AI Работа Вакансии DS / ML

Middle Data Scientist в Dynamic pricing [Big Data, МТС Веб Сервисы] #гибрид #middle Москва Компания: МТС 🔹Чем предстоит заниматься -Исследовать наборы сырых данных для поиска нужных фичей; -Строить модели персонализации параметров предложения (look-alike, mulitclass) для абонентов b2c на всех этапах их жизненного цикла: привлечение, адаптация развитие, работа с оттоком; -Строить классические модели спроса и response-модели; -Оценивать эластичность спроса и подбирать оптимальную цену для достижения различных бизнес целей компании; -Выполнять сегментацию пользователей и товаров для различных задач; -Поддерживать текущие решения на продукте, сопровождать постановки на регламент процессов в airflow и A/B-тесты моделей; -Участвовать в разработке собственных библиотек для автоматизации основных процессов подразделения 🔹Что мы ожидаем -Глубокое понимание статистических подходов и методов (регрессия, свойства распределений, оценка максимального правдоподобия, проверка гипотез и их правильное использование), опыт их применения; -Коммерческий опыт применения классических алгоритмов машинного обучения (LR, RF, XGBoost/LGBM/CatBoost), их калибровки, понимание преимуществ, недостатков и ограничений; -Хороший уровень sql; -Опыт проведения A/B тестов; -Опыт работы с методами оптимизации и временными рядами (будет плюсом); -Опыт работы с big data стеком (hadoop, spark, airflow) (будем плюсом); -Опыт работы в телекоме (будет плюсом) Откликнуться IT Jobs в Telegram | в VK | в Max

Стажер-студент Backend разработчик Python (AI & Data Science) #офис #intern Санкт-Петербург Компания: Сбер ☑️Обязанности -разрабатывать надежные backend-сервисы для AI-помощников на основе GigaChat -создавать и поддерживать системы сбора и обработки данных: парсинг, логирование, аналитика -оптимизировать код, повышать стабильность и производительность сервисов под высокой нагрузкой -применять инструменты Data Science для улучшения работы систем и интеграции LLM в реальные бизнес-процессы. ☑️Требования -рассматриваем студентов ВУЗа технической специальности, бакалавр 3-4 курс, магистратура 1-2 курс -уверенно владеете Python -знаете библиотеки FastAPI, aiohttp, SQLAlchemy, pandas, bs4 -имеете навыки асинхронного программирования разбираетесь в SQL и ORM; -понимаете принципы REST API, а также основы объектно-ориентированного проектирования (ООП, SOLID) -работаете с Git. Откликнуться Python Job в Telegram | в VK | в Max

MLOps-инженер в инфраструктуру Центра ИИ, senior #удаленка #офис #senior Компания: Контур 🔹Технологии -Язык и фреймворки: Python, FastAPI, Celery. -Управление инфраструктурой и деплой: Ansible, Docker, Kubernetes, Helm. -CI/CD: GitLab CI/CD. -Инструменты телеметрии: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Sentry. -Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis. 🔹Задачи -Развивать инструменты хостинга ML-моделей: внедрять и развивать inference-движки и сопутствующую инфраструктуру, следить за мировыми трендами, делать R&D мировых решений. -Развивать ML-инфраструктуру: трекер экспериментов Clear ML, внутренние инструменты для разметки данных, векторную БД Milvus, решение для запуска распределенных вычислений, а также те инструменты и сервисы, про которые мы уже думали, но еще не внедрили. -Развивать внутренние сервисы: поддерживать планировщик вычислительных ресурсов для запуска DS-решений, бота для глубокого анализа каналов поддержки Центра ИИ и прикладные решения для управления кластерами и биллингом. 🔹Мы ожидаем -Опыт работы с Docker и Kubernetes для развертывания ML-моделей. -Опыт работы с Ansible. -Знание и опыт внедрения DevOps-практик: CI/CD, IaC, SRE. -Навыки работы с системами мониторинга Prometheus, Grafana, ELK. -Опыт программирования на Python на уровне понимания экосистемы, базовых библиотек и навыков написания прикладных программ. -Опыт проектирования и внедрения инфраструктурных решений. -Способность и готовность работать в условиях высокой неопределенности. 🔹Будут плюсами -Опыт работы в роли MLOps-инженера или аналогичной должности. -Понимание жизненного цикла ML-решений и специфики их развертывания на production. -Опыт работы с векторными БД. -Знание ML-инструментов и библиотек. -Опыт работы с GPU-серверами и диагностики проблем с GPU. 🔹Мы предлагаем -Уровень дохода, который зависит от ваших технических знаний и навыков. Регулярно пересматриваем зарплаты с учетом профессионального роста. Финансовые бонусы тоже есть. -Заботу о вашем комфорте. Можете работать удаленно, гибридно или в офисе, в любом случае предоставим технику и все необходимое. Если вам по душе работать из офиса — обеспечим удобным местом, зонами отдыха, кухней с полезными перекусами. -Сильное инженерное комьюнити. Регулярно проводим внутренние технические конференции, обмениваемся опытом между командами. Вы всегда найдете, с кем посоветоваться. -Возможность сменить продукт, команду или предметную область внутри компании. Поддерживаем развитие в любом направлении. -Общение на «ты» и максимум горизонтальных связей в коллективе, чтобы быстрее договариваться и решать рабочие задачи. -Возможность делиться экспертизой. Помогаем выступать на конференциях, участвовать в подкастах или видео, писать статьи. -Поддержку профессионального развития. Организуем внутреннее и внешнее обучение. Контакты: tech@kontur.ru IT Jobs в Telegram | в VK | в Max

ML-инженер #удаленка #middle Компания: ДАЛЕЕ 🔹Обязанности: -Поддерживать текущие алгоритмические решения. -Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы. -Разрабатывать методологию и проектировать NLP/LLM решения. -Адаптировать и дообучать LLM (например, LLaMA, Mistral, YaLM 2) под специфику продукта. -Интегрировать LLM API (OpenAI, Claude) с fallback-механизмами. -Проводить исследования, тестировать новые идеи, оценивать жизнеспособность и качество моделей, реализовывать R&D-подходы на реальных бизнес-данных. -Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных (POI, отзывы, описания). -Настраивать векторные БД (Pinecone/Weaviate/Qdrant) и оптимизировать кэширование. -Заниматься prompt engineering — создавать и тестировать промты для различных сценариев. -Вести рабочую документацию и создавать отчеты о результатах работы. -Мониторить ключевые показатели эффективности процессов, анализировать отклонения и их воздействие на общие показатели. -Участвовать в проектировании архитектуры, CI/CD, мониторинге и оптимизации сервисов. 🔹Требования: -Высшее образование в области математики, информатики или смежных дисциплин. -Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других). -Навыки создания ML-пайплайнов и backend-сервисов. -Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow, понимание принципов работы алгоритмов (GBDT, CNN, Transformers). -Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных. -Понимание процессов Fine-tuning LLM и оценки качества моделей. -Опыт внедрения RAG. -Умение писать unit-тесты. Будет плюсом:  -Позитивный опыт внедрения RAG агентов в существующие бизнес-процессы. -Реализованные проекты с существенной пользовательской нагрузкой. -Понимание инфраструктуры для ML-сервисов (GPU, CPU). 🔹Мы предлагаем: -Полностью белую заработную плату. Ориентируемся на ваши пожелания, опыт и навыки. -Оформление по ТК РФ, оплачиваемый отпуск и больничный с первого рабочего дня. -Работу в компании с аккредитацией в Минцифры. -Расширенный пакет ДМС со стоматологией. 8-часовой рабочий день, удаленный формат работы. -Спорт – корпоративный волейбол, беговой клуб и киберспортивные турниры). -Яркую корпоративную жизнь – более 400 мероприятий в год (2 корпоратива с оплатой трансфера, разговорный клуб английского, совместные походы в музей, квизы, книжный и киноклуб, мем-чат и многое другое). -Обучение и участие в профессиональных конференциях. Контакты: asya.markevich@dalee.ru IT Jobs в Telegram | в VK | в Max

ML-инженер #удаленкарф #senior Компания: Bell Integrator 🔹Основные требования: -Опыт работы от 3х лет data science -Опыт разработки и продуктивизации ML-сервисов (от моделек до api); -Опыт внедрения ML-пайплайна в real-time сервисы; -Опыт работы с docker, шедулерами (airflow или любой другой) и sql/nosql базами данных 🔹Чем предстоит заниматься: -Генерировать гипотезы по улучшению рекомендаций для роста бизнес-метрик клиентов; -Превращать гипотезы в работающие ML модели; -Катить модельки в прод и по итогам АВ-тестов формулировать новые гипотезы по улучшению рекомендаций; -Ставить задачи data инженерам на доработки необходимых витрин, взаимодействовать с разработчиками для формирования пайплайнов поставки рекомендаций, совместно с аналитиками сетапить АВ-тесты; -Разработка агентских сервисов. 🔹Условия: -Возможность профессионального и карьерного роста в компании -Возможность поучаствовать в разных проектах -Опыт работы в распределенной команде профессионалов -Уровень заработной платы обсуждается индивидуально -Оформление в соответствии с ТК РФ в Bell Integrator https://bellintegrator.ru/ -Формат работы - Удаленно РФ (работа по Московскому времени) Контакты: hr@bellintegrator.ru IT Jobs в Telegram | в VK | в Max

Аналитик ML-моделей / Специалист по контролю качества (валидации) ML-данных #гибрид #junior Москва Компания: ЛАНИТ 🔹Чем предстоит заниматься: Эта роль - ключевая для обеспечения качества нашего AI-движка. Вы станете связующим звеном между работой ML-моделей и реальностью, а в перспективе - наставником для AI-агентов . -Верификация данных (Анализ видео и логов): Просматривать видеозаписи рабочих смен и анализировать интервалы, распознанные ML-моделью. Ваша задача - оценить, насколько точно модель определила действия сотрудника. -Расчёт метрик качества: Рассчитывать ключевые метрики, такие как precision, recall и общая точность (accuracy) распознавания, чтобы количественно оценить эффективность моделей. -Подготовка данных для обучения (Data Curation): Формировать и подготавливать размеченные массивы данных, которые будут использоваться Data Science-специалистами для дальнейшего обучения и улучшения моделей.  -Работа с AI-агентами (Перспектива роста): На начальном этапе вы будете выполнять ручную проверку и верификацию. В будущем ваша задача трансформируется: вы будете обучать AI-агентов выполнять эту работу за вас, то есть создавать инструкции для ИИ и проверять результаты его работы. 🔹Мы ожидаем, что вы: -Внимательны к деталям: Это ключевое качество, так как суть работы заключается в анализе видео и поиске ошибок модели. -Обладаете аналитическим складом ума: Умеете читать и четко понимать инструкции, а также структурировать информацию. -Уверенно владеете Excel: Умеете работать с таблицами на среднем уровне и выше (сводные таблицы, фильтры, VLOOKUP). -Имеете базовые знания в области ML и Python: Понимаете принципы работы классического ML, Deep Learning, LLM и AI-агентов. Знание Python будет преимуществом для взаимодействия с инструментами автоматизации. -Владеете английским языком не ниже B2: Для работы с технической документацией и международными проектами. -Готовы обучаться и развиваться. Готовы работать в гибридном графике и посещать офис 3 раза в неделю (пн, ср, пт). 🔹Мы предлагаем: -Мы оформляем официально и предлагаем стабильный и прозрачный доход. -Все льготы и преимущества работы в аккредитованной ИТ-компании. -Формат работы - гибридный (Мурманский проезд, 14к1, м. Алексеевская/Марьина Роща). -Обучение: корпоративный университет, электронная библиотека, вебинары с внешними и внутренними экспертами, центр карьерного консультирования. -Сообщества: школа спикеров, дебат клуб, писатели Хабр, киберспорт. -Спорт: футбольный, волейбольный и баскетбольный клубы. -Здоровье: ДМС, включая стоматологию и страхование родственников, врач в офисе, сервис «Понимаю» (психологические и юридические консультации). -Партнерские программы и скидки для сотрудников: в магазинах-партнерах, фитнес-клубах, на образовательных платформах, на досуговые мероприятия. -Питание: столовая, оборудованные кухни, кофейный киоск, вендинговые аппараты здоровой еды. Контакты: job@lanit.ru 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

LEAD AI/ML ENGINEER #офис #lead #400k Москва Компания: Selecty ☑️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 ☑️Условия: - Официальное оформление в соответствии c ТК РФ  -График работы 5/2, офис (сокращенный рабочий день по пятницам до 15:30) -Корпоративные программы обучения и развития сотрудников -Медицинское обслуживание: ДМС и собственная медсанчасть -Специальные предложения для сотрудников от компаний-партнеров (рестораны, магазины, отдых, мероприятия) -Организация отдыха сотрудников (и их детей), оплата детского сада -Аккредитованная IT компания -Офис на станции м. Курская -Корпоративные условия на приобретение туров -Дополнительный оплачиваемый отпуск - 3 дня, оплата больничного -ДМС для членов семьи по корпоративным условиям -Корпоративные условия на изучение английского языка и занятия спортом Контакты: job@selecty.ru Python Job в Telegram | в VK | в Max

ML-разработчик #офис Санкт-Петербург Компания: Мегафон ☑️Какие задачи необходимо решать -Проектировать и разрабатывать масштабируемые ML-сервисы и микросервисы на базе Python (FastAPI/Flask) -Интегрировать обученные модели в существующие бизнес-процессы и продуктовые решения -Проводить рефакторинг и оптимизацию кода моделей для повышения их производительности -Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны для подготовки данных к обучению и эксплуатации -Анализировать технические требования к новым фичам и предлагать архитектурные решения с учетом ограничений по ресурсам и времени -Проводить A/B тестирование новых моделей и анализировать их влияние на бизнес-метрики -Документировать процессы разработки, архитектуры решений и инструкции по развертыванию -Предлагать улучшения в инструментарий команды и процессы MLOps для ускорения разработки ☑️Для решения этих задач требуется -Опыт работы в области Data Science от 2 лет -Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа -Базовый опыт работы с PyTorch или TensorFlow -Навыки построения аналитических моделей на Python -Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных -Опыт работы с Linux на базовом уровне -Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, AirFlow, FastApi, Flask -Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях -Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом -Знание английского языка на техническом уровне Откликнуться Python Job в Telegram | в VK | в Max

Ведущий Data Scientist, Возвраты ML #удаленка #senior Компания: OZON ☑️Вы будете -Разработка и обучение ML/DL-моделей для задач NLP и Computer Vision. Возможен также classic ML. -Анализ и обработка данных. -Работа с PyTorch. -Тестирование и оптимизация моделей. -Подготовка модели к запуску в продакшене, участие в A/B тестах, поэтапных раскатках и мониторинге качества. -Поддержка существующих моделей. ☑️Нам важно -Широкий прикладной ML-бэкграунд: опыт работы минимум с двумя направлениями из Computer Vision, NLP / LLM, classic ML (обучение моделей, интеграция их в реальные проекты). -Коммерческий опыт в Data Science / ML от 4 лет. -Уверенное знание Python и PyTorch. -Хорошее знание классического ML и современного DL (включая математику за ними). -Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта. -Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и предлагать практичные решения Откликнуться Python Job в Telegram | в VK | в Max

TLDR: Senior AI Software Engineer (C++, Python) для развития AI-инфраструктуры в HFT-фонде. 240–360k USD на руки + profit sharing, неограниченный бюджет на токены Мы в Spectral::Technologies занимаемся hft — разрабатываем инфраструктуру и стратегии для торговли на рынках по всему миру. Нам 7+ лет, мы успешно соревнуемся с крупнейшими компаниями в индустрии и постоянно растём в PnL. Ищем Senior AI Software Engineer — инженера, у которого AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу на уровне с нашей командой, а не заменяют ее. Вы будете не только решать инженерные HFT-задачи, но и развивать агентную инфраструктуру и процессы, повышающие КПД всей команды. Вы подойдете на эту роль, если: • Работаете с агентными инструментами (Claude Code, Codex, Cursor и т.п.) каждый день на реальных задачах с коммерческим результатом • Уверенно пишете на C++ (от 17 стандарта) наравне с нашей командой и Python • Понимаете LLM на инженерном уровне — контекст, токены, причины галлюцинаций — и готовы отвечать за сгенерированный код наравне с написанным руками Чем предстоит заниматься: • Решать полноценные HFT-задачи с агентами как множителем — подключение новых бирж, инженерный ресерч биржевой инфраструктуры, оптимизация задержек • Строить агентную инфраструктуру команды — это ваш продукт внутри фонда, и им будет пользоваться много инженеров • Интегрировать LLM в сервисы там, где это оправдано — tool use, structured output, MCP Даем 240 – 360k USD в год на руки для Дубая + profit sharing + всевозможные бенефиты: от дефолтных вроде ДМС со стоматологией, мероприятий и вкусной еды до более интересных – учебных отпусков, перфоманс-коучинга и корпоративов в разных странах мира. 🏎 Хотите понять, какие задачи решают инженеры в HFT и получить сокращенный трек найма? Участвуйте в соревновании Low-Latency Data Transfer (призовой пул 12 000 USD). @spectral_challenge_bot Присылайте резюме @daria_spectral

ML-разработчик в команду улучшения качества голоса в Алису #гибрид Компания: Яндекс 🔹Какие задачи вас ждут -Улучшение качества моделей Вы будете экспериментировать с архитектурами, данными и схемами обучения, чтобы наши модели для подавления шума и эха становились ещё лучше. -Имплементация и оптимизация моделей Наши модели работают на устройствах Яндекса с Алисой, а также на пользовательских смартфонах и ноутбуках. Эффективность работы — ключевой аспект. Вам предстоит ускорять модели на уровне выбора архитектуры и параметров, а также на уровне конечной имплементации. -Создание и улучшение метрик качества Мы разрабатываем метрики, которые будут рассчитываться на устройствах пользователей с сохранением их приватности и станут служить индикатором общего качества звука. 🔹Мы ждём, что вы -Работали в области DL (например, с CV или NLP) -Хорошо знакомы с Python и имеете базовые навыки в C++ -Знаете PyTorch Откликнуться Python Job в Telegram | в VK | в Max

Отправляешь десятки откликов — а зовут на собес единицы. И часто дело не в тебе. По данным hh, на одну IT-вакансию сейчас приходится около 14 резюме — вдвое больше, чем год назад. На хорошую вакансию отклики летят пачками в первые часы. Рекрутёр смотрит первых и самых релевантных — остальные тонут в общей массе. Значит, откликаться надо быстро, много и с сопроводительным под каждую вакансию. Вручную — это часы работы день за днём. ReplyPilot делает это за тебя прямо на hh: ⚡️ откликается пачками, пока вакансии свежие ✍️ пишет сопроводительное под каждую 💬 отвечает рекрутёру в чате — по делу, а не шаблоном Ты только выбираешь, куда идти на собес. Расширение для Яндекс Браузера и Chrome. Ставится за 30 секунд, попробуй бесплатно. 🎁 Подписчикам −50% по промокоду AIJOB 👉 Установить со скидкой

ML / Recsys Engineer в Персональные рекомендации #удаленка #гибрид Компания: Wildberries 🔹Что нужно делать -Разрабатывать и развивать алгоритмы, которые формируют ленту рекомендаций на Главной странице Wildberries для каждого пользователя с учётом его контекста (история действий, время суток, устройство, сезонность и тд.); -Внедрять и тестировать различные стратегии ранжирования — от классических (матричная факторизация, градиентный бустинг) до нейросетевых подходов (two‑tower модели, трансформеры); -Настраивать отдельные модели и стратегии для других зон маркетплейса, а также развивать медиа рекомендации в Wibes и WB Книги; -Участвовать в ранжировании поисковой выдачи и каталога, добавлять персонализированные сигналы в алгоритмы; -Развивать профиль пользователя и фичи таргетинга для быстрого применения персонализации в различных сценариях (скидочные акции, пуш-уведомления, email‑рассылки). 🔹Какой опыт и знания нужны -Опыт работы в направлении ML от 3х лет; -Знание классического ML, DL; -Понимание, как устроены рекомендательные системы; -Опыт разработки рекомендательных систем; -Хорошее знание алгоритмов и структур данных; -Знание и умение применять для ML стек Python (Polars, Pandas, Sklearn, Numpy, Scipy, XGBoost/LightGBM/Catboost), а также SQL; -Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят пользу; -Знание современных архитектур и желание развивать SOTA подходы к рекомендациям и ранжированию (OneRec, HSTU, DCN-v2); -Опыт выкатки моделей в production. Откликнуться Python Job в Telegram | в VK | в Max

Team Lead / Principal ML Engineer #удаленка #lead Компания: Авиасейлс ☑️Чего ждём от тебя Без этого не получится: -5+ лет в ML/DS — ты выкатывал модели в прод и знаешь, что это значит на практике -Уверенный Python: ООП, типизация, тесты -Классический ML: бустинги, валидация, понимание где нейросеть избыточна, а где достаточно градиентного бустинга -Опыт с текстовыми нейросетевыми моделями: BERT-подобные трансформеры, LLM API, промпт-инжиниринг, eval-сеты -Практический опыт MLOps: пайплайны данных, оркестрация (Airflow, Kubeflow или аналоги), трекинг экспериментов -Инфраструктурный бэкграунд: Docker, CI/CD, Kubernetes, логирование и мониторинг — ты понимаешь, как устроены высоконагруженные сервисы, а не только модели внутри них -Умение мыслить P&L: переводить метрики моделей (F1, ROC-AUC) в конверсии и деньги, защищать технические решения перед бизнесом финансовыми аргументами -У тебя уже есть опыт менторства или лидерства — и тебе это нравится Откликнуться Python Job в Telegram | в VK | в Max

TL;DR: Middle AI Software Engineer (C++/Python) для развития AI-инфраструктуры в HFT-фонде, 144–216k USD/год на руки + profit sharing, неограниченный бюджет на токены Ищем Middle AI Software Engineer (C++/Python) – это позиция для C++ SWE, у которого AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу, а не заменяют ее. Мы доверим вам: – Полноценные HFT-задачи с агентами как множителем. Подключение новых бирж, инженерный ресерч биржевой инфраструктуры, оптимизация задержек – Построение агентных воркфлоу. Сборка пайплайнов, где агенты декомпозируют задачу, разбирают задачи, верифицируют результат друг друга. – Развитие внутреннего агентного тулинга. Агентные правила и инструкции под нашу кодовую базу, кастомные инструменты для агентов, MCP-серверы, eval'ы – Интеграция LLM в сервисы – там, где это оправдано 🏎Попробовать себя в реальной задаче, которую решали наши инженеры, посоревноваться за призовой пул в 12 000 USD и получить сокращенный трек найма на эту и другие позиции — в соревновании Low-Latency Data Transfer @spectral_challenge_bot Что мы дадим: – Неограниченный бюджет на токены – Profit sharing бонус без верхнего потолка – Персональную ответственность за результат — с ростом зоны ответственности растёт и свобода в выборе подхода – Задачи, напрямую влияющие на PnL — «неважных» задач у нас нет – Среду для deep work: нет вы пробовали твоё молоко молоко и как оно на вкус как молоко а по жирности а по жирности как ощущается типа 2,5% встреч ради встреч, короткие циклы фидбека, performance-коучинг – Сильную команду: инженеры из tier-1 компаний, призёры IMO, IOI, ICPC, ВсОШ Вы подходите, если: ✔️ Ежедневно применяете AI-кодинг тулы (Claude Code, Codex, Cursor) с коммерческим результатом ✔️ Видите не только ускорение от агента, но и скрытый техдолг — на уровне кэшей, pipeline, memory model ✔️ Быстро находите баги и галлюцинации в сгенерированном коде, отвечаете за код агента как за свой ✔️ Понимаете LLM инженерно: контекст, токены, tool use, контроль качества выхода ✔️ Знаете С++ от 17 стандарта и выше на уровне нашей команды ✔️ Знаете ОС, железо, сети, многопоточку ✔️ Имеете от 3 лет коммерческой серверной разработки с production-опытом на C++ Присылайте резюме — @daria_spectral

Ищем архитектора вычислительной инфраструктуры под AI, на проектную работу Разрабатываем высоконагруженный AI-продукт с голосовыми агентами и ищем специалиста, который спроектирует надежную и масштабируемую серверную инфраструктуру Что предстоит делать: -проектировать серверную инфраструктуру под нейросетевые нагрузки; -подбирать GPU, процессоры, память, сеть и системы хранения; рассчитывать несколько вариантов архитектуры (экономичный,сбалансированный, производительный); -оценивать стоимость, запас мощности и стратегию масштабирования Что важно: -опыт проектирования инфраструктуры под AI или высоконагруженные сервисы; -понимание серверного оборудования и GPU; -умение рассчитывать производительность и стоимость владения инфраструктурой Подойдут специалисты с опытом в ролях: -Архитектор вычислительной инфраструктуры; -Архитектор ИТ-инфраструктуры; -Инфраструктурный архитектор; -Архитектор серверных решений; Ведущий инженер по серверной инфраструктуре 📩 Если это про вас или вы можете порекомендовать такого специалиста - будем рады знакомству @MissAngelinochka

Стажёр AI разработчик в дирекцию развития казначейства #гибрид #intern Москва Компания: Альфа-БАнк ☑️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 Откликнуться Python Job в Telegram | в VK | в Max

ML-разработчик в команду улучшения качества голоса в Алису #гибрид Компания: Яндекс 🔹Какие задачи вас ждут -Улучшение качества моделей Вы будете экспериментировать с архитектурами, данными и схемами обучения, чтобы наши модели для подавления шума и эха становились ещё лучше. -Имплементация и оптимизация моделей Наши модели работают на устройствах Яндекса с Алисой, а также на пользовательских смартфонах и ноутбуках. Эффективность работы — ключевой аспект. Вам предстоит ускорять модели на уровне выбора архитектуры и параметров, а также на уровне конечной имплементации. -Создание и улучшение метрик качества Мы разрабатываем метрики, которые будут рассчитываться на устройствах пользователей с сохранением их приватности и станут служить индикатором общего качества звука. 🔹Мы ждём, что вы -Работали в области DL (например, с CV или NLP) -Хорошо знакомы с Python и имеете базовые навыки в C++ -Знаете PyTorch Откликнуться Python Job в Telegram | в VK | в Max

Data Scientist в команду репутационной системы #удаленка #гибрид Компания: Авито 🔹Примеры будущих задач: — проектировать, обучать и внедрять NLP-модели для детекции подозрительных и нежелательных интентов и паттернов в коммуникациях; — экспериментировать с передовыми методами машинного обучения, когда их применение оправдано решаемой задачей; — настраивать сбор разметки и контролировать её качество — как с помощью асессоров, так и при использовании LLM-решений; — встраивать модели в сервисы для скоринга, запускать их в продакшен и следить за стабильностью пайплайнов и моделей. 🔹Мы ждем, что вы: — имеете не менее 2 лет опыта работы в Data Science; — имеете опыт разработки NLP-моделей; — владеете Python и DS-стеком, работаете с DL-фреймворками, например с PyTorch; — пишете SQL-запросы для сбора данных и диагностики качества моделей; — имеете опыт разработки и внедрения ML-моделей в продакшен; — умеете писать качественный, поддерживаемый, тестируемый и масштабируемый код на Python; — умеете переводить бизнес-цели в ML-метрики; — документируете свои наработки, описываете и критически оцениваете результаты экспериментов. Откликнуться Python Job в Telegram | в VK | в Max

Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs] #удаленка #junior #middle Компания: МТС ☑️Чем предстоит заниматься -Проектировать микросервисы и API (REST/gRPC); -Создавать RAG и AI-агенты: разрабатывать системы генерации ответов на основе документов, цепочек рассуждений и логики Tool Calling (LangChain/LangGraph/LlamaIndex); -Работать с данными и текстом: парсинг, очистка и чанкинг текстов, извлечение сущностей (NER), классификация, реализация гибридного семантического и полнотекстового поиска; -Проектировать базы данных: работать с реляционными (PostgreSQL), векторными (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми (Neo4j) базами под задачи GraphRAG; -Заниматься оптимизацией производительности, покрытием кода тестами (Pytest), написанием асинхронного кода на Python (FastAPI/Django); -Проводить code review и контейнеризацию приложений (Docker). ☑️Что мы ожидаем -Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет для выпускников профильных факультетов ведущих вузов (МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ, ИТМО, МГТУ им. Баумана, СПбГУ, МИФИ) или от 3 лет для кандидатов с другим образованием; -Уверенное знание Python, асинхронного программирования, веб-фреймворков (FastAPI) и принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST, Swagger, gRPC); -Практический опыт работы с LangChain, LlamaIndex, LangGraph, современными LLM (GPT, open-source модели) и фреймворками для создания AI-агентов; -Опыт обработки и классификации документов различных форматов (PDF, сканы), извлечения сущностей (NER, гибридный поиск) с использованием Transformers, BERT, SpaCy, Natasha; -Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL), NoSQL/кэшированием (Redis), векторными БД (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми системами (Neo4j); -Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka); -Владение инструментами контейнеризации и CI/CD (Docker, Git, S3); -Понимание полного жизненного цикла разработки ПО (SDLC); -Опыт работы по ТЗ с чтением схем (UML, BPMN). Откликнуться Python Job в Telegram | в VK | в Max