Вакансия: ML Engineer (LLM / Generative AI)

Локация: Удалённо в РФ
Компания: Innovatica Systems
Занятость: Проектная

О компании:

LLC Innovatica Systems — технологическая компания, специализирующаяся на разработке enterprise-решений на базе искусственного интеллекта. Мы создаем инфраструктуру для трансформации бизнес-процессов крупных организаций через внедрение Large Language Models и ML-операционализацию.

Модель: B2B Enterprise, SaaS-решения, Custom AI-интеграции

Мы ищем ML Engineer с опытом работы с большими языковыми моделями (LLM) для разработки и внедрения AI-решений в реальные бизнес-процессы. Роль предполагает полный цикл: от прототипирования до продакшена.

Обязанности
- Разработка и внедрение решений на базе LLM (RAG, агенты, чат-ассистенты, классификация, суммаризация).
- Подготовка и обработка данных (ETL, разметка, очистка, построение пайплайнов).
- Интеграция моделей в продукты и внутренние системы (API, микросервисы).
- Оптимизация inference (latency, cost, batching, quantization).
- Fine-tuning и prompt engineering для улучшения качества моделей.
- Построение и поддержка ML-пайплайнов (CI/CD для моделей, мониторинг, A/B тесты).
- Работа с векторными БД (FAISS, Milvus, Pinecone и др.).
- Оценка качества моделей и разработка метрик (offline/online).

Требования
- Опыт работы ML Engineer / Data Scientist от 1 года.
- Уверенное знание Python (PyTorch).
- Практический опыт с LLM (OpenAI, Gemini, Mistral, Claude или open-source модели).
- Опыт работы с RAG-пайплайнами.
- Понимание архитектур трансформеров и принципов обучения.
- Опыт работы с Docker, Kubernetes (желательно).
- Навыки работы с REST API и микросервисной архитектурой.
- Опыт работы с базами данных (SQL/NoSQL).

Мы предлагаем
- Участие в создании AI-продуктов с реальным применением.
- Современный стек и свободу выбора инструментов.
- Гибкий формат работы (удалёнка).
- % от выручки продукта
- Возможность влиять на архитектуру и развитие продукта.

——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @datasciencejobs).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала.
——

Как откликнуться: Пришлите CV и название вакансии сюда: @Innovatica_systems (тема: "LLM").

Кажется, аналитика подошла к моменту больших изменений.

Ещё недавно подготовка отчётов занимала дни: данные собирались вручную, цифры перепроверялись, а бизнес слишком долго ждал ответы. Сейчас искусственный интеллект меняет сам подход к работе с данными — делает аналитику быстрее, проще и доступнее.

3 июня Visiology проведёт большой онлайн-эфир Cortex LIVE о новом поколении аналитики.

На бесплатном онлайн-эфире покажут:
— как ускорить получение аналитики
— как сократить объём ручной работы
— как быстрее находить ответы для бизнеса
— как компании уже меняют подход к работе с данными

Без сложной теории — только реальные примеры и практические сценарии.

Если вы работаете с аналитикой, отчётностью или управлением, этот эфир точно стоит посмотреть.

Регистрируйтесь!

Как получить бюджет на обучение?

Если вы аналитик в компании и хотите прокачать скиллы, вы наверняка сталкивались с такими мыслями:

🤔 «Курсы стоят десятки тысяч, платить самому накладно»
🤔 «Просить компанию как-то неловко, да и не знаю, с чего начать»
🤔 «А вдруг откажут, и разговор только испортит отношения с руководителем?»

Между тем, более 60% работодателей уже заложили бюджет на развитие команды в этом году, а большинство аналитиков просто не знают, как грамотно его запросить.

Мы собрали методичку, которая поможет вам запросить необходимый бюджет на обучение от руководства. Внутри:
✅ 8 шагов от идеи учиться до «компания всё оплатила»;
✅ Готовые обоснования для руководителя;
✅ Скрипты ответов на возражения;
✅ Чек-лист перед разговором с HR.

Забирайте методичку бесплатно → https://tglink.io/bf1acaa369d510


Реклама. ООО "АЙТИ РЕЗЮМЕ". ИНН 4025460134. erid: 2W5zFK78z2D

#вакансия #vacancy #удаленка #удаленно #remote #DS #ML

Компания: Quickly Search
Вакансия: Data Scientist
Ориентир по вилке: до 350-400т.р. на руки
Формат работы: гибридный (Москва) или удаленный (РФ)

👋🏼 Нахожусь в поиске нескольких Middle+/Senior Data Scientist в команду автоматизации ML-разработки на крупный финтех-проект.

Команда занимается развитием внутренней AI/ML-платформы, AutoML, разработкой LLM/NLP-решений, мониторингом качества моделей.

📌 Предстоящие задачи:
• Разработка и развитие ML/LLM-сценариев для production;
• Работа с AutoML, NLP и RAG-пайплайнами;
• Оптимизация качества и стабильности ML-решений;
• Интеграция с MLOps/DE-инфраструктурой;
• Быстрое прототипирование и проектирование AI-решений.

📌 Ожидания:
• 3+ лет опыта в DS/ML;
• Хороший Python и уверенный ML-стек (Sklearn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, Pandas, NumPy), опыт с табличными данными;
• Опыт с LLM/NLP (для проекта в данном направлении);
• Опыт работы с Spark/Hadoop/Hive;
• Понимание production ML-процессов.

Будет плюсом:
• PyTorch / DL;
• Open-source contribution;
• Full-stack опыт.

📌 Условия:
• Оформление по ТК или ИП в аккредитованную ИТ-компанию;
• Сильная инженерная команда и обмен экспертизой;
• Гибридный или удаленный формат работы (РФ!);
• ДМС со стоматологией с 1го дня;
• Предоставление техники (на выбор, по запросу).

——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @datasciencejobs).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала.
——

Если тебя заинтересовала вакансия, или есть кого порекомендовать на данную позицию, присылай свое резюме мне в личку @liza_mich 😌

Приглашаем на GenAI MeetUp — hh.ru х Lamoda Tech

Если вы LLM-инженер или ML-специалист, работаете с генеративным AI, приходите обсудить разработку агентов, применение моделей и оценку их качества.

🧬 В программе разбор кейсов, интерактивы с призами, нетворкинг и угощения.

Спикеры и доклады:

▪️ Коля Безносов, Руководитель направления AI Lab, hh.ru
Рекрутер, который не спит: как мы автоматизировали первичный контакт с соискателями с помощью ИИ

▪️Данил Дмитриев, Senior Data Scientist, Lamoda Tech
Контролируемый агент поддержки: как мы превратили обратную связь из прода в роадмап

▪️Женя Орлов, Руководитель команды разработки AI Lab, hh.ru
Нейроразбор резюме: практический опыт и нюансы создания LLM-судей

▪️Дима Курганский, Teamlead MLOps, Lamoda Tech
Как мы строим GenAI-платформу в Lamoda: от MVP к production-решениям

🗓 28 мая, сбор 18:30, начало 19:00
🔗 Очно и онлайн
📍 Офис hh.ru

🔥 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ

Количество очных мест ограничено.

Реклама. ООО "ЛАМОДА ТЕХ". ИНН 7734461512. erid:2W5zFGXnjfw

Data Engineering Team Lead (удалённо, РФ, от 250 000 – 350 000 ₽)

Компания: ООО «ОДСС»
Проект: Крупное Data Lake со сложной приёмкой и обработкой данных. Проект с нуля — без тяжёлого легаси, можно экспериментировать.
Формат: полностью удалённо (локация РФ)
Оформление: ТК РФ

Стек: PostgreSQL, Python 3, Selenium, Dagster, DuckDB, GitLab, Telegram.

Чем предстоит заниматься:
— Руководить командой дата-инженеров (код-ревью, задачи, развитие)
— Проектировать конвейеры и инфраструктуру данных
— Разрабатывать и поддерживать парсеры (PDF, doc, docx, xls, xlsx)
— Автоматизировать обработку и преобразование данных
— Настраивать мониторинг и отладку конвейеров

Ключевые требования:
✅ Опыт руководства командой
✅ Глубокий Python (pandas, numpy и др.)
✅ Парсинг сложных слабоструктурированных документов
✅ Dagster (конвейеры + оркестрация)
✅ PostgreSQL, Git (ревью, стратегии merge)
✅ Английский (читать документацию)

Плюсом будет:
— опыт с open data
— долгосрочное поддержание парсеров

📩 Контакты: @LvovaOV

#DataEngineering #TeamLead #Python #Dagster #Удаленка #ОДСС

Авито зовёт в гости на Data Fest 2026

Встречаемся 30 мая, чтобы обсудить самое интересное из мира ML, встретить лето на нашей Дата Даче и просто хорошо провести время.

Зарегистрироваться →

Что в программе
ML in Marketplace
Advanced LLM
Computer Vision
ML & Education
Соревновательный трек и обсуждение Avito ML Cup 2026

Что будет, помимо докладов
Нетворкинг и карьерные разговоры
DS-квиз
Афтерпати на веранде прямо в офисе

Когда и где
30 мая в 11:00 ждём в московском офисе Авито.

Количество мест ограничено — регистрация открыта до 27 мая. Присоединяйтесь: будем вместе копать данные, а не огороды

Оценка сотрудников — головная боль, особенно в компании, где работают сотни людей

Как вовремя заметить крутого специалиста? Как понять, что мидл из команды А уже перерос свой уровень, а сеньор из команды Б, наоборот, недотягивает? Мы в Авито используем для этого процесс перформанс-ревью и так добиваемся сразу нескольких результатов:

награждаем классных ребят,
подсвечиваем точки роста тем, кто не справляется,
успеваем всё заметить и помочь, если надо.

Алина Бабенко провела уже четыре цикла перформанс-ревью и рассказала, как всё работает. Описала все этапы и результаты. Прочитайте, если хотите узнать о прозрачном способе оценки сотрудников или подумываете найти работу в Авито.

Читать статью на Хабре или на VC.

#вакансия #fulltime #remote #dataengineer #datasupport #etl #bigdata

Компания Centicore находится в поисках Инженера сопровождения дата-продуктов / Data Support Engineer на проекты крупного банка. Наша компания занимается продуктовой разработкой проектов наших Заказчиков под ключ.

Вакансия: Инженер сопровождения дата-продуктов / Data Support Engineer
Формат работы: Удаленно по РФ
Вилка: 300-330к на руки (в зависимости от опыта и пожеланий кандидата)
Технический уровень: Middle / Middle+

Команда занимается задачами сопровождения дата продуктов.

🔷Технические требования:
ЯП: SQL, Python
Технологический стек: Apache Spark, Hadoop\S3\S3-like, Apache Airflow, Parquet\ORC. Знание Apache Iceberg будет плюсом
Навыки работы с: Jira + Confluence или аналогичное, Git, CI/CD, XML, JSON
Навыки системного анализа, тестирования
Базовое знание работы с РСУБД, Kafka

Важно:
- SQL , Spark, Hadoop, Airflow/oozie, понимание ETL , Airflow/oozie, , умение читать код (чтобы понимать как данные из одного места транслируются в другое)


🔷 Задачи:
Сопровождать и анализировать существующие процессы загрузки данных;
Разбирать технические контроли качества данных;
Тестировать доработки и устанавливать их в продуктивный контур;
Анализировать логику ETL-процессов и движение данных между системами;
Взаимодействовать с внутренними командами по вопросам качества и стабильности дата-продуктов;
Поддерживать корректную работу процессов загрузки и обработки данных.

——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @datasciencejobs).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала.
——

💌 Контакт: для вопросов и резюме — в лс @ktvsk_d

Позиция: Data Scientist / ML Engineer

Проект: НИОКР
Организатор: проектная команда студентов СФУ, подающая заявку на конкурс на проведение НИОКР
Формат: удалённый
Занятость: частичная
Длительность: до года
Оформление:  ГПХ
Оклад: 120–150 тыс. руб. в месяц, обсуждается по итогам интервью

Мы ищем сильного Data Scientist / ML Engineer в проектную команду для участия в НИОКР-проекте. Работа будет связана с прикладной ML-разработкой: от постановки гипотез и подготовки данных до обучения, валидации моделей и доведения решения до результата. Проект ориентирован на человека, который умеет не только строить модели, но и самостоятельно вести задачу, принимать решения и отвечать за качество результата.

Кого мы ищем:
специалиста с уверенным владением Python, ML и статистикой;
опытом построения, обучения и валидации моделей;
пониманием работы с большими данными, экспериментами и оценкой качества;
человека с хорошим портфолио или реализованными проектами;
кандидата, который умеет работать в команде, соблюдать сроки и понятно объяснять выводы.

Будет сильным плюсом:
опыт участия в НИОКР или R&D;
практические кейсы с прикладными ML-задачами;
самостоятельность, системность и ориентация на результат.

Что предлагаем:
интересный исследовательско-прикладной проект в контуре СФУ;
работу над задачами, где важен не только код, но и результат;
гибкий формат взаимодействия и удалённую работу;

——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @datasciencejobs).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала.
——

Откликнуться на вакансию: @dmt386

На Stepik вышел курс - «RAG-системы на векторных базах данных».

Собрать чат-бота по документации можно быстро. Сложнее сделать так, чтобы он стабильно находил нужное, не выдумывал ответы и не разваливался после обновления базы знаний.

На курсе разбираем RAG для реальных AI-продуктов:
векторный поиск на Qdrant, Weaviate, FAISS
embeddings и грамотный chunking
hybrid search для лучшей релевантности
оценка качества через Recall@K, nDCG, MRR
контроль галлюцинаций
CI/CD и мониторинг RAG-пайплайна

Подойдет тем, кто строит AI-ассистентов, внутренние базы знаний, поиск по документам и product-facing AI-фичи.

Скидка 25% действует 48 часов.
Перейти к курсу на Stepik

Карьерный нетворкинг, ML-доклады и тусовка единомышленников на Data Fest 2026

24 мая Data Fest пройдет в Loft Hall на площадке ВТБ. В программе — доклады про RAG, uplift-модели, ML в рекламе, математику и отдельный трек Open Career с разговорами про работу и карьеру в Data Science.

Подойдёт тем, кто работает в DS/ML, и хочет понять, куда двигаться дальше.

Программа тут. Регистрация уже открыта — нужно оставить ФИО и опыт в DS/ML, после чего дождаться подтверждения на почту.

📍 Loft Hall, Автозаводская
⏰ 24 мая, с 11:00

⚠️ ВНИМАНИЮ ВСЕХ УЧАСТНИКОВ СООБЩЕСТВА DATA SCIENCE JOBS

В связи с резким усложнением схем социальной инженерии и появлением целевого HR-скама (включая блокировку личных MacBook через подставные корпоративные аккаунты iCloud), администрация вводит обязательный протокол безопасности.

Мы осуществляем базовую фильтрацию публикуемых вакансий, однако мошенники непрерывно адаптируют свои алгоритмы и мимикрируют под реальные IT-компании. Безопасность вашего оборудования и персональных данных зависит прежде всего от вашей бдительности.

Перед откликом на любую вакансию в канале строго обязательно ознакомьтесь с утвержденным регламентом выявления мошенников. В нем зафиксированы абсолютные индикаторы, при которых коммуникацию с «работодателем» необходимо немедленно прервать.

🔗 РЕГЛАМЕНТ ИНФОРМАЦИОННОЙ И ФИНАНСОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

🛡 Алгоритм действий при выявлении скама:
• Немедленно прекратить любые коммуникации.
• Никаких переходов по ссылкам, установок ПО или вводов учетных данных.
• Сохранить скриншоты переписки (с видимым @username рекрутера).
• Переслать данные администрации канала для оперативной блокировки публикации.

Ссылка на данный регламент теперь будет сопровождать каждую публикуемую вакансию. Игнорирование вами данных правил — прямая угроза вашей информационной и финансовой безопасности.

Senior ML Engineer
Rette
1500 to 3000 usd NET per month
Almaty / Remote

Participating in the Mayo Clinic Accelerate Program
Healthcare AI startup focused on extracting clinical features from medical records

Responsibilities:
• Deploy offline extraction LLM (open-weight, vLLM/llama.cpp)
• Train supervised audit models on clinical data
• Build evaluation harness and fairness slicing pipeline
• Prepare explainability artifacts (SHAP, model cards)

Requirements:
• 5+ years ML engineering
• Python
• Supervised tabular ML: LightGBM, XGBoost, scikit-learn
• Deployment of open-weight LLM: vLLM/llama.cpp, quantization (GGUF/AWQ/GPTQ)
• Experience in regulated/air-gapped environments
• Evaluation rigor: stratified hold-outs, bootstrap CIs, SHAP

Optional:
• Knowledge of clinical NLP
• US ICD-10/CPT
• Fairlearn/AIF360

Contacts:
📧 gulnaz@rette.ai

Junior Backend-разработчик
Удалённый формат 📍
Компания: Evrone

Evrone - engineering-команда, которая разрабатывает backend-системы, AI-сервисы и web-продукты для стартапов и бизнеса из разных стран. Работаем с современным стеком и реальными коммерческими проектами.

Задачи:
Разрабатывать и дорабатывать backend-логику
Работать с API и базами данных
Поддерживать существующие сервисы
Работать в команде с разработчиками и DevOps

Стек:
Python / Node.js / Go
PostgreSQL, REST API, Docker

Условия:
Зарплата: 80 000 – 130 000₽
Наставничество от senior-разработчиков на первых этапах
Реальные проекты вместо “учебных задач”
Рост до Middle внутри команды

Требования:
Базовые знания backend-разработки
Понимание API и работы БД
Будет плюсом: GitHub, pet-проекты или стажировки и знание английского языка

Если вы уже писали backend “для себя”, но хотите перейти на проекты с настоящими пользователями - отправляйте отклик и GitHub в личные сообщения Telegram

#вакансия Ai Tech Lead

Ищем: лида AI подсистем в AI-first стартап на pre-seed stage. Роль предполагает работу напрямую с CEO и CTO: развитие AI-архитектуры, планирование и приоритизацию AI-направления, управление разработкой и участие в создании core AI-сервисов.

О нас: строим AI-first сервисы для автоматизации и масштабирования бизнес-процессов в салонном бизнесе в СНГ.

Stack: Python, Celery, Redis, TypeScript, PydanticAI, OpenAI, Postgres

Что нужно делать:
— проектировать и развивать AI/backend architecture;
— участвовать в разработке и фиксе сложных технических проблем;
— выстраивать roadmap и долгосрочное развитие AI-сервисов;
— управлять и менторить AI/Backend-разработчиков;
— принимать ключевые технические решения вместе с CEO и CTO.

Требования:
— сильный опыт с Python и AI/LLM ecosystem;
— понимание production-grade AI systems;
— опыт проектирования backend/system architecture;
— опыт управления командой разработчиков;
— ownership mindset и умение принимать технические решения.

Условия:
— формат, загрузка и compensation (возможен шейр с вестингом) обсуждаются индивидуально по результатам интервью;
— возможность влиять на архитектуру и развитие AI-направления с раннего этапа.
— Локация: 🇷🇺 (удаленка)

По всем вопросам и с резюме пишите: @vladislavpolet

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

Устройтесь в Яндекс за выходные

В мае и июне проводим онлайн-мероприятия быстрого найма — такой формат позволяет пройти всего две секции, вместо трёх в обычном найме, и финалы за выходные и сразу получить офер.

⚡️Ищем продуктовых, дата-аналитиков и датасаентистов с опытом на Python от 3 лет.

— Зарегистрируйтесь до 27 мая.
— 6 июня пройдите две технические секции: аналитические задачи на знание матстата и алгоритмическую задачу на знание алгоритмов и структур данных.
— 7 июня познакомьтесь с командами и получите офер.

Подробности и регистрация — на сайте: https://yandex.ru/project/events/wo-analytics-0626

⚡️Ищем ML- и DL-инженеров с опытом в доменных областях NLP, CV, RecSys и Classic ML.

— Зарегистрируйтесь до 20 мая.
— 30 мая пройдите две технические секции: Classic ML и Livecoding, ML по своей основной доменной области (NLP, CV, RecSys, Classic ML).
— 31 мая пройдите финальное интервью с командами и получите офер.

Подробности и регистрация — на сайте: https://yandex.ru/project/events/wo-ml-0526

#вакансия #DA #Engineer

Data Analytics Engineer

Компания: AGIMA
Проект: Цифровая платформа, которая предоставляет производителям необходимые ресурсы для роста бизнеса, а покупателям доступ к глобальным производственным компаниям.
Занятость: проектная (от 1 года), fulltime

Мы ищем Analytics Engineer, который будет отвечать за уровень трансформации данных и создание «золотого стандарта» отчётности в компании. Вы будете работать на стыке Data Engineering и Data Analytics, превращая сырые данные в чистые, хорошо смоделированные датасеты, которые помогут всей компании принимать более эффективные решения.

Ключевые обязанности:
• Моделирование данных: проектирование, разработка и поддержка надёжных моделей данных (с использованием dbt), которые служат основой для всей отчётности компании. Глубокое понимание семантического моделирования и архитектуры данных для нескольких доменов.
• Качество пайплайнов: в партнёрстве с Data Engineers оптимизировать процессы загрузки и обеспечивать надёжность нашего хранилища данных, а также оптимизировать запросы.
• Бизнес-партнёрство: работать с аналитиками и заинтересованными сторонами по всей организации, чтобы переводить сложные бизнес-требования в технические спецификации.
• Качество кода: задавать стандарты по контролю версий, паттернам CI/CD и комплексному тестированию (проверка качества данных и юнит-тесты).
• Документация: поддерживать высококачественный словарь данных, чтобы все в компании говорили на одном «языке данных».

Требования:
• Опыт от 3х лет в аналитике, аналитической инженерии или дата-инженерии.
• Подтверждённый опыт создания и поддержки промышленных моделей данных, а также трансформации сырых данных в чистые, пригодные для работы датасеты.
• Уверенное владение написанием сложных и производительных SQL-запросов для трансформации и анализа данных.
• Практический опыт работы с dbt для моделирования и с GitHub для контроля версий.
• Опыт работы с облачными хранилищами данных, такими как Snowflake.
• Опыт построения и поддержки дашбордов в инструментах вроде Looker, Tableau или Power BI.
• Опыт внедрения тестов качества данных и участия в CI/CD-процессах.
• Способность понимать бизнес-метрики и переводить требования стейкхолдеров в технические задачи.
• Умение ясно доносить технические концепции до нетехнических заинтересованных сторон.
• Комфортная работа в быстром темпе и умение управлять несколькими приоритетами одновременно.
Важное условие
• Готовность работать в часовым поясом США (Eastern Time / GMT-5).
• Английский: от В2

Контакты: @staff_eeva