Data Secrets | Карьера

AlphaXiv запустила что-то вроде LinkedIn для исследователей Команда собрала профили исследователей, добавив статьи, места работы/учебы, опыт и соавторов. Почти как в привычном LinkedIn, но только для исследователей. В базе уже есть профили топовых исследователей, их публикации и связи с другими исследователями. Из удобств, есть возможность задавать вопросы в духе «кто работает над world models» и тут же появится список всех ученых, кто занимается в данной области. Удобно 🤓

Подборка открытых вакансий 🔵 Middle+ Prompt/AI инженер в Точка До 390.000₽ Удаленно Senior DS/ML Engineer в Ozon Удаленно / Гибрид / Офис LLM Ops Engineer в Авиасейлс Удаленно Middle ML разработчик в VK Team Удаленно / Гибрид / Офис в Москве Data Analyst в 2GIS Гибрид / Офис Новосибирске

Что проверяют в TikTok на роль MLE? Основной акцент в работе MLE в TikTok на рекомендациях в FYP, но также включают ранжирование рекламы, прогнозирование CTR и конверсии, поиск, детекция нарушающего правила контента, TikTok Shop и Live commerce, и генеративные эффекты и CapCut. В общем, довольно много направлений на выбор. Стоит также учесть, что это больше прикладная роль, чем исследовательская. Что касается зарплаты, то по данным Levels.fyi для ByteDance (родительской компании TikTok) медианная компенсация составляет около $358 тыс. в год, включая базовую зп, бонусы и акции. Весь процесс найма обычно занимает 4–8 недель и проходит дистанционно. Он включает скрининг резюме, разговор с рекрутером, 1–2 технических телефонных скрининга, 3–5 раундов основного технического интервью и поведенческое. На онлайн-тестировании проверяют навыки программирования и базовые знания компьютерных наук. В тесте есть несколько задач на алгоритмы и структуры данных, а также вопросы по базам данных, операционным системам и другим фундаментальным темам. Следующий этап технического собеса: созвон с командой, где основное внимание уделяется опыту кандидата и его предыдущим проектам. Также проверяют знания машинного обучения и способность решать задачи по программированию в условиях ограниченного времени. Задачи дают как правило в стиле LeetCode. На финальных технических интервью оценивают более глубокое понимание машинного обучения и способность проектировать масштабируемые решения для таких ML-систем, как рекомендации, ранжирование рекламы и поиск.

Что ценится выше опыта в машинном обучении В описании вакансии перечислены требования, но решение принимают не только по ним — часть критериев часто остается за кадром. 18 августа в 19:00 мск karpovꓸcourses разбирают, как устроен найм в науке о данных и машинном обучении в 2026 году. На эфире: все этапы отбора — от тестового задания до финальной технической секции, и что проверяют на каждом. Какие критерии у нанимающего менеджера, какие — у подбора персонала, и что из этого перевешивает формальный опыт. Каких навыков чаще всего не хватает, чтобы дойти до конца отбора. Как изменился рынок и на кого сейчас есть спрос. Разговор идет с двух сторон. Денис Гордеев — руководитель группы диалоговых систем в ecomꓸtech, инженер машинного обучения, взгляд нанимающего менеджера. Анастасия Таненбаум — руководитель направления подбора персонала в WayRay, больше 10 лет в ИТ-найме: Uber, Wheely, Citymobil. Забронируйте место, чтобы узнать критерии отбора от тех, кто их применяет — https://clc.to/erid_2W5zFHd5inm  Сразу после регистрации придет карьерный гид по сфере данных, а запись эфира — на следующий день. Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHd5inm

Data Engineer в IVI Предстоит: Разрабатывать и поддерживать ETL процедуры в Airflow; Проектировать, реализовывать и внедрять распределённые системы обработки и хранения данных; Участвовать в развитии архитектуры хранилища; Работать с реляционными/NoSQL базами данных.… Узнать подробнее 🔵

Коротко про HR-фильтры: сотрудники Google не хотят полагаться на собственные инструменты при найме Команда DeepMind и без того переживает трудные времена, но сейчас к ней добавилась еще одна скандальная история: при отправке резюме команда просит дополнительно заполнить специальную форму, чтобы кандидата автоматически не отсеяло при подаче заявления. По данным Bloomberg, в такой форме содержалась следующая информация: "В нашей системе подачи заявок существует ненулевая вероятность того, что ваше резюме будет ошибочно отсеяно или дойдет до нас слишком нескоро", – говорится в документе. "Заполнение этой формы гарантирует, что вашу заявку увидит живой человек из команды". При этом представитель DeepMind отрицал, что система неправильно использует фильтры. Да и вообще, другая команда Google – Workspace рекламирует свой продукт с ИИ-функциями, как способ помочь вашей компании отобрать подходящих кандидатов. Так что, не может быть такого, что система с ИИ-фильтрами работает неправильно... 😬

Первая программа профессиональной переподготовки, получившая аккредитацию Альянса в сфере искусственного интеллекта: 📊 Специалист по науке о данных (Data Science) Рекомендательные системы, прогнозирование спроса, распознавание изображений и умные помощники создаются с помощью методов науки о данных. Для разработки таких решений важно понимать программирование, математику и машинное обучение. На программе профессиональной переподготовки ФКН НИУ ВШЭ вы пройдёте путь от основ анализа данных до нейронных сетей и обработки больших данных. На курсе вы научитесь: 🫶 программировать на языке Python и работать с языком запросов SQL; 🫶 применять математику и статистику для анализа данных; 🫶 создавать и обучать модели машинного обучения; 🫶 работать с нейронными сетями и методами глубокого обучения; 🫶 анализировать тексты, изображения и звуковые сигналы; 🫶 решать прикладные задачи и создавать проекты для портфолио. Программа подходит начинающим, специалистам без опыта в ИТ и программистам, которые хотят системно освоить науку о данных. 📆 Старт: 3 сентября 💻 Формат: смешанный, от 12 месяцев 📌 Документ: диплом о профессиональной переподготовке НИУ ВШЭ 🐭 Подробнее о программе

Вакансия от подписчика Data Scientist в Cloud.ru Гибрид / Офис в Москве Предстоит: Разработка и внедрение агентных систем на базе LLM для выполнения сложных пользовательских и бизнес-задач; Проектирование агентных и мультиагентных workflows: tool calling, state management, memory, planning, routing и human-in-the-loop; Разработка и развитие RAG-систем: индексация данных, retrieval, reranking и формирование контекста.… Узнать подробнее 🔵

Data Engineer в Wildberries Удаленно / Гибрид / Офис в Москве Предстоит: Прорабатывать архитектуру процессов загрузки хранилища и сопутствующей инфраструктуры; Разрабатывать новые и дорабатывать существующие фреймворки для работы с потоками данных в хранилище; Проводить анализ и составлять ТЗ по всем типам задач.… Узнать подробнее 🔵

Еще не успел трудоустроиться, как уже выгорел Специалисты выделяют новый способ выгорания – думджоббинг. Это привычка, при которой кандидат бесконечно просматривает и откликается на вакансии, даже если вакансия ему не подходит. По данным аналитиков, треть соискателей (!) тратит на изучение вакансии меньше минуты, а половина отправляет резюме, даже не дочитав описание. Некоторые компании жалуются, что таким образом найти релевантных кандидатов стало сложнее: доля нерелевантных откликов может составлять от 50 до 90%. Может показаться, что думджоббинг – безобидная вещь. Но психологи утверждают, что механика похожа на своего рода казино. После 100 откликов без приглашения на собеседование у вас может возникнуть желание «отыграться», а значит, появляется желание посидеть и поискать еще. Ситуацию может усиливать страх упущенной возможности: пропущенное объявление может оказаться тем самым шансом на карьеру. Если вы попали в такую ловушку, то эксперты советуют отправлять резюме точечно, уделяя поиску фиксированное время, а также разделять отказы и самоощущение. Взгляните на цифры: кандидаты, которые отправляют по 10 откликов в неделю, получают ответ от работодателей в 15–25% случаев. А у тех, кто спамит более 25 заявками, показатель снижается до 2–3%.

Поздравляем, вы на 1 шаг ближе к работе мечты 🥳 Осталось только прочитать этот пост, подписаться на канал и откликнуться на вакансию 😉 Avito Career* — место, где Авито делится актуальными вакансиями и стажировками для Data Science специалистов. Подписывайтесь, чтобы найти ту самую работу ✨ *карьера

Стажер Data Analyst в МТС Гибрид / Офис в Москве Предстоит: Работа для студентов 3-6 курсов университета с уверенныым знанием SQLдля работы с PySpark и геоданными.… Узнать подробнее 🔵

Почувствуйте всю разницу в найме: Cursor рассказал, как нанимает ИИ-таланты Руководитель отдела по найму поделился тем, как трудно бывает нанять действительно выдающегося инженера. Это именно тот случай, когда не компания выбирает, а кандидат выбирает компанию. Из почестей, для особо важных кандидатов создаются отдельные Slack-каналы, где сотрудники координируют встречи, ужины и другие действия вокруг одного человека. Бывает даже, что проходят ежедневные встречи, где обсуждают, как все же склонить этот талант к найму. Компания также старается использовать персонализированные подарки. Был даже случай, когда рекрутеры узнали, что кандидат когда-то занимался игрой на скрипке, и в качестве подарка отправили необычный струнный инструмент. И все ради того, чтобы инженер выбрал Cursor. Бывало и такое, что после отказа команда прилетала на другой конец мира, чтобы ещё раз поговорить с кандидатом. Сильно не завидуем 💅

AI Tech Lead (LLM) Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Минске Предстоит: Разработка и настройка AI системы, базирующиеся на текстовой корпоративной информации (включая обучение/fine-tuning моделей); Оценка и оптимизация AI-решения, модели машинного обучения, алгоритмы AI; Формирование технических заданий для инженерной команды.… Узнать подробнее 🔵

Data engineer в Сбер До 480.000₽ Офис в Москве Предстоит: разработка DWH/DataLake/LakeHouse; построение поставки данных в Batch/NRT/RealTime; оптимизация ETL; повышение актуальности данных.… Узнать подробнее 🔵

Спасибо подписчику за находку – book-to-skill Если вы закидываете техническую книгу или документацию целиком в контекст, чтобы агент по ней отвечал, вы платите за это заново на каждой сессии, что не очень экономично. При этом в большом контексте агент может пропускать нужные детали или даже галлюцинировать. Как раз для этого случая есть такой удобный инструмент: он один раз разбирает книгу (PDF, EPUB, DOCX и т.д.) и превращает ее в структурированный набор фреймворков, правил и паттернов, который агент подгружает точечно, когда нужно, а не перечитывает всю книгу каждый раз. Экономия – 24–51× по токенам. Разовая конвертация книги стоит около доллара, дальше этот скилл можно использовать повторно без повторной обработки всей книги. Работает с Claude Code и GitHub Copilot CLI. Лицензия MIT.

Участвуй в МТС True Tech Champ 2026 — всероссийском чемпионате по программированию с двумя треками и призовым фондом 10 250 000 рублей. Трек 1: Алгоритмический [индивидуальный зачет, 2 750 000 ₽, шесть призовых мест] Решай задачи по алгоритмам и структурам данных, которые помогут прокачать навыки для технических собеседований и работы в ведущих ИТ-командах. Лучшие участники пройдут в финал, где в режиме реального времени будут соревноваться в правильности решений и скорости мышления. Трек 2: Программирование роботов [командный формат, 7 500 000 ₽, три призовых места] Напиши алгоритмы для робособаки и робота-манипулятора и проведи их через три этапа соревнований. Сначала — через цифровой симулятор, где нужно пройти трассу и выполнить задания по передаче предметов. Затем — подключись к реальному полигону через удалённый доступ и выполни задания на физических роботах дистанционно. А в очном финале лучшим командам предстоит управлять роботами на площадке, дорабатывать алгоритмы под новые условия и бороться за победу на глазах у зрителей. Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS. Регистрируйся до 13 сентября и стань частью масштабного чемпионата.

Подборка открытых вакансий 🔵 Junior Data Engineer в Ozon Офис Middle/Senior Data Scientist в Beeline Удаленно Senior Data Scientist/ML Engineer в X5 Tech Удаленно / Гибрид / Офис в Москве Middle Data Analyst в VK Team Гибрид / Офис в Москве ML-разработчик в Яндекс Гибрид / Офис в Москве, Ереване, Белграде

Как понять, заменит ли ИИ разработчиков? Исследователи Йельского университета сравнили семь разных метрик "подверженности профессий ИИ" и выяснили, что метрики почти всегда согласны, кого ИИ уж точно не заменит, но когда дело касается интеллектуальных профессий - мнения расходятся. Для разработчиков разброс выглядит примерно так: одна метрика ставит программистов в 99-й процентиль риска, другая только в 88-й 🤷‍♂️ Авторы пишут, что само по себе высокое место в рейтинге подверженности не значит, что профессию автоматизируют до исчезновения. Метрика показывает лишь то, где ИИ способен ускорить выполнение задач, а не то, что человека полностью уберут из процесса. Похожая картина и по зарплатам: чем выше оплата труда, тем выше и средний риск, и разброс оценок. То есть именно там, где работают разработчики, прогнозы наименее однозначны. Исследователи сами говорят не доверять одной метрике, а смотреть на совокупность оценок.

AI/ML Solutions Engineer at Kaspersky Офис в Москве What to do: Implement AI/ML solutions to automate business processes, focusing on measurable business impact (reduction of manual effort, optimization of operational costs); Ensure high reliability, accuracy, and performance of automated systems in line with SLA requirements and business objectives; Drive rapid delivery of new automation use cases from idea definition and validation to production deployment.... find out more 🔵