MLOps и Data Engineering

Senior/Lead ML Engineer Формат: Гибридный Локация: РФ Москва: РФ Грейд: Senior/Lead Landev AI. Кремниевые помощники — комплексное решение для управления ИИ-сервисами, направленное на автоматизацию и оптимизацию бизнес-процессов. Оно предлагает готовые решения и инструменты для создания собственных ИИ-помощников, баз знаний и поисковых систем, используя современные технологии машинного обучения и большие языковые модели (LLM). Обязанности: • Руководство работами по направлению NLP и ML; • Работа с большими языковыми моделями (LLM), VLM, RAG, построение пайплайнов и агентов на их основе; • Разработка и доработка модулей собственного продукта по построению пайплайнов (Landev AI Кремниевые помощники); • Проведение полноценных экспериментов от анализа данных (текст, временные ряды, реже табличные данные, изображения, аудио) до оценки метрик с целью построения моделей машинного обучения (как классические, так и нейроночные); • Выведение успешных моделей в прод (разработка, обертка в API, Docker, настройка мониторинга и т.п.). Требования: • Опыт руководства командой ML-инженеров от 1 года; • Хорошие знания NLP (принципы работы с текстами, классические подходы, векторизации слов, подходы на основе трансформеров); • Опыт участия в ИТ-проектах разработки или внедрения ПО: умение работать с контейнерами, очередями сообщений, и веб-фреймворками (fastapi, flask или чем-то схожим); • Опыт промпт-/контекст-инжиниринга; • Опыт работы с open source LLM; • Опыт работы по построению RAG пайплайнов; • Отличные знания Python для анализа данных (pandas, sklearn, numpy, scipy, xgboost, seaborn, etc); • Опыт работы с базовыми алгоритмами ML (logistic regression, svm, knn, nn, decision tree, random forest, xgboost/catboost/lgbm и т.п). Понимание преимуществ, недостатков и отличий; • Опыт работы по использованию искусственных нейронных сетей и инструментов; • Высшее техническое образование; • Зрелость и самосто

#vacancy #удаленно #россия Data Science Team Lead в крупную компанию (тревел). Компания рассматривает кандидатов только из России З/п: обсуждается индивидуально. Формат работы: Удаленка, Гибрид, Офис(мск). 🔷Задачи: Тимлидство: поддержание мотивации сотрудников, их развитие, организация их деятельности; Организация эффективной работы командой DS: планирование задач, постановка целей, контроль выполнения, performance review; Организация эффективной коммуникации со стейкхолдерами и продуктовой командой; Квартальное и оперативное планирование работы; Участие в code review, grooming, поддержка стандартов качества кода и лучших практик; Модерация Scrum‑ритуалов: daily, grooming, planning, retrospective. ​ 🔷Обязательные требования; Data Science от 4 лет; Опыт от 1 года в роли тимлида или руководителя DS-команды (5 человек и более); Опыт работы с бизнес-метриками/эффектами и влиянием на них; Обширные и системные знания DS/ML-алгоритмов, практический опыт внедрения моделей в продакшн и принесения ими бизнес результатов; Навыки организации эффективной работы команды DS, наставничества и поддержки развития специалистов; Опыт управления проектами по внедрению DS/ML-решений, соблюдая сроки и качество выполнения задач; Умение четко и доступно объяснять сложные технические решения коллегам и заинтересованным сторонам; Способность находить и реализовывать эффективные решения для сложных задач DS/ML на практике; Английский на уровне чтения документации; Опыт с LLM, uplift и/или time series и тд. Отклики ждём @fr_rec

#вакансия #DataEngineer #DWH #Bank Data Engineer 🏢Компания: Luna Capital-аутстафф 🌍 Локация: строго РФ 🔻 Формат: удалённо 🌟 Грейд: Senior 💰 Ставка: от 190 000₽ до 210 000₽ на руки ✔️Формат: парттайм ————————————————— О ПРОЕКТЕ: Финтех. Формирование целевого единого хранилища данных (DWH). Основные направления — разработка детальных слоев данных и создание аналитических витрин. ————————————————— ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ: • Написание сложных SQL-запросов • Проектирование и реализация ETL/ELT-процессов • Работа с DWH • Работа в Kubernetes-среде • Разработка аналитических витрин ————————————————— СТЕК: • SQL • DWH • ETL / ELT • Kubernetes • Git • GreenPlum • Arenadata DB • Airflow ————————————————— ТРЕБОВАНИЯ: • Сильный уровень владения SQL • Практический опыт работы с DWH • Опыт разработки ETL/ELT • Опыт работы с Kubernetes • Уверенное владение Git • Опыт работы с GreenPlum или Arenadata DB • Опыт настройки и использования Airflow • Наличие военного билета • Отсутствие ИП, связанных с IT-деятельностью ————————————————— 📩 Отклик: @recruiter_vv Прикрепляйте резюме + самостоятельный скрининг по требованиям (‘+,-’). P.S. Отклики со скринингом рассматриваю первыми:)

Ищем Junior DevOps в ИИ-лабораторию Условия: — работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.); — зарплата - до 120 тысяч рублей на руки + ежегодная премия (% от суммы дохода за год) — официальное трудоустройство согласно ТК РФ; — формат работы - удалённый по РФ; — ДМС со стоматологией с первых недель работы; — по пятницам - сокращённый рабочий день (до 16:45), перед гос.праздниками рабочий день короче на час; Задачи: — ~90% задач — классический DevOps (Kubernetes, CI/CD, Docker); — с моделями почти не работаем (только инфраструктура вокруг); — не используем Terraform / Ansible / облака. — поддержка и развитие Kubernetes-кластеров; — работа с CI/CD (любой инструмент); — деплой и эксплуатация сервисов (Docker); — настройка и поддержка пайплайнов с инфраструктурной стороны; — мониторинг, разбор инцидентов; — обеспечение стабильности и масштабируемости платформы. Требования: — коммерческий опыт с Kubernetes (писал helm-чарты, понимаешь как устроен кластер); — опыт с CI/CD (любой инструмент); — уверенные навыки Linux и Docker; — опыт автоматизации (любой язык / скрипты); — базовое понимание ML-инфраструктуры или — опыт запуска LLM локально (on-prem, GPU, без облаков). будет плюсом: — опыт с on-prem инфраструктурой; — понимание мониторинга; — опыт работы с highload. Отклики с резюме в личку @hr_MikhailVorobev 🤝

#fulltime #проект #удаленно Аутстафф компания Новэлект приглашает на проектную занятость до конца 2026 года ML инженер с опытом работы в LLM Senior Формат: удаленно Локация: РФ Гражданство: РФ, РБ Грейд: Senior ЗП (ИП, СЗ): до 265 000 net Требования:  - Опыт построения чат-ботов с большим количеством юзкейсов/статусов - Опыт построения масштабируемых продуктов  - Самостоятельность, коммуникабельный  Обязанности:  - Рефакторинг кода - Работа в роли единственного ML- инженера на проекте - Построение LLM-турагента с нуля - Развитие LLM-турагента на langchain по подбору пакетных туров - Развитие чат-бота клиентского обслуживания онлайн турагентсва Пишите @JulyAsap

#москва #удаленно #вакансия Аутстафф компания Новэлект в поисках MLOPS/Лингвист чат-бота Финтех   Грейд: middle Формат: удаленно РФ Гражданство: РФ/РБ/КЗ ЗП: от 270 000 до 370 000 net Описание проекта:  1. Переход со старой версии платформы JAICP 1.8.5 от Just AI на новую JAICP 2025.1 для использования современного подхода с AI-агентами с целью роста автоматизации и сокращения расходов направлений обслуживания клиентов и внутренних заказчиков 2. Повысить уровень автоматизации чат-бота с 42% до 60% в Q4 2026 году, до 70% в 2027году 3. 100% сценариев чат-ботов перенести на новую платформу  4. Не менее 50% сценариев чат-бота создаются с помощью low-code/no-code инструментов в новой платформе 5. В 50% и более сценариях чат-бота используются инструменты ИИ (например, чат-бот отвечает на вопрос по RAG базе знаний) Требования: ∙    Понимание принципов работы чат-ботов и автоматизации взаимодействия с клиентами. ∙    Опыт работы с аналитическими инструментами и умение интерпретировать данные. ∙    Внимание к деталям и способность работать в многозадачном режиме. ∙    Креативность и проактивный подход к решению задач. ∙    Способность анализировать и систематизировать информацию. ∙    Обязательно опыт разработки на javaScript опыт работы на платформе jaicp ∙    Умение проектировать, наполнять и поддерживать базы знаний (Knowledge Base) в JAICP ∙    Практический опыт реализации RAG (Retrieval-Augmented Generation)  ∙    Настройка NLU-моделей, включая работу с интентами, сущностями и расширение тренировочных выборок для повышения точности распознавания речи и текста ∙    Обязательно опыт разработки на javaScript опыт работы на платформе jaicp        ∙    Понимание принципов работы чат-ботов и автоматизации взаимодействия с клиентами. ∙    Опыт работы с аналитическими инструментами и умение интерпретировать данные. ∙    Умение проектировать, наполнять и поддерживать базы знаний (Knowledge Base) в JAICP ∙    Практический опыт реализации RAG (Retrieval-Augmented Generation) 

#удаленно #рф Аутстафф компания Новэлект в поисках Разработчик DE (Data Engineer, Big Data, финансы) Формат: Удаленно Локация: РФ Гр-во: РФ Грейд: Senior / Lead ЗП: рассмотрим вашу ставку!!! 📌 О ПРОЕКТЕ: Проект высокой сложности и важности в финансовом направлении. Требуется максимальная самостоятельность и инициативность — задачи часто приходят с минимальной постановкой. Нужно будет не только разрабатывать, но и определять технологическую стратегию, выстраивать процессы (CI/CD, код-ревью) и внедрять инженерные практики. Преимуществом будет: • Понимание финансовых показателей • Опыт работы с S3 / Trino / ClickHouse / Hive / GreenPlum • Коммуникация с бизнесом на стадии анализа требований • Опыт работы по методике Data Vault (аналитик/разработчик) --- 📌 ЗАДАЧИ: • Самостоятельная разработка, реализация и поддержка интеграционных решений (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow) • Определение стека технологий для конкретных проектов и задач • Решение технически сложных задач, которые не могут решить другие инженеры • Оперативное реагирование на проблемы, выполнение задач в срок • Разработка и контроль актуальности документации по платформе больших данных • Контроль качества интеграционных решений, создание задач/дефектов для рефакторинга • Определение технологической стратегии развития проекта/продукта • Выстраивание процессов (CI/CD, код-ревью), внедрение и развитие инженерных практик --- ✅ ТРЕБОВАНИЯ: Языки и разработка: • Java / Groovy (один из языков) • ООП, умение читать чужой код • Сборка проекта, компиляция, деплой в Rancher (Docker) Big Data и хранилища: • Опыт проектирования, реализации и поддержки интеграционных решений на BigData • Hadoop (понимание HDFS, форматов данных) • Hive или другое хранилище на Hadoop • Понимание принципов DWH и Data Lake SQL и БД: • Знание SQL (индексы, функции, чтение планов запросов, оптимизация) • Опыт работы с реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MS SQL, DB2) ETL и оркестрация: • Apache Nifi, Airflow • Интеграционные

ML разработчик Middle+ Локация: РФ Гражданство: РФ Зарплатная вилка: от 240 000 до 280 000 Оформление: ИП, СЗ Описание вакансии: Ищем ML разработчика на аутстафф проекты наших партнеров! Обязательные требования - Не менее 3 лет в роли ML Engineer либо на смежной позиции (например, Data Scientist с выраженным инженерным уклоном); - Продвинутый уровень программирования на Python: написание чистого и модульного кода, работа с типизацией и асинхронным программированием; - Уверенное владение библиотеками scikit‑learn, pandas, NumPy; - Практический опыт работы с одним из фреймворков: PyTorch, TensorFlow или JAX; - Опыт написания сложных SQL‑запросов, включая оконные функции; - Знакомство с инструментами обработки больших данных: Spark (PySpark) или Dask; - Навыки оптимизации запросов; - Базовые навыки администрирования Docker и Kubernetes; работа с системами контроля версий (Git, DVC для управления данными); - Настройка CI/CD‑пайплайнов (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins); - Мониторинг моделей и инфраструктуры (Prometheus + Grafana, Evidently AI, MLflow); - Облачные платформы: опыт работы хотя бы с одной из: AWS (SageMaker, EKS), GCP (Vertex AI), Azure ML, либо опыт развёртывания on‑premise решений (Kubeflow, Airflow); - Деплой моделей: практический опыт вывода моделей в production с использованием FastAPI, Flask, Triton Inference Server, TensorFlow Serving или аналогичных инструментов. Дополнительные требования - Опыт работы с feature store: Feast, Tecton, Hopsworks; - Навыки распределённого обучения: Horovod, Ray, PyTorch Distributed. Писать: @okabirorin

Ищем Junior DevOps в ИИ-лабораторию Условия: — работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.); — зарплата - до 120 тысяч рублей на руки + ежегодная премия (% от суммы дохода за год) — официальное трудоустройство согласно ТК РФ; — формат работы - удалённый по РФ; — ДМС со стоматологией с первых недель работы; — по пятницам - сокращённый рабочий день (до 16:45), перед гос.праздниками рабочий день короче на час; Задачи: — ~90% задач — классический DevOps (Kubernetes, CI/CD, Docker); — с моделями почти не работаем (только инфраструктура вокруг); — не используем Terraform / Ansible / облака. — поддержка и развитие Kubernetes-кластеров; — работа с CI/CD (любой инструмент); — деплой и эксплуатация сервисов (Docker); — настройка и поддержка пайплайнов с инфраструктурной стороны; — мониторинг, разбор инцидентов; — обеспечение стабильности и масштабируемости платформы. Требования: — коммерческий опыт с Kubernetes (писал helm-чарты, понимаешь как устроен кластер); — опыт с CI/CD (любой инструмент); — уверенные навыки Linux и Docker; — опыт автоматизации (любой язык / скрипты); — базовое понимание ML-инфраструктуры или — опыт запуска LLM локально (on-prem, GPU, без облаков). будет плюсом: — опыт с on-prem инфраструктурой; — понимание мониторинга; — опыт работы с highload. Отклики с резюме в личку @hr_MikhailVorobev 🤝

#вакансия #Владивосток #vacancy Data Engineer в крупный банк. Компания рассматривает кандидатов только из Владивостока и готовых к переезду. З/п: обсуждается  на интервью Формат работы: Гибрид, Офис. Уровень позиции: Senior, Middle 🔷Задачи: Участие в формировании модели данных; Проектирование и разработка витрины и потоков данных на основе потребностей бизнес-пользователей; Участие в проектах по развитию Data Platform; Написание скриптов SQL и Python; Проработка интеграций с внешними системами для Data Platform. 🔷Обязательные требования: Оыт работы с DWH в роли аналитика/разработчика от 2 лет; Владение SQL; Python или другой язык программирования на базовом уровне; Теория СУБД- и ETL-процессов. Отклики ждем @fr_rec

#вакансия #удаленно #россия Архитектор решений (Data/AI) в крупную платформу. Компания рассматривает кандидатов только из России З/п: обсуждается на интервью. Формат работы: Удаленка, Гибрид, Офис(мск) Уровень позиции: Senior 🔷Задачи: Самостоятельно вести архитектурные проекты end-to-end: от анализа бизнес-задачи и сбора требований до проектирования, защиты решения, сопровождения реализации и контроля результата; Проектировать целевую архитектуру решений в домене данных, аналитики, интеграций и AI/ML-инфраструктуры с учетом стека: GitLab, ArgoCD, k8s, PostgreSQL, Trino, Iceberg, S3, ClickHouse, Superset, DBT, Open Metadata, Dagster, Debezium, vLLM, Ollama, Langfuse и др.; Анализировать существующие системы, бизнес-процессы, потоки данных и интеграции; выявлять ограничения, риски, технический долг и предлагать варианты развития, включая миграции и декомиссию legacy-решений; Готовить и защищать архитектурную документацию: C4-диаграммы, ADR, HLD/LLD, интеграционные схемы, модели данных, описания потоков и нефункциональные требования; Контролировать соответствие реализации целевой архитектуре, инженерным стандартам, требованиям безопасности, надежности и масштабируемости; помогать командам принимать технические решения и устранять блокеры. 🔷Обязательные требования: Опыт в роли Архитектора решений от 3 лет; Умение переводить бизнес-требования в архитектурные решения, декомпозировать неопределенные задачи и доводить их до понятного плана реализации; Практический опыт проектирования прикладных, интеграционных или data-решений на уровне контекстной и компонентной архитектуры, желательно с использованием C4 model; Хорошее понимание data platform-подходов: DWH/lakehouse, ELT/ETL, batch/streaming, CDC, витрины данных, метаданные, качество данных, lineage и observability; Технологическая насмотренность и уверенное понимание ключевых технологий: SQL, PostgreSQL, ClickHouse, Trino, Iceberg, Parquet, S3, k8s, GitOps/CI/CD, orchestration, DBT, Open Metadata; опыт с AI/LLMOps-

AI тут второстепенное

да, подобные задачи решал в качестве архитектора

#вакансия #удаленно #рф Аутстафф компания Новэлект в поисках AI Harness Engineer/Senior Формат:  удаленно, РФ, +-2 часа по мск времени ЗП: до 300 000 net Основные задачи: — Развивать AI harness / runtime layer для запуска и управления LLM-агентами. — Интегрировать и оптимизировать SOTA LLM в production. — Работать с фреймворками оркестрации, включая Multica, Paperclip, Symphony. — Подключать и сопровождать SOTA skills & plugins, включая RTK, GitNexus и другие. — Разрабатывать Python-сервисы и библиотеки для tool calling, execution pipelines, memory/context handling, logging, evaluation. — Строить observability, guardrails, reliability и безопасное исполнение AI-агентов. — Интегрировать AI-компоненты с внутренними системами и платформами Биржи. Требования: ❗️обязателен опыт работы в финтехе — Сильный Python background: backend-разработка, API-интеграции, асинхронность, тестирование, production practices. — Обязательное знание SOTA LLM: современные модели, tool/function calling, reasoning workflows, context management, cost/quality trade-offs. — Практический опыт работы с agent orchestration frameworks, включая Multica, Paperclip, Symphony. — Знание SOTA skills & plugins, включая RTK, GitNexus и другие современные tool ecosystems. — Опыт создания production-grade AI/LLM systems. — Понимание reliability, observability, security и evaluation для AI-решений. — Умение писать чистый, поддерживаемый и надёжный код. Будет плюсом: — Опыт с LLMOps / MLOps / platform engineering. — Опыт создания AI SDK, agent platforms или execution layers. — Опыт с Kubernetes, CI/CD, observability stack. — Опыт работы в финтехе или высоконагруженной enterprise-среде. Пишите @JulyAsap

Да, давайте рассмотрим

#вакансия #удаленно #рф Аутстафф компания Новэлект в поисках AI Engineer/Senior Формат:  удаленно, РФ, +-2 часа по мск времени ЗП: до 300 000 net Ищем backend-инженера, который будет строить и развивать платформенный слой для AI-сервисов и интеграций. Нужен человек, который умеет не только писать отдельные сервисы, но и собирать из них общий, надёжный и безопасный слой для других команд. Это роль на стыке Python backend development, platform engineering, AI integrations и service security. Основные задачи: — Разрабатывать backend-сервисы для интеграции AI-компонентов с внутренними API, сервисами и источниками данных. — Строить единый слой доступа к инструментам и системам: каталог интеграций, реестр коннекторов и механизмы вызова инструментов для агентных сценариев. — Подключать новые системы через стандартные протоколы взаимодействия моделей, агентов и инструментов. — Проектировать безопасность интеграционного слоя: аутентификацию, авторизацию, аудит действий, разграничение доступа и работу с секретами. — Обеспечивать надёжность integration layer: retries, очереди, rate limiting, идемпотентность, мониторинг, логирование и трейсинг. — Превращать разрозненные интеграции в платформенный слой, которым смогут пользоваться другие команды. — Участвовать в архитектуре AI-сервисов: backend, orchestration, observability и production operations. Требования: ❗️обязателен опыт работы в финтехе — Сильный Python background: backend-разработка, API-интеграции, асинхронность, типизация, валидация данных, ORM и миграции. — Опыт разработки и поддержки production-grade API и интеграционных сервисов. — Хорошее понимание REST, gRPC, WebSocket, очередей и event-driven architecture. — Уверенные знания PostgreSQL, Redis, контейнеризации и CI/CD. — Понимание сервисной безопасности: OAuth2 / JWT, service-to-service auth, secrets management, audit trail. — Опыт проектирования отказоустойчивых интеграций и диагностики проблем в распределённых системах. — Умение писать чистый, поддержива

Агентный режим — новая подборка решений и кейсов С апреля 2026 года в российских открытых публикациях стала более активно присутствовать тема ИИ-агентов. Тренд, который вводился как понятие несколько лет назад, перешел на уровень прикладного применения и массовых внедрений. Количество новостных публикаций увеличилось почти в два раза с августа 2025 года, когда ICT.Moscow описал ландшафт первых российских ИИ-агентов. Из них 26% — за неполный июнь. Российские команды выводят на рынок новых ИИ-агентов, платформы для создания и управления ими, публикуют кейсы и аналитику. Однако наиболее заметную долю все же составляют сообщения о переходе на агентный режим ранее существовавших решений и сервисов (иногда с многоэтапной внутренней интеграцией) и первоначально запускаемых продуктах сразу в мультиагентном формате. Это касается как B2B-сегмента, так и B2С. Ожидаемо, что чаще всего (67% рассмотренных случаев) авторами являются экосистемы и прямо или косвенно входящие в них организации. В новой подборке ICT.Moscow проанализировал публикации последних восьми месяцев и описал 28 таких продуктов для профессионального использования с некоторыми примерами работы ИИ-агентов в них. Они разделены на ПО для бизнес-процессов и решения для конкретных сфер. 👉🏻 Подробнее 📎 Данные также можно изучить в открытом датасете, где структурированы рассмотренные решения, встроенные в них агенты и ИИ-модели в их основе.

Всем привет Ищем опытного Data Science специалиста в производственную область группы компании НЛМК в направление Discovery (поиск и проверка гипотез). Требования разносторонние, вилка на позицию адекватная позиции. Подробнее ниже. https://career.nlmk.com/vacancy/detail/data-scientist-ml-cv-/

#вакансия #удаленка #Россия Ведущий ML-инженер в крупную компанию. Компания рассматривает кандидатов только из России. З/п: обсуждается индивидуально. Формат работы: Удаленка, Гибрид, Офис(Москва, Краснодар) Уровень позиции: Senior Стек: Machine Learning (OR ML и Data Science),Python,Airflow,PostgreSQL,ClickHouse,Kubernetes 🔷Задачи: Развивать модели прогнозирования спроса и ценовой эластичности; Исследовать подходы к causal inference, uplift-моделированию и оценки эффекта изменения цены; Проектировать временную валидацию, backtesting и бизнес-метрики качества; Работать с uncertainty, confidence, intermittent demand, cold start и long-tailSKU; Разрабатывать логику выбора оптимальной цены с учётом бизнес-ограничений; Организовать оценку plan/fact и мониторинг качества моделей; Участвовать в проектировании feature engineering, batch training и batchinference на больших объёмах данных; Проводить design review, code review и менторить ML-специалистов команды. 🔷Обязательные требования: Опыт в классическом ML от 3 лет; Сильную базу в классическом ML, статистике и работе с табличными данными; Опыт с forecasting, временными рядами и gradient boosting: LightGBM,CatBoost или XGBoost; Понимание causal inference и экспериментального дизайна; Опыт доведения ML-моделей до production; Уверенное владение Python и SQL; Понимание временной валидации, data leakage, calibration и uncertaintyestimation; Опыт работы с Airflow или аналогичным оркестратором; Понимание принципов распределённой обработки данных, партиционирования и оптимизации вычислений; Умение связывать ML-метрики с измеримым бизнес-эффектом Опыт в retail, e-commerce, pricing или demand forecasting; Практический опыт с PySpark, Trino, Iceberg, S3, dbt или ClickHouse; Опыт с price optimization, hierarchical forecasting или operations research; Опыт построения ML-мониторинга и проведения A/B-тестов. Отклики ждём @fr_rec