Задачи:
— Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем.
— Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования.
— Встраивать псевдоанонимизацию и проверки качества в потоки данных.
— Готовить признаки и версионируемые train/validation/test-выборки.
— Обеспечивать прослеживаемость и воспроизводимость ML / LLM-экспериментов.
— Вместе с ML-командой развивать оценку моделей, подготовку данных для RAG и дообучения.
Требования:
— Уверенные Python и SQL, поддерживаемый код за пределами ноутбуков.
— Практический опыт ETL / ELT: оркестрация, инкрементальная обработка, повторные запуски.
— Опыт с S3, Parquet, pandas / Polars / PyArrow.
— Понимание жизненного цикла ML: выборки, baseline, метрики, проверка утечек.
— Опыт с MLflow, ClearML или аналогами.
— Linux, Git, Docker, CI/CD.
— Умение работать с чувствительными данными.
Условия:
— Занятость: full-time
— Формат работы: гибридный / удаленный по РФ
Компания Aston приглашает на позицию Дата инженер (ученик) с последующим трудоустройством.
Задачи:
— пройти онлайн-интенсив длительностью 1 месяц, изучая теорию и выполняя практические задания;
— совмещать обучение с работой;
— после успешного окончания интенсива зачисление на стажировку в Лабораторию ASTON;
— обучение на стажировке 3-4 месяца, 5 дней в неделю с 9:00 до 18:00 с перерывом на обед;
— изучение теории с еженедельными проверками;
— практика на учебных проектах под руководством опытного технического руководителя;
— подготовка к собеседованию и самопрезентации;
— посещение офиса обязательно для кандидатов, где есть офис компании;
— для кандидатов из городов без офиса обучение возможно удаленно;
— после старта на коммерческом проекте формат работы гибридный (3 дня в офисе ASTON, 2 дня удаленно) до уровня М2, затем полное посещение офиса заказчика;
— возможны командировки в Санкт-Петербург или Москву.
Требования:
— законченное высшее или среднее специальное профильное образование;
— готовность пройти стажировку в компании ASTON.
Условия:
— выплата стипендии во время обучения;
— официальное трудоустройство;
— доступ к корпоративной программе обучения;
— регулярный пересмотр и повышение зарплаты после выхода на проект;
— гарантированный финансовый бонус при старте на коммерческом проекте;
— офис в центре города, корпоративные мероприятия, частичная компенсация спортивных абонементов.
Требуемые навыки: визуализация, математическая статистика, NoSQL, Apache Hadoop, Greenplum, базы данных, Agile, Python, SQL.
Предстоит: Работать с профессиональными базами данных и хранилищами данных, разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы; Использовать Python для анализа данных, автоматизации процессов и решения прикладных задач;
ГибридjuniorМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
💎 Создание и развитие собственных базовых языковых моделей Авито: проверка гипотез в области претрейна, continual pre-training, post-training, RL и синтетических данных, масштабирование обучения и оптимизация инференса (квантование, speculative decoding), построение процедур оценки качества моделей, написание продакшен-кода на Python и PyTorch.
разработка PoC и MVP AI-агентов с использованием фреймворков для работы с LLM. адаптация и дообучение LLM на внутренних и внешних данных (SFT, LoRA, DPO, GRPO).
разработка, тестирование и внедрение ИИ-агентов (в том числе LLM-as-a-Judge) и классических ML-моделей для оценки качества, детекции аномалий, прогнозирования деградации и автоматической локализации причин сбоев. исследование и внедрение новых подходов в области настройки LLM, LLM-as-a-Judge и RAG, чтобы сделать мониторинг точнее, стабильнее и понятнее.
проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы (индексация, ретривал, ранжирование, генерация). разрабатывать автономных AI-агентов с использованием планирования, вызова инструментов (function calling) и мультиагентной оркестрации.
Сопровождение ML-решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием); Оценка влияния на бизнес предложенных решений;
-Подготовкой математического ядра для сервисов, связанных с поиском на Фарпосте. -Помогать улучшать инфраструктуру и внедрять современные инженерные практики для наших сервисов.
О нас за минуту
DV Group — это eRetail маркетинг. У нас две собственные платформы:
CDP (DV Platform) — сегментирует покупателей по чековым данным, MAID, строит Sales Lift.
DSP (DV Programmatic) — закупает трафик в RTB с таргетингом на реальных онлайн-покупателей (не на интересы). Уникальная интеграция с ПБД.
Что предстоит делать
Разработка и внедрение ML-моделей
Анализ больших объемов данных
Построение recommendation / prediction моделей
Подготовка и очистка данных
Проведение A/B тестов
Написание сложных запросов ClickHouse и их оптимизация
Взаимодействие с frontend-разработчиками, backend-разработчиками, аналитиками, product-менеджером и DevOps
Кто нам нужен
Python, SQL, Spark, ClickHouse
pandas, numpy, scikit-learn
Опыт работы с ML-моделями
Работа с оркестраторами (Dagster, Airflow) и Kubernetes
Понимание статистики и теории вероятностей
Способность разрабатывать надежные ETL пайплайны
Что предлагаем
Зарплата:
200 000 – 220 000 ₽ оклад net + годовая премия
Формат:
гибрид или полная удалёнка, но ты проживаешь в РФ
График:
10:00–19:00
ДМС
со стоматологией после испытательного срока, локация Москва
Свой
бариста
в офисе и правда классный
Экспертная среда
— никакой скуки, только реальные AdTech-задачи и возможность влиять на продукт
Продукт в
реестре отечественного ПО
— это важно для нас и для клиентов.
As the Senior Staff Machine Learning Platform Engineer, you will own the technical vision and evolution of Faire’s ML platform. You will set standards, influence org-wide architecture, and lead complex, cross-functional initiatives that unlock data science velocity at scale.
— Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем. — Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования.