Вакансии

Задачи: — Разрабатывать человекоподобных чат-ботов, которые не только ведут естественный диалог, но и инициируют и выполняют пользовательские сценарии внутри продукта — Участвовать в архитектуре и разработке интеллектуальной системы перевода, сохраняющей смысл, тон и стиль — Проводить эксперименты и внедрять ML/NLP-функции в продакшен с высокой стабильностью и измеримыми результатами — Работать с командами продукта и инженерии для обеспечения быстрой, точной и надежной интеграции ML-компонентов с бэкенд-сервисами — Отвечать за полный жизненный цикл ML-функций: сбор данных, эксперименты, обучение моделей, деплой, мониторинг и улучшение качества Требования: — Опыт разработки на Python и поддержки production-сервисов от 3 лет — Опыт веб/API разработки: REST, версионирование, логирование, наблюдаемость — Уверенные навыки Pandas, NumPy и SQL — Опыт решения реальных ML-задач (NLP/CV) в продакшен-проектах от 1 года — Опыт с TensorFlow, Keras и/или Hugging Face — Понимание практик деплоя и мониторинга моделей — Знание GIT, HTTP(s), JSON/XML и базовых сетевых протоколов (TCP/IP) — Понимание основ SDLC, code review и CI/CD пайплайнов — Знакомство с архитектурами на базе LLM: prompt engineering, RAG/fine-tuning, интеграция с бэкендом — Опыт создания интеллектуальных чат-ботов, выполняющих реальные действия в продукте, а не только FAQ или поддерживающих ботов Плюсы: — PyTorch, SciPy, OpenCV, Matplotlib, LangChain или LlamaIndex — Docker, NoSQL или векторные базы данных (Weaviate, PGVector, Milvus) — Базовые знания JavaScript для интеграции ML-сервисов с фронтендом — Генерация изображений на основе диффузии (Flux, LoRA, оптимизация инференса) — Автоматизированные фреймворки оценки LLM, включая офлайн/онлайн тестирование и A/B тесты — Опыт работы с мультимодальными моделями (текст↔изображение, vision-language) Условия: — Удалённая работа — Зарплата от $10,000 gross — 2 недели оплачиваемого отпуска в год — Оплачиваемые больничные — Профессиональные курсы за счёт компании — График работы: воскресенье–четверг, 10:00–19:00 по израильскому времени

Location: Worldwide Workplace: remote We are looking for a Data Engineer to join our team.Requirements: 3+ years of experience in data engineering; Strong SQL: complex analytical queries and query optimization; Strong Python: solid fundamentals and hands-on experience with DE libraries (e.g., pandas, SQLAlchemy, PySpark); Software engineering background: you write production-grade Python, not just scripts (OOP, app architecture, testing, Git, CI/CD); Hands-on experience with Airflow (building and maintaining DAGs); Experience with dbt (models, tests, macros); ClickHouse: table engines, Materialized Views, performance tuning; Kafka: producers/consumers, topics and partitioning, delivery guarantees; Experience with data quality tools (e.g., dbt tests, Great Expectations, Soda); Solution-oriented mindset and ownership of results.Responsibilities: Support and develop our in-house data enrichment solution built on event sourcing; Build production-ready data marts using Airflow, dbt, and ClickHouse Materialized Views; Implement data quality checks for Airflow DAGs and ClickHouse MVs; Automate repetitive tasks and establish Data Engineering best practices and standards; Write and maintain technical documentation.We offer:High salary (plus performance bonuses and salary revision);Remote work;Work schedule: Mon-Fri (8 hours per day) with flexible starting hours;24 days holiday leave;Corporate English lessons;Exciting work challenges that allow you to grow to your full potential;A strong team of like-minded professionals who will be by your side to accomplish ambitious projects, stimulate your professional development and bring experience.

Location: Limassol, Cyprus We are looking for a Data Engineer to join our team.Requirements: 3+ years of experience in data engineering; Strong SQL: complex analytical queries and query optimization; Strong Python: solid fundamentals and hands-on experience with DE libraries (e.g., pandas, SQLAlchemy, PySpark); Software engineering background: you write production-grade Python, not just scripts (OOP, app architecture, testing, Git, CI/CD); Hands-on experience with Airflow (building and maintaining DAGs); Experience with dbt (models, tests, macros); ClickHouse: table engines, Materialized Views, performance tuning; Kafka: producers/consumers, topics and partitioning, delivery guarantees; Experience with data quality tools (e.g., dbt tests, Great Expectations, Soda); Solution-oriented mindset and ownership of results.Responsibilities: Support and develop our in-house data enrichment solution built on event sourcing; Build production-ready data marts using Airflow, dbt, and ClickHouse Materialized Views; Implement data quality checks for Airflow DAGs and ClickHouse MVs; Automate repetitive tasks and establish Data Engineering best practices and standards; Write and maintain technical documentation.We offer:High salary (plus performance bonuses and salary revision);Work schedule: Mon-Fri (9h with 1h lunch break), flexible start 8:00-10:00;24-days holiday leave;First line seaview from your office;Corporate English and Greek lessons;GYM and SPA in the office;Corporate meals;Eventful corporate life;Exciting work challenges that allow you to grow to your full potential;Strong team of like minded professionals who will be by your side to accomplish ambitious projects, and to stimulate your professional development and bring experience.

Задачи: — Анализировать данные, выбирать подходящие архитектуры (от классического ML до нейросетей) и обучать модели — Искать и тестировать новые подходы и решения, адаптируя их под наши нужды — Самостоятельно разворачивать модели в продакшн-среде — Настраивать рабочее окружение и библиотеки в условиях отсутствия прямого доступа к интернету — Настройка и интеграция локальных LLM Требования: — Уверенное владение Python и ML-стеком (Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) — Понимание математики и статистики, стоящую за алгоритмами — Опыт работы с современными архитектурами (NLP, CV или LLM) — Умение упаковывать свои решения в Docker (критично для нашего контура) — Базовое знание Linux и опыт построения API-сервисов — Готовность работать полностью оффлайн в защищенной среде Будет плюсом: — Опыт развертывания локальных языковых моделей (LLM) — Навыки оптимизации кода под конкретное железо (GPU) — Умение работать с SQL-базами данных — Опыт с RAG, inference/serving Условия: — Только оффлайн формат работы (строго закрытый контур) — Работа в стабильном, регламентированном стеке с использованием собственных мощностей (GPU) — Работа с уникальными данными в защищенной среде

Требования: — Подтверждённый опыт внедрения ML/DS‑решений в промышленную эксплуатацию (в т.ч. за пределами прототипов и Jupyter‑блокнотов); — Уверенное владение 3D‑геометрией и обработкой пространственных данных: работа с полигональными сетками, вокселями, триангуляцией, 2D/3D‑объектами, понимание лежащей в основе математики; — Практические навыки в Information Retrieval и LLM‑задачах: построение гибридного поиска (сочетание dense‑ и sparse‑подходов, включая BM25), работа с эмбеддингами, применение инструментов для оценки качества поиска и ответов моделей (например, LLM‑evals, retrieval‑метрики); — Высокий уровень инженерной культуры: глубокое понимание принципов работы используемых технологий, навык написания надёжного, асинхронного и легко поддерживаемого кода для продакшена; — Опыт координации небольшой команды или технического руководства разработчиками; — Способность переводить абстрактные бизнес‑задачи в чёткие технические требования и разбивать их на реализуемые подзадачи; — Навыки работы с Python 3.10+ (в том числе с asyncio и typing), а также с библиотеками NumPy, SciPy, Pandas; — Знание Search‑ и LLM‑экосистемы: опыт применения векторных баз данных (Qdrant, Milvus, pgvector, Weaviate и другие), построения пайплайнов гибридного поиска (работа с эмбеддингами, sparse‑репрезентациями, методами переранжирования вроде Reciprocal Rank Fusion); — Владение инструментами оценки качества генерации и поиска LLM‑evals (Ragas, TruLens, DeepEval) либо умение разрабатывать собственные метрики; — Навыки в backend‑разработке и инфраструктуре: работа с FastAPI (включая микросервисную архитектуру, REST, асинхронную обработку), контейнеризацией приложений и Docker, эксплуатация в среде Linux (Ubuntu); — Умение применять инструменты профилирования cProfile, Scalene, memory_profiler и аналогичные. Задачи: — Решение сложных алгоритмических и исследовательских задач: обработка 3D‑данных, полигональных сеток и пространственных объектов, разработка пайплайнов поиска; — Проектирование архитектуры ML/DS‑сервисов и внедрение готовых решений в инфраструктуру проекта; — Профилирование производительности и снижение вычислительной сложности, в том числе при работе с 3D‑структурами и векторными индексами; — Подготовка технической документации, фиксация принятых архитектурных решений, участие в приёмочных испытаниях; — Координация работы подгруппы разработки: разбиение задач на подзадачи, оценка трудозатрат, участие в планировании спринтов; — Исполнение функций тимлида в периоды его отсутствия; — Проведение Code Review, контроль качества кода и соблюдения принятых engineering‑стандартов; — Менторинг, сопровождение онбординга и профессиональное развитие специалистов уровня Junior и Middle в команде.

Задачи: — Разработка и развитие модуля Demand Planning — Проектирование и реализация высоконагруженных алгоритмов прогнозирования спроса и анализа рыночных сигналов — Ответственность за компоненты работы с данными и качество прогнозов Требования: — Глубокое знание алгоритмов, структур данных, оценка сложности по Big O — Python (Senior уровень) — Библиотеки анализа данных: Pandas, Scikit-learn, Statsmodels — ООП и принципы проектирования вычислительных систем — SQL и реляционные базы данных (PostgreSQL) — Юнит- и интеграционное тестирование, методология тестирования — Будет плюсом: математическая статистика и основы машинного обучения (линейные модели, Random Forest, LSTM) — Работа с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация — Библиотеки градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM, CatBoost — Глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR — Работа в Unix-подобных системах, понимание принципов CI/CD — C / C++ для оптимизации критичных узлов системы — Высшее техническое образование (математика, информационные технологии, физика, прикладные науки) или релевантный опыт — Сертификации по Python, анализу данных, машинному обучению или архитектуре программного обеспечения Условия: — Полный рабочий день — Можно удалённо — Оформление: только ИП (не СЗ, не ТК) — Долгосрочный проект

Location: London Workplace: Hybrid Why loveholidays? We’re on a mission to open the world to everyone, giving our customers unlimited choice, unmatched ease and unmissable value for their next getaway. Our trailblaze together culture is what drives our success, powered by our people and the way they work. Using progressive technology, we drive cutting-edge innovation and improve how our customers discover, book and experience their holidays. You’ll have the opportunity to accelerate your growth through meaningful challenges, new experiences and the freedom to shape your own path. You’ll create impact for our future by taking ownership, contributing to shared goals and helping shape what comes next, all as part of our enhanced international community of talented, collaborative and passionate teams. Why Technology at loveholidays Technology at loveholidays underpins our vision to become the most loved OTA in Europe. We drive cutting-edge innovation and technical excellence to futureproof the business. Our systems process trillions of daily holiday offers, we deploy over a thousand times a month, serving thousands of requests per second. This is where you can accelerate your growth by solving complex challenges and broadening your skillset. Join us to create impact for our future in an exciting new chapter, owning your success and contributing to shared goals. We actively talk about technology https://tech.loveholidays.com/ and adhere to our key technology principles https://tech.loveholidays.com/the-5-principles-that-helped-scale-loveholidays-7ea0b0fd3df9 that have guided us this far. We are growing and have ambitious plans to expand across Europe, employing the best minds and technology to let us do this. The difference you’ll make You’ll sit in the Discover and Book team, reporting to the Lead Software Engineer. You’ll work closely with our product and design teams to help shape fast, accessible and reliable experiences for customers. You’ll work on high-impact journeys across search, discovery and booking, helping customers find and book their next holiday across web and mobile, while continuing to evolve our frontend platform and keep us at the forefront of modern web engineering. You’ll create polished, high-performing customer experiences that make finding and booking a holiday simple and trustworthy. You’ll bring strong product and engineering judgement to the team, balancing speed of delivery with accessibility, performance, consistency and long-term maintainability. Discover and Book sits within our Customer Platform function, which builds the technology and shared capabilities that power the loveholidays experience. By creating scalable products, systems and tools, Platform helps the wider organisation move faster, work more independently and deliver better outcomes for customers. You will: - Build modern, responsive web experiences that are fast, accessible, reliable and maintainable. - Work closely with Product and Design to turn customer problems into simple, intuitive journeys. - Raise the quality bar for UI by ensuring experiences are accessible, visually consistent and work well across devices, browsers, languages and European markets. - Build and evolve customer journeys that work seamlessly across the web and our iOS and Android app, accounting for the behaviours and constraints of each platform. - Evolve our design system, shared components and design tokens so teams can build consistent experiences quickly. - Improve web performance, including page load speed, rendering, bundle size and Core Web Vitals. - Use experimentation, analytics and customer insight to make informed product decisions. - Build well-tested, observable features and use production signals to continuously improve them. - Collaborate with backend engineers on APIs and data contracts, keeping data ownership clear and frontend integrations straightforward. - Mentor other engineers through pairing, code review and pragmatic technical guidance. - Contribute to our frontend migration, bringing customer journeys from our established application onto our modern shared frontend platform. Your day-to-day: - Deliver customer-facing features iteratively, using experimentation and customer insight to validate ideas and improve outcomes. - Partner with engineers, designers, product managers and analysts within and beyond your team. - Build and maintain reusable UI components, patterns and tooling. - Validate customer experiences across web, iOS and Android. - Make thoughtful technical decisions that support both immediate customer value and longer-term platform goals. - Ensure features are accessible, resilient and measurable. Investigate and resolve production issues using observability tools, analytics and customer feedback. - Leave the codebase, documentation and developer experience better than you found them. Your skillset: - Experience building server-rendered, performant web applications. - A strong understanding of HTML, CSS, responsive design and browser behaviour. A practical commitment to web accessibility and inclusive design. - Experience creating and maintaining component libraries or design systems. - Experience consuming and shaping APIs, ideally GraphQL and REST. - Strong testing habits across unit, integration and end-to-end testing. An understanding of performance, monitoring, reliability and observability in customer-facing web applications. - The ability to break down ambiguous problems, make sound trade-offs and deliver incrementally. - Takes ownership of outcomes, not just tasks. Proactively identifies opportunities to improve the customer experience and considers how their work supports our customer vision as we scale into new markets. - You can work effectively across frontend and backend boundaries, collaborating with teams to deliver end-to-end customer journeys. - Clear communication and a collaborative approach to working with Design, Product and Engineering colleagues. Our frontend tech stack Core: TypeScript · React/Preact · Vite · SSR · GraphQL · Figma · Storybook · GitHub Other: Panda CSS · Design Tokens · Node.js · Vitest/Jest · Playwright · Appium · Capacitor · OpenTelemetry · Sentry · Feature Flags The interview journey: - Talent intro - 30 mins - 1st stage with two Software Engineers - 45 mins - Take-home challenge - Final stage with key stakeholders, in office - 3 hours - Challenge discussion - 1 hour - Reliability and Infrastructure - 45 mins - Tech and Product Culture - 45 mins Perks of joining us: - Company pension contributions at 5% - Individualised training budget for you to learn on the job and level yourself up - Discounted holidays for you, your family and friends - 25 days of holidays per annum (plus 8 public holidays) increases by 1 day for every second year of service, up to a maximum 30 days per annum - Ability to buy and sell annual leave - Access to our electric vehicle salary sacrifice scheme - Cycle to work scheme, season ticket loan and eye care vouchers   Our commitment to inclusion At loveholidays, we focus on creating an inclusive environment where everyone can contribute, grow and succeed. We value the different perspectives, experiences and ideas each person brings, because they help us work better together, challenge our thinking and make stronger decisions. As we continue to grow and evolve, we want everyone to feel supported and able to do their best work. We’re also committed to making our hiring process accessible, so please let our Talent Acquisition team know if you need any adjustments at any stage.

Обязанности: • Оценка целей бизнес задач, бизнес метрик, алгоритмов и методов машинного обучения, имеющихся и необходимых данных. • Формирование и проверка гипотез. Требования: • Опыт 3+ года. • Уверенное владение Python. • Опыт работы с Data Science библиотеками и фреймворками такими как pandas, sklearn, scipy.

Задачи: — Дизайн и построение LLM пайплайнов, AI агентов и RAG-систем с функциями вызова инструментов и структурированным выводом (JSON schema) — Разработка production-grade Python сервисов с использованием Django, Celery, Redis — Валидация продуктовых гипотез на основе реальных данных и аналитики — Измерение и оптимизация качества, производительности и стоимости LLM — Тесное сотрудничество с продакт-менеджерами и инженерами для превращения идей в масштабируемые решения Требования: — Опыт создания production LLM приложений — Практические знания RAG, embeddings, векторного поиска, prompt engineering и оценки LLM — Опыт работы с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками — Сильный опыт Python backend (Django, PostgreSQL, асинхронное программирование) — Навыки работы с SQL и Pandas, ориентированность на данные — Владение английским языком на уровне B2-C1, русским на уровне C1 — Локация: любой город, кроме России и Беларуси Будет плюсом: — Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, pgvector и др.) — Опыт дообучения, классификации текста или работы с embedding моделями — Опыт с Kubernetes, gRPC или Go Условия: — Удалённая работа — Гибкий график — Профессиональное развитие Компания Mad Devs занимается решением сложных задач и созданием инновационных решений в области AI, проекты охватывают Европу, США и Юго-Восточную Азию. Вакансия направлена на революцию в юридической индустрии с помощью AI.

Задачи: — Проводить занятия по Data Analytics для групп — Индивидуальный менторинг учащихся — Практические занятия на основе проектов — Проверка домашних заданий и проектов, предоставление обратной связи — Подготовка учебных материалов и заданий — Создание портфолио и подготовка к интервью — Отслеживание прогресса учащихся Требования — глубокие знания и опыт: — SQL: SELECT, JOIN, агрегация данных, создание и изменение таблиц; — Опыт работы с PostgreSQL, MySQL или SQLite; — Язык программирования Python: - Очистка и анализ данных с помощью Pandas; - Визуализация с Matplotlib и Seaborn; - Статистический анализ с SciPy; — Работа в Excel: - Анализ данных с помощью сводных таблиц (Pivot Tables); - Использование простых формул и функции VLOOKUP; — Статистический анализ: - Проведение A/B тестов и проверка гипотез; - Определение взаимосвязей в данных; — Визуализация: - Создание дашбордов в Tableau или Power BI; — Git / GitHub: - Управление версиями (commit, branch, merge); - Размещение и совместное использование проектов на GitHub; — Языки: - Свободное владение узбекским и русским языками (обязательно); - Английский язык — преимущество; — Дополнительно: - Умение просто объяснять сложные темы; - Ответственность и интерес к работе с учащимися. Преимущества: — Основы машинного обучения — Сертификаты Google / IBM / Microsoft — Портфолио с реальными проектами Условия: — Зарплата от 7 000 000 до 20 000 000 сум (в зависимости от опыта и результатов) — Бонусы по результатам — Гибкий график работы — Современный учебный центр в Ташкенте — Возможности профессионального роста

Задачи: — Оценка целей бизнес задач, бизнес метрик, алгоритмов и методов машинного обучения, имеющихся и необходимых данных. — Формирование и проверка гипотез. Требования: — Опыт 3+ года. — Уверенное владение Python. — Опыт работы с Data Science библиотеками и фреймворками такими как pandas, sklearn, scipy.

About the Role: You'll help build the very AI-powered platform you use every day, with real autonomy over the features you ship. Wrike generates an enormous amount of rich, interconnected data, including work item content, relationships between entities, complex business processes, user interactions, and direct user input. The mission of the DS/ML department is to transform this data into intelligent, AI-powered capabilities that help users gain deeper insights, automate routine work, enhance productivity, and create a more seamless work experience. As a Data Scientist in the Work Intelligence Unit, you will play a key role in product development through the application of state-of-the-art AI and machine learning technologies with a particular focus on leveraging Large Language Models and other emerging technologies. You will work on both user-facing AI features and foundational intelligence platform that power intelligent experiences across the product. Your Impact: — Creating new and improving existing AI solutions — Involvement in the whole process of data-driven development from analyzing product requirements to launching the feature or system to production (with the help of MLOps specialists) and improving it based on results of monitoring and feedback — Communicating with fellow data scientists, product owners, and developers — Applying best software engineering practices to build a reliable codebase — Performing code reviews — Working in agile environment and presenting the results of your work on regular sprint reviews Your Qualifications: — 4+ years of experience in AI,  Data Science, and Machine learning — Experience in LLMs, LLM-based APIs, prompting techniques, metric-driven development of prompt-based features, agentic systems, and other related topics — Experience in building complex multipart and multistep LLM-based and ML systems — Proficiency in Python (including pure Python, and not only jupyter notebooks) — Experience in using reproducible research techniques — Experience in developing AI solutions for production usage — Full professional proficiency in English Standout Qualities: — Experience in AI and ML solutions related to one of the areas: social networks, recommendation systems, ranking, entity matching, process mining, system personalization, risk estimation — Confident statistical and machine learning skills — Experience in creating core AI systems that are foundational to the product and are used in many parts of it — Experience in classical software development and architecture Interpersonal skills: — Excellent interpersonal, written, and verbal communication skills required with the ability to work within all levels of an organization. — You are proactively pushing yourself to develop your skills and knowledge — Decision making and argumentation skills — Open to feedback and ready to react on it — Ability to work autonomously on a project level Our Work Style: — Code: Python, Jupyter, mypy, uv, black, flake8 — Data: pandas, SQL, BigQuery — GenAI & LLMs: Langchain, Azure OpenAI, Gemini, Vertex AI, Braintrust — LLM Platform: Versioned Prompt Registry(jinja2), Declarative LLM Feature Configs (multi-step workflows, model routing) — ML: scikit-learn, lightgbm, pytorch — Cloud: GCP, Dagster, MLFlow — Coding Agents: Claude Code, Codex, Cursor Team Dynamics: — As part of Wrike’s AI center of excellence — you will help scale AI feature development across teams by collaborating closely with product, engineering, design, research, and other departments across the organization. — You will explore new AI-driven opportunities, validate hypotheses through experimentation, and drive innovations from research prototypes to production-ready capabilities that deliver tangible value to millions of users. Benefits & Perks: — 5 Weeks of paid vacation — Sick Leave Compensation — 5 Paid Uncertified Sick Days — 2 weeks fully paid w/ medical certificate, additional — 4 weeks paid at 80% salary rate — Parental Leave (fully paid): 18 Weeks Maternity / 4 Week Paternity — 2 Volunteer Days — Meal Vouchers (CZK 220 per working day) — Annual Prague Travel Card (Lítačka) — Hybrid Working Model — Benefit budget with flexible options, including a MultiSport card, Canadian Medical membership, contributions to a pension savings plan and additional choices available through Benefit Plus What’s Next? — Introduction Call with a Recruiter — Technical interview — Cultural interview

Location: Moldova Company Background Coherent Solutions is a global digital product engineering company founded in 1995 and headquartered in Minneapolis, Minnesota. With a presence in nine countries and a team of more than 1,700 engineers, the company provides custom software development and engineering services across web and mobile applications, cloud, DevOps, and data. Coherent Solutions works with clients worldwide to build and scale digital products while fostering a culture of collaboration, transparency, and continuous professional growth. Project Description You will work with senior engineers on internal classical machine learning initiatives. The role combines structured learning, practical delivery, and gradual ownership of increasingly complex tasks. Technologies Python, pandas, NumPy, scikit-learn, Jupyter SQL XGBoost, LightGBM MLflow FastAPI Git, Docker, pytest What You'll Do Prepare and validate structured datasets for machine learning tasks, including cleaning, transformation, encoding, scaling, and missing-value handling; Conduct exploratory data analysis to identify patterns, data quality issues, and opportunities for modeling; Build, test, and compare ML models for tasks such as regression, classification, clustering, dimensionality reduction, and anomaly detection; Develop and select features with guidance from senior engineers; Run experiments, tune model parameters, and evaluate results using appropriate validation approaches and metrics; Help maintain reproducible ML pipelines, notebooks, experiment tracking, and technical documentation; Write and maintain automated tests for data and model-related code; Support the delivery of models through REST APIs or batch-processing workflows; Document model assumptions, results, limitations, and technical decisions; Work closely with senior engineers, incorporate feedback, and gradually take ownership of more complex tasks; Job Requirements 1+ year of hands-on Python development experience, including experience with pandas, NumPy, scikit-learn, and Jupyter; A strong foundation in statistics, probability, and linear algebra, plus exploratory data analysis skills; An understanding of supervised and unsupervised learning, and practical experience with regression, classification, clustering, dimensionality reduction, and anomaly detection; Experience preparing structured datasets, including cleaning, transformation, encoding, scaling, and missing-value handling, plus practical feature engineering and feature-selection skills; An understanding of train/validation/test splits, cross-validation, data leakage, overfitting, and regularization; the ability to select appropriate evaluation metrics, compare models, and perform error analysis; Familiarity with hyperparameter tuning and reproducible ML pipelines; SQL skills for data extraction and analysis; The ability to expose models through REST APIs or batch-processing workflows; Familiarity with Git, automated testing, Docker, and basic model monitoring; The ability to explain model behavior, assumptions, limitations, and results; English at B2 level or higher; Nice To Have XGBoost, time-series analysis, recommendation systems, MLflow, model interpretability, cloud services, production ML monitoring, and GenAI, LLM, RAG, prompt-engineering, or agent-development experience; What Do We Offer The global benefits package includes: Technical and non-technical training for professional and personal growth; Internal conferences and meetups to learn from industry experts; Support and mentorship from an experienced employee to help you professional grow and development; Health insurance; Sports activities to promote a healthy lifestyle; Flexible work options, including remote and hybrid opportunities; Referral program for bringing in new talent; Work anniversary program and additional vacation days.

Компания Elixi, стартап в области медицинских технологий с использованием искусственного интеллекта, ищет Senior Backend Engineer со специализацией в Python для удалённой работы в Центральной Азии, Европе или Великобритании. В обязанности входит разработка и поддержка API, связанных с управлением здоровьем, а также интеграция с внутренними и внешними системами. Кандидат будет сотрудничать с межфункциональными командами для создания новых функций и интеграций, писать чистый и поддерживаемый код, участвовать в код-ревью и заниматься оптимизацией производительности приложений. Требуется опыт работы с Python не менее 5 лет, умение создавать REST API с использованием FastAPI, опыт интеграции сторонних API и сервисов, глубокие знания PostgreSQL, а также опыт работы с Redis, Kafka или аналогичными технологиями. Необходимы навыки работы с AWS, Docker и Kubernetes, а также знание библиотек Pandas и NumPy. Важны развитые навыки решения проблем и коммуникации.

Основные требования: — Уверенное знание Python — Понимание алгоритмов, структур данных и ООП — Практический опыт разработки на Python или опыт преподавания — преимущество — Умение понятно объяснять материал и находить подход к ученикам — Плюсом будет: Pygame, Tkinter, Pandas, NumPy, Django или Flask; — HTML, CSS, JavaScript; — SQL; — Git; — основы машинного обучения Задачи: — Проводить занятия по Python для учеников от 15 лет — Объяснять основы и продвинутые темы доступно и интересно — Работать по готовым учебным программам и участвовать в их развитии — Помогать студентам создавать собственные проекты — Давать обратную связь по успеваемости и прогрессу Условия: — Офлайн-академия в центре Уральска — Гибкий график, полная или частичная занятость по согласованию — Оборудованные аудитории и небольшие группы до 15 человек — Своевременная оплата труда — Профессиональный рост и участие в развитии программ

Задачи: — Проводить проактивный поиск угроз и анализ цепочек атак (kill chain) в системах Stripe и внешних данных. — Применять и развивать многоуровневую таксономию FT3 для стандартизации разведданных об угрозах. — Сотрудничать с командами Fraud Intelligence, Fraud Ops, Strategy, Risk, Onboarding и Security для интеграции и автоматизации потоков разведданных. — Переводить результаты исследований в практические рекомендации по контролю угроз, включая политику, технические системы, рабочие процессы поддержки и механизмы обнаружения. — Использовать агентные автоматизированные тестовые фреймворки для моделирования поведения злоумышленников, проверки эффективности контролей и создания регрессионных сценариев. Требования: — Опыт не менее 5 лет в области разведки угроз, поиска угроз или технического реагирования на инциденты в кибербезопасности, борьбе с мошенничеством или доверительных доменах. — Опыт анализа больших и сложных наборов данных с использованием аналитических инструментов для выявления аномалий, анализа поведенческих трендов и решения сложных задач мошенничества. — Высшее образование (бакалавр или магистр) в области компьютерных наук, кибербезопасности или смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт. — Экспертное владение Python и SQL, опыт автоматизации рабочих процессов, создания инструментов для расследований и запросов к большим данным. — Практический опыт анализа логов (приложений, API, сетевых событий), цифровой криминалистики и методологий киберрасследований. — Сильные коммуникативные навыки для перевода сложных технических исследований в понятные и применимые рекомендации для межфункциональных команд. Предпочтительные квалификации: — Глубокое понимание мотиваций, инфраструктуры и тактик злоумышленников, специфичных для финансового мошенничества (например, ATO, Card Testing, Credential Stuffing). — Знакомство с таксономиями FT3 или MITRE ATT&CK. — Владение платформами для обработки и анализа данных, такими как Databricks, Trino, PySpark, Pandas, Scikit-Learn. — Опыт работы с платформами разведки угроз (TIPs), тактическими потоками угроз, OSINT и разведданными о взломах. — Навыки создания или использования агентных LLM-инструментов, систем автоматизированного тестирования и фреймворков валидации контролей для моделирования поведения злоумышленников в масштабе. — Участие в отраслевых конференциях, вебинарах, группах обмена угрозами и наличие профессиональных сертификатов (например, GCTI, GCFA, OSCP).

Задачи: — Разрабатывать функциональность сервиса на Python — Строить Data Lineage на логическом уровне витрин на основе существующего графа движения данных на табличном уровне — Реализовывать обработку, преобразование и агрегацию связей между объектами данных — Работать с большими объемами данных с использованием PySpark, pandas, SQL — Работать с Hadoop-стеком: HDFS, Spark, Hive — Дорабатывать существующий фреймворк автоматизированного тестирования — Разрабатывать и поддерживать автотесты для создаваемой функциональности — Участвовать в анализе и устранении дефектов Требования: — Опыт разработки на Python от 2 лет — Практический опыт работы с PySpark и pandas — Отличное знание SQL — Опыт работы со стеком Hadoop: HDFS, Spark, Hive — Понимание принципов обработки больших объемов данных — Опыт написания автоматизированных тестов на Python — Готовность отвечать за качество разработанной функциональности и ее автоматизированную проверку — Умение разбираться в существующем коде и самостоятельно решать технические задачи Плюсом: — Опыт работы с Data Lineage, Data Governance или Metadata Management — Опыт с Oracle, PostgreSQL, Greenplum — Понимание принципов построения DWH и витрин данных — Опыт работы с графовыми структурами данных — Опыт использования pytest или аналогичных инструментов тестирования Условия: — Формат работы: гибрид (Москва) — График: 5/2 — Полная занятость

Задачи: — Развивать и поддерживать IT-инфраструктуру, обеспечивать стабильность и отказоустойчивость систем. — Настраивать и сопровождать процессы CI/CD, автоматизировать развёртывание и эксплуатацию сервисов. — Работать с контейнеризацией и оркестрацией на базе Docker и Kubernetes. — Автоматизировать инфраструктурные и эксплуатационные задачи с использованием Ansible, Bash и Python. — Администрировать базы данных, обеспечивать резервное копирование, восстановление и мониторинг. — Поддерживать и оптимизировать процессы загрузки, преобразования и обработки данных (ETL). — Участвовать в развитии хранилищ данных (DWH) и витрин данных. — Настраивать мониторинг, алертинг и диагностику инфраструктуры и сервисов. — Анализировать и устранять проблемы производительности, загрузки и обработки данных. — Использовать AI-инструменты и AI-агентов для автоматизации рутинных DevOps-задач и повышения эффективности работы. Требования: — Опыт работы в DevOps и/или Data Engineering от 4 лет с практическими навыками в обоих направлениях. — Уверенное владение Linux (Ubuntu/Debian, CentOS/RHEL). — Опыт работы с Docker, Kubernetes и Helm. — Практический опыт работы с Ansible и CI/CD на базе GitLab. — Навыки автоматизации с использованием Bash и Python. — Уверенное владение SQL и опыт работы с PostgreSQL. — Опыт работы с одной или несколькими СУБД: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum. — Понимание принципов построения хранилищ данных (DWH) и организации ETL-процессов. — Опыт работы с Apache NiFi и/или Apache Airflow. — Опыт настройки мониторинга и алертинга (Grafana, Prometheus или аналоги). — Понимание сетевых технологий и протоколов TCP/IP, HTTP, DNS. — Умение самостоятельно решать технические задачи и взаимодействовать с проектной командой. Будет плюсом: — Практический опыт разработки ETL-процессов, хранилищ и витрин данных. — Опыт работы с Python-библиотеками SQLAlchemy и Pandas. — Знакомство с продуктами Arenadata (ADB, ADS, ADH). — Опыт работы с Hadoop, PySpark или Apache Kafka. — Опыт работы с Terraform и OpenStack. — Опыт настройки высокодоступных и масштабируемых систем. — Понимание принципов Data Quality и опыт автоматизации проверок качества данных. — Практический опыт использования AI/LLM-инструментов и AI-агентов для автоматизации инженерных задач.