Data Science Jobs

#вакансия#vacancy#machinelearning#ml#cv#senior#remote Позиция: Senior ML Engineer Проект: Химическая промышленность Формат: удалённый (аутстафф) Занятость: фултайм (проектная) Длительность: более года Часовой пояс: МСК Старт: ASAP Оформление: ИП, СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT Оклад: 4000 - 5000$ net Ptolemay — аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем Senior ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере химической промышленности. Требования: • Алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей: глубокое понимание методов машинного обучения, глубокого обучения (Deep Learning), а также специфики работы с CV (Computer Vision). • Языки программирования: экспертные знания Python и библиотек машинного обучения, таких как PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV. • Архитектуры нейронных сетей: знание архитектур CV (Yolo, ResNet, EfficientNet и другие), а также опыт работы с CV методами и их адаптацией. • Математическая база: понимание линейной алгебры, вероятности, статистики, оптимизации, которые применяются при обучении моделей. • Инфраструктура для работы с ИИ: опыт работы с серверным оборудованием для развертывания и обслуживания ИИ-решений. • Системы управления версиями: опыт работы с Git для контроля версий и командной разработки. • Контейнеризация и оркестрация: знание Docker и Kubernetes для развертывания моделей в продакшн. • Методы обработки данных: понимание предобработки данных, работы с большими объемами данных, опыт разметки данных (использование CVAT). • API-интерфейсы: опыт разработки и интеграции моделей через RESTful API и использование систем CI/CD (Jenkins, GitLab CI). Условия: • Удалённый формат работы • Полная занятость • Долгосрочный проект с возможностью продления • Оформление по ИП или СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT • Оплата: 4000 – 5000$ net Готов ответить на вопросы и рассмотреть резюме в личных сообщениях: @Dmitriy_Ptolemay

#вакансия#job#mlops#vacancy#remote ⭐️ Вакансия: Senior MLOps Компания: Emerging Travel Group (ETG) 📍 Локация: удаленка 🧑‍💻Кого ищем: DevOps инженера со знаниями MLOps и готовность развивать это направление в компании. Роль в компании новая, есть возможность поставить процессы, систематизировать их. Работа будет с несколькими ML командами в продуктовом департаменте (взаимодействие в основном с Devops, DS и ML инженерами). Задачи: • все задачи вокруг DS и ML (новый стек, софт; работа с GPU/TPU); • отвечать за ML сервисы и сервера (но саму закупку и доступы выдает Devops команда). Подобрать железо и настроить, аутенфикация, подготовить все конфиги для деплоя, настроить CI/CD и т. д. • Важно понимание цикла разработки ML продуктов, как происходит ML нагрузка и т.д. 📌Мы предлагаем: • 100% удаленную работу; • гибкий график работы • обучение: семинары, тренинги и конференции; • корпоративный английский; • корпоративные скидки на проживание в отелях и другие услуги; • молодую и активную команду суперпрофессионалов По всем вопросам и с резюме пишите @elinaz_hr

#vacancy#вакансия#job#работа#Data_Scientist#DS Senior Data Scientist 📍 Location: Serbia, Armenia (We are ready to discuss other countries as well) 🏢 Remote work is possible 💶 Payment terms are open to discussion from 3500 € and up About the product At FlameTree, we are building a platform for creating AI agents that help businesses scale customer support, lead follow-up, and sales across multiple communication channels — both inbound and outbound. Our AI agents work with knowledge bases, communicate in real time, and drive conversions across messaging platforms. The platform supports 150+ languages and integrates with WhatsApp, email, and web applications, offering strong security and high scalability for business growth. 🎯Responsibilities: • Design and develop the core agent layer responsible for orchestrating interactions with LLMs • Build and maintain complex conversational logic: state machines, agent workflows, and orchestration pipelines • Control and shape LLM behavior: prompt design, structured outputs, deterministic flows • Manage conversational context: memory, history, token limits, and degradation strategies • Ensure reliability and predictability on top of inherently non-deterministic models • Implement resilient integrations with LLM providers (timeouts, retries, fallbacks, multi-provider strategies) • Optimize latency and cost (streaming, batching, caching, token efficiency) • Debug complex production issues (inconsistent outputs, race conditions, state loss) • Contribute to system architecture: clear boundaries between agents, backend, and real-time components • Build observability around LLM pipelines (prompt/response logging, tracing, quality metrics) 🎯Requirements: • 5+ years of backend development experience with strong Python skills (async, architecture, performance) • Proven production experience with LLMs (not side projects): understanding of limitations, cost, and behavior • Experience building agent-based systems or complex orchestration logic (state machines, pipelines) • Ability to make LLM behavior predictable (structured outputs, schema validation, guardrails) • Strong debugging skills in non-deterministic systems • Deep understanding of API integrations (timeouts, retries, idempotency, backpressure) • Experience optimizing latency and throughput in production systems • Solid Docker experience and understanding of production environments • Ability to make architectural decisions independently and take ownership • Strong engineering mindset: writing maintainable, scalable, production-grade code 🎯Nice to Have: • Experience with multi-agent systems, tool/function calling • Experience with local LLMs (Ollama, vLLM, GPU inference) • Experience with real-time / voice systems • LLM observability (prompt tracing, evals, quality metrics) • Cost optimization at scale for LLM usage 🎯What Makes This Role Interesting: • You will work on the core intelligence layer of the product — not just integrations • Real production challenges: high load, low latency, reliability requirements • Direct impact on system architecture and technical decisions • Fast execution cycle — minimal bureaucracy • Engineering-driven approach to LLMs (reliability, control, metrics — not just prompt tinkering) • Strong engineering team focused on building real systems, not prototypes 🎯Who This Role Is NOT For: • Candidates without real production experience with LLMs • Engineers relying only on frameworks without understanding underlying mechanics • Developers without experience in high-load or latency-sensitive systems • People focused on quick hacks rather than building reliable systems 📩 If you want to join a team where everything is fast, exciting, and truly about AI — drop a message: https://t.me/Irene_Bakaeva!

#вакансия#job#vacancy#python#computervision#senior#remote#Cyprus Senior Computer Vision Engineer Компания: Aiuta Локация: удаленно (GMT - GMT +4, за пределами РФ и РБ) или по желанию релокация на Кипр (поддержка предоставляется). Вилка: €6000-8000 Быстрорастущий B2B AI-стартап из США в сфере fashion-tech. Продукт помогает брендам и ритейлерам создавать digital-контент (изображения и видео) и улучшать онлайн-опыт покупателей. В этой роли вы будете заниматься разработкой и обучением моделей для ключевых продуктов компании: виртуальной примерки, генерации изображений, генерацией видео из статичных фото, и др. Чем предстоит заниматься: - проектировать, обучать и улучшать CV-модели. - участвовать во всех этапах ML-цикла — от подготовки данных до деплоя. - работать вместе с product и engineering командами над интеграцией моделей в продукт. Что важно: - 3+ года опыта в research или разработке в области computer vision (Python, PyTorch). - опыт разработки и обучения генеративных моделей (diffusion, GAN). - опыт с video generation или virtual try-on - большой плюс. Контакт [email protected]

#вакансия#vacancy#job#middle#dataengineer Data Engineer в Selectel Санкт-Петербург, Москва (гибкий гибрид) Меня зовут Полина, я рекрутер в Selectel. Мы — продуктовая IT-компания, предоставляем клиентам инфраструктурные решения: свое облако, платформенные сервисы в облаке, а также выделенные серверы — у нас 6 собственных дата-центров. Основные задачи - Взаимодействие с владельцами данных по вопросам сбора и качества данных, проведение системного анализа источников - Разработка и поддержка пайплайнов загрузки данных на Python с использованием DAG’ов Airflow - Разработка dbt-моделей по ключевым бизнес-процессам по схеме «звезда», создание витрин данных - Автоматизация процессов, настройка CI/CD пайплайнов, мониторинга и алёртинга - Участие в развитии процессов Data Quality, Data Catalog и Data Lineage, а также инфраструктуры платформы данных - Взаимодействие с BI разработчиками и аналитиками Мы ожидаем - Опыт работы с реляционными (PostgreSQL) и аналитическими (ClickHouse) базами данных - Опыт разработки на Python, особенно в сфере написания ELT пайплайнов и разработки DAG’ов Airflow - Уверенное знание SQL и опыт оптимизации запросов - Понимание принципов построения DWH - Базовые знания Linux, Docker, Git, CI/CD Если стало интересно, буду рада с вами пообщаться в лс: @apolinque

Pricing Data Analyst (Ostrovok) 📍 Формат: Удаленно (РФ) 💰 Зарплата: от 250 000 ₽ на руки Мы ищем аналитика, который станет экспертом по данным в команде Pricing. Ты будешь отвечать за аналитический слой — от «сырых» данных в S3 до готовых витрин для бизнеса. Что делать: — Отвечать за весь аналитический слой: от raw-данных в Trino/S3/HDFS до проверенных датасетов. — Разрабатывать логику сопоставления ставок (rate matching). — Трансформировать бизнес-логику в четкие ТЗ для ETL-команды. — Обеспечивать качество данных: валидация, контроль полноты, мониторинг аномалий. — Поддерживать пользователей: документация, обучение, консультации. Наш стек: SQL (Trino, Vertica), Spark / PySpark, Python, Airflow, HDFS/S3, Iceberg, Kafka, Tableau/Metabase. Требования к кандидату: — Опыт от 2-х лет в в области аналитической инженерии, анализа данных (Big Data), моделирования BI-данных. — Сильный SQL и уверенный Python для анализа данных. — Понимание Big Data архитектур (Lakehouse, HDFS/S3). — Опыт с Airflow и концепциями DAG. — Знание Iceberg и Kafka (практический опыт). 🤝 Будет плюсом: — опыт работы с DBT. — Английский B1 (разговорный). Почему к нам стоит прийти: Проекты мирового уровня: продукты для путешественников и отельеров. Свобода: гибкий график и полная удаленка. Развитие: Tech-комьюнити, митапы, хакатоны, помощь в выступлениях на конференциях, курсы английского. Забота: ДМС с первого месяца. Бонусы: корпоративные цены на отели и тревел-услуги. Островок — аккредитованная IT-компания. 👉 По всем вопросам и с CV пишите в ЛС: @nadueva_olya #vacancy#dataanalyst#pricing#python#sql#bigdata#remote

#vacancy#HFT#Trading#senior#middle#ML#research 🔍 We are looking for an HFT Researcher to join a closed research laboratory at the intersection of foundational AI and quantitative finance. The company operates its own AI lab building unified foundation models that simultaneously understand language and numerical time series. Now launching a high-frequency trading operation entirely from scratch! The project is led by a leading AI researcher: Professor at the University of Montreal, researcher at Mila – Quebec AI Institute, former lead scientist at IBM Research, author of groundbreaking papers at NeurIPS 2024, including the first open-source brain foundation models and research on personality sequence in LLMs. ✅ What matters: • Ideally: commercial experience in high-frequency trading • Also considered: relevant personal projects, academic research focused on market microstructure or quantitative finance • Strong skills in machine learning with practical application to high-frequency data • Solid foundation in statistics, probability theory, and optimization • Confident programming skills in Python, experience with ML frameworks, attention to code efficiency • English is mandatory, minimum B2 level 💼 What they offer: 💰 €120k – €170k gross/year — depending on experience and location, discussed individually 🌍 Locations: Montreal (Canada), the Netherlands, Serbia, Cyprus, Dubai, or remote via B2B contract from an EU time zone ✈️ Relocation to the Netherlands with support provided 🧠 Non-bureaucratic team, research focus, direct work with one of the leading researchers in the field 📩 Send your CV via Telegram: @veronikavlasovets

#vacancy#Fulltime#remote#MLOps#Jenkins#ITВакансии#УдалённаяРабота#Prometheus#Вакансия 🔎Senior MLOps в крупный ритейлер. 💰Зарплата: 240-270К руб/мес.Гросс 🎯Локация/гр.: Россия 🕰Срок проекта: 6 месяцев + 📄Оформление: только ИП 📌 Требования: - Опыт работы с Kubernetes и облачными/on-prem кластерами; - Знание Python и инструментов ML Ops (Kubeflow, Airflow); - Опыт настройки CI/CD (Jenkins); - Опыт работы с системами хранения и векторными БД (Weaviate/Qdrant/PGVector); - Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry). ✅Задачи: - Развертывание и поддержка LLM-платформы в Kubernetes (Helm, Terraform, K8s Operators); - Настройка CI/CD для ML/AI сервисов (обучение, inference, data pipelines); - Автоматизация ML workflow в Kubeflow; - Настройка и поддержка мониторинга моделей (latency, drift, cost metrics); - Управление пайплайнами данных для обучения и inference (Kafka, DataLake, объектное хранилище S3, векторные БД); - Оптимизация работы GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов); - Обеспечение безопасности и комплаенса: изоляция сред, контроль доступа, логирование. 🏛О проекте: Разработка внутренней корпоративной LLM-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности взаимодействия с данными. В задачи проекта входит создание удобных пользовательских интерфейсов (чат-ассистенты, RAG-поиск, генерация текстов и изображений), интеграция с существующими системами компании и обеспечение контроля и мониторинга использования модели. 📲Как откликнуться: Отправляйте своё резюме @AllaDemHR

#Senior#Data#Analyst#Snowflake#AWS#ITJobs#Вакансия#Vacancy#remote Формат: удаленно Локация: мир, вне РФ и РБ Опыт: от 5 лет Вилка: 3000$ - 4000$ Ищем Senior Data Analyst (Snowflake) с сильным фокусом на аналитику и работу с бизнесом, но при этом с уверенными навыками data engineering. Роль предполагает глубокую работу с данными, Snowflake и тесное взаимодействие с бизнес-стейкхолдерами для поддержки стратегических и операционных решений. О проекте: Международная фармацевтическая и диагностическая корпорация — один из мировых лидеров в области биотехнологий и healthcare. Что мы ждем от вас: — Подтверждённый опыт работы Senior Data Analyst с Snowflake; — Глубокое понимание архитектуры Snowflake и best practices; — Практический опыт работы с AWS; — Сильные навыки SQL и опыт работы с большими объёмами данных; — Опыт data modeling, ETL-процессов и data warehousing; — Уверенное владение инструментами визуализации данных; — Базовое понимание процессов фармацевтического производства (обязательно) Будет плюсом: Наличие Snowflake Certification. Наличие AWS Certification. - Английский язык — B2, уверенное общение на технические темы и в командной работе. tg для связи: @maria_aleshechkina

#вакансия#vacancy#dataengineer#middle#удаленно 🦋Компания: Twinby ☀️Позиция: Data Engineer (Middle) 💸Вилка: 200к-280к рублей net 📍Формат работы: полная занятость, удаленный формат Всем привет! Меня зовут Полина, Recruitment Lead в Twinby ☀️ 🦋TWINBY — сервис для проверки совместимости и поиска новых знакомств. Наша цель – стать дейтинг-приложением №1 в России, заменив сам-знаешь-что. У нас это отлично получается: сейчас Twinby скачали уже более 14 миллионов пользователей. Мы строим надёжную платформу: ingestion → DWH/витрины → BI/аналитика → продуктовые решения. Сейчас мы в поиске Data Engineer'а, который усилит пайплайны, качество данных и производительность хранилища. Наш стек: Python, ClickHouse, CockroachDB, DataLens, JupyterLab / DataSphere, GitLab, Airflow, AppMetrica / Метрика / GA. Функции в команде: - Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-пайплайны в Airflow; - Проектировать слой данных в ClickHouse: схемы, партиционирование, сортировка, движки (MergeTree-семейство), дедупликация, оптимизация запросов; - Строить витрины/слои для BI (DataLens) и аналитиков; - Обеспечивать качество данных: проверки, алерты, контроль свежести/полноты, разбор инцидентов. Наши ожидания: - Опыт в data engineering от 2–4 лет; - Уверенный Python для ETL: работа с API, обработка данных, аккуратная архитектура кода; - Практический опыт работы с оркестраторами (у нас Airflow): планирование, мониторинг, инциденты, backfill; - Опыт работы с аналитическими хранилищами (у нас ClickHouse) и понимание его особенностей (partitions/order key, merges, TTL, FINAL, dictionaries/матвью); - Опыт построения DWH/мартов и слоёв (stg/core/mart), data catalog/lineage; - Отличный SQL и опыт оптимизации запросов/моделей. Будет плюсом: - Углублённое понимание реляционных СУБД и внутренностей: индексы, планы выполнения, нормализация/денормализация, оптимизация запросов; - Опыт диагностики и решения performance-проблем (у нас есть CockroachDB). Мы предлагаем: - Full-time работа с полностью удаленным форматом; - Официальное оформление по трудовому договору в РФ; - Конкурентную заработную плату; - Корпоративные скидки для сотрудников; - Возможность профессионального развития и карьерного роста. 🦋Контакт для связи:@pppanini (тг)

#vacancy#Fulltime#remote#DataScientist#SQL#ITВакансии#УдалённаяРабота#python#ML#Вакансия 🔎 Data Scientist Middle+ 💰 Зарплата: 270-300К руб/мес.Гросс 🎯 Локация/гр.: Россия 🕰 Срок проекта: 3 месяца + 📄Оформление: только ИП 🏛Проект: Крупная ритейл компания. Обязательные требования: - Опыт работы от 4-х лет в аналогичной роли; Алгоритмы и структуры данных: - Умение оценивать сложность алгоритмов; - Знание алгоритмов и структур данных из стандартного курса; - Знаком с оценкой производительности стандартных библиотечных структур данных; - Знакомство с алгоритмами из расширенного набора: вероятностные, алгоритмы во внешней памяти, алгоритмы на графах. Теория вероятности и математической статистики: - Предельные теоремы и умение их применять; - Опыт проверки гипотез, знание бутстреп и A/B-тестов, а так же снижение дисперсии и выявление причинно-следственных связей. Машинное обучение (ML): - Понимание ML-алгоритмов и подходов; - Умение эффективно адаптировать их для решения задач при необходимости; - Умение строить модели из стандартных компонентов; - Понимание последовательности этапов разработки ML-решений и готовность вносить изменения в проектную архитектуру; - Понимание какие бизнес-метрики для модели нужно мониторить; - Умение предложить прокси-метрики и функцию потерь, связанные с бизнес-метриками; - Умение докатить простую модель в пилот, имплементировать метод по статье, встроить компонент в существующий пайплайн. - Знаком с менее распространенными методами МО (например: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее). Операции с моделями (MLOps): - Умение разово зафиттить модель, по запросу проверить, жива ли она, обновить и развернуть какое-либо необходимое ПО в кластере; - Умение версионирования моделей, данных и мониторинг работы моделей, качества данных. SQL: - Простые запросы (выборки, группировки, оконные функции); - Опыт оптимизации запросов. Программирование и инженерия: - Умение перевести идеи в чистый код, который будут и исполнять, и читать; - Умение пользоваться git'ом; - Умение писать тесты; - Способность разбираться в чужом коде и эффективно его дебажить; - Базовое понимание всех компонентов архитектуры. Работа с БД и большими данными (DB & BD): - Промышленный опыт работы с несколькими системами; - Знание внутреннего устройства систем, используемых в работе; - Опыт оптимизации вычислений/запросов транзакции/ACID/Индексов. -Умение декомпозировать понятные задачи; - Самостоятельно находить решение или использовать существующие подходы для понятных задач. Дополнительные стек и требования Задачи: - Разработка кода и тестов на python, участие в командной разработке, участие в код-ревью; - Проработка и изменение дизайна существующих компонентов при необходимости; - Подготовка и валидация обучающих выборок данных для внедрения и сопровождения математических моделей продуктов больших данных; - Расчет результатов АБ-тестов, дизайн АБ-тестов; - Внедрение современных методов машинного обучения и анализа данных в продуктах больших данных; - Разворачивание моделей и сервисов в контуре компании (hadoop/k8s/airflow); - Написание запросов на SQL, оптимизация запросов (spark, в частности); - Предлагать идеи для улучшения модели/подхода; - Предлагать прокси-метрики и функции потерь, связанные с бизнес-метриками; - Контроль соответствия результатов работы менеджеров по работе с большими данными в релизах продуктов больших данных; - Техническая реализация data-science решений на продуктах департамента; - Формирование требований к данным для разработки математических моделей в рамках релизов продуктов больших данных; - Анализ предметной области с целью повышения качества моделей и формирования предложений по достижению целей проектов и продуктов больших данных. 📲 Как откликнуться: Отправляйте своё резюме @AllaDemHR

#vacancy#Fulltime#remote#DevOps#MLOps#ITВакансии#УдалённаяРабота#Grafana#ML#Вакансия 🔎Senior DevOps в ритейл ❇️ |агентство TopSelection 💰Зарплата: 270-300К руб/мес.Гросс 🎯Локация/гр.: Россия 🕰Срок проекта: 3 месяца + 📄Оформление: только ИП 🏛О проекте: Команда создаёт интеллектуальную ML - систему прогнозирования спроса, которая учитывает сезонность, промо, макро- и микроэкономические факторы, поведение клиентов и ограничения логистики. Стек: GitHub/Gitlab, Jfrog Artifactory, SonarQube, Jenkins/GitlabCI, ArgoCD, Helm, Hashicorp Vault, OpenTelemetry, Grafana, Grafana Tempo, Mimir, Prometheus, Apache Spark, k8s. 📌 Требования: — DevOps с опцией MLOps (работать придется с продуктом прогнозирования с ML, причем частично в режиме spark); — Опыт проектирования, настройки и поддержки CI/CD-процессов; — Умение выявлять и автоматизировать рутинные операции для повышения эффективности команды разработки и эксплуатации; — Готовность участвовать в диагностике и устранении инцидентов: сбор диагностических данных, анализ окружения, содействие разработчикам в дебаге; — Практический опыт настройки централизованного логирования, мониторинга и алертинга для обеспечения наблюдаемости систем. Задачи: - Облегчение и ускорение труда разработчиков; - Создание CI/CD пайпланов; - Помощь в контейнеризации приложений, подготовке к доставке и развертыванию; - Техническая консультация; - Помощь в настройке централизованной среды разработки; - Управление релизным процессом, проведение, сопровождение релизов; - Заведение RFC; - Проведение релизов; - Контроль работоспособности систем до, во время и после релизов; - Актуализация технической документации; - Управление инфраструктурой; - Поддержание работоспособности инфраструктурных сервисов; - Настройка мониторинга сервисов; - Контроль за утилизацией ресурсов, повышение оптимальности их использования; - Своевременное обновление сервисов и зависимостей; - Своевременное устранение обнаруженных уязвимостей в исходном коде и подконтрольных сервисах. 📲 Как откликнуться: Отправляйте своё резюме @AllaDemHR