Data Science Jobs Telegram-Beiträge

Data Engineer

Локация: Удалённо в РФ
Компания: Центр Орбита
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Проектная

Мы в «Центр Орбита» ищем Data Engineer уровня Senior на временный проект

Длительность проекта: 6 мес., возможно продление.

Масштабный технологический проект с глубокой экспертизой в цифровизации бизнеса. Ключевые отрасли: государственный сектор, FinTech, HR Tech, коммуникации и медиа, услуги, рынок недвижимости, travel. Нам доверяют крупнейшие компании РФ, среди них: Т1, ВТБ, Иннотех, Альфа-банк, ОИС и другие. Более 6 лет мы ведем собственную продуктовую и заказную разработку высокоэффективных цифровых решений.

Наш основной стек:
Apache Spark, Apache Airflow, Apache Kafka, Apache Flink, Yandex Cloud, Python, SQL, Linux, Docker, K8S.

Основные задачи:
• Работа над проектом в крупном ретейле;
• Разработка и поддержка ETL-процессов;
• Работа с потоковыми данными;
• Оркестрация задач;
• Работа с облачной инфраструктурой;
• Анализ и оптимизация запросов.

​​​​​​​​​​​​​Резюме отправлять: @Gillthunder

#вакансия #ds #middle #senior

DS-специалист в Авито (Middle/Senior)

Формат работы: удаленка или работа из офиса в Москве, Санкт-Петербурге, Самаре, Казани
Занятость: полная
ЗП: от 285.000р

В зависимости от выбранной команды вы будете:
— развивать умный алгоритм проверки объявлений;
— внедрять ML-модели в процессы монетизации;
— писать микросервисы для улучшения поискового ранжирования;
— оказывать DS-поддержку всем командам Авито.

Работа в Авито — это:
— конкурентная зарплата и удаленка по всему миру;
— реальные задачи на большом масштабе — разработка алгоритмов для проверки объявлений, внедрение ML-моделей, оптимизация процессов и DS-поддержка;
— участие в разработке новых продуктов — предлагаем для этого мощное железо и бюджет на обучение;
— сильное IT-комьюнити, которое любит опенсорс.

Мы ожидаем, что вы:
— хорошо владеете Python;
— разбираетесь в CV, NLP, классическом ML, направлении recsys или search;
— живете в России и имеете гражданство РФ или СНГ.

🛫 Откликнуться: @oooozhegovaaaa

Что можно сделать за 2 недели, чтобы выйти на новый уровень в робототехнике и генеративном ИИ? У Яндекс Образования есть ответ — пройти бесплатный студкемп! Это интенсив, на котором вас ждёт много практики, общения с экспертами из индустрии и, конечно, самые актуальные знания.

Весенний студкемп по робототехнике и ИИ пройдёт с 14 по 26 апреля на базе ФПМИ МФТИ. Учиться придётся много, ведь программу составляли специалисты Яндекса, ШАДа и МФТИ. На студкемпе ждут студентов со всей России и каждому, кто пройдёт отбор, оплатят проезд и проживание. Успейте подать заявку до 23 февраля.

Станьте ML-Инженером за 8 месяцев

Основная проблема обучений – оторванность от задач реального бизнеса. На курсе учили строить простые модельки, а на работе – сделать по шаблону недостаточно, нужно сразу связать это с бизнесом.

Курс-симулятор от Simulative построен таким образом, что вы сразу погружаетесь в настоящую работу: работаете над 10+ проектами из реального бизнеса, учитесь не только писать код, но и понимать, что у алгоритмов «под капотом»

Вы изучите математику, Python, научитесь обучать ML-модели, нейронные сети и создавать рекомендательные системы. А также подготовитесь к любому собеседованию – в курс включены тестовые задания, пробные интервью (технические и с HR) и многое другое.

С трудоустройством тоже помогут: 87% студентов находят работу в течение двух месяцев с момента начала поиска.

А на VIP тарифе преподаватели и HR спроектируют вам персональный трек обучения и за руку доведут до оффера. Часть стоимости курса вы оплачиваете только, когда найдёте работу.

Совсем скоро стартует новый поток
Узнать подробности

👋 Привет!
Хочешь узнать, как выбрать крутой курс по ИИ и сделать карьерный прорыв? Тогда наш вебинар для тебя!

🗓 Когда: 20 февраля, 18:00
📍 Что: «Где изучать искусственный интеллект: ШАД, AI Masters, Центральный Университет?»

На вебинаре узнаешь:
▪️Чем отличаются программы ведущих школ ИИ 🎓
▪️Какие навыки и возможности откроются после обучения 🚀
▪️Как подготовиться и пройти вступительные испытания 🔍

Спикеры:
▫️Юрий Дорн — академический руководитель AI Masters
▫️Александр Дьяконов — профессор РАН, ведущий направления Data Science в Центральном Университете
▫️Александр Лыков — академический руководитель Школы Высшей Математики и ShadHelper

👉 Регистрируйся по ссылке: https://shadhelper.com/webinar/ai_schools

Приходи, если ты junior, студент или просто хочешь узнать, как сделать правильный выбор в сфере ИИ! Будет интересно и полезно!

Реклама. ООО "Школа высшей математики". ИНН: 9728100991

Главная гонка десятилетия – AI. В 2025 все решится

Год только начинается, а OpenAI уже выпускает самую умную из когда-либо существовавших моделей, США выделяет на развитие ИИ 20 годовых бюджетов NASA, а Китай тратит миллионы на контрабанду чипов Nvidia.

В Data Secrets показывают, что на самом деле происходит и как обучают модели. Без иллюзий и хайпа – только ключевые новости, разборы свежих исследований и эксклюзивные практические советы по ML и Data Science.

За каждым постом стоит ML-Researcher с научными публикациями и внушительным опытом в промышленности. Так что каждая разбираемая здесь тема подкреплена фактами и экспертизой автора.

Подпишись, чтобы не потерять. Нас уже 50 тысяч: @data_secrets

Вакансия: ML/DS-инженер (Network Fingerprinting & Anomaly Detection)

Немного о нас: мы строим систему, которая по низкоуровневым сетевым отпечаткам (TLS/JA3, HTTP2, TCP/IP и т.д.) определяет:
• Используется ли VPN/прокси?
• Подделан ли User-Agent (например, заявлена Windows, а на деле Linux)?
• Какая реальная ОС клиента, исходя из сетевых особенностей?

Собираем логи (JSON с отпечатками) и хотим обучить ML-модель (XGBoost, PyTorch, scikit-learn и т.п.), которая в реальном времени будет давать предсказания по REST API.

---

## Что делать:

1. Анализ данных (EDA) и фича-инжиниринг
- Изучать сырые логи (TLS, TCP/IP, HTTP2, JA3) и выделять нетривиальные признаки (MSS, Window Size, набор cipher suites, HTTP2 SETTINGS и т.п.).
- При необходимости помочь улучшить сбор данных.

2. Разработка и обучение моделей
- Выбирать и тюнить алгоритмы: XGBoost, Random Forest, нейронные сети и т.д.
- Настраивать процесс обучения и валидации (train/test split, кросс-валидация, гиперпараметры).
- Оценивать метрики (Accuracy, Precision/Recall, F1, ROC-AUC) и предлагать способы улучшения.

3. Построение ML-сервиса
- Оборачивать модель в сервис (REST API/gRPC) для интеграции.
- Настраивать окружение (Docker, CI/CD).
- Продумывать MLOps: сбор новых данных, мониторинг качества, переобучение.

4. Детект VPN/прокси и аномалий
- Выявлять прокси/VPN по набору признаков (TTL, JA3, IP-блеклисты и т.д.).
- Анализировать несоответствия между User-Agent и реальной ОС (TCP/IP флаги, JA3, HTTP2).
- Разрабатывать систему порогов (threshold) или вероятностных оценок (score).

5. (Опционально) Автоматизация и масштабирование
- По желанию помогать с инфраструктурой.
- Участвовать в обсуждении архитектуры приложения.

---

## Требования:

1. ML и статистика
- Понимание классических алгоритмов (деревья решений, бустинги) и навыки тюнинга.
- Приветствуется опыт с PyTorch/TensorFlow.

2. Инструменты Data Science
- Python: pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost/LightGBM.
- Умение делать EDA, визуализации (matplotlib, seaborn и т.п.) и строить надёжные фичи из «грязных» данных..

3. Сетевые протоколы (желательно, но можно прокачаться)
- Основы TCP/IP (MSS, Window Size, TCP Options).
- Понимание TLS ClientHello, JA3-сигнатур.
- Базовые знания HTTP/2.

4. DevOps / MLOps
- Docker, Git, Linux; будет плюсом опыт с CI/CD.

5. Дополнительно
- Опыт наставничества в DS.
- Понимание безопасности, VPN/прокси.
- Сильная математическая база (статистика, матан, вероятности).

---

## Условия работы:

- Удалённая работа (полная или частичная занятость — обсуждается).
- Небольшая команда (сети/бэкенд + ML).
- Задачи ведутся в трекере, созвоны/стендапы по необходимости.

Финансовая часть:
- Вилка 100–250 тыс. руб. в месяц (зависит от опыта).
- Возможны выплаты в USDT.
- Дополнительный бонус: доступ к лицензии [Cursor․com] (актуальные модели, например, Sonnet 3.5).

---

## Что получаете:
- Глубокий опыт в сетевых отпечатках, работа с уникальными данными.
- Полную свободу выбора инструментов (главное — результат).
- Поддержку по инфраструктуре и сбору сетевых данных.
- Интересные челленджи в ML + Security.

---

## Как откликнуться:
- Напишите о себе в личку и прикрепите резюме/портфолио (GitHub/Kaggle).
- Поделитесь примером ML-проекта, где вы делали пайплайн обучения/деплоя.
- Расскажите, какой у вас опыт в сетевых протоколах или безопасности (VPN, прокси).

Контакт: https://t.me/Siemons8

Как получить оффер в топ-компании РФ за 2 месяца?

Последние годы рынок IT напоминает качели: то рост вакансий, то массовые сокращения в бигтехе. Невольно начинаешь задаваться вопросами:

«Стоит ли искать новую работу сейчас?»,
«Реально ли быстро найти классную позицию, если меня сократили?»

Мы уверены, что даже в турбулентность крутые специалисты найдут работу в сильных командах с отличными условиями. Однако важны не только прокачанные харды, но и знание правил рынка и индивидуальная стратегия

📢 Об этом расскажет Даша Шульгина, CEO сервиса по поиску работы AgileFluent, на вебинаре 19 февраля в 19:00 мск

Почему стоит прийти?
За 3 года наша команда помогла получить 300+ офферов в 22 странах. Мы знаем, как работает рынок, и готовы поделиться с тобой

Какие темы разберем в эфире:
▪️Что поменялось на рынке РФ за последние 2 года?
▪️Как искать работу в кризис?
▪️Документы: резюме, профиль LinkedIn
▪️Поиск вакансий, отклики и аутрич
▪️Хард скиллы и что с ними делать
▪️Как подготовиться к интервью
▪️Оффер — как выбирать и выбивать свои условия
▪️Q&A с Дашей

➡️ Регистрируйся по ссылке: https://agilefluent.ru/web-190225

#Вакансия #DBA #Senior #Удаленка

Вакансия: Senior DBA (ClickHouse)
Компания: deeplay (аккредитованная IT-компания)
Формат работы: Удаленно, также есть офисы в Санкт-Петербурге, Омске и Новосибирске. Рассматриваем кандидатов не только из РФ.
Занятость: Полная
Зарплата: От 300K

🚀 О проекте
У нас более 200ТБ данных, около 150 схем и 2000 таблиц, а также 200+ активных пользователей. Вся инфраструктура работает на едином ClickHouse-кластере, который обслуживает сотни пользователей и хранит огромные объемы информации
Сейчас мы решаем ключевые вызовы:
– Noisy neighbor – влияние отдельных пользователей на производительность кластера
– Проблемы с масштабируемостью, бэкапами, обновлениями и безопасностью
– Отсутствие четких SLA и гарантий по доступности и производительности
Цель проекта – создать надежный, доступный и управляемый multi-tenant ClickHouse, который обеспечит гибкость, масштабируемость и стабильность для будущих задач

🎯 Что предстоит делать
– Устанавливать, настраивать и поддерживать высоконагруженные кластеры ClickHouse
– Конфигурировать систему для обеспечения высокой производительности и отказоустойчивости
– Оптимизировать запросы и структуру таблиц
– Мониторить и анализировать производительность, выявлять и устранять узкие места
– Проектировать и поддерживать инфраструктуру

🛠 Что важно для нас
– Опыт настройки и администрирования ClickHouse-кластеров, понимание архитектуры и принципов работы колоночных баз
– Опыт оптимизации сложных SQL-запросов
– Знание методов индексации, сжатия данных, работы с распределенными системами
– Умение работать с большими объемами данных (24/7 доступность)
– Опыт интеграции ClickHouse с Kafka, ETL-инструментами, BI-платформами
– Навыки работы с инструментами мониторинга (Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana)
– Знание Linux и опыт работы с автоматизацией (Bash, Python, Ansible)
– Опыт с PostgreSQL, MySQL, облачными решениями (AWS, GCP, Azure), контейнеризацией (Docker, Kubernetes)

💼 Что предлагаем
– Полная удаленная работа с гибким началом рабочего дня
– Оклад + компенсация затрат на здоровье, спорт и обучение
– Ежегодные performance review и планирование развития
– Официальное трудоустройство, больничные и отпуска по ТК РФ

📩Контакт для откликов – @venkkaya

erid: 2W5zFHCAz9N

📈Данные есть у всех. А вот нормальная аналитика…

Excel ломается под сотнями строк, отчёты собираются вручную, а важные решения принимаются «по ощущениям», а не на основе данных. Работать так — долго, сложно и неэффективно.

Хотите иначе? На курсе «Аналитик данных» вы освоите:
- SQL, Python, BI — инструменты, которые упрощают работу с данными
- Анализ требований, статистику, визуализацию — без них не обойтись
- Как говорить с бизнесом на одном языке и строить понятные отчёты

Это практическое обучение от экспертов, которые работают в ведущих IT-компаниях и знают, какие навыки нужны сейчас.

👉Пройдите вступительное тестирование прямо сейчас и получите доступ к бесплатным вебинарам и скидку на обучение: https://otus.pw/AJgo/

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.