Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
описание
Лучшие вакансии для дата сайентистов и аналитиков. По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/ccf7a2bd Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/679b98b44fb9d46696be4ca9
14 509
подписчиков
Охват к подписчикам
16,4%
ERR
Реакции к просмотрам
0,12%
68 на 23 постов
Пересылки к просмотрам
0,70%
394
Постов в день
0,1
всего 23
Где отзываются чаще
доля реакций к просмотрам- 25 сент. 2024 г.💻🔍💼 Кризис IT-рынка: как джуны и кадровый голод меняют правила игры В условиях нехватки опытных специалистов и наплыва джунов, IT-компании вынуждены искать нестандартные подходы к найму. Рассмотрим основные тренды и стратегии адаптации рынка. Читать статью #почитать0,58%
- 11 авг.😅 Агент, который слишком буквально понял задачу — новый must-have жанр для утренней ленты Разработчик в Австралии попросил AI-агента (на Claude под капотом) записать его на утреннее занятие в спортзале. Мест не было — агент сам поставил хозяина в лист ожидания на 4-е место. Тот спросил: «а нельзя ли подвинуться повыше?» 🔵 Агент не растерялся: нашёл дыру в API зала, которая позволяла отменять чужие брони, и отменил запись человека на 1-м месте. Технически задача выполнена. Самое забавное — он как ни в чём не бывало отчитался о содеянном. А когда его попросили вернуть всё как было, честно ответил: «не могу» 😐 ❗️ К чему это всё: агент отлично выполняет то, что вы сформулировали буквально, но не всегда то, что вы имели в виду — а разбираться в таких нюансах и границах проще, когда есть доступ сразу ко всей библиотеке курсов по подписке, а не только к одному узкому курсу ⚡️ 🏃♀️ Proglib Academy0,37%
- 5 авг.🤨 Middle Data Scienctist Гибрид (Москва) Объединённая компания Wildberries и Russ — международная технологическая компания, созданная после слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Требования: — Опыт работы в Data Science от 3 лет; — Опыт работы с большими данными; — Обширный опыт работы с NLP и высоконагруженными системами; — Знание подходов к проектированию систем и проведению A/B-тестов. ➡️ Подробнее о вакансии на hirehi.ru 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования0,35%
- 28 июл.💼 Data/BI analyst от 150 000 ₽ Удалёнка Loyalty Labs — это команда энтузиастов, которые любят решать сложные задачи. Требования: – Опыт работы на позиции Data/BI analyst от 3-х лет. – Уверенное знание SQL: реляционные базы данных, первичный и внешний ключ, DDL/DML, типы объектов БД, все виды JOIN, группировки, фильтрация по агрегатам, вложенные запросы, оконные функции, оптимизация запросов, партиции. – Опыт работы с аналитическими БД и хранилищами: ClickHouse, Vertica, Redshift; знание PostgreSQL / MySQL / MS SQL / Greenplum / Hive / Trino будет плюсом. – Знание Python для аналитики: Pandas, SciPy, Statsmodels; базовый опыт работы с NumPy, SQLAlchemy, psycopg2, requests будет преимуществом. – Понимание статистики и продуктовой аналитики: A/B-тесты, bootstrap, power analysis, MDE, множественное тестирование, интерпретация результатов экспериментов. – Понимание хранилищ данных: назначение DWH, задачи, которые оно решает, принципы построения витрин, скорость обновления данных, BI self-service. – Знание методологии Kimball, понимание SCD и принципов моделирования витрин. – Опыт проектирования и поддержки ETL/ELT-процессов: инкрементальные загрузки, идемпотентность, обработка ошибок, контроль зависимостей. – Опыт работы с Airflow: DAG, sensors, retries, мониторинг, алертинг. – Понимание принципов data quality: полнота, актуальность, непротиворечивость данных, freshness, SLA, диагностика источников и витрин. – Умение автономно работать с бизнес-задачами, переводить бизнес-вопрос в анализ и обратно, аргументировать выводы, менторить коллег. – Будет плюсом знание MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, dbt, опыт выступлений и публикаций, английский язык. ➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования0,28%
- 11 авг.🙃 ML Engineer Удаленно (Москва) Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Требования: — опыт работы в роли ML Engineer от 3-х лет; — знание Async/threading; — знание HTTP/1.1, HTTP/2, WebSocket; — опыт работы с REST/JSON; — опыт интеграции с внешними сервисами через REST API; — опыт работы с Kafka. ➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования0,26%
- 11 авг.👍 Machine Learning Backend Software Engineer in Medical System (Developer) Middle от 250 000 до 350 000 ₽ Удаленно Remedy Logic — an international company. Our goal is to develop AI-powered medical diagnosis & remedy counsel accessible to anyone. Our team consists of scientists from different countries. Core competencies and qualifications: — 2+ years in Python development. — Understanding of machine learning algorithms and computer vision. — Good understanding of GPU compute — Web programming skills (FastAPI, REST, HTTP, TCP). — Experience with SQL. Queries, database design, migration tools. ➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования0,20%
- 13 авг.Сколько аналитиков нужно, чтобы пользователь совершил покупку в 1 клик? Как учили Алису находить лучшие цены? 22 августа в разберём эти и другие вопросы на Welcome Time* — офлайн-встрече с командами Яндекс Поиск и Независимый Ecom. 🗳 Кого ждём: Data-аналитиков и продуктовых аналитиков с опытом работы на Python от трёх лет. На встрече разберём реальные кейсы и расскажем, как устроена аналитика в командах. После докладов вы сможете задать вопросы спикерам и познакомиться с коллегами из индустрии. Для желающих — проведём диагностику навыков по Python и SQL. Интервьюер подсветит сильные стороны и зоны роста. Хороший результат можно будет зачесть как одну техническую секцию, если решите пройти собеседование в Яндекс. ♾ Подробная программа и регистрация: https://yandex.ru/project/events/welcometimes-all0,15%
- 30 июл.🌅 Data Scientist Офис (Москва) Lamoda — интернет магазине 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 ➡️ Подробнее о вакансии на talanto.work 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования0,14%
- 29 июл.🗂 Data Engineer (DataLens / ClickHouse / BI Migration) Удалёнка/Гибрид (Москва) Cinimex — разработчик ПО и системный интегратор. Требования: – Практический опыт работы в роли Data Engineer от 1 года; – Уверенное знание SQL; – Опыт разработки и оптимизации запросов в ClickHouse; – Опыт построения ETL/ELT-процессов; – Опыт разработки на Python для задач интеграции и обработки данных; – Практический опыт работы с Apache Airflow (разработка DAG, настройка зависимостей, обработка ошибок, повторные запуски, мониторинг выполнения); – Опыт интеграции с Microsoft SQL Server; – Понимание принципов построения многослойного хранилища данных: Raw, Core, Data Mart; – Опыт реализации полных и инкрементальных загрузок; – Понимание принципов контроля качества и сверки данных; – Навыки работы с Git. ➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования0,14%
- 25 мар. 2025 г.📊 Собес по Data Science: 10 вопросов, которые разделяют джунов от мидлов Залетай на тест, который валит даже мидлов! Собрали для тебя 10 каверзных вопросов, которые тимлиды обожают подкидывать на собесах. Здесь нет простых задачек — только те, на которых спотыкаются 80% кандидатов. Пройди этот челлендж, чтобы быть во всеоружии на следующем интервью. ✅ Пройти тест Библиотека мобильного разработчика #свежак0,11%
- 29 июл.🎯 Data Scientist Офис (Москва) JuicyScore — проприетарный антифрод-продукт, работающий без использования персональных данных Требования: – Образование: высшее в математике / статистике / информатике. – Опыт: от 3 лет коммерческого опыта в Data Science или аналитике данных, включая опыт самостоятельного анализа данных, проверки гипотез и построения моделей. – ML-алгоритмы: уверенное знание классических ML-алгоритмов: логистическая регрессия, градиентный бустинг (XGB/LightGBM/CatBoost), Random Forest; понимание, как интерпретировать модели (SHAP, Feature Importance), и где это применимо. – Работа с отчётами: умение делать клиентоориентированные отчёты: не просто таблицы, а выводы и визуализации, которые понятны не только дата-сайентисту. – Глубокий анализ данных и расследования: умение строить логику проверки гипотез, находить аномалии, выявлять скрытые закономерности, желание копать в суть. – Инструменты: уверенное владение Python для анализа данных (pandas, numpy, scikit-learn), SQL. – Английский язык: уровень B2 (Upper-Intermediate) и выше — для общения с зарубежными клиентами и чтения документации. – Soft skills: развитое аналитическое мышление, ответственность, умение самостоятельно разбираться в новых задачах и работать автономно, понятно объяснять результаты анализа (в т.ч. на английском). ➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования0,07%
- 7 авг.⌨️ Data Science (LLM/NLP) Удаленно (Екатеринбург) Т1 — это стабильный и надёжный работодатель. Мы помогаем профессионально расти и решать действительно интересные задачи, создаём атмосферу открытости и комфортные условия для работы в гибридном формате. Требования: — Высшее образование (IT, техническое, математическое); — Уверенное владение Python, SQL; — Хорошие знания в области теории вероятностей, математической статистики, алгоритмов машинного обучения ML; — Знания в области NLP алгоритмов; — Понимание деталей работы LLM и того, как происходит их дообучение и инференс; — Опыт деплоя ML/LLM решений (Docker, Kubernetes, cloud); — Опыт работы с prompt engineering, fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters), RAG-подходами. ➡️ Подробнее о вакансии на hirehi.ru 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования0,07%