продакт-менеджерами и бэкенд-командами для бесшовной интеграции моделей в основные API приложений. - Проводить тщательные код-ревью рабочих процессов data science, продвигая продакшн-стандарты Python и линтинг. - Переводить технические метрики (Precision, Recall, ROC-AUC, RMSE) в понятные бизнес-результаты и рекомендации для руководства. Требования - 5+ лет профессионального опыта в роли Data Scientist, экспертное владение экосистемой Python для данных (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn). - Глубокие теоретические и практические знания supervised и unsupervised обучения, регрессии, классификации, кластеризации и прогнозирования временных рядов. - Подтвержденный опыт вывода моделей из Jupyter Notebook в продакшн с использованием контейнеризации (Docker) и микросервисной архитектуры. - Уверенное написание сложных оптимизированных SQL-запросов, опыт работы с большими данными с использованием распределенных вычислений (PySpark или Ray). - Опыт работы с инструментами жизненного цикла ML (MLflow, DVC или Weights & Biases) для отслеживания моделей, версионирования и управления feature store. - Практический опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS, GCP или Azure) и управляемыми ML-сервисами (например, SageMaker или Vertex AI). - Часовой пояс: CET (±3 часа). Кандидаты из других часовых поясов не рассматриваются. Желательно: - Опыт глубокого обучения с использованием PyTorch или TensorFlow/Keras. - Опыт работы с NLP-фреймворками (Hugging Face, spaCy) или развертывание пайплайнов на основе LLM (LangChain, векторные базы данных). - Знакомство с инструментами оркестрации, такими как Apache Airflow или Prefect. - Сильный бэкграунд в дизайне экспериментов, методологии A/B-тестирования и проверке статистической значимости. Условия - Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. - Предсказуемые часы проекта: стабильные 8-часовые рабочие дни с клиентами. - До 24 гибких выходных дней в год без потери оплаты для полной занятости на позициях, найденных через Proxify. - Долгосрочные удаленные позиции в технологических компаниях. - Персональный подбор проектов без типичных барьеров и предвзятости в рекрутинге. - Единый процесс найма для множества возможностей без дополнительных оценок. - Одинаковая ежемесячная оплата на позициях, найденных через Proxify.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Proxify — платформа для связи разработчиков с удалёнными full-time проектами. С момента запуска разработчики Proxify работали с более чем 1200 клиентами; более 5000 разработчиков доверяют сети Proxify. Рейтинги: Glassdoor 4.5/5, Trustpilot 4.8/5. Вакансия: Senior Python-разработчик (FastAPI) для одного из быстрорастущих клиентов Proxify. Роль включает проектирование, создание и масштабирование основных cloud-native backend-сервисов, разработку высоконагруженных асинхронных API с низкой задержкой для функций платформы, работающих с большими данными. Требования - 3+ лет практического опыта в production-разработке высокопроизводительных асинхронных веб-сервисов на FastAPI и современном Python (3.10+); глубокое владение asyncio, dependency injection и валидацией данных Pydantic v2. - 5+ лет общего опыта в разработке, проектировании и поддержке production-grade распределённых систем и RESTful API. - Уверенное владение реляционными базами данных (PostgreSQL), написание оптимизированных SQL-запросов или использование ORM (SQLAlchemy, Alembic) для миграций и оптимизации запросов; обязателен опыт работы с кэшированием на Redis. - Практический опыт создания слабосвязанных сервисов с использованием очередей сообщений и стриминговых платформ (например, RabbitMQ, Celery, Apache Kafka). - Уверенное ежедневное владение Docker, Kubernetes или AWS-контейнерными сервисами (ECS/EKS), настройка CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI). - Строгое соблюдение паттернов проектирования, принципов чистого кода и комплексное автоматизированное тестирование с помощью pytest. - Нахождение в часовом поясе CET (+/- 3 часа); кандидаты из других часовых поясов не рассматриваются. Желательно - Опыт работы с GraphQL или WebSocket наряду со стандартными REST-протоколами. - Знакомство с векторными базами данных (Pinecone, Milvus, Qdrant) или фреймворками оркестрации AI/LLM (LangChain, LlamaIndex) для backend-систем с ИИ. - Опыт миграции легаси-монолитов на Django или Flask к слабосвязанным микросервисам на FastAPI. Задачи - Проектирование, разработка и документирование безопасных высококонкурентных микросервисов и REST-эндпоинтов на FastAPI с использованием стандартов OpenAPI/Swagger. - Профилирование асинхронных узких мест, управление event loop, оптимизация запросов к БД и масштабирование кэширующих слоёв для поддержания времени ответа менее миллисекунды при пиковой нагрузке. - Создание надёжных каналов связи между внутренними сервисами и внешними партнёрскими API с помощью вебхуков, брокеров сообщений и фоновых воркеров (например, Celery). - Ведение технических обсуждений, установление стандартов тестирования и проведение тщательных код-ревью для обеспечения надёжности и безопасности системы. - Тесное взаимодействие с DevOps-командами для контейнеризации приложений, мониторинга облачных метрик и оптимизации автоматизированных релизных циклов. Условия - Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. - Предсказуемые часы работы: 8-часовой рабочий день с клиентами. - До 24 оплачиваемых flex-дней в год для full-time позиций, найденных через Proxify. - Эксклюзивные долгосрочные удалённые позиции в передовых компаниях. - Персональный подбор вакансий без типичных препятствий и предвзятости в рекрутинге. - Одноразовый процесс заключения контракта для множества возможностей без дополнительных оценок. - Стабильная ежемесячная оплата для позиций, полученных через Proxify.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания, ЕС

Город

Не указан

Грейд

Lead

Onform Finance – Технический руководитель (Low-Code, данные и автоматизация) О компании OnForm Finance предоставляет услуги аутсорсингового бухгалтерского учета и частичного финансового директора для бизнесов, управляемых основателями. Мы ищем технического руководителя, который будет отвечать за внедрение современных технологий ИИ и автоматизации в наши финансовые операции — того, кто может находить возможности, создавать прототипы и запускать инструменты, которые реально изменят способ работы нашей команды. О роли Это практическая руководящая роль на стыке технологий и финансовых операций. Вы будете владельцем технологической дорожной карты, создавать внутренние инструменты с помощью ИИ и low-code платформ и выступать в качестве агента изменений в бизнесе. Обязанности - Создание внутренних инструментов с помощью ИИ и low-code платформ для улучшения предоставления услуг и операций - Создание основы данных: центральное хранилище данных, получающее данные из Xero, Shopify, Stripe и других источников - Установление процедур безопасности и управления данными для конфиденциальных финансовых данных - Содействие внедрению новых технологий командой через обучение и управление изменениями - Владение технологической дорожной картой и взаимоотношениями с поставщиками - Выявление повторяющихся задач и их сквозная автоматизация - Интеграция инструментов автоматизации на нескольких платформах Требования - Подтверждённый практический опыт создания программного обеспечения с использованием инструментов ИИ (Claude, ChatGPT, Cursor, Lovable) - Уверенное владение low-code платформами, такими как Airtable, Zapier, n8n - Опыт работы с API/интеграциями на SaaS платформах - Знание хранилищ данных и SQL - Опыт внедрения безопасности и управления данными - Предпочтителен опыт в бухгалтерском учёте или финансовых операциях - Сильные навыки управления изменениями Условия - Компенсация: £5,000–£7,000/месяц брутто (независимый подрядчик) - Местоположение: Полностью удалённо, предпочтительно часовой пояс Великобритании/ЕС - Льготы: 25 дней отпуска плюс выходной в день рождения, удалённая настройка ИТ-оборудования, корпоративные выезды

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior / Middle

Golang-разработчик (Junior, Middle) от 150 000 до 200 000 ₽ Офис/гибрид (Москва) ФАЙВДЖЕН — занимается разработкой сложных и интересных решений в сфере видео стриминга и искусственного интеллекта (Computer Vision). Требования: - Опыт работы на должности Golang-разработчика от 1 года - Уверенное владение Golang, включая понимание работы runtime - Опыт в разработке распределенных систем - Опыт разработки HTTP/GRPC API, умение читать и писать документацию в формате OpenAPI - Опыт работы с СУБД (PostgreSQL), написания и оптимизации SQL запросов - Опыт работы с Docker, включая сборку и управление контейнерами - Умение работать в команде, отстаивать свою позицию и нести ответственность за принятые решения

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Middle

DevOps (Middle) Формат: удаленно, фуллтайм (аутстафф) Компания: 13tm Зарплата: 200–230 тысяч рублей на руки Локация: Москва, возможны выезды в офис Требования - опыт работы DevOps от 3 лет, знание методологии, опыт поддержки процесса разработки ПО - опыт работы с Docker, Nginx - понимание и опыт работы с Kubernetes - опыт конфигурации и уверенное владение Linux (RedOS, Astra) - опыт конфигурирования БД (NoSQL/SQL) - опыт автоматизации CI/CD-процессов (GitlabCI и т. п.) - понимание сетей, сетевых протоколов, принципов работы ОС - опыт использования систем управления конфигурацией и знакомство с IaC (Ansible, Terraform) - знание скриптовых языков (bash, python) - опыт настройки инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Victoriametrics) - опыт использования GenAI инструментов для выполнения рабочих задач - опыт настройки gitops инструментов (ArgoCD) - опыт работы с облачной инфраструктурой (Ya cloud, VK Cloud, AWS) Задачи - поддержка работоспособности и отказоустойчивости сервисов и компонентов платформы - автоматизация процесса подготовки окружений, тестовых сред, сборки и развертывания приложений - организация работы сервисов в облаке

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Data Engineer / инженер данных Lamoda — интернет-магазин одежды и обуви. Гибрид (Москва) Требования: - Опыт работы в data engineering, DWH, ETL-разработке, аналитической разработке или смежной роли от 1,5–2 лет. - Уверенное знание SQL. - Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse или аналогичными СУБД. - Опыт или уверенное понимание Apache Airflow: DAG, расписания, зависимости, retries, логи, обработка ошибок. - Python для задач обработки данных, автоматизации, работы с API и файлами. - Понимание принципов ETL: извлечение, трансформация, загрузка, обновление данных. - Опыт загрузки данных из API, файлов или баз данных. - Понимание принципов построения витрин данных. - Базовые навыки Linux: командная строка, файлы, директории, процессы, логи. - Git на базовом уровне. - Готовность разбираться в существующем коде, чужих DAG и неидеальной документации. - Будет преимуществом: опыт работы с AI-агентами и понимание принципов построения агентных процессов: постановка и декомпозиция задач, управление контекстом, подключение инструментов и источников данных, контроль качества и проверка результатов.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Data Scientist Офис (Москва) Lamoda — интернет-магазин одежды и обуви. Требования: - высшее техническое образование - опыт работы в области анализа данных не менее 1 года - работа с базами данных (Postgre, ClickHouse, Hive) - уверенное владение SQL (оконные функции, CTE и т.д.) - Python (numpy, pandas, seaborn) - инструменты для работы с BigData (Spark, Hadoop) - умение визуализировать данные и создавать информативные отчёты - умение структурировать информацию, формулировать выводы и презентовать результаты; инициативность и внимание к деталям - будет плюсом опыт работы с BI-системами - Jira, Confluence для совместной работы - навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом - опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах; навыки создания и использования AI-агентов - инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации