Data Science Jobs @datasciencejobs Channel on Telegram

Data Science Jobs

Data Science Jobs
Лучшие вакансии по темам Data Science, машинного обучения, нейросетей, искусственного интеллекта, компьютерного зрения, сбора, обработки и анализа данных.

🗄Мы в реестре РКН: https://vk.cc/cEZ5Ff

По всем вопросам: @musit
Чат: @bigdata_ru
17,597 Subscribers
52 Photos
2 Videos
Last Updated 05.03.2025 23:13

Similar Channels

DL in NLP
12,657 Subscribers

Лучшие вакансии в области Data Science: Взгляд на будущее

В последние годы Data Science стал одной из наиболее востребованных областей в современном мире технологий. С ростом объема данных и необходимостью их анализа спрос на специалистов в этой области значительно возрос. Data Science включает в себя множество направлений, таких как машинное обучение, искусственный интеллект, обработка и анализ больших данных, а также компьютерное зрение. В этой статье мы рассмотрим актуальные вакансии в этих областях, определим ключевые навыки, которые необходимы для успешной карьеры в Data Science, и выясним, какие компании ищут специалистов. Кроме того, мы ответим на популярные вопросы, которые могут возникнуть у тех, кто рассматривает карьеру в Data Science, и предоставим полезные советы по подготовке к собеседованию и развитию профессиональных навыков.

Каковы основные ключевые навыки для работы в Data Science?

Основные ключевые навыки для работы в Data Science включают знание языков программирования, таких как Python и R, которые используются для анализа данных и построения моделей машинного обучения. Кроме того, знание SQL для работы с базами данных, а также понимание статистики, теории вероятностей и методов машинного обучения крайне важно.

Другие навыки могут включать опыт работы с библиотеками и фреймворками, такими как TensorFlow и PyTorch, знание методик визуализации данных, а также умение интерпретировать и представлять результаты анализа для разумного принятия решений. Коммуникационные навыки также играют важную роль, так как специалисты в области Data Science часто взаимодействуют с другими отделами и представляют свои выводы.

Какие компании активно нанимают специалистов в области Data Science?

Существует множество компаний, которые активно нанимают специалистов в области Data Science. Это как стартапы, так и крупные корпорации, работающие в различных отраслях, таких как финансовый сектор, здравоохранение, технологии и ритейл. Технологические гиганты, такие как Google, Amazon и Facebook, известны своими инвестициями в Data Science и аналитические команды.

Однако не стоит забывать и о менее известных, но перспективных компаниях, которые также ищут талантливых специалистов. Множество стартапов разрабатывают новые решения, используя Data Science, и нуждаются в квалифицированных кадрах для роста и успеха своих проектов. Отрасли, такие как финтех, агротехнологии и здравоохранение, тоже активно нанимают специалистов в этой области.

Как построить карьеру в Data Science?

Построение карьеры в Data Science требует системного подхода. Прежде всего, важно получить необходимое образование, которое может быть как формальным (например, дипломы о высшем образовании в области компьютерных наук, статистики или математики), так и неформальным (онлайн-курсы и сертификации). Практический опыт также играет важную роль, поэтому стажировки и проекты помогут вам развить необходимые навыки.

Кроме того, участие в конкурсах по анализу данных (таких как Kaggle или Data Science competitions) может значительно улучшить ваши шансы. Создание портфолио с примерами завершенных проектов, публикации на платформах вроде GitHub и активное присутствие в профессиональных сетях, таких как LinkedIn, помогут вам выделиться среди конкурентов на рынке труда.

Какие тенденции наблюдаются в области Data Science на сегодняшний день?

С каждым годом область Data Science продолжает развиваться, и в ней появляются новые тенденции. Одной из них является рост популярности автоматизации процессов машинного обучения, известного как AutoML. Это позволяет специалистам за менее короткие сроки создавать и тестировать модели, упрощая процесс работы с данными.

Другой важной тенденцией является увеличение внимания к этике искусственного интеллекта и защите данных. Сообщество Data Science активно обсуждает проблемы предвзятости в алгоритмах и необходимость прозрачности в процессе анализа данных. Все эти факторы требуют от специалистов постоянного обучения и адаптации к актуальным вызовам.

Каковы перспективы работы в области Data Science?

Перспективы работы в области Data Science выглядят весьма обнадеживающе. Согласно различным отчетам, численность вакансий в этой области только будет расти с каждым годом. Учитывая, что компании стремятся более эффективно использовать свои данные для достижения конкурентных преимуществ, спрос на специалистов в этой области возрастает.

Кроме того, области применения Data Science становятся все более разнообразными. Специалисты могут работать в таких сферах, как медицина, маркетинг, финансы и даже спорте. Это предоставляет множество возможностей для карьерного роста и профессионального развития.

Data Science Jobs Telegram Channel

Добро пожаловать в канал 'Data Science Jobs'! Этот канал создан для всех, кто интересуется возможностями в области Data Science, машинного обучения, нейросетей, искусственного интеллекта, компьютерного зрения, и сбора, обработки и анализа данных. У нас вы найдете лучшие вакансии и предложения работы в этих сферах, которые помогут вам развиваться и реализовать свой потенциал.

Хотите узнать больше или задать вопрос? Обращайтесь к администратору канала @musit. Также вы можете присоединиться к нашему общедоступному чату @bigdata_ru, где можно обсудить актуальные темы и делиться опытом с другими участниками. Присоединяйтесь к нам прямо сейчас и откройте для себя новые возможности в области Data Science! Мы ждем вас в нашем канале!

Data Science Jobs Latest Posts

Post image

💥 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.

05 Mar, 12:05
1,417
Post image

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

05 Mar, 07:03
1,887
Post image

🚀 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

04 Mar, 12:02
2,214
Post image

#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

04 Mar, 07:02
2,333