Данные и ML вакансии - гибрид

Задачи: — построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников; — работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины; — оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах; — управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов; — визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки бизнес-решений; — оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности. Требования: — уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов); — понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ; — базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач; — аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию. Желательный опыт: — опыт создания дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных); — понимание концепций ETL/ELT; — понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики); — интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster). Условия: — срочный трудовой договор на 3 месяца; — график 5/2, не более 30 часов в неделю; — возможна удалённая, офисная или гибридная работа; — стажировка доступна студентам любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.

Location: San Francisco Workplace: Hybrid ABOUT BASETEN Baseten powers mission-critical inference for the world's most dynamic AI companies, like Cursor, Notion, OpenEvidence, Abridge, Clay, Gamma, and Writer. By uniting applied AI research, flexible infrastructure, and seamless developer tooling, we enable companies operating at the frontier of AI to bring cutting-edge models into production. We're growing quickly and recently raised our $1.5B Series F https://www.baseten.co/blog/announcing-our-series-f/, led by Altimeter Capital, Conviction Partners, and Spark Capital. Join us and help build the platform engineers turn to ship AI products. THE ROLE This role sits at the applied end of our post-training research efforts. You will work directly with stakeholders from the world’s fastest-growing AI companies to post-train open-source models that outperform frontier closed models on their specialised tasks. Your day-to-day is finding creative ways to extract signal from complex, domain-specific datasets and building the reward functions, environments, eval harnesses, and training pipelines that turn that signal into better models. The models you train ship to production and reach millions of users. We are looking for people with hands-on LLM fine-tuning and RL experience. Researchers who are excited by the prospect of shipping models into production, who can translate a customer's domain-specific requirements into an effective training curriculum, and who know when to be rigorous and when to iterate fast. RECENT RESEARCH - Dense, on-policy or both? https://www.baseten.co/research/dense-on-policy-or-both/ - Repeated kv cache for long-running agents https://www.baseten.co/research/repeated-kv-cache-for-long-running-agents/ - Distillation without the dark – replicating black-box on-policy distillation on Baseten https://www.baseten.co/research/distillation-without-the-dark/ RESPONSIBILITIES - Design and run post-training pipelines: SFT, GRPO, DPO, RLVR, reward function engineering, and synthetic data generation. - Build task-specific training environments and evals tailored to customer domains like healthcare, code generation, and legal, spanning multi-turn tool use, sandboxed execution, and agentic workflows. - Work directly with customers to translate production data into training signal, designing reward loops from real usage patterns and handling distribution shift. - Run and analyze training experiments end-to-end: diagnose reward hacking, importance sampling drift, and advantage estimation instabilities. - Publish findings at top venues and contribute to Baseten's open-source training libraries. QUALIFICATIONS - Hands-on experience training LLMs with reinforcement learning — demonstrated understanding of GRPO or PPO beyond recipe-level reproduction, including group advantage computation, clipped objectives, and KL penalty design - Strong intuition for reward engineering: the ability to distinguish between a reward that trains effectively and one that will exploit at scale - Experience building multi-turn agent environments with tool use, not limited to single-turn question-answering setups - Comfort working across the full pipeline from dataset construction through training, evaluation, and deployment - Experience with production ML systems. Preference for candidates who have closed a training–inference loop where production data feeds back into model improvement PREFERRED QUALIFICATIONS - Experience with RL training frameworks - Publications at NeurIPS, ICML, ICLR, focused on RL for LLMs, reward modeling, or alignment BENEFITS - Competitive compensation, including meaningful equity - (U.S. only) 100% coverage of medical, dental, and vision insurance for employee and dependents - Flexible PTO policy including company wide Winter Break (our offices are closed from Christmas Eve to New Year's Day!) - Paid parental leave - Fertility and family-building stipend through Carrot - (U.S. only) Company-facilitated 401(k) - Exposure to a variety of ML startups, offering unparalleled learning and networking opportunities. Apply now to embark on a rewarding journey in shaping the future of AI! If you are a motivated individual with a passion for machine learning and a desire to be part of a collaborative and forward-thinking team, we would love to hear from you. At Baseten, we are committed to fostering a diverse and inclusive workplace. We provide equal employment opportunities to all employees and applicants without regard to race, color, religion, gender, sexual orientation, gender identity or expression, national origin, age, genetic information, disability, or veteran status. We are an Equal Opportunity Employer and will consider qualified applicants with criminal histories in a manner consistent with applicable law (by example, the requirements of the San Francisco Fair Chance Ordinance, where applicable).

-Разрабатывать и совершенствовать лучшую на рынке платформу данных электронной коммерции нового поколения. -Проектировать и разрабатывать ETL пайплайны на Airflow для Spark (Batch, Streaming), Iceberg, Trino.

Задачи: — построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников; — работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины; — оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах; — управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов; — визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки принятия бизнес-решений; — оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности. Требования: — уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов); — понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ; — базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач; — аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию. Желательный опыт: — создание дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных); — понимание концепций ETL/ELT; — понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики); — интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster). Условия: — срочный трудовой договор на 3 месяца; — график 5/2, не более 30 часов в неделю; — возможность работы удаленно, в офисе или в гибридном формате; — стажировка открыта для студентов любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.

Задачи: — Активное участие в найме, наставничестве и развитии карьеры других инженеров — Повышение технических стандартов, производительности, надежности и операционного совершенства — Определение областей, где машинное обучение может создавать ценность для клиентов — Правильная постановка задач машинного обучения в продуктах, взаимодействие с командой и заинтересованными сторонами из Product и Design — Проведение разведывательного анализа данных и исследований для глубокого понимания проблемной области — Исследование и выбор подходящих алгоритмов и инструментов, сочетая прагматизм и инновации — Проведение офлайн-оценки для подтверждения эффективности алгоритмов — Сотрудничество с инженерами для вывода прототипов в продакшн — Планирование, измерение и распространение результатов для информирования итераций — Тесное взаимодействие с командой и другими подразделениями для создания отличных ML-продуктов Требования: — 5-8 лет опыта применения машинного обучения — Предыдущий опыт на старшей или ведущей позиции (data science, разработка ПО или академическая сфера) — Значительный и доказанный вклад в продукт и/или команды — Сильные навыки программирования — Опыт технического лидерства в команде — Хорошие коммуникативные навыки внутри инженерных команд и между дисциплинами — Умение работать в условиях неопределенности — Обычно наличие продвинутого образования в области машинного обучения или смежной области (например, MSc) — Научный подход к мышлению Плюсы: — Опыт выпуска ML-продуктов — PhD или опыт работы в исследовательской среде — Глубокие знания в применимых областях ML, таких как NLP, глубокое обучение, байесовские методы, обучение с подкреплением, кластеризация — Сильный статистический или математический бэкграунд — Навыки визуализации и работы с данными, включая SQL, matplotlib и др. Условия: — Гибридный формат работы с офисами в Дублине, Лондоне и Берлине — Ожидается присутствие в офисе минимум три дня в неделю — Компания предлагает конкурентные условия и поддержку баланса между работой и личной жизнью — Политика равных возможностей и недискриминации — Поддержка здоровья, благополучия, семьи, времени вне работы и финансового будущего Компания: Fin — крупная IT-компания, разрабатывающая интеллектуальных AI-агентов для автоматизации клиентского сервиса, теперь часть Salesforce. Их AI Agent Fin — один из лучших на рынке, обеспечивающий круглосуточную поддержку клиентов по всем каналам с минимальной настройкой и интеграцией. Команда активно применяет современные ML-технологии и тесно сотрудничает с продуктовой и дизайнерской командами для быстрого вывода продуктов на рынок.

Эксплуатация и тюнинг СУБД: Полный контроль над состоянием, профилированием и оптимизацией PostgreSQL под конфигурацию серверов в AWS; Отказоустойчивость и HA/DR: Настройка и сопровождение репликации, Patroni, PgBouncer, бэкапирования и катастрофоустойчивости;

-Погружаться в бизнес контекст платформы ограничений, изучать доступные данные и существующую инфраструктуру — высоконагруженные сервисы, обрабатывающие миллионы транзакций в день. -Анализировать текущие бизнес процессы, выявлять их уязвимые места и точки роста.

Location: Pune, India Workplace: Hybrid Solvd Inc. is a rapidly growing AI-native consulting and technology services firm delivering enterprise transformation across cloud, data, software engineering, and artificial intelligence. We work with industry-leading organizations to design, build, and operationalize technology solutions that drive measurable business outcomes. Following the acquisition of Tooploox, a premier AI and product development company, Solvd now offers true end-to-end delivery—from strategic advisory and solution design to custom AI development and enterprise-scale implementation. Our capability centers combine deep technical expertise, proven delivery methodologies, and sector-specific knowledge to address complex business challenges quickly and effectively. We are looking for a Senior Data Engineer to join a team migrating a production SaaS data platform off a legacy ETL/streaming-based pipeline and onto a Snowflake Native Application built for self-serve distribution and per-tenant data isolation. This isn't a greenfield build — it's a migration with real legacy constraints. You'll be working from an existing production system that has already been audited in detail, and turning those findings into a working Snowflake-native data platform. You should be comfortable reading someone else's architecture, spotting where it breaks down at scale or under multi-tenant isolation requirements, and redesigning around it. WHAT YOU'LL DO - Re-architect ingestion — design and build the replacement for the current endpoint-to-cloud-function-to-streaming-queue-to-ETL-to-warehouse path, moving ingestion natively into each customer's own Snowflake account so the platform's data-sovereignty story is true end to end. - Migrate legacy ETL logic — translate existing transformation logic covering activity, meeting/event, network context, and system metadata data into Snowflake-native pipelines using the right combination of native transformation tooling and orchestration. - Design for per-tenant isolation — build data models and pipeline logic that hold up under a cross-account, multi-tenant distribution model, with tenant boundaries addressed explicitly at the schema, pipeline, and secret-management level. - Work through known technical debt — shared credentials baked into client-side builds, build-time-only configuration with no live tenant provisioning, inconsistent cross-platform data-capture parity — deciding case by case what gets carried forward, redesigned, or retired. - Rebuild the platform's core data model — activity, event, network, and metadata — preserving the analytics the business depends on while moving underlying storage and processing into Snowflake. - Validate against real production data patterns — batch sizes, sync frequencies, offline-queue backlogs — captured during discovery to ensure the new pipeline design holds up under realistic load. - Document migration decisions clearly enough to be defended internally, to downstream customers, and through a formal marketplace review process. REQUIRED SKILLS & EXPERIENCE - 5+ years as a data engineer with hands-on Snowflake experience — native transformation and orchestration features, not just SQL. - Real experience migrating an existing production ETL pipeline to a cloud-native target — not a from-scratch build. - Working knowledge of streaming and event pipelines. - Comfortable reading and reasoning about a system's security model — encryption at rest and in transit, key management, multi-tenant secret handling — well enough to flag when a proposed design reintroduces a previously identified gap. - Familiarity with a major cloud provider's function/PaaS services, as parts of the migration will need to interoperate with the current production system during transition. - Experience designing for multi-tenant SaaS data isolation — schema-per-tenant, row-level security, or equivalent patterns. PREFERRED QUALIFICATIONS - Experience building and distributing applications through a cloud data platform's own marketplace or listing model. - Background in workforce analytics, activity monitoring, or similar behavioral/event data domains — application/window/URL activity, meeting data, network context. - Exposure to BI tooling migration alongside an underlying data platform move. When you join Solvd, you'll… - Shape real-world AI-driven projects across key industries, working with clients from startup innovation to enterprise transformation. - Be part of a global team with equal opportunities for collaboration across continents and cultures. - Thrive in an inclusive environment that prioritizes continuous learning, innovation, and ethical AI standards. Ready to make an impact? If you're excited to build things that matter, champion responsible AI, and grow with some of the industry’s sharpest minds. Apply today and let’s innovate together. Solvd is an equal opportunity employer.

Location: Kyiv, Ukraine Workplace: Hybrid [https://app.ashbyhq.com/api/images/user-content/eaa93aea-4a8e-480b-ac45-957f53a8b99b/230615d5-1e71-4618-8216-a6082a6261ae/Holy%20earth.png] HOLYWATER TECH https://holywater.tech/ — це технологічна компанія, яка створює розважальні продукти на перетині людської творчості та штучного інтелекту. Вони є прикладами ШІ-нативних платформ, що переосмислюють способи сторітелінгу та дають змогу будь-кому стати творцем. Екосистема продуктів HOLYWATER TECH включає: → My Drama https://apps.apple.com/us/app/my-drama-watch-shorts-movies/id6498713494 — стримінгову платформу вертикальних серіалів, №1 серед європейських та американських компаній у ніші → My Passion https://apps.apple.com/us/app/my-passion-romance-books/id1568149521 — цифрову бібліотеку книг №1 у понад 10 країнах світу → My Muse https://apps.apple.com/ua/app/my-muse-audiobooks-stories/id6738098034 — платформу ШІ-генерованих серіалів, що відкриває нову еру сторітелінгу ___________________________________________________________________________ HOLYWATER TECH СЬОГОДНІ — ЦЕ: - понад 100+ млн завантажень застосунків - стратегічне партнерство з FOX Entertainment - х2 рази — щорічне зростання компанії за 2024-2025 роки - 30+ міжнародних нагород, зокрема Muse Creative, W3, Telly, Runway AI Film Festival, Lovie - понад 100 млн годин переглянутого та прочитаного користувачами контенту - провідні позиції у своїх нішах на ринках США та Європи ___________________________________________________________________________ Ми створюємо нові формати, історії та будуємо світ, де єдине обмеження — людська уява. І зараз шукаємо Middle Data Engineer, хто готовий/-а долучитися й творити його разом із нами. ТВОЯ МІСІЯ: Підсилити Data Engineering команду, яка росте разом із новими продуктами та задачами. Тут майже немає legacy, багато автономії та простору для технічного зростання. Поруч — сильний зовнішній Tech Lead для менторингу, а команда працює в AI-first середовищі. Ти будеш: - Розробляти нові data pipelines, моделі та фічі. - Підключати нові джерела даних та будувати інтеграції. - Працювати з Data Warehouse та великими обсягами трансформацій даних. - Підвищувати надійність пайплайнів, працювати з інцидентами та їх причинами. - Оптимізувати інфраструктурні витрати. - Використовувати AI як частину щоденної розробки. ___________________________________________________________________________ ДЛЯ ЦЬОГО ЗНАДОБЛЯТЬСЯ ТАКІ НАВИЧКИ ТА ДОСВІД: - Python, SQL та dbt. - Досвід роботи з аналітичними базами даних: BigQuery, Snowflake, Redshift або аналогами. - Практичний досвід побудови Data Warehouse та data transformation pipelines. - Досвід побудови extraction pipelines з використанням API, Webhooks, GraphQL. - Досвід роботи з cloud infrastructure та IaC. - Активне використання AI у розробці. ___________________________________________________________________________ ЩО ОТРИМАЄШ ВІД НАС: - Швидке професійне зростання. Ми будуємо середовище, де розвиток — норма: лекції, бібліотеки, хакатони, школи. Компенсуємо профільне навчання й вивчення будь-якої мови, зокрема української. - Формат роботи на твій вибір. Можеш працювати вдома, в офісі на київському Подолі чи у Львові (генератори, укриття, обіди, снеки — all inclusive), або ж за кордоном — маємо кілька офісів і там. - Техніку та сервіси. Все, що треба для роботи. - Відпочинок. 20 днів відпустки + на офіційні свята та безлімітні лікарняні. - Турботу про тіло та менталку. Компенсуємо спорт, медстрахування в Україні (після випробувального), послуги корпоративного лікаря і підтримку ментального здоров’я& ___________________________________________________________________________ ЧОМУ З НАМИ КЛАСНО? - Реальний вплив. Твої рішення впливають на 100+ млн користувачів — їхній досвід, емоції та час, який вони проводять у продукті. - Жива культура. Ми створюємо середовище, де можна експериментувати й пробувати щось нове. Середня оцінка відповіді на питання «Наскільки тобі подобається працювати в HOLYWATER?» за результатами eNPS — 9,23/10. - Автономність. Ми довіряємо рішенням команди: мінімум мікроменеджменту, максимум простору для ініціативи й впливу. - Сильні люди поруч. Ми постійно челенджимо статус-кво та досягаємо нових вершин. Думати інакше й прагнути більшого — тут це підтримають. Можливо, це — твій шанс стати нашим наступним big name? ___________________________________________________________________________ ХОЧЕШ БІЛЬШЕ ПРО HOLYWATER TECH? ЧЕКНИ ЦЕ: Як працює HOLYWATER TECH — на Vector Media https://vctr.media/ua/vid-banochki-svyatoyi-vodi-zi-lvova-do-ugodi-z-fox-entertainment-yak-praczyuye-holywater-startap-yakij-buduye-netflix-dlya-vertikalnogo-video-318305/ Інтерв’ю со-CEO Богдана Несвіта https://www.linkedin.com/in/bogdannesvit/ про партнерство FOX Entertainment для Forbes https://forbes.ua/innovations/maemo-60-mln-koristuvachiv-i-rostemo-duzhe-shvidko-ukrainska-holywater-znimatime-vertikalni-seriali-z-amerikanskoyu-fox-yak-vona-zaluchila-takogo-partnera-intervyu-25102025-33594 Як ми створюємо вертикальні серіали — у подкасті на DOU https://youtu.be/E5nKjr605vs?si=eHKKN6MhQrbEzi8k Про вертикальні серіали, які змінюють індустрію — у Детектор медіа https://detector.media/mediumy/article/248303/2026-03-13-vid-tiktok-do-gollivudu-prodyuserka-holywater-tech-pro-vertykalni-serialy-yaki-zminyuyut-industriyu/ Наші Instagram https://www.instagram.com/holywater.tech/ та LinkedIn https://www.linkedin.com/company/holywater/?viewAsMember=true — щоб бути в курсі всього, що в нас відбувається Хочеш творити історію разом із нами в HOLYWATER TECH? Відгукнися на вакансію!

Развивать модели прогнозирования спроса и ценовой эластичности; Исследовать подходы к causal inference, uplift-моделированию и оценки эффекта изменения цены;

В АО «Bereke Bank» открыты вакансии для IT-специалистов в различных продуктах с разнообразными задачами. Предлагается гибридный формат работы (удаленка и офис). В AI команду требуются: — Senior Data Scientist — Middle Fullstack (честное разделение 50/50 между фронтендом и бэкендом) — Senior Fullstack (с уклоном в бэкенд на Python) — ML-инженер Для отклика и получения деталей по проектам необходимо связаться через Telegram @dashan13 с резюме.

-Администрирование СУБД (ClickHouse / PostgreSQL): установка, настройка, мониторинг. -Оптимизация производительности: память, планировщик, индексы, партиционирование, политика хранения данных в ClickHouse.

Предстоит: разрабатывать и улучшать модели оценки стоимости товаров на основе табличных данных, текстов и изображений; исследовать современные ML-подходы, формулировать и проверять гипотезы, проводить эксперименты и анализировать их результаты;

• Проектировать и поддерживать интеграцию источников данных (взаимодействие с процессинговыми системами и АБС); • Организовывать мониторинг актуальности входящих данных и оперативно реагировать на инциденты;

-Развивать и поддерживать инфраструктуру DWH. -Строить и развивать CI/CD-процессы для data и ML-разработки.

Ваши задачи: управлять направлением данных и аналитики, реализовывать стратегию data-направления, выстраивать единые процессы и стандарты работы с данными, аналитическими запросами, метриками и отчётностью.

— Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем. — Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования.

Лидить команду DS (2 человека); Сопровождение ML-решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием);