Data Science Jobs टेलीग्राम पोस्ट

💥 Почему ансамблирование — это must-have в ML?

Даже лучшие ML-модели не идеальны. Но что если можно усилить их точность, объединив несколько алгоритмов?

На открытом уроке разберём популярные методы ансамблирования:

- Бэггинг снижает дисперсию модели, делая её устойчивее
- Градиентный бустинг усиливает предсказания, обучая модели на ошибках

Вы узнаете, как эти методы повышают точность прогнозов, и разберёте их на практике.

📅 Встречаемся онлайн 17 марта в 18:00 мск. Открытый урок пройдёт в преддверии старта курса «Специализация Machine Learning», а все участники получат скидку на обучение.

➡️ Ссылка для регистрации: https://otus.pw/iNke/?erid=2W5zFHEuXpt

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

Долгое время тема денег в IT была под негласным запретом. Все сообщество примерно понимало, в каком диапазоне кто зарабатывает, но даже в курилках такие вопросы было не принято обсуждать.

Сейчас с этим стало проще, сообщество становится более открытым, но теперь встает другой вопрос: «Как зарабатывать больше и не овертаймить?».

Ответ на этот вопрос есть в канале «Выше вилки», который ведут 2 сеньора — Илья Шишков, разработчик в Сбертехе (11 лет работал в Яндексе, сделал онлайн-курсы «Пояса по С++») и Павел Филонов, владелец ML-агентства, ex-Kaspersky.

Ребята бесплатно делятся конкретными переговорными приемами, которые помогают вырасти в доходе без переработок.

Вот несколько постов, которые перевернут ваше представление о зарплатных переговорах:
✅ Как получить прибавку +25% и +50% на одном месте работы?
✅ Как найти тот размер повышения, который справедлив, реален и стоит отстаивать до конца?
✅ «Хочу зарабатывать х2 от того, что получаю сейчас на двух работах»
✅ Как быть, если начальник — арбузер🤷🏻‍♂️
✅ Язык мой — враг мой. Почему кандидату не стоит называть свои зарплатные ожидания?

Подпишитесь на канал https://t.me/above_the_range, чтобы стать мастером зарплатных переговоров.

Реклама. Рекламодатель ИП Шишков И.И. ИНН: 575206903941, erid: 2VtzqxE5A8W

🚀 Computer Vision Lead с переездом в Грузию 🚀

📍 Почему стоит к нам?
Инвесторы с успешными экзитами (Looksery, AI Factory → Snap $150M+).
$3M ARR, 150,000 пользователей в США и Европе.
Инновационные AI-проекты + топовая команда (Lensa, Picsart, Viber, AIRI, Yandex).

🔍 О роли:
Ищем Computer Vision Team Lead для разработки AI-решений в видео и фото-редакции. Если у тебя сильный опыт в CV, ML и DL (GANs, Diffusion, Stylization) — присоединяйся!

📌 Что делать:
Разрабатывать ML-модели для генерации контента (GANs, Diffusion).
Руководить командой CV-инженеров.
Оптимизировать алгоритмы под реальные продукты.
Внедрять AI-решения в креативные продукты.

💡 Кого ищем:
5+ лет в CV / ML / DL.
Опыт в генеративных моделях (GANs, Diffusion, Stylization).
Python, Cloud-based ML, оптимизация под мобайл.

💰 Что предлагаем:
Конкурентная зарплата + бонусы.
Полное обеспечение техникой.

📩 Как откликнуться:
Пиши @lizagern

#вакансия #удаленно #dwh #teradata #informatica #middle

🚀 Middle DWH Developer (Teradata, Informatica Power Center)

💰 ЗП 230-270 тыс. ₽ (ИП)
🌍 Удаленно по РФ, часовой пояс МСК ±2
📅 Полная занятость

🔥 Ищем разработчика для развития и доработки корпоративного хранилища данных (КХД) на Teradata. Если ты знаешь, как работать с большими объемами данных, умеешь писать эффективные SQL-запросы и разбираешься в ETL на Informatica Power Center — welcome!

Что делать:
🔹 Разрабатывать и оптимизировать процессы ETL/ELT на Informatica Power Center
🔹 Проектировать физические модели данных, витрины, алгоритмы загрузки
🔹 Оптимизировать SQL-запросы и работать с данными объемом >1 млрд записей
🔹 Автоматизировать процессы обработки данных в КХД Teradata
🔹 Документировать архитектуру и алгоритмы хранилища

Что нужно знать:
✅ Teradata — проектирование, оптимизация, индексы, партиции
✅ Informatica Power Center — минимум 3 года практики
✅ SQL — сложные выборки, процедуры, оптимизация
✅ MPP-архитектура и распределение данных
✅ Опыт реверс-инжиниринга и работы с чужим кодом

Будет плюсом:
🔹 Опыт работы с Apache Kafka
🔹 Навыки CI/CD (Jira, Confluence, Git, Jenkins)

👉🏻 Если интересно, пиши в Telegram: @Lena_Bekhtereva

📍Геоданные и временные ряды в Spark: хаос или порядок?

GPS-координаты, карты, временные метки — данные есть, но как с ними работать? Стандартные методы тормозят, запросы громоздкие, аналитика требует вечности.

💡Есть решение. На открытом вебинаре «Обработка геопространственных и временных данных на Spark» 11 марта в 20:00 (мск):

- Разберём пространственные данные: координаты, маршруты, карты
- Научимся анализировать временные ряды с трендами и предсказаниями
- Проанализируем реальные кейсы: GPS-данные, сенсоры IoT, анализ движения

📢 Спикер Вадим Заигрин — опытный разработчик, Data Engineer и Data Scientist. Team Lead команд инженеров данных на разных проектах.

Все участники получат скидку на большое обучение «Spark Developer».

➡️ Регистрируйтесь, чтобы не пропустить: https://otus.pw/xT7q/?erid=2W5zFJ4HSUG

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

#вакансия #DE #dataengineer #DWH #pandas #clickhouse #SQL #BigQuery #AirFlow #DBT #parttime #fulltime #remote

Всем привет!
Ищу к себе в команду middle/senior-специалиста по data-инжинирингу.

Я аналитик, строю аналитические DWH для бизнеса, внедряю сквозную аналитику и создаю дашборды (подробнее в лс).
У меня небольшая команда - один специалист на full-time и несколько на фри-лансе.
Объем работы по клиентам растет, поэтому ищу еще одного специалиста на part/full-time (от 20 ч в неделю).

Необходимый стек:
- минимум Python (ООП, Pandas), AirFlow
- желательный Python (ООП, Pandas), SQL (ClickHouse/Google BigQuery), AirFlow, DBT

Оплата сдельная - от 80 тыс. руб.
Формат работы: удаленно

Для связи: @isrustam

#job #работа #кемерово #ии #ai

Требуется исполнитель на удаленную работу над задачей:
Нужно написать софт для интерактивной выставки.


Краткое описание:
Выставка представляет из себя интерактивную картинную галерею. Технически состоит из нескольких сетапов TV+клавиатура, возможно подключенные к одному обрабатывающему устройству, либо устройств будет несколько, индивидуально к каждому сетапу.



Приблизительный алгоритм действий, которые должна обрабатывать программа/web-страница:

Посетитель подходит к стенду, вводит с клавиатуры запрос в текстовое поле. Этот запрос автоматически в фоне "мэджик-промптится" (переводится на англ, добавляются детали). Далее важно, чтобы автоматически дописывался промпт для создания стилистики картины Леонова из текущего запроса. результат выводится на экран, застывает на какое-то время.
Можно использовать любые сервисы, которые могут генерировать картинки.


Условия:

Нужно быть налоговым резидентом РФ и иметь зарегистрированное ООО или ИП. Но возможна работа и по самозанятости.
Стоимость работы - договорная.

Для связи: @leshamiloserdov

Ищем Data Engineer (Middle/Middle+/Senior) в аутстафф-компанию Top Selection для работы над зарубежным ритейл-проектом.
Грейд: Senior
Название компании: Top Selection

Локация: Не важно
Часовой пояс: МСК
Предметные области: ритейл
Формат работы: Удалёнка

Мы ищем Data Platform Engineer с опытом работы в Microsoft Fabric или Databricks для построения и оптимизации дата-платформы в ритейле.
Основная задача – разработка облачной платформы обработки данных, интеграция с различными источниками и аналитика в реальном времени.

Работа в ритейле требует глубокого понимания данных о продажах, цепочке поставок, потребительском поведении и управлении товарными запасами.

Обязанности:
Ключевые обязанности (MS Fabric):
- Проектирование архитектуры данных на Microsoft Fabric (OneLake, Lakehouses, Synapse Data Warehouse, Power BI).
- Разработка и внедрение ETL/ELT-конвейеров данных (Fabric Data Pipelines, Azure Data Factory).
- Оптимизация хранения и обработки данных в OneLake и Lakehouses.
- Настройка Real-Time Analytics (анализ транзакций, логистика, продажи в режиме реального времени).
- Интеграция с Power BI и построение семантических моделей.
- Оптимизация SQL-запросов для больших объемов данных в Synapse Data Warehouse.
- Автоматизация CI/CD-конвейеров (Azure GitOps).
- Обеспечение безопасности данных и соответствие стандартам работы с персональными и коммерческими данными.

Технологии, с которыми предстоит работать:
- Microsoft Fabric:
- OneLake (облачное lakehouse-хранилище данных)
- Lakehouses (совмещение Data Lake и традиционных DWH)
- Data Pipelines (аналог Azure Data Factory)
- Synapse Data Warehouse (облачный аналитический движок)
- Real-Time Analytics (потоковая обработка данных)
- Power BI & Semantic Models (бизнес-аналитика)
- KQL (Kusto Query Language) для анализа событий и логов
- DevOps & CI/CD:
- Azure GitOps, YAML-пайплайны
- Автоматизированное развертывание и управление инфраструктурой данных

Требования:
- Практический опыт работы с Microsoft Fabric или Databricks (или другим релевантным облачным стеком).
- От 2 лет опыта в data engineering и облачных хранилищах данных.
- Глубокие знания SQL, Python, Spark/PySpark, T-SQL.
- Опыт оптимизации SQL-запросов и работы с большими объемами данных.
- Понимание архитектуры баз данных и lakehouse-концепции.
- Опыт работы с ETL/ELT-процессами, DataOps, CI/CD для данных.

Пожелания:
Будет плюсом:
- Опыт работы с потоковыми данными (Kafka, Event Hubs, Stream Analytics).
- Знание ритейл-данных (ценообразование, товарные запасы, программы лояльности).
- Опыт работы с Delta Lake, Databricks ML.
- Оптимизация SQL-запросов и настройка кластера Spark.

Сертификации (желательно):
- Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
- Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional

Контактные данные: @mherchopurian / @datasciencejobs

#вакансия #DataEngineer #Middle #MSFabric #Databricks #Удаленно

Хотите научиться автоматизировать процессы обработки данных как в Бигтехе?

Чтобы проанализировать большой массив данных, его нужно обработать. Обычно это происходит в три этапа: извлечение, трансформация и загрузка (или ETL). Но чем больше становится данных, тем труднее управлять этим процессом вручную — автоматизировать его можно с помощью Airflow.

Чтобы научиться работать с Airflow, приходите на бесплатный вебинар, где Антон Шишков, опытный Software Engineer из бигтех-компании, — поделится с вами своими знаниями и лучшими практиками работы с Airflow на примере автоматизации сбора данных.

Что мы будем делать на вебинаре:
🟠 Познакомимся с Airflow: узнаем, как он может упростить работу и повысить эффективность;
🟠 Узнаем об операторах и сенсорах: как использовать для создания гибких и надежных конвейеров данных;
🟠 Напишем базовые и продвинутые DAG'и, чтобы вы могли применить их на практике;
🟠 Разберем, как использовать Docker, FastAPI, Postgres, Clickhouse и Minio для автоматизации ETL-процессов.

🕗Встречаемся 4 марта в 19:30 по мск

Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Ищу ИИ-специалиста для консультации по генерации видео контента

Нужен эксперт по видео-ИИ!
Ищу специалиста, который разбирается в генерации видео с помощью нейросетей (любые сервисы, важен результат) и может подробно объяснить процесс создания качественного видео контента с персонажем и без.

Что нужно:
✅ Провести консультацию (формат обсуждается)
✅ Рассказать, какие инструменты сейчас лучшие
✅ Поделиться лайфхаками по настройке моделей/посторбработки ИИ-видео
✅ Объяснить, как получать максимально реалистичный и качественный контент
✅ По итогу хочу понять, как делать то или иное видео для контента с нужным персонажем под запрос

💰 Формат работы: Разовая консультация (можно обсудить серию консультаций - имеет значение только результат).
💬 Какой формат удобен: Telegram.

📩 Если у вас есть опыт в этой сфере – напишите: @Tabylko918
Если у вас уже есть примеры работ, также присылайте с ответным письмом в личные сообщения: @Tabylko918