Данные и ML вакансии

Задачи: — Разрабатывать и оптимизировать Spark-пайплайны для обработки данных в масштабе (200+ млн строк ежедневно) — Настраивать хранение и доступность данных в DWH — Автоматизировать интеграцию данных: продажи, акции, цены, остатки, погода, календари — Работать в связке с Data Science-командой, обеспечивая стабильный и качественный поток данных для моделей — Участвовать в развитии платформы прогнозирования спроса, делая её более надёжной, масштабируемой и удобной Требования: — null Условия: — null

Responsibilities: • Conduct group sessions on AI, Data Science, ML models • Answer student questions and provide support The school teaches in Kazakh and is the first AI and Big Data school in Central Asia.

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

Delivery Hero — сервис доставки еды, работающий в 70+ странах мира. Размер команды — 10 000+ | Компания оценивается в $8B+. В компании работает много русскоговорящих ребят. Помогают с релокацией.

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: — Проектировать и владеть сквозными ML и дата-системами от сбора данных до продакшн-деплоя — Архитектурно создавать масштабируемые дата-пайплайны для RAG, эмбеддингов и обработки в реальном времени — Строить и эксплуатировать ML-сервисы, API и инфраструктуру с использованием IaC, контейнеризации и оркестрации — Интегрировать ML-системы с внешними API, инструментами и платформами для автоматизации — Устанавливать мониторинг, оценку и наблюдаемость данных, моделей и систем — Наставлять инженеров и задавать техническое направление команды Требования: — Опыт проектирования и масштабирования продакшн ML-систем и дата-платформ — Глубокие знания в области дата-инжиниринга, ML пайплайнов, RAG и эмбеддингов — Опыт создания надежной инфраструктуры данных с гарантией качества — Навыки Python и SQL, Docker, Kubernetes, облачные среды — Опыт работы с IaC (Terraform) и воспроизводимыми масштабируемыми системами — Практический опыт интеграции ML с API/сервисами и продакшн-операциями с мониторингом Желательно: — Опыт работы с LLM, агентными архитектурами (LangGraph, AutoGen, CrewAI) — Знакомство с синтетическими данными, системами оценки, AI feedback loops — Инструменты наблюдаемости Agent/ML (Langfuse, LangSmith) — Обслуживание моделей, маршрутизация, оптимизация инференса — Опыт с open-source моделями (LLaMA, Mistral) или кастомным инференсом — Паттерны надежности и безопасности систем AI Условия: — Гибридный формат работы: 2 дня в неделю на кампусе в Берлине — Поддержка релокации в Берлин — 27 дней отпуска + дополнительные дни после 2-3 лет — Бюджет на образование €1,000, языковые курсы, Udemy, поддержка родителей — Медосмотры, медитация, субсидии на спорт и велосипед — План акций для сотрудников, банк саббатикала, транспортные скидки, страховка, пенсия — Ваучеры на питание, корпоративные скидки

If you're a recent graduate looking to start your career in Data Engineering, this opportunity is worth exploring. What makes this role interesting? • Work on products used by billions…

Задачи: — Работа над продуктами, используемыми миллиардами людей — Взаимодействие с командами инженерии, науки о данных и продуктовых команд — Создание масштабируемых решений для обработки данных и аналитических систем — Получение опыта решения реальных бизнес-задач

Задачи: — Развертывать и оптимизировать локальные AI-модели. — Разрабатывать AI-агентов и RAG-решения. — Интегрировать AI-сервисы с корпоративными системами. — Выводить AI-продукты в промышленную эксплуатацию. Требования: — Практический опыт локального развертывания LLM. — Опыт работы с RAG, LoRA/QLoRA, Hugging Face, PyTorch. — Умение доводить AI-продукты до промышленной эксплуатации. — Для Strong Middle обязателен подтвержденный опыт самостоятельной разработки и внедрения AI-решений в production. — Действующее право на трудовую деятельность в Республике Казахстан (оформление разрешений на привлечение иностранной рабочей силы не осуществляется). Условия: — Работа в офисе в Астане, full-time. — Трудовой договор. — Возможность участвовать в создании собственной AI-платформы компании. — Зарплата до 2 000 000 тенге net по результатам интервью.

Location: New York 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! Role Overview: As a Senior Research Engineer in our Safety team, you will play a key role in helping develop safer, more secure, and more reliable models. Your primary focus will be on building tools to enable easy data synthesis, analysis, and management, for complex combinations of real and synthetic data that is used in both model training and evaluation. You will own the cohesive vision of these tooling repositories. You will work closely with a team of research scientists and engineers to create tooling that enables tighter experimentation cycles, better data coverage of the real world, and more scientific rigour. You will have a lot of autonomy and need to be opinionated about what areas of the codebase need elegance and standards, and where that would be overengineering. You will be given high level experimental problems that need to be solved with efficient pipelines, and design and implement the solutions. Your data analysis will collaboratively feed into modelling decisions and experimentation. This role combines expertise in software engineering, statistics, and data science. If any of these topics sound interesting to you, we encourage you to apply. You will be working on the Modelling Safety and Trust team, so interest in these areas is a plus, but is not at all required. Please Note: We have offices in London, Edinburgh, Paris, Toronto, Montreal and New York, but we also embrace being remote-friendly! This role has timezone restrictions (UK, Europe, or ET) but no location restrictions. Key Responsibilities: - Design and implement robust data pipeline tooling that enables frequent, low-friction data generation and annotation - Create cohesive data infrastructure that supports continuous parallel operation with model experimentation - Establish standardized processes for data validation, analysis, and improvement of data both training and evaluation - Collaborate with the ML modeling team to align data capabilities with experimental needs - Maintain opinionated, well-documented solutions that become team standards - Develop systematic analysis frameworks to identify incoming data sources and benchmark coverage gaps Qualifications: - Extremely strong software engineering skills. - Strong statistical skills and experience evaluating scientific experiments related to data collection and model performance. - Proficiency in programming languages such as Python and ML frameworks (e.g., PyTorch) and Big Data Analytics (e.g. BigQuery, SQL) - Demonstrated ability to own complex technical projects from conception to deployment - Opinionated approach to technical architecture with ability to make principled decisions - Understanding of ML data requirements and the intersection of data engineering with modeling workflows Working Location: This role can be based remotely or from one of our office locations listed on the job description - there is no minimum in-office qualification requirement. We care most about hiring exceptional people regardless of locations, though please check the location listed on the posting for guidance around the core time zone or working hours alignment expected for the role.   FULL-TIME EMPLOYEES AT COHERE ENJOY THESE PERKS: - A weekly lunch stipend of $75/£75 or equivalent in your local currency for lunch. - Full health and dental benefits, including a separate budget for mental health. - RRSP matching, 401K, Pension Scheme. - 100% Parental Leave top-up for up to 6 months, for either parent. - Annual enrichment benefits: Arts & culture, fitness/wellness, quality time, and a workspace improvement credit. Education & learning stipend for conferences, courses, and coaching. - 6 weeks of paid vacation (30 working days!) - Budget for traveling to other offices if you are remote, plus an annual company offsite. HOW AND WHERE WE WORK: - Cohere is remote-friendly, but we also have offices in Toronto, London, New York City, San Francisco, Montreal, Paris, Berlin and Seoul with more opening soon. - For those in the office: a daily lunch program, plenty of snacks, and regular community and social events. - For those not near an office: a co-working benefit so you can work alongside others in your city. - Everyone receives a $500 home office stipend to set up your workspace properly. If any of the above doesn’t line up exactly with your experience, we still encourage you to apply. We 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 https://docs.google.com/forms/d/12a6IrLdF3kI2nonKSr4tiFuz18rLQbaeYV-JM9L4o9Q/edit, and we will work together to meet your needs. We may use AI-enabled tools to screen and assess applicants against the criteria for this position. This helps our recruiters identify potentially qualified candidates, but it doesn't limit the applications our recruiters may review or consider. Beware of Scams: Cohere will never ask for payment or third-party services (e.g., CV writing) as part of our hiring process. All legitimate roles are listed on the Cohere careers page and LinkedIn only, with all communications from Cohere employees coming from an @cohere.com or @cw.cohere email alias. If jobs are viewed on other sites then please verify these through our official careers https://cohere.com/careers page.

Задачи: - Управление AI-продуктами от идеи до вывода в прод. - Участие в проработке AI-стратегии кластера (Roadmap, KPI, приоритизация инициатив). - Проработка архитектуры AI-решений. - Координация команд: Data Scientists, ML-инженеры, Data Engineers. - Решение проблем масштабирования моделей и качества данных. - Запуск PoC и MVP AI-продуктов. - Оптимизация инференса моделей (скорость, стоимость, точность). - Дообучение open-source моделей под задачи бизнеса. Требования: - Образование: высшее. - Опыт работы: от 5 лет на релевантной позиции. - Опыт в предметной области AI. - Опыт коммерческой разработки, развитый технический кругозор. - Навыки презентации для C-level с ценностными тезисами. - Agile/Scrum для ML-проектов. - Языки: Python, SQL. - ML/DS: scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face, LangChain. - MLOps: MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker/Kubernetes. - Данные: Spark, DWH (BigQuery, Snowflake), векторные БД (FAISS, Pinecone). - Опыт управления коллективом: обязателен. Требования к личным качествам: - Лидерство, выстраивание коммуникаций, синхронизация работ, критическое мышление, предпринимательский mindset, адаптивность. Знание стека: - LangChain, Kafka, K8s, LLM-модели, NLP-модели — embedding, NER, classification.

Задачи: — Разработка и улучшение biometric и identity verification решений — Создание production-level Computer Vision и ML-систем — Разработка алгоритмов Face Verification, Liveness Detection, Anti-Spoofing и Deepfake Detection — Оптимизация моделей для высоконагруженных систем — Работа с большими датасетами и подготовка данных — Внедрение современных исследований SOTA в production — Разработка и поддержка полного ML/CV pipeline — Участие в подготовке решений к международным сертификациям и тестированиям — Работа над AI-продуктами для банков, финтех-компаний, криптоплатформ, телеком-операторов и государственных организаций Требования: — Опыт работы ML Engineer / Computer Vision Engineer от 3 лет — Опыт работы с Face Biometrics, KYC, Identity Verification или Anti-Fraud решениями — Глубокие знания Computer Vision и Deep Learning — Уверенное владение Python — Опыт работы с PyTorch и/или TensorFlow — Опыт построения production-grade ML/CV систем — Опыт работы с large-scale datasets — Опыт оптимизации inference, latency и производительности моделей — Понимание архитектуры enterprise biometric systems — Английский язык на уровне B2 — Обязательное преимущество: Опыт подготовки решений к сертификации iBeta Level 2 или Опыт прохождения / участия в сертификации iBeta Level 2 Будет большим плюсом: — Опыт работы в biometric, KYC или identity verification компаниях — Участие в NIST FRVT Evaluations — Опыт разработки Anti-Spoofing и Liveness Detection систем — Опыт работы с Deepfake Detection — Понимание международных biometric compliance и certification standards — Опыт внедрения SOTA research papers в production — Опыт teamleading Условия: — Работа в международной AI-компании — Участие в разработке production-grade AI-продуктов для международных рынков — Официальное трудоустройство по трудовому договору — График 5/2, 8-часовой рабочий день — Работа в офисе в Алматы — Финальный оффер зависит от уровня экспертизы — Возможность работать над сложными задачами в области Face Biometrics, Digital Identity, KYC, AML, Fraud Prevention и Identity Verification

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.

Location: Singapore, Singapore OKX will be prioritising applicants who have a current right to work in Singapore, and do not require OKX's sponsorship of a visa. Who We Are At OKX, we believe that the future will be reshaped by crypto, and ultimately contribute to every individual's freedom. OKX is a leading crypto exchange, and the developer of OKX Wallet, giving millions access to crypto trading and decentralized crypto applications (dApps). OKX is also a trusted brand by hundreds of large institutions seeking access to crypto markets. We are safe and reliable, backed by our Proof of Reserves. Across our multiple offices globally, we are united by our core principles: We Before Me , Do the Right Thing , and Get Things Done . These shared values drive our culture, shape our processes, and foster a friendly, rewarding, and diverse environment for every OK-er. OKX is part of OKG, a group that brings the value of Blockchain to users around the world, through our leading products OKX, OKX Wallet, OKLink and more. About the team: OKX data team is responsible for the whole data scope of OKG, from techincal selection, architecture design, data ingestion, data storage, ETL, data visualization to business intelligence and data science. We are data engineers, data analysts and data scientists. The team has end-to-end ownership of most of the data at OKx throughout the whole data lifecycle including data ingestion, data ETL, data warehouse and data services.  As a data engineer of the team, you will work with the team to leverage data technologies to empower evidence-based decision-making and improve the quality of the company's products and services. Responsibilities: Build and maintain the data warehouse for the risk control business domain, and develop the thematic metrics/indicator system to support data needs across all risk control business lines. Design and implement the technical architecture for offline and real-time data application services, and optimize the performance of data pipelines. Develop reporting data and interface (API) data for the data mart. Requirements: Bachelor’s degree or higher from an accredited university in Computer Science or a related field, with 4+ years of industry experience . Experience with Real-time Data Engineering, having used technologies like Flink Solid understanding of data warehouse modeling theory, with hands-on experience in data warehouse model design, in-depth knowledge of data warehouse architecture, and a track record of supporting real-world business scenarios. Familiarity with a range of big data architectures, especially Alibaba Cloud DataWorks/MaxCompute and AWS, as well as Spark, Databricks, and StarRocks/Doris (a plus). Strong communicator with business acumen and the ability to perform under pressure; able to quickly grasp business context and effectively bridge technical and business needs. Experience building data middle-platform capabilities such as user profiling, risk control systems, and metrics systems is preferred. Perks & Benefits: Competitive total compensation package L&D programs and Education subsidy for employees' growth and development Various team building programs and company events Wellness and meal allowances Comprehensive healthcare schemes for employees and dependants More that we love to tell you along the process! Notice: All official OKX vacancies are published on this website. While roles may appear on selected third-party platforms from time to time, information on other sites may be inaccurate or outdated. If in doubt, please apply directly through our official careers website. Information collected and processed as part of the recruitment process of any job application you choose to submit is subject to OKX 's Candidate Privacy Notice .

Location: San Francisco, CA or Remote, US Our vision is to build the next generation platform to enable easy and fast creation of audio and video content powered by cutting-edge AI. Building a revolutionary way to record, transcribe, edit, and mix spoken audio and video comes with a series of unique challenges and requires solving hard and complex problems. As a lead product data scientist on the team, you will play a critical role in shaping our growth strategy, up-leveling our experimentation culture, and scaling our business. What You’ll Do Conduct in-depth analysis to shape product PLG motion and B2B strategy. Develop deep understanding of the product ecosystem and identify opportunities to drive activation, engagement, and monetization through actionable insights. Leveraging AI tools to build and maintain self-service analytics enabling stakeholders to access reliable metrics, size opportunities, design experiments, and interpret results independently. Improve execution rigor of product teams by owning success metrics and opportunity sizing. Brain buddy with product and engineering teams for day-to-day experiment design, deployment, and analysis. Provide creative solutions for tricky experimentation scenarios. Evolve experimentation culture and practices within the company. What You Bring 5–8 years of experience in a Data Scientist or similar role. 3+ years working in a growth function. Strong business and product intuition to identify opportunities in the growth ecosystem. Strong knowledge of statistical analysis and A/B tests. Strong SQL skills and proficient in at least one programming language such as Python or R. Excellent communication and collaboration skills. Curiosity, savviness to navigate in a dynamic environment, and a growth mindset. Having worked at a fast-growing start-up is a plus. The base salary range for this role is $200,000 - $250,000/year. Final offer amounts will carefully consider multiple factors, including prior experience, expertise, location, level, and may vary from the amount above. About Descript Descript is building a simple, intuitive, fully-powered editing tool for video and audio — an editing tool built for the age of AI. We are a team of 150 and the backing of some of the world's greatest investors ( OpenAI , Andreessen Horowitz , Redpoint Ventures , Spark Capital ). Descript is the special company that's in possession of both product market fit and the raw materials (passionate user community, great product, large market) for growth, but is still early enough that each new employee has a measurable influence on the direction of the company. Benefits include a generous healthcare package, 401k matching program, catered lunches, and flexible vacation time. Our headquarters are located in the Mission District of San Francisco, CA. We're hiring for a mix of remote roles and hybrid roles.  For those who are remote, we have a handful of opportunities throughout the year for in person collaboration.  For our hybrid roles, we're flexible, and you're an adult—we don't expect or mandate that you're in the office every day. We do believe there are valuable and serendipitous moments of discovery and collaboration that come from working together in person. Descript is an equal opportunity workplace—we are dedicated to equal employment opportunities regardless of race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, or Veteran status. We believe in actively building a team rich in diverse backgrounds, experiences, and opinions to better allow our employees, products, and community to thrive.

Задачи: — Обеспечивать стабильную и бесперебойную работу кластеров PostgreSQL — Развёртывать новые экземпляры баз данных и кластеры — Настраивать и поддерживать решения высокой доступности (HA) — Реализовывать и поддерживать процессы резервного копирования и восстановления — Автоматизировать рутинные задачи и интегрировать утилиты управления базами данных — Мониторить производительность, выявлять узкие места и устранять их Требования: — Опыт управления командой — Глубокие знания PostgreSQL — Опыт администрирования баз данных не менее 5 лет — Владение Linux — Опыт работы с Bash и Python скриптами — Понимание принципов высокой доступности и резервного копирования — Опыт мониторинга баз данных и анализа производительности Хорошо, если есть: — Знания Docker, Jenkins, Ansible, Terraform — Опыт работы с Kubernetes (EKS или самостоятельное управление) — Знакомство с системами контроля версий (Git) — Опыт работы с Jira и Confluence — Опыт или знания в области финансов и трейдинга — Знакомство с платформой TradingView Условия: — Постоянный контракт — Гибкий график с широким диапазоном начала рабочего дня — Гибридный формат работы: удалённо и в офисе — Пакет релокации с поддержкой визы, транспортировки и проживания — Частная медицинская страховка — Премии за результаты работы — Обучение и наставничество — Премиум-подписка TradingView — Ежегодные командные мероприятия — Хорошо оборудованное рабочее место с тренажёрным залом и дополнительными бонусами