Data Science Jobs

#вакансия#Data#fulltime#удаленно#BigData#Hadoop#ETL 🔥Ищем Data инженера уровня Middle+ ✅ Уровень: Middle+ ✅ Локация и гражданство: РФ + Друж. Страны. ✅ ЗП:200-230К на руки ✅ Загрузка: fulltime. ✅ Оформление: как ИП 📌Обязательные требования - Владение одним из языков программирования (Java, Groovy), знание принципов ООП, умение читать чужой код; - Опыт сборки проекта, компиляции и деплоя в Rancher (Docker); - Опыт проектирования, реализации, развития и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData; - Знание SQL (индексы, функции, умение читать планы запросов, оптимизация запросов); - Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.); - Умение работать с Git в консоли; - Знание особенностей работы ETL-инструментов (Apache Nifi, Airflow, интеграционные шины SAP BW, Talend, Informatica, SAS и т.п.); - Опыт работы с Hadoop; - Понимание устройства HDFS, форматов данных; - Опыт работы с Hive или любым другим хранилищем на основе Hadoop; - Опыт использования систем ведения проектов и документации; - Умение работать с архитектурными схемами; - Понимание принципов построения и хранения данных - DWH и DataLake. ➕Дополнительные требования - Опыт администрирования Unix/Linux или Hadoop (HDFS, Yarn, Ranger, Spark, Zookeeper), Zabbix, Ansible. 📝Задачи на проекте - Самостоятельная разработка, реализация и поддержка интеграционных решений на стеке технологий, принятых в команде (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow); - Определение стека технологий для конкретных проектов и задач; - Решать технически сложные задачи, которые не могут решить другие инженеры в команде; - Оперативно реагировать на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнять задачи в установленные сроки; - Разрабатывать и контролировать актуальность документации по взаимодействию конфигурационных единиц платформы больших данных; - Предоставлять отчеты о своей деятельности начальнику отдела/руководителю в порядке, установленном руководством; - Контроль качества интеграционных решений с последующим созданием задач/дефектов для рефакторинга; - Определять технологическую стратегию развития проекта или продукта, работать на перспективу; - Выстраивать процессы (например, CI/CD, код-ревью), внедрять и развивать инженерные практики. 📲Контакты: @irazhura87

Архитектура контроля: как масштабировать экспертизу в медицине В Data Science одна из самых сложных задач — это оцифровка экспертного опыта. Мы учим модели видеть патологии на снимках, но в реальном бизнесе «бутылочным горлышком» часто становится не отсутствие данных, а невозможность контролировать их качество на масштабе. Интересен подход Романа Чурина, основателя холдинга миа.рф, который управляет сетью клиник не как врач, а как системный архитектор. Когда компания делает по 70–80 тотальных операций на челюсти в месяц на одного хирурга (что в десятки раз выше среднего по рынку), классический надзор перестает работать. Вместо того чтобы полагаться на интуицию «звездных» врачей, Роман выстроил систему, напоминающую пайплайн обработки данных: ▪️Сквозной фотопротокол: каждое действие фиксируется, создавая датасет для внутреннего аудита. ▪️Централизованный отдел качества: отдельная структура, которая анализирует все снимки и КТ-исследования независимо от лечащего врача. ▪️Алгоритмизация планов лечения: система чек-листов исключает человеческий фактор, когда из-за потока доктор может пропустить нюанс, вроде необходимости транссинуса. По сути, это реализация концепции «бизнес как программный код», где процессы можно мультиплицировать на десятки новых юнитов без потери качества. Роман открыто говорит, что его цель — создать лучшую в стране MIS-систему (Medical Information System), которая будет аккумулировать лучшие практики и автоматизировать принятие решений. Для тех, кто проектирует сложные системы или работает с MedTech, канал Романа — это кейс о том, как превратить «ламповую» стоматологию в жестко структурированный технологический конвейер. Там он разбирает, почему в медицине будущего победит не отдельный талант, а выстроенная экосистема, и как удерживать статус самой быстрорастущей сети в России, опираясь на сухие цифры и автоматизированный контроль процессов.

#jobs#Бишкек Формат: Офис, Бишкек (5/2) Должность: Senior Data Scientist Место работы: Ведущая цифровая экосистема Кыргызстана (телеком, финтех, e-commerce) Заработная плата: $3 000 – $4 000 (netto, обсуждается по итогам интервью) Обязанности: • Проектирование и реализация end-to-end ML решений (от исследования до продакшна) • Разработка и оптимизация RAG-систем и LLM-сервисов • Анализ данных для выявления паттернов и инсайтов, влияющих на бизнес-решения • A/B-тестирование и оценка качества моделей • Fine-tuning и дообучение моделей • Разработка систем оценки и мониторинга ML/LLM моделей • Интеграция предиктивных и генеративных моделей в продакшн совместно с MLOps и архитекторами • Участие в развитии корпоративной AI-платформы и стандартах CI/CD для ML • Документирование гипотез, методологий и результатов, подготовка презентаций для бизнеса • Взаимодействие с продуктами и владельцами данных для формализации задач Требования: • 3+ лет коммерческого опыта в Data Science / Machine Learning / AI • Сильная база в статистике, вероятностях и линейной алгебре • Глубокое понимание ML-алгоритмов, feature engineering и оценки моделей • Уверенный Python и ML-библиотеки (pandas, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow) • Опыт работы с большими данными (SQL, Spark, Airflow или аналоги) • Практический опыт с LLM, RAG, векторными БД • Понимание MLOps-практик, Docker, Kubernetes, ML-пайплайнов • Опыт продакшен-развертывания моделей • Навыки менторства и работы в кросс-функциональных командах • Английский язык — Upper-Intermediate и выше Будет преимуществом: • Опыт в телекоме, финтехе или банковской сфере • Работа с облачными ML-платформами (AWS, Azure, GCP) • Опыт деплоя LLM в закрытом контуре (on-premise) Условия: • Работа в одной из крупнейших цифровых экосистем страны • Участие в создании AI-платформы уровня группы компаний • Сильная команда Data/AI и зрелые MLOps процессы • Возможность влиять на архитектуру и технологический стек • Конкурентная заработная плата • Оформление по ТК • Профессиональное обучение и участие в профильных конференциях Контакты для связи: Акмарал, IT Recruiter — DevCats @akurstanbekova_dc

#jobs#Бишкек 📍Формат / working arrangement: офис, 5/2 ✔️Должность / position: AI & Data Solutions Architect 🏢Место работы / workplace: Ведущая цифровая экосистема Кыргызстана (телеком, финтех, e-commerce) 💸Заработная плата / salary estimate: $4 000 – $5 000 net (обсуждается по итогам интервью) 📈 Обязанности / responsibilities: Проектирование и внедрение целевой AI-архитектуры и AI Center of Excellence (CoE) Развитие и масштабирование MLOps / LLMOps конвейеров Создание централизованного хранилища данных (Feature Store) с учетом требований безопасности Формирование и унификация стандартов AI Governance, безопасности и аудита моделей Оптимизация технологического стека и внедрение единых стандартов для группы компаний Управление интеграцией AI и data-решений в высоконагруженные системы 📌 Требования / requirements: 5+ лет опыта в архитектуре данных / AI / ML Глубокое понимание Distributed Systems, микросервисной архитектуры Опыт работы с контейнеризацией (Docker, Kubernetes) Практический опыт с MLOps / DataOps (Airflow, MLflow, Kubeflow, Feature Store) Уверенный Python, опыт с ML/LLM фреймворками (PyTorch, TensorFlow, LangChain, LlamaIndex) Сильное системное мышление, умение переводить технические решения на язык бизнеса Английский язык — Upper-Intermediate и выше ⭐️ Будет плюсом / nice to have: Опыт внедрения Generative AI (LLM) на уровне enterprise Опыт работы в FinTech / Telecom с учетом регуляторных требований Сертификации (AWS / GCP / Azure / TOGAF) ✅Условия / working conditions: Работа в одной из крупнейших цифровых экосистем страны Участие в построении AI Center of Excellence уровня группы компаний Влияние на архитектуру и стратегию развития AI/данных Сильная команда Data/AI и зрелые инженерные практики Конкурентная заработная плата Оформление по ТК Обучение и участие в международных конференциях 📢❗️🚨Контакты для связи / Contact information: Акмарал, IT Recruiter — DevCats Telegram: @akurstanbekova_dc

#вакансии#datascientist#LLM#SeniorLLM#LeadLLM#AI#ИИ Друзья, всем привет! Продолжаем искать Преподавателя и Автора на курсы-интенсивы по AI agent на основе LLM для действующих data-специалистов. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Преподавателяи автора (уровень Senior LLM engineer) на курс-интенсив по разработке AI agent на основе больших языковых моделей для действующих DS. Ожидаем от кандидата: • Профильное высшее образование, • опыт в NLP от 3 лет, желательно в крупных компаниях • коммерческий опыт с LLM от 1.5 лет • опыт с LangGraph, LoRA. Будет плюсом: • PhD в релевантной области • Публикации или научные статьи • Профессиональные награды / участие в конкурсах. Мы будем рады видеть как преподавателя-автора учебных материалов и проектов, так и преподавателя-ведущего занятий (в обоих случаях гибкий формат участия: можно выбрать отдельные темы или курс целиком). Под AI agent понимается система, которая умеет на основе обращения к ней самостоятельно планировать свои действия, взаимодействовать с внешней средой (по API) и адаптироваться под отклик этой среды. Что нужно делать: • Разработка материалов: семинары, финальный проект для слушателей. • Проведение занятий в формате вебинаров (1-2 дня, по 2-4 занятия в день). Что мы предлагаем: • За разработку программы (семинары + финальный проект) – 90т.р.-120 т.р. • За разовое проведение программы курса-интенсива – 90т.р.-110 т.р., в зависимости от вашего опыта. • Бонусное вознаграждение по итогам перфоманса курса. • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT ___ За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 30к: при прохождении тестового 15к, еще 15к после 2 месяцев хорошей работы. Если у вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!

#вакансия#data#analyst#ETL#DWH#sql#datavault ☁️Позиция: Аналитик данных (Middle+) 🏙Компания: «HuntTech» 💰ЗП: Вилка: 200тр - 250тр 📅Формат работы: Удаленка 📍Локация/Гражданство: РФ 📅Занятость: Full-time ☎️Контакт: @pavel_korab 📌Обязанности: - Взаимодействие с бизнес-пользователями для сбора, анализа и формализации бизнес-требований к аналитическим решениям в банковской предметной области. - Анализ качества данных, формирование критериев качества и подготовка тест-кейсов. - Поиск и анализ данных в системах-источниках, проработка маппингов и архитектуры аналитического решения (ETL, слои DWH). - Подготовка и согласование технических заданий на разработку аналитических решений. - Разработка витрин данных и оптимизация их производительности при необходимости. - Взаимодействие с Data Engineer по вопросам реализации витрин и постановки загрузок на регулярное расписание. - Разработка интерактивных дашбордов и отчетов в Power BI. 🔺Требования: - Опыт работы именно Data Analyst (не только системного аналитика или ML-инженера) - Уверенные навыки SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация. - Опыт моделирования данных; знание Data Vault 2.0 - будет плюсом. - Навыки работы с витринами данных и построения слоёв хранилища. - Понимание банковских продуктов. - Знание основных банковских операций и бизнес-процессов. - Опыт подготовки финансовой отчетности. - Участие в регуляторных проектах - будет плюсом. - Опыт работы с большими объемами транзакционных данных и их анализа. - Понимание клиентской аналитики. - Опыт работы с Power BI: - сложные интерактивные дашборды, - связанные визуализации, - гибкие ролевые модели, - оптимизация скорости работы. - Умение совмещать аналитику данных и визуализацию для бизнеса. - Навыки использования различных внешних данных. 🔥Если все нравится - пиши @pavel_korab

#Datascientist#вакансия 🔥 Мы в поиске Data Scientist на проектную занятость Грейд: middle+|senior Ставка: от 256К до 281К Гражданство РФ Локация: любая Загрузка: фуллтайм Срок: долгосрочный Оформление: только ИП ‼️ 📌 Проект: data platform. Внутренний проект компании в Сербии по разработке платформы анализа больших данных и построения ML-моделей для оптимизации бизнес-процессов. Платформа агрегирует данные из разных источников, позволяет строить предиктивные модели, а также внедрять их в продакшн-контур с мониторингом качества. Основной фокус — развитие ML-решений и их интеграция в data-driven процессы ✅ Требования: Опыт работы в Data Science от 4 лет Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn, CatBoost или подобные) Опыт построения и внедрения ML-моделей в продакшн Понимание метрик качества моделей и подходов к их улучшению Опыт работы с SQL (написание сложных запросов) Практический опыт feature engineering и работы с реальными данными Понимание полного ML lifecycle Опыт работы с задачами классификации /регрессии (churn,рекомендации,scoring и т.д.) ➕ Будет плюсом: Опыт работы с большими данными (Spark/ Hadoop) Опыт деплоя моделей (Docker, API-сервисы) Опыт работы сML pipeline инструментами (Airflow, MLflow) Понимание A/B-тестирования и causal inference Опыт работы с Kubernetes Опыт построения рекомендательных систем 🍀 Задачи: Полный цикл разработки ML-моделей: от исследования данных до внедрения в прод Построение и улучшение моделей (классификация, регрессия, сегментация) Работа с большими объемами данных, подготовка и очистка датасетов Разработка и оптимизация feature engineering Валидация моделей, работа с метриками, анализ качества Участие в проектировании ML-сервисов и пайплайнов Взаимодействие с аналитиками и инженерами для внедрения моделей Поддержка и доработка существующих решений @aliiS_a

Data Engineer DWH Мы ищем опытного Data Engineer / DWH-разработчика для работы над аналитическими системами в финансовом домене. Нам нужен практичный специалист, который сможет быстро погрузиться в предметную область, выстроить устойчивую модель данных и взять на себя задачи по развитию и поддержке аналитического хранилища. Проект ориентирован на работу с данными кредитных организаций, с фокусом на качество данных, прозрачность метрик и удобство аналитики. Ключевые обязанности: • Проектирование и развитие аналитического хранилища данных (DWH) • Разработка моделей данных (fact / dimension, агрегаты) • Построение ETL / ELT-процессов загрузки и трансформации данных • Разработка аналитических витрин и BI-моделей • Работа с финансовыми данными (кредиты, платежи, просрочка, клиенты, продукты) • Обеспечение качества, согласованности и историчности данных • Оптимизация запросов, моделей данных и расчета показателей • Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и бизнесом для формализации требований Требования: • От 3 лет опыта в Data / DWH разработке • Уверенное знание SQL • Практический опыт построения DWH / аналитических систем • Понимание подходов моделирования данных (Star Schema, Fact / Dimension) • Опыт разработки ETL / ELT-процессов • Понимание принципов построения аналитической отчетности и BI • Опыт работы с одной или несколькими аналитическими СУБД (PostgreSQL, MS SQL Server, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric / Synapse) • Понимание различий между OLTP и OLAP системами • Умение проектировать устойчивые и понятные модели данных Будет плюсом: • Опыт работы в финансовом домене (банки, МФО, финтех) • Опыт построения отчетности по кредитному портфелю (выдачи, погашения, просрочка, collection, когортный и винтажный анализ) • Опыт работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau, Superset, Metabase) • Опыт работы с orchestration-инструментами (Airflow, dbt) • Опыт использования Python для обработки данных • Понимание принципов Data Quality, Data Governance и историзации данных Мы предлагаем: • Полную занятость • Офисный формат работы в Ташкенте. • Работу над аналитической платформой в финтех-домене с прямым влиянием на бизнес • Сильную продуктовую и техническую команду • Возможность профессионального роста в направлении Data / DWH архитектуры • Конкурентную заработную плату Если у вас есть опыт работы Data Engineer / DWH-разработчика с опытом работы с финтех-данными (банки, МФО, кредитные портфели). , пишите в личные сообщения или отправляйте своё CV. 📩 Telegram: @haas_maru

#вакансии#работа#Data#Engineer#Инженер#Россия#РФ#Java#Groovy#BigData#Hadoop#ETL#DWH#удаленка#Senior 👾Senior Data инженер cтавка в час: 2000-2700 руб. гросс. Локация: удаленная работа из РФ, РБ. Проект: ритейл Компания: Omega Solutions ☕️Требования - Владение одним из языков программирования (Java, Groovy), знание принципов ООП, умение читать чужой код; - Опыт сборки проекта, компиляции и деплоя в Rancher (Docker); - Опыт проектирования, реализации, развития и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData; - Знание SQL (индексы, функции, умение читать планы запросов, оптимизация запросов); - Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.); - Умение работать с Git в консоли; - Знания специфики работы ETL инструментов (Apache Nifi, Airflow, интеграционные шины SAP BW, Talend, Informatica, SAS и т.п.); - Опыт работы с Hadoop; - Понимание устройства HDFS, форматов данных; - Опыт работы с Hive или любым другим хранилищем на основе Hadoop; - Опыт использования систем ведения проектов и документации; - Умение работы с архитектурными схемами; - Понимание принципов построения и хранения данных - DWH и DataLake. Дополнительные требования - Желателен опыт администрирования Unix/Linux или Hadoop (HDFS , Yarn, Ranger , Spark, Zookeeper), Zabbix, Ansible; - Понимание диагностических и трейc‑файлов SAP HANA: структура, назначение, базовая интерпретация событий; - Уверенный Python/Go/Java/C++/Rust для парсинга логов и бинарных форматов, опыт написания утилит для разбора файлов; - Опыт работы с SAP HANA как источником данных: SQL‑диалект HANA, типы данных, форматы экспорта (CSV/бинарный), базовая администрация полезна; -Умение превращать разобранные данные в формат Iceberg/Paimon (таблицы, события, JSON) и выгружать в Apache Kafka (или любой другой подходящий источник); - Практика в data engineering/observability/SRE: автоматизация анализа логов/трейсов, расследование инцидентов производительности и ошибок. 🤝Задачи: • Разработка и поддержка интеграций • Выбор технологий и решение сложных задач • Контроль качества и документации • Развитие архитектуры и процессов (CI/CD) 🪂Условия Оформление по ИП Дружелюбная атмосфера внутри компании Развитие через реальные задачи, а не формальные курсы Возможность предлагать идеи и видеть, как они внедряются Гибкий график работы и возможность удаленной работы Оплата за фактически отработанное время Участие в интересных проектах без лишнего микроменеджмента 👋Контакт:@CodeVal Любишь разбираться в сложных системах и делать их лучше — откликайся!

#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: Python/Asterisk Developer (Voice Bot) Компания: Pine Forest AI Мы разрабатываем голосового бота на базе Asterisk ☎️. Ищем разработчика, который поможет настроить Asterisk на сервере, организовать потоковую передачу аудио между Asterisk и Python-сервисом, а также выполнить интеграцию с нашим сценарием бота, который генерирует аудио-ответы. Нужно собрать надежное решение для приема входящего аудиопотока, его обработки и отправки аудио обратно в звонок в реальном времени. Требования к разработчику: ✅ уверенное знание Python; ✅ опыт работы с Asterisk, настройки dialplan, настройки Asterisk на сервере Linux; ✅ понимание работы с потоковым аудио, VoIP, SIP, RTP; ✅ опыт интеграции внешних сервисов с телефонией; ✅ будет плюсом опыт с STT/TTS, WebSocket, asyncio, Docker. Что нужно будет сделать: - настроить Asterisk на сервере; - реализовать получение потокового аудио от Asterisk в Python; - реализовать отправку потокового аудио обратно в Asterisk; - интегрировать телефонию с нашим сценарием голосового бота. Условия: 🔥 удаленная работа, проектная занятость; 🔥 конкурентный уровень оплаты по договоренности. Контакты для связи: @pine_forest_ai_support