Последние посты
Нескучный Data Science Jobs
28 авг., 12:01
↔️ Быстрый офер в Яндекс для ML- или DL-инженеровПриглашаем специалистов с опытом от 2 лет в доменных областях NLP, CV, RecSys и Classic ML на Weekend Offer ML 12–13 сентября.Это один из наймовых ивентов Яндекса: вы сможете пройти все ключевые этапы онлайн и без долгих пауз.Как всё устроено:⚪️до 4 сентября — регистрация; ⚪️12 сентября — всего две технические секции; ⚪️13 сентября — финальные интервью с командами.Если хотите работать в одной из команд Яндекса — R&D, Алиса и Умные устройства, Поиск с Алисой AI, Независимый Ecom, Рекламные технологии Яндекса — регистрируйтесь!🔛 Подробности и полезные ссылки на сайте. После регистрации с вами свяжется рекрутер и расскажет все детали.
Нескучный Data Science Jobs
27 авг., 15:55изменён
Позиция: стажер DS на 6 месяцев Куда: Альфа-Банк, CRM, управление персонализации Формат работы: Полная удаленка, при желании можно работать из офиса — Москва, м. Технопарк. Вилка (gross): 90K Начало стажировки: ~сентябрь 2026 г.Про нас: Мы — команда рекомендательных систем внутри CRM Альфа-Банка. Разрабатываем модели рекомендаций и модели склонности к приобретению банковских продуктов, которые используются для персонализации предложений в мобильном приложении.В команде работают Data Scientist'ы и аналитики с сильным математическим и техническим бэкграундом — преимущественно выпускники МФТИ, МГУ, ВШЭ и СПбГУ. Стажёр будет работать вместе с опытным DS-ментором и постепенно погружаться во весь цикл разработки ML-моделей.Что предстоит делать на стажировке? Под руководством ментора пройти полный цикл разработки промышленной ML-модели:• общаться с бизнес-заказчиками и разбираться вНескучный Data Science Jobs
26 авг., 12:05
Позиция: Middle/Senior Data Scientist Куда? Авито, Item2param Формат работы: полная удаленка или офис, на выбор Вилка гросс: Middle: 269 000 - 413 000 gross + 15% премия Senior: 363 000 - 524 000 gross + 15% премия Условия обсуждаются индивидуально по результатам технических интервьюО нас: Мы разрабатываем платформу, автоматически предсказывающую более 2000 параметров объявления на момент подачи (категории, атрибуты, бренды). Данные параметры критичны для всех бизнес направлений Авито: поиска, модерации, монетизации, SEO. Мы обеспечиваем максимально эффективные предсказания в условиях высокой нагрузки, а также быструю адаптацию моделей под новые сценарии.Что нужно делать? • Разрабатывать сложные нейросети (text, image) c нуля на Pytorch - предобучение, finetuning, оптимизация • Осуществлять внедрение нейросетей в сервис, настраивать мониторинг, решать технические проблемы • ВестиKaggleOleg SidorshinKaggle profile for Oleg SidorshinНескучный Data Science Jobs
12 авг., 10:49изменён
Позиция: Middle+ - Senior Аналитик/DS/MLE Компания: Т-банк, команда эффективности Нефинансовых сервисов Формат работы: fulltime, гибрид, Москва, офис на Белорусской Вилка гросс: 400-700К + годовые премии (со звездами условия можем обсудить отдельно)Про нас: Мы создаём и внедряем алгоритмы, которые улучшают экономику экосистемы, делая её выгоднее для клиентов, прибыльнее для бизнеса и эффективнее для партнёров с помощью кешбэка, ценообразования и рекламыОсновные направления:1. Динамическое Ценообразование и Оптимизация Промо: определять кому, на что и сколько кешбэка / скидок дать, опираясь на цели бизнеса (например чтобы вырастить выручку без просадки маржи). Вам предстоит перейти от простых эвристик к алгоритмам, uplift-моделям и RL, а также выстроить инфраструктуру вокруг этих решений2. Рекламные алгоритмы: развивать аукцион и алгоритмы принятия решений внутри него, а такжеНескучный Data Science Jobs
7 авг., 11:22изменён
Позиция Senior DS Куда: Финансовые сервисы Яндекса Вилка гросс: 350-550 + премия раз в пол года по результатам ревью ~ 120% от оклада Локация: Москва или Питер, гибрид, удаленка по РФ возможнаПро нас: ML в Финтехе — это всё машинное обучение финансовых продуктов Яндекса: от кредитного скоринга и управления рисками до маркетинговых моделей, рекомендаций и GenAI-ассистентов. Команда не просто обучает модели, а отвечает за весь их жизненный цикл — от поиска и подготовки данных, обучения и экспериментов до вывода в прод и поддержки стабильности в рантайме. За счёт этого ML напрямую влияет на продукт, а результат меряется бизнес-метриками, а не только офлайн-качеством.Что предстоит делать? • Прогнозирование LTV (Lifetime Value) клиентов С помощью ML-моделей прогнозируем долгосрочную ценность каждого клиента для компании. Это позволяет не просто сегментировать аудиторию, а выстраиватьНескучный Data Science Jobs
5 авг., 13:22
Позиция: Стажер дата-аналитик Компания: Х5 Group Формат: Продолжительность стажировки 6 месяцев (full-time - 40 часов в неделю!) Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса, г. Москва) Вилки: Оклад 100 тыс.руб. gross Начало стажировки: середина августа 2026💡Команда ad-hoc аналитики из X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик и etc) в поисках стажеров!🔬Почему у нас интересно? Более 20 тысяч магазинов, 15 миллионов клиентов, петабайты данных - и все это нужно анализировать. Каждый день мы показываем, что наши супермаркеты - на самом деле цифровой проект, в котором большое место занимают Big Data и Data-Driven подход. Мы в команде ad-hoc аналитики крутим AB-тесты в оффлайне и не только, с каждым днем все больше прилетает нестандартных задачек, в которых мы используем все свои знания (или быстро их приобретаем), а также у нас можно заниматься рисерчами!🔭Чем у насНескучный Data Science Jobs
5 авг., 09:02
Роль: ML Engineer Компания: ВИМ Инвестиции Локация: Москва / офис в сити / гибрид ЗП: 500-600k gross + годовая премия.Про нас: №1 на рынке по активам под управлением (>1,2 трлн руб.). У нас крупнейший фонд на Мосбирже #LQDT (>700 млрд руб.) и крупнейший фонд золота #GOLD.Что предстоит делать: – Green field (0→1): В новое направление ИИ ищем человека, который будет разрабатывать модели и агентские системы для биржевых фондов и стратегий доверительного управления на локальной (кластер GPU NVidia H200) и облачной инфраструктуре. – Видеть результат: прямое влияние на доходность продуктов и эффективность бизнес-процессов в организации, а не только на низкоуровневые метрики. – Kaggle-like: уникальный проект на рынке, интересные прикладные задачи, внедряем cutting-edge технологии, вовлекаем соревновательный элемент.Требования: – Не менее 5-и лет опыта в роли MLE / DS. – Не менее 3-х летНескучный Data Science Jobs
3 авг., 07:41
переслано из @not_boring_ds
От стажёра до Head of DS: что я узнал, изучив почти 700 карьер в Data Science 🧬Наконец-то дождались 🗿Чуть больше года назад вы заполнили мой зарплатный опрос. Я обещал проанализировать результаты, но 695 анкет превратились в технический долг, о котором мне регулярно напоминали в комментариях.Сегодня я этот долг возвращаю. Кажется, даже с процентами: вместо очередной таблицы «кто сколько получает» получилось большое исследование карьер в Data Science.Да, за прошедшее время зарплатные вилки успели сдвинуться. Но карьерные зависимости никуда не делись, поэтому статья не только о суммах, а о профессиональном росте, удовлетворённости работой и готовности её сменить.Внутри вас ждет лонгрид, где в том числе есть ответы на пять не самых очевидных вопросов: 1️⃣ Можно ли удержать недовольного дата-сайентиста высокой зарплатой и запереть его в золотой
Нескучный Data Science Jobs
14 июл., 13:03изменён
Позиция: Middle/Middle+ Data Engineer / MLE (Big Data + GenAI) Куда: Сбер, Команда Автономного кампейнинга Формат работы: офис + гибрид — Москва, современный офис Вилка gross: ~200-350 тр + годовой бонус 15+%Что нужно делать? • Проектировать архитектуру хранилищ (GreenPlum, Hadoop) и аналитических витрин • Строить ETL/ELT-пайплайны на Spark и Kafka для потоковой и батчевой обработки • Деплоить мультиагентные системы, мониторить качество данных и отказоустойчивость • Автоматизировать контроль качества и участвовать в CI/CDТребования: • Опыт DE/MLE от 2 лет • SQL (сложные запросы, оптимизация), Python/Scala + pySpark • Знание Hadoop, Spark, Hive, Kafka, понимание DevOps • Ответственное отношение к качеству данных • Будет плюсом: MLOps, Kubernetes, Docker, опыт real-time обработки Что предлагаем: • Уникальный продукт на стыке GenAI и маркетинга без легаси и бюрократии • СовременныйНескучный Data Science Jobs
14 июл., 13:02изменён
Позиция: Middle/Middle+ Data Analyst (GenAI / Product Analyst) Куда: Сбер, Команда Автономного кампейнинга Формат работы: офис + гибрид — Москва, современный офис Вилка gross: ~200-350 тр + годовой бонус 15+%Что нужно делать? • Вести продуктовую аналитику: метрики успеха, воронки, когорты, A/B-тесты для AI-агентов и платформы • Оценивать эффективность агентов: accuracy, latency, satisfaction, конверсия, P&L • Искать новые источники данных, проверять гипотезы, влиять на стратегию продукта • Доносить результаты до команды и бизнесаТребования: • 2+ года в продуктовой/бизнес-аналитике • SQL (оконные функции, план запроса), Python (pandas, scikit-learn) • Опыт A/B-тестирования, проверки гипотез, анализа воронок • Умение просто рассказывать о сложных данных • Будет плюсом: знакомство с LLM, RAG, BigData стеком (Spark, Hive) Что предлагаем: • Уникальный продукт на стыке GenAI и маркетингаНескучный Data Science Jobs
14 июл., 13:02изменён
Позиция: Senior/Middle+ AI Engineer (NLP/LLM Agents) Куда: Сбер, Команда Автономного кампейнинга Формат работы: офис + гибрид — Москва, современный офис Вилка gross: ~200-350 тр + годовой бонус 15+%Что нужно делать? • Разрабатывать и внедрять AI-агентов, рекомендательные системы и NLP-решения на базе Transformer • Кастомизировать LLM (RAG, векторизация, извлечение сущностей) и строить reasoning-цепочки • Вести полный цикл: от экспериментов на Jupyter до масштабируемых MLOps-процессов в продакшене • Работать с большими данными (Spark, Hadoop, Hive) и интегрировать модели в смежные сервисыТребования: • 3+ лет в машинном обучении с реализованными и внедрёнными решениями • Опыт работы с агентами и LLM (LangGraph, PyTorch) • Уверенный Python, прод-код, Big Data стек • Знакомство с Kubernetes, Docker • Самостоятельность, проактивность, умение доводить гипотезы до результатаЧто предлагаемНескучный Data Science Jobs
5 июл., 18:14изменён
Позиция: Middle / Middle+ / Senior Data Scientist Куда: Альфа-Банк, Департамент Разработки Моделей, Розничный Бизнес Формат работы: гибрид — Москва, м. Технопарк + удаленно Вилка gross: 200 000 – 400 000 ₽/месЧто нужно делать? • Участие в проекте умного ценообразования банковских продуктов в роли разработчика моделей; • Полный цикл разработки моделей: сбор данных, проектирование и реализация различных архитектур моделей, обучение, валидация и вывод в прод; • Разработка моделей для оценки эффекта воздействия, в основном uplift-моделей; • Анализ A/B-тестов и оценка влияния моделей на бизнес-метрики; • Работа с большими объемами банковских данных, создание новых признаков и их применение в моделях; • Генерация и проверка гипотез, улучшение качества моделей и поиск новых подходов к решению бизнес-задач.Требования: • Middle / Middle+ / Senior DS с опытом разработки моделей полного цикла;Нескучный Data Science Jobs
5 июл., 13:20изменён
Позиция: Senior Data Scientist Куда? Авито, Item2param Формат работы: полная удаленка или офис, на выбор Вилка гросс: 363 000 - 524 000 gross + 15% премия (условия обсуждаются индивидуально по результатам технических интервью)О нас: Мы разрабатываем платформу, автоматически предсказывающую более 2000 параметров объявления на момент подачи (категории, атрибуты, бренды). Данные параметры критичны для всех бизнес направлений Авито: поиска, модерации, монетизации, SEO. Мы обеспечиваем максимально эффективные предсказания в условиях высокой нагрузки, а также быструю адаптацию моделей под новые сценарии.Что нужно делать? • Разрабатывать сложные нейросети (text, image) c нуля на Pytorch - предобучение, finetuning, оптимизация • Осуществлять внедрение нейросетей в сервис, настраивать мониторинг, решать технические проблемы • Вести бизнес-процессы до получения результата • Курировать младшихНескучный Data Science Jobs
30 июн., 07:27
Позиция: Middle/Senior Quant Researcher Куда? QST (Quantstellation), Бутиковый prop HFT-фонд, TradFi (Derivatives) Формат работы: Гибрид или релокация: Лимасол (Кипр) / Москва. Вилка: $7,000–$15,000 net + бонус из profit-пула по прозрачной PnL-формуле.Что нужно делать? • Выстраивать альфу с нуля, а не просто итерировать чужие пайплайны. • Искать неэффективности на крупнейших биржах (CME, Eurex, NSE, KRX) с фокусом на деривативы (фьючерсы и опционы). • Заниматься исключительно ресерчем на Python (писать на C++ не нужно, это закрывает команда Quant Dev). • Проверять гипотезы, тестировать стратегии и доводить их до продакшена в рамках выстроенного in-house pipeline.Требования: • Сильная математическая база и глубокое понимание методов машинного обучения. • Уверенное владение Python как основным инструментом для ресерча. • Желателен опыт в TradFi, но кандидаты с сильным бэкграундом вНескучный Data Science Jobs
26 мая, 15:36
Позиция:Senior DS Компания: Х5 Group Формат: Полный занятость (40 часов в неделю). Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса БЦ Оазис, г. Москва) Вилка: 300к-500к 💡Команда ad-hoc аналитики из X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик и etc) в поисках опытных DS-спецов!🔬Почему у нас интересно? Более 29 тысяч магазинов, 50 миллионов клиентов, петабайты данных - и все это нужно анализировать.Каждый день мы показываем, что наши супермаркеты - на самом деле цифровой проект, в котором большое место занимают Big Data и Data-Driven подход.Ты будешь работать в стриме оценки финансовой эффективности инвестиционных инициатив.🔭Чем у нас предстоит заниматься?- дизайны и оценки нестандартных экспертиментов через A/B (с обычными у нас платформа справляется); - end-to-end разработка методологий и инструментов для оценки эффектов в случае, когда классические A/B-тестыНескучный Data Science Jobs
26 мая, 15:34
Позиция: DS junior+ (Causal Inference & Econometrics) Компания: Х5 Group Формат: Полный занятость (40 часов в неделю). Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса БЦ Оазис, г. Москва) Вилка: 260к-360к gross + 20% премия от годового оклада💡Команда ad-hoc аналитики из X5 (Пятерочка, Перекресток, Чижик и т.д.) в поисках опытных DS-спецов с уклоном в Causal Inference и прикладную эконометрику🔬Почему у нас интересно? Более 29 тысяч магазинов, 50 миллионов клиентов, петабайты данных - и все это нужно анализироватьТы будешь работать в команде нового стрима - никакого легаси, много интересных исследовательских задач - большая часть работы будет именно про 'рисеч': разбор бизнес-механик и формулирование причинных гипотез, чтение свежих статей и имплементация методов оттуда, сравнение этих методов между собой🔭Чем у нас предстоит заниматься?- End-to-end разработкойНескучный Data Science Jobs
1 апр., 15:10
Позиция: Lead AI Engineer Куда: ООО "Код открытия" Формат работы: полная занятость; офис в Москве (м. Курская); Вилка гросс: 400-800kПро нас: Мы создаём AI-систему для работы с туристическими данными, прогнозирования продаж и динамического ценообразования — продукт, который изменит способ взаимодействия с информацией о турах для миллионов россиян.Продукт использует последние достижения в области LLM (Claude 4.5, GPT-4o), RAG-систем и компьютерного зрения для интеллектуальной обработки и анализа туристической информации. Система работает с описаниями туров, визуальными характеристиками отелей, отзывами и данными о действиях пользователей.Команда 9 человек, коммуникация прямая, иерархии нет. Работаем как настоящий стартап: быстрые решения, короткие итерации, еженедельные релизы. Цель к концу года — доказать эффективность AI-подхода на конкретных бизнес-метриках.Что предстоитНескучный Data Science Jobs
24 мар., 16:06
Позиция: Middle+ - Senior DS/MLE Компания: Т-банк, команда эффективности Формат работы: fulltime, гибрид, Москва, офис на Павелецкой. Вилка гросс: 400-700К + годовые премииПро нас: Мы создаём и внедряем алгоритмы, которые улучшают экономику экосистемы, делая её выгоднее для клиентов, прибыльнее для бизнеса и эффективнее для партнёров с помощью кешбэка, ценообразования, рекламы и финтеха. В этом году перед нами стоит задача кратно масштабировать бизнес. Для этого мы ищем заряженных DS и MLE (в том числе lead/staff) на несколько направлений:1. Динамическое Ценообразование и Оптимизация Промо: определять кому, на что и сколько кешбэка / скидок дать, опираясь на цели бизнеса (например чтобы вырастить выручку без просадки маржи). 2. Рекламные алгоритмы: развивать аукцион и алгоритмы принятия решений внутри него, а также внедрять CPA-модель в партнерских размещениях (рекомендовать ставкуНескучный Data Science Jobs
23 мар., 06:03
Позиция: Middle Backend Developer (Java) Куда: Сбер, B2C, Data Unit, Трайб X Формат работы: полная занятость; офис/гибрид в Москве, Санкт-ПетербургеВилка гросс: 250-430 + годовой бонус (mid 25%, max 50%) от годового окладаПро нас: Мы разрабатываем внутреннее веб-приложение для создания и управления клиентскими сегментами. Платформа позволяет кампейн-инженерам и аналитикам формировать целевые аудитории через UI с фильтрами по клиентским атрибутам, рассчитывать размер аудитории в реальном времени и публиковать готовые сегменты.В 2026 году мы планируем реализовать бэклог из множества задач, включая расширение функциональности конструктора сегментов, разработку ИИ-помощника, разработку интеграционных взаимодействий.Что предстоит делать? - Разрабатывать бизнес-логику компонентов приложения - Проектировать и создавать REST API - Разрабатывать интеграционные компоненты с внешнимиНескучный Data Science Jobs
21 мар., 16:43
Позиция: Agent & Capability Owner (Agent Layer Lead — Autonomous AI Scenarios) Куда: Сбер, B2C, Конструктор комплексных решений Формат работы: полная занятость; офис/гибрид в МосквеВилка гросс: 250-450 + годовой бонус (mid 25%, max 50%) от годового окладаПро нас: Строим Конструктор комплексных решений — платформу, которая позволяет создавать и исполнять пользовательские сценарии с помощью AI-агентов. В основе — агентная архитектура с центральным агентом, skills, plugins и capabilities, которые оркестрируют действия сервисов банка, экосистемы и партнёров. Сейчас находимся в фазе формирования платформы и масштабирования архитектуры под множество доменов и пользовательских сценариев.Что предстоит делать? • Развивать архитектуру центрального AI-агента (Master Agent): распознавание интентов, формирование сценариев, управление исполнением • Формировать и развивать каталог skills,
