Данные и ML вакансии - удалённо

Задачи: — Управлять полным циклом извлечения данных с комплексных веб-сайтов, обеспечивая полное покрытие, точность и надежную доставку структурированных наборов данных. — Использовать внутренние инструменты (Apify, OpenRouter) и собственные методы для ускорения сбора данных, проверки и выполнения задач в соответствии с требованиями. — Обеспечивать надежное извлечение данных с динамических и интерактивных веб-источников, адаптируя подходы для работы с контентом, рендеренным JavaScript, и изменяющимся поведением сайтов. — Поддерживать стандарты качества данных через проверки валидации, контроль согласованности между источниками, соблюдение форматов и систематическую проверку перед доставкой. — Масштабировать операции по сбору данных для больших наборов, используя эффективное пакетирование или параллелизацию, мониторить сбои и поддерживать стабильность при незначительных изменениях структуры сайтов. Требования: — Минимум 3 года релевантного опыта в области инженерии данных, веб-скрапинга, автоматизации или разработки ПО. — Высшее образование (бакалавр или магистр) в инженерии, прикладной математике, компьютерных науках или смежных технических областях является плюсом. — Опыт веб-скрапинга на Python с использованием BeautifulSoup, Selenium или аналогичных инструментов, включая работу с динамическим контентом (JS, AJAX, бесконечная прокрутка) и API через прокси. — Умение извлекать данные из сложных структур (иерархии, архивные страницы, нестабильный HTML). — Опыт очистки, нормализации и валидации данных, предоставление структурированных наборов данных в форматах CSV, JSON, Google Sheets. — Практический опыт работы с большими языковыми моделями (LLM) и AI-фреймворками для улучшения автоматизации и решения задач. — Внимательность к деталям и ответственность за точность данных. — Самостоятельность в работе и умение решать проблемы без постоянного контроля. — Знание английского языка на уровне Upper-intermediate (B2) или выше. Условия: — Частичная занятость, удаленная работа с гибким графиком. — Работа в уникальной гибридной среде, где человеческий опыт и AI-агенты работают совместно. — Возможность участия в бонусных программах, основанных на производительности и качестве работы. Оплата: — До $30 в час в зависимости от уровня и темпа вклада. — Компенсация варьируется в зависимости от проекта, сложности и требуемой экспертизы.

Location: Canada Workplace: remote We are looking for qualified raters to support a project focused on evaluating personalized search and location recommendations. This role involves rating the relevance and usefulness of suggested places based on personalized results and defined project guidelines.   𝗜𝗳 𝘆𝗼𝘂’𝗿𝗲 𝘀𝗼𝗺𝗲𝗼𝗻𝗲 𝘄𝗵𝗼: ✅Notices when recommendations actually make sense 🧠Thinks critically about usefulness, intent, and context 🖥️Cares about accuracy in digital experiences   This project is built for you. Contract type: Freelance Language: French (Canada) Estimated volume: 8 - 10 hours Start date: The project runs on a weekly basis.    What you will do: Review search queries with results personalized based on your activity history Evaluate suggested places (e.g., restaurants or locations) related to places you’ve previously visited Rate whether the suggested places are relevant and useful Follow project guidelines and complete tasks accurately Requirements: To be located and have the right to work in Canada. An existing, actively used Gmail account with prior usage history on Google Maps. Participation is limited to maximum three project rounds. Please note that the task request will be dynamic and we will be providing you with a heads-up as soon as possible once there is a project round available for you. Please note: This project requires opt-in, consent-based access to limited elements of your activity history. A consent form will be provided for you to review and sign before participation. Please note that the consent form and its terms may be subject to change as project requirements evolve. A desktop or laptop computer is required to complete the application and onboarding process. Mobile devices are not supported.

Location: Australia Workplace: remote We are looking for qualified raters to support a project focused on evaluating personalized search and location recommendations. This role involves rating the relevance and usefulness of suggested places based on personalized results and defined project guidelines.   𝗜𝗳 𝘆𝗼𝘂’𝗿𝗲 𝘀𝗼𝗺𝗲𝗼𝗻𝗲 𝘄𝗵𝗼: ✅Notices when recommendations actually make sense 🧠Thinks critically about usefulness, intent, and context 🖥️Cares about accuracy in digital experiences   This project is built for you. Contract type: Freelance Language: English (Australia) Estimated volume: 8 - 10 hours Start date: The project runs on a weekly basis.    What you will do: Review search queries with results personalized based on your activity history Evaluate suggested places (e.g., restaurants or locations) related to places you’ve previously visited Rate whether the suggested places are relevant and useful Follow project guidelines and complete tasks accurately Requirements: To be located and have the right to work in Australia. An existing, actively used Gmail account with prior usage history on Google Maps. Participation is limited to maximum three project rounds. Please note that the task request will be dynamic and we will be providing you with a heads-up as soon as possible once there is a project round available for you. Please note: This project requires opt-in, consent-based access to limited elements of your activity history. A consent form will be provided for you to review and sign before participation. Please note that the consent form and its terms may be subject to change as project requirements evolve. A desktop or laptop computer is required to complete the application and onboarding process. Mobile devices are not supported.

Location: Canada Workplace: remote We are looking for qualified raters to support a project focused on evaluating personalized search and location recommendations. This role involves rating the relevance and usefulness of suggested places based on personalized results and defined project guidelines.   𝗜𝗳 𝘆𝗼𝘂’𝗿𝗲 𝘀𝗼𝗺𝗲𝗼𝗻𝗲 𝘄𝗵𝗼: ✅Notices when recommendations actually make sense 🧠Thinks critically about usefulness, intent, and context 🖥️Cares about accuracy in digital experiences   This project is built for you. Contract type: Freelance Language: English (Canada) Estimated volume: 8 - 10 hours Start date: The project runs on a weekly basis.  What you will do: Review search queries with results personalized based on your activity history Evaluate suggested places (e.g., restaurants or locations) related to places you’ve previously visited Rate whether the suggested places are relevant and useful Follow project guidelines and complete tasks accurately Requirements: To be located and have the right to work in Canada. An existing, actively used Gmail account with prior usage history on Google Maps. Participation is limited to maximum three project rounds. Please note that the task request will be dynamic and we will be providing you with a heads-up as soon as possible once there is a project round available for you. Please note: This project requires opt-in, consent-based access to limited elements of your activity history. A consent form will be provided for you to review and sign before participation. Please note that the consent form and its terms may be subject to change as project requirements evolve. A desktop or laptop computer is required to complete the application and onboarding process. Mobile devices are not supported.

Meet Arago and the Aragonians Arago is an AI and computer hardware company whose mission is to drive the course of history forward. We do so by accelerating breakthroughs at the intersection of AI and semiconductors. Founded in 2024 by AI researchers and physicists with deep expertise in photonics, electronics, software, mathematics, and machine learning, Arago brings together a lean team of engineers and scientists from the world’s top companies and research labs. Composed of nine nationalities and operating from hubs in France, North America, and Israel, we believe in great science and fast achievements. Our work is guided by these core principles: Do great things: we deliver work we’re proud to sign our name to. High velocity: speed matters. We move quickly, one step at a time. One unit: we’re all in this together, with relationships grounded in trust, respect, and camaraderie. Arago is backed by executives from Apple, Arm, Nvidia, Microsoft, and Hugging Face, as well as prominent US and European deeptech venture firms and exited founders. Задачи: — Develop Arago’s quantization strategy for modern AI models, including precision studies, numerical format exploration, and model-level techniques to preserve accuracy under constrained precision. — Study the impact of analog noise on the performance and inference accuracy of machine learning models, including language models, diffusion, video generation, and world models. — Develop simulation tools to model analog behavior with minimal computational overhead. — Build and maintain Arago's internal experimentation pipelines for precision and performance studies on both physical and emulated prototypes. — Act as a technical point of contact between clients and Arago: analyze, port, and optimize client models onto Arago hardware, balancing throughput and accuracy. — Collaborate with the software and digital architecture teams to support architectural enhancements based on the operator content of frontier model architectures. Требования: — Background in mathematics, physics, computer science, or a related quantitative field. — Strong interest and skills in applied mathematics and statistics. — Strong experience with quantization of machine learning and AI models. — Strong understanding of modern model architectures, including language models, diffusion models, video generation models, and/or world models. — Experience studying the impact of numerical precision, noise, or approximation on model accuracy. — Experience with inference performance optimization. — Good knowledge of computer architecture, GPU architecture, or parallel computing. — Ability to build rigorous experimentation pipelines and translate research insights into practical engineering decisions. — GitHub profile with recent and relevant projects. — Language: English at a proficient level. French is a plus. Условия: — Competitive cash compensation, with final package based on location, experience, and the pay of team members in similar positions. — Meaningful stock option plan offered at the earliest stage of the company (included in the majority of full time offers). — Relocation bonus and coverage of moving expenses for relocation within 20 minutes of the company’s location. — Healthcare coverage (including family-friendly options), pension contributions, professional development support, and 25 days of PTO, in addition to public holidays. — Ownership of a key technical domain, with significant vertical and/or horizontal growth opportunities, based on performance and individual drive. — Reimbursement of 50% of the public transport subscription fee. — A high-paced, multicultural (with 10 nationalities), and engineering-led environment.

Задачи: - написание сервисов для команды рекомендательных систем; - разработка систем мониторинга качества рекомендательных систем; - настройка мониторинга и алертинга качества данных; - написание unit тестов (pytest), тестов для различных участков ML пайплайна, участие в код ревью. Требования: - опыт работы с рекомендательными системами от 2х лет; - опыт полного цикла решения ML-задач: от аналитики до вывода моделей в прод (от 3-х лет); - отличные знания Python, SQL, классического ML-стека и соответствующих ему библиотек; - владение одним из DL фреймворков (torch/tensorflow/keras); - глубокое понимание рекомендательных систем: подходы, типичные проблемы, метрики, А\Б тестирование; - опыт написания Unit-тестов, разработки архитектуры и Code Review; - опыт работы с инструментами разработки и CI/CD — Git, Jenkins, GitLab, Jira.

Ищем ML Engineer в команду рекомендаций социальной сети для геймеров Gameram. Вакансия ближе к DE/MLOps — основной фокус на подготовке и доставке рекомендательных систем до пользователя и их стабильной работе в проде. Стек: Scala, Python, Spark, Airflow, Hadoop/HDFS, Kafka, ZooKeeper, ClickHouse, Superset, Redis, PostgreSQL, AWS Обязанности: — Выводить ML-модели и рекомендательные системы в production; — Развивать и поддерживать ML-инфраструктуру; — Взаимодействовать с Data Science, продуктом и другими инженерами. Требования: — 4+ года опыта в разработке; — Уверенный Scala и/или Python; — Опыт вывода ML-моделей в production и поддержки production-систем; — Опыт работы с Big Data и распределённой обработкой данных; — Понимание ML-пайплайнов и жизненного цикла моделей; — Опыт с рекомендательными системами будет большим плюсом. Условия: — full-time, удалённо (не РФ). — Зарплата: $4,000–5,000 gross / месяц.

Location: Canada; Calgary; Winnipeg; Vancouver; Halifax; Edmonton; Ottawa; Toronto; Victoria; Montreal Workplace: Remote WHO ARE WE? Cohere is the leading security-first enterprise AI company. We build cutting-edge foundation AI models and end-to-end products that are designed to solve real-world business problems. We’re training and deploying frontier models for enterprises who are building AI systems. We believe that our work is instrumental to the widespread adoption of AI and we are looking for folks that want to be part of that. We obsess over what we build. Each one of us is responsible for contributing to increasing the capabilities of our models and the value they drive for our customers. Cohere is a team of researchers, engineers, designers, and more, who are all passionate about their craft. We are a global technology company headquartered in Toronto with key offices in London, New York City, San Francisco, Montreal, Paris, Berlin and Seoul. Join us! Why this role? This role will focus on evaluating data science and coding tasks, requiring you to review and debug code, analyze model trajectories, and assess data visualization script development and logical flow implementation. Your work will contribute to our model development efforts and the logic our models apply when completing task requests. Please note: This is a part-time independent contractor position available within Canada. We seek candidates who are able to commit to 16 hours per week minimum at a 40 CAD/hour contract rate. This role is BYOD 💻 - Bring Your Own Device (laptop). Remote work within Canada. 12 month contract. As a Data Annotation Specialist, you will: - Evaluate the model's ability to respond to coding requests, workflows, and code base-related questions using available tools. - Assess agent trajectories and model capabilities for code generation, tabular and graphic manipulation, and debugging requests. - Prompt models to complete complex data science tasks and review the accuracy of generated responses. - Label, proofread, and improve machine-written and human-written software engineering-related outputs. - Report quality and performance trends related to model/agent behaviour and project assignments. You may be a good fit if you have: - Exceptional data analysis and visualization skills. - 3+ years of relevant industry experience working on real-world data science problems and pipelines. - Proficient knowledge and understanding of Python and industry-standard data science packages (numpy, pandas, matplotlib, sqlite, or others). - Strong understanding of SQL syntax writing and workflows; and a deep familiarity with file/data formats, such as markdown, JSON, XML, YAML, and HTML. - Prior experience re-writing, proofreading, and delivering feedback on code. - Familiarity with code agents (OpenCode, Claude Code, Codex) or evaluating agent trajectories is a plus. The Candidate Journey: - Initial Screening: Our Talent Team will review your application. - First Assessment: If selected to move forward, you’ll receive a multiple-choice assessment by email. - Second Assessment: Candidates who achieve a passing score will be contacted by a member of our team to complete a more comprehensive assessment focused on their area of expertise. - Video Screen: If selected to move forward, you’ll have a short video call with a member of our Operations Team. - Final: Selected candidates will receive an Independent Contractor Agreement. As an independent contractor, you maintain control over how you complete your work and may work with multiple clients simultaneously. We request that you declare any external work relationships with Cohere’s direct competitors and always maintain the IP confidentiality of the Cohere project. Independent contractors are not eligible for health benefits or other benefits provided to employees. Compensation for services is provided to contractors by self-invoicing for services provided pursuant to the terms of our agreement with the contractor. It is important to understand that, as an independent contractor, continuous work is not guaranteed. The client-contractor relationship is fundamentally project-based, meaning engagements may be temporary, periodic, or intermittent based on our organizational needs and project availability. As an independent contractor, you should anticipate fluctuations in workflow and, therefore, compensation for services when Cohere does not require as many hours of services in a week. Prospective candidates, please be advised: this role involves working with human-generated and model-generated tasks that may involve exposure to not safe for work (NSFW) text content as part of data annotation tasks, including explicit, offensive, or other inappropriate material. If the above qualifications do not perfectly align with your experience, we still encourage you to apply! We value and celebrate diversity and strive to create an inclusive work environment for all. We welcome applicants from all backgrounds and are committed to providing equal opportunities. Should you require any accommodations during the recruitment process, please submit an Accommodations Request Form, and we will work together to meet your needs.

О компании Nexters: международная компания по разработке игр, входящая в холдинг GDEV, с офисами на Кипре, в Армении и Казахстане, а также возможностью удалённой работы. Обязанности: — Проектирование, создание и поддержка масштабируемых конвейеров данных (batch и streaming) — Поддержка и рефакторинг существующих решений — Основная зона ответственности — Bronze и Silver слои платформы данных — Разработка и поддержка моделей data lake / data warehouse — Оптимизация производительности Spark-джобов — Разработка и поддержка dbt моделей и контрактов данных — Внедрение и поддержка мониторинга, наблюдаемости и проверок качества данных — Работа с Kafka-стриминговыми конвейерами — Взаимодействие с командами аналитики, маркетинга, платформы и бэкенда Требования: — Уверенные навыки SQL и Python — Опыт создания ETL/ELT конвейеров в продакшене — Практический опыт работы со Spark/PySpark, особенно в стриминговых сценариях — Понимание распределённых систем обработки и хранения данных — Опыт работы с архитектурами data lake / data warehouse — Практический опыт с Delta таблицами, Parquet и S3 — Опыт работы с оркестраторами, такими как Airflow или аналогичными — Опыт работы с Kafka и стриминговыми конвейерами — Опыт поддержки и улучшения конвейеров данных в продакшене — Опыт с практиками наблюдаемости, мониторинга и качества данных Условия: — Медицинская программа (включая стоматологию) или компенсация, доступная в любом месте работы — Медицинская программа для членов семьи при работе в офисах на Кипре, в Армении и Казахстане — Оплачиваемый отпуск и больничные — Возможность работать в офисах или удалённо — Спортивные активности в офисах (йога, футбол, волейбол) — Пакет поддержки релокации при переезде в официальные локации — Курсы английского языка онлайн, уроки греческого и армянского для сотрудников в соответствующих офисах — Участие в гейм-джемах, хакатонах, конференциях и митапах — Поддержка социальных инициатив и участие в благотворительных проектах Формат работы: в офисах компании на Кипре, в Армении и Казахстане или удалённо.

Responsibilities: • Conduct group sessions on AI, Data Science, ML models • Answer student questions and provide project feedback • Help find practical solutions beyond textbooks • Support students in their career transition • Participate in improving the curriculum Requirements: • Kazakh (C2) • three+ years experience in Data Science • Knowledge of mathematical statistics • Experience with regression and classification models • Familiarity with numpy, scikit-learn, pandas Optional requirements: • Experience in mentorship, teaching, or team leading • Experience in Computer Vision and RecSys projects • Participation in hackathons

Обязанности: - Разрабатывать и внедрять ML-функции для платформы знакомств: рекомендации, поиск, безопасность и антифрод. - Строить рекомендательные системы и модели совместимости пользователей для повышения качества мэтчинга. - Разрабатывать NLP-решения для анализа анкет, извлечения структурированных признаков и семантического поиска. - Реализовывать CV-модели для модерации контента, проверки подлинности фото и выявления AI-generated изображений. - Создавать модели скоринга рисков, выявления ботов, фейков и мошеннической активности. - Проектировать полный ML lifecycle: подготовка данных, обучение, оценка качества, деплой и мониторинг моделей. - Работать в тесной связке с продуктом, backend-разработчиком и QA, участвуя в принятии ключевых технических решений. Требования: - Опыт работы ML Engineer от 3 лет и уверенное владение Python. - Практический опыт вывода ML-моделей в продакшн и поддержки их жизненного цикла. - Хорошее знание PyTorch или TensorFlow. - Опыт работы с рекомендательными системами, ранжированием или персонализацией. - Опыт решения NLP-задач: embeddings, классификация текста, semantic search, retrieval. - Понимание MLOps-практик: versioning, monitoring, evaluation, CI/CD для моделей. - Способность самостоятельно принимать технические решения и строить ML-направление практически с нуля. Будет плюсом: - Опыт в Computer Vision: модерация контента, face analysis, deepfake detection. - Опыт создания антифрод- и риск-моделей. - Опыт работы с LLM, RAG и современными open-source моделями. - Опыт работы с векторным поиском (Qdrant, FAISS, Weaviate и др.). - Опыт работы с графовыми моделями и рекомендательными системами. Условия: - Участие в развитии продукта с первых этапов; - Возможность влиять на технические решения и архитектуру системы; - Минимум бюрократии и быстрый цикл принятия решений; - Сильную и мотивированную команду; - Перспективы роста вместе с компанией; - Удалённый формат работы.

Задачи: — построение масштабируемых конвейеров данных и инфраструктуры в облачной среде GCP. Требования: — опыт работы Data Engineer от 3 лет; — уверенное владение GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataform); — продвинутые навыки Python и Apache Airflow; — уровень английского B2 и выше. Условия: — долгосрочный контракт с QIC; — полный рабочий день, удалённо, график 5 дней в неделю, с воскресенья по четверг; — отпуск по календарю праздников Катара, 20 рабочих дней отпуска и 10 дней больничных; — оценка эффективности два раза в год; — испытательный срок 3 месяца; — поддержка цифровых кочевников. Преимущества и бонусы: — индивидуальные языковые занятия; — страхование RemoteHealth Premium с покрытием до $5000 в год; — образовательный бюджет; — консультации по налогам с менеджером; — клуб бега QIC в Strava; — корпоративные скидки в программе Privilege, включая Qatar Airways.

Задачи: — Писать кастомные парсеры под соц сети, медиахостинги и маркетплейсы — Реализовывать сервисы на Python — Разрабатывать и поддерживать сервисы для сбора данных Требования: — Опыт разработки и поддержки высоконагруженных парсеров/scrapers от 3х лет — Python от 3х лет — Понимание типов различных прокси-серверов (ротация прокси, мониторинг качества), принципов работы CAPTCHA — Работа с rate limiting — Playwright — AsyncIO, aiohttp/httpx — Опыт reverse engineering внутренних API веб- и мобильных приложений — Опыт работы с базами данных (PostgreSQL / ClickHouse / Redis) — Отличное понимание HTTP/TCP, работы CDN, REST API, GraphQL, антибот-систем и методов их обхода Будет плюсом: — Опыт разработки парсеров для площадок: Instagram, YouTube, Tik Tok, Trip Advisor, Spotify, X, Flickr, LinkedIn, Reddit и аналогичные — Опыт работы с Grafana/Prometheus — Kubernetes — Kafka/RabbitMQ Условия: — Проектная занятость с гибким форматом работы — Прямая коммуникация с техническим руководством без бюрократии — Возможность вырасти в полноценную техническую роль внутри компании

Задачи: — Сбор и анализ данных, проведение feature engineering. — Обучение ML-моделей на табличных данных и их вывод в продакшн. — Автоматизация пайплайнов сбора данных и моделирования. — Улучшение ценообразования в ЖД-направлении, автобусах, электричках и аренде авто с помощью ML. — Подготовка отчетности и презентация итогов работы бизнес-заказчикам. Требования: — Опыт работы в Data Science не менее 3 лет. — Опыт решения задач в ценообразовании, предиктивной аналитике, uplift-моделировании или ранжировании. — Владение стеком: Python, SQL, ClickHouse, S3, FastAPI. — Опыт работы с Feature Store / Feast. Условия: — Гибкий выбор формата работы: офис, гибрид или full remote. — Работа в структурированной команде (DS, MLOps, Lead) с использованием OKR для синхронизации целей. — Регулярные планирования и синки для прозрачности процессов. — Ценности команды: вовлечённость, инициативность и ответственность.