Вакансии

Требования: — общее понимание IT — грамотный русский язык — готовность пройти техническое интервью Обязанности: — консультирование пользователей по телефону — диагностирование и решение технических проблем — участие в проектах по улучшению сервиса Условия: — официальное трудоустройство — оплачиваемое обучение и премии — график 5/2, 8 часов без ночных смен — ДМС, wellbeing-программа, корпоративные скидки

Responsibilities: — Analyze data and select architectures for model training — Test new approaches and deploy models to production — Set up offline environments and integrate local LLMs Requirements: — Proficient in Python and ML tools (Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) — Understanding of mathematics and statistics for algorithms — Experience with NLP, CV, or LLM architectures — Ability to package solutions in Docker — Basic Linux knowledge and API development experience — Willingness to work offline in a secure environment

Задачи: — разрабатывать и доводить до продакшена модели компьютерного зрения; — решать задачи речевой аналитики: транскрибация звонков, диаризация спикеров, извлечение сущностей и интентов, оценка качества коммуникаций и построение аналитических витрин по разговорам; — строить классический ML: скоринг, ранжирование, прогноз конверсии и оттока, рекомендательные и matching-модели на табличных данных; — проводить полный цикл ML: постановка задачи, разметка и подготовка данных, обучение, валидация, A/B и offline-оценка, мониторинг качества в проде; — упаковывать модели в сервисы (API/batch), выкатывать в продакшен, обеспечивать стабильность, latency, отказоустойчивость и версионирование; — настраивать пайплайны обучения и инференса, feature store / датасеты, трекинг экспериментов и CI/CD для ML; — работать с продуктом и бизнесом: формализовать метрики успеха, декомпозировать гипотезы, объяснять решения моделей и влияние на KPI. Требования: — уверенный Python и опыт промышленной разработки, а не только ноутбуков; — практический опыт Computer Vision (классификация, детекция, сегментация) и работы с современными CV-архитектурами; — опыт речевой аналитики / speech-to-text: ASR, диаризация, NLP поверх транскриптов; — сильный классический ML: feature engineering, градиентный бустинг, валидация, работа с дисбалансом и утечками; — опыт вывода ML в прод: сервисы инференса, batch/online, мониторинг дрифта, ретрайн, откат моделей; — понимание MLOps: Docker, оркестрация пайплайнов, трекинг экспериментов, версионирование данных и моделей; — умение читать SQL и работать с витринами/хранилищами; — плюсом — опыт GPU-инференса и оптимизации (ONNX, Triton, квантизация). Условия: — стек: Python, Java, Trino, DBT, Iceberg, Airflow, llama.cpp, LLM, Whisper, FastAPI, MLFlow, S3 + то что принесешь ты.

Обязанности: — подготовка АРМ к работе; — поддержка пользователей при работе с АРМ и ПО; — мелкий ремонт, диагностика и модернизация АРМ; — первичная установка и замена телефонных аппаратов; — взаимодействие со смежными подразделениями при решении инцидентов. Требования: — Высшее техническое образование; — профессиональное знание ОС компьютеров; — опыт работы с ASTRA Linux, желательно; — навыки работы в Мой Офиc, желательно; — навыки настройки средств криптозащиты, ЭЦП, мобильных устройств; — знания по настройке телефонных аппаратов (цифра/аналог/IP), настройка коммутации сетевых устройств; — знание мобильных ОС, принципов работы MDM.

Задачи: — Решать сложную исследовательскую задачу на стыке probabilistic ML, sequential decision making и моделирования поведения агентов. — Моделировать поведение участников в стохастической многоагентной среде с частичной наблюдаемостью и использовать эти прогнозы для принятия решений в условиях неопределённости и ограниченного inference budget. — Проводить эксперименты и доказывать, почему новый подход лучше сильного baseline. Требования: — Опыт самостоятельной разработки или существенного улучшения ML/математических методов. — Умение работать с неопределённостью. — Опыт в одном или нескольких направлениях: RL / sequential decision making / POMDP / world models; probabilistic & Bayesian ML, latent-variable models, uncertainty estimation; behavior / opponent modeling, multi-agent systems; off-policy evaluation, importance sampling, doubly robust estimation, variance reduction; Monte Carlo / Markov models / stochastic optimization; algorithmic trading / HFT / pricing / decision systems с реальными ограничениями на latency. — Сильная математическая база, опыт собственных R&D-разработок и публикации либо сильный applied research опыт. — PhD будет плюсом, но не обязателен. — Важна способность подробно разбирать свой проект: проблема → baseline → ваша идея → альтернативы → эксперимент → измеримый результат. Условия: — Формат работы: remote. — Контракт от 3 месяцев. — Приоритетно full-time, но возможен part-time для сильных кандидатов. — Данные и вычислительная инфраструктура предоставлены, высокая исследовательская свобода. Стек для прототипирования: Python, PyTorch.

Требования: — Завершённое образование BE/BTech в области ECE или смежной области (обязательно). — Свежие выпускники 2025 или 2026 года.

Задачи: — Разработка production-ready AI, LLM и agent-based решений. — Управление полным циклом разработки AI: архитектура, реализация, тестирование, деплой и эксплуатация. — Интеграция компонентов на базе LLM с детерминированной логикой, Context Engineering и Harness Engineering. — Разработка Tool Calling Loops и подключение API, backend-сервисов и корпоративного ПО. Требования: — Минимум 3 года опыта создания и поддержки production AI приложений на базе LLM. — Не менее 3 лет практического опыта в Agentic Engineering, включая дизайн, реализацию, интеграцию, деплой и поддержку AI агентов. — Опыт разработки Tool Calling Loops и интеграции с API и backend. — Опыт интеграции LLM-компонентов с Context Engineering и Harness Engineering (минимум 1 год). — Знание MCP и корпоративных AI интеграций. — Опыт с RAG-решениями и разработкой LLM приложений. — Умение управлять полным циклом AI разработки. — Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с командами и бизнес-стейкхолдерами. — Наличие минимум 2 проектов с подтверждённым опытом коммуникации со стейкхолдерами. Дополнительные преимущества: — Знания в области AI governance, безопасности, комплаенса и защиты данных. — Опыт работы с инструментами мониторинга AI, такими как Langfuse, Arize и аналогичными. — Опыт с корпоративными AI экосистемами, AI шлюзами, управлением жизненным циклом prompt и governance моделей. — Понимание дизайна мультиагентных систем и оркестрации агентов. — Более 2 лет опыта с RAG и MCP серверами. — Знакомство с AWS и AWS Kiro. — Опыт внедрения AI guardrails и мер безопасности. — Знание CI/CD и практик автоматизированного тестирования. Условия: — Контракт до 31 декабря 2029 года с возможностью продления. — Полная занятость. — Полностью удалённая работа в пределах ЕС. — Требуемый уровень английского C1. — Старт как можно скорее.

О нас: Мебельная компания, работающая с ключевыми застройщиками Екатеринбурга: Брусника, Астра, Принцип, Атлас, Клевер Парк, а также с физическими лицами и дизайнерами интерьеров. Постоянно находимся в развитии, следуем современным тенденциям мебели индивидуального изготовления, следим и отвечаем за качество своей продукции. Задачи: — Разработка технологической документации без ошибок, где каждая деталь имеет значение. — Взаимодействие с менеджерами по продажам, монтажниками, цехом производства. — Выгрузка и проверка сметы и комплектующих. Требования: — Опыт работы от 3 лет, уверенное проектирование. — Уверенное владение Базис-мебельщик, Базис-смета, Базис-раскрой. — Приветствуется опыт с FastReport, AI. Условия: — Удаленный формат, гибридный или комфортный офис в Екатеринбурге — выбирайте комфортный способ работы. — Заработная плата 120 тыс.

Задачи: — подключение телефонии — настройка AmoCRM — оказание поддержки для менеджеров — связь с технической поддержкой сервисов Требования: — частный специалист (агентства не рассматриваются)

Задачи: — Развитие harness: построение эффективной обвязки вокруг модели, разработка базы знаний по вариации тест-кейсов, улучшение планера, разработка верификаторов и инструментов. — Агентское планирование в модели: обучение модели эффективным стратегиям и работе в harness для сохранения эффективности и оптимального решения задач. Требования: — Понимание построения VLM-агентов и tool calling, опыт работы с ними. — Знание RL в интерактивных средах. — Хорошее знание NLP и CV, особенно LLM и VLM. — Умение решать ML-задачи полного цикла — от сбора разметки до внедрения в продакшен. Будет плюсом: — Понимание ограничений современных VLM. — Следить за трендами в области агентов и tool-augmented-моделей. Условия: — Бесплатное участие в профильных конференциях для сотрудников. — Школа подготовки спикеров для выступающих на конференциях.

Talablar: — 20-30 yoshdagi o'g'il bola nomzodlar; — kompyuter texnologiyalari va tarmoqlari bo'yicha boshlang'ich yoki amaliy tajriba; — Windows operatsion tizimini to'liq o'rnatish, drayverlar va kerakli dasturlarni sozlashni bilish; — interaktiv (elektron) doskalar, proyektorlar va ovoz kuchaytirgichlarni o'qituvchilar uchun sozlab berish va ularga tushuntira olish malakasi; — mas'uliyatli, hushmuomala va o'qituvchilar bilan tez til topisha oladigan; Shartlar: — Ish turi: 9:00-18:00, offline 6/1

Требования: — Опыт работы с 1С:EDT - крайне важно (глубокие знания и опыт) — Понимание жизненного цикла разработки 1С. — Опыт настройки CI/CD. — Навыки анализа производительности кода 1С (запросы, клиент-серверные вызовы, блокировки). — Опыт работы с Git на уровне продвинутого пользователя. Задачи: — Аудит текущего стенда: Изучить связку 1C:EDT + Git, выявить узкие места (долгие сборки, конфликты, проблемы с зависимостями). — Анализ кода: Провести ревью проекта с точки зрения производительности. — Есть гипотеза, что неоптимальный код (или структура модулей) замедляет работу пайплайна и отклик системы. — Проектирование решения: Согласовать с заказчиком целевую архитектуру пайплайна (изменения в этапах сборки, тестирования, доставки). — Реализация: Переделать пайплайн согласно согласованному плану. — Настроить автоматизацию.

Задачи: — Развивать и поддерживать инфраструктуру DWH — Строить и развивать CI/CD-процессы для data и ML-разработки — Разрабатывать и поддерживать пайплайны обработки данных и оркестрации (Airflow) — Реализовывать end-to-end ML-пайплайны: от сбора данных до деплоя и мониторинга моделей — Проектировать и развивать MLOps-платформу (выбор и интеграция инструментов) — Разворачивать и поддерживать инфраструктуру для ML-задач: (JupyterHub + GPU, Airflow, ClickHouse, PostgreSQL, S3 и др.) — Взаимодействовать с ML- и Data-инженерами для вывода решений в production — Настраивать мониторинг и алёртинг: качество данных, стабильность пайплайнов, ресурсы — Автоматизировать рутину и развивать self-service инструменты для data-команды Требования: — Уверенный опыт с Docker и Kubernetes — Опыт работы с Airflow (или аналогами оркестрации) — Практика построения CI/CD для data/ML пайплайнов — Хорошие знания Python, SQL и Git — Опыт развёртывания ML-инфраструктуры (GPU-кластеры, хранилища, orchestration) — Опыт работы с облачными платформами — Понимание принципов CI/CD и автоматизации деплоя — Опыт работы с API и понимание highload-систем — Опыт работы со стримингом данных (Kafka / аналоги) — Практика настройки мониторинга и логирования — Уверенная работа в Linux — Будет плюсом: Опыт внедрения систем управления экспериментами (MLflow, ClearML)

О компании и команде Мы вошли в топ лучших it-работодателей России 2025 на Хабр Карьере. В Strikt мы превращаем хаотичные бизнес-процессы наших заказчиков в четкие, самообучающиеся алгоритмы с использованием ИИ. Ищем к нам в команду опытного Data Scientist для работы над интересными проектами в областях AdTech, Machine Learning! Требования: — Высшее техническое или математическое образование; — От 3–4 лет коммерческого опыта в Data Science / ML; — Сильная база в статистике, классическом ML и анализе данных; — Опыт работы с Time Series: прогнозирование, скользящее окно, тренды, сезонность, оценка качества моделей; — Опыт участия в проектах с LLM / NLP / GenAI: промпты, embeddings, RAG или интеграция LLM в продуктовые сценарии; — Уверенный Python: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, Jupyter Notebook; — Знание SQL и понимание работы с реляционными БД; — Умение самостоятельно разбираться в задаче, выбирать подход и объяснять решение команде; — Готовность помогать junior/middle DS-специалистам; — Будет плюсом: Английский язык на уровне чтения технической документации PyTorch / TensorFlow / Hugging Face, CatBoost / LightGBM / XGBoost, LangChain / LlamaIndex / vector databases, понимание MLOps, мониторинга качества моделей и CI/CD. Задачи: — Работать с задачами Time Series, классического ML и LLM/NLP; — Развивать и улучшать существующие ML-модели в проектах; — Помогать выбирать подходы, метрики и критерии качества; — Анализировать данные, строить гипотезы и проводить эксперименты; — Работать с SQL и Python для извлечения, очистки и анализа данных; — Ревьюить решения менее опытных DS-специалистов и помогать команде расти. Условия: — Полностью удалённая работа; — Part-time занятость; — Оформление по договору с самозанятым или ИП с первого дня; — Проекты на стыке Data Science, Time Series, LLM/NLP и прикладного AI; — Сильная команда, возможность влиять на технические решения.

Задачи: — Участие в проекте умного ценообразования банковских продуктов — Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, построение uplift‑моделей, их валидация и оценка — Планирование и анализ A/B‑тестов, оценка бизнес‑эффекта — Продуктивизация: контейнеризация, интеграция в микросервисы, мониторинг качества предсказаний — Сотрудничество с бизнес‑аналитиками, продукт‑менеджерами и инженерами данных — Подготовка и проведение demo с заказчиками — Поддержка и адаптация модели к изменяющимся данным и бизнес‑условиям Требования: — Middle DS с опытом разработки полного цикла (uplift модели как преимущество) — Глубокие знания математики и статистики — Опыт работы с библиотеками и фреймворками для машинного обучения — Развитое критическое мышление — Умение формулировать гипотезы и их проверять — Навыки работы в команде и эффективное взаимодействие со смежными специалистами — Способность наглядно и понятно представлять результаты анализа, объяснять сложные вещи простым языком — Умение связывать технические решения с бизнес-задачами, учитывать специфику доменной области

Обязанности: • Контролировать работу электроприборов и другого оборудования • Проводить электромонтажные и кабельные работы • Составлять графики и акты проверки/замены приборов Требования: • Средне-профессиональное образование • Наличие группы по электробезопасности • Опыт работы электромонтером/электриком от 1 года Мы предлагаем: • Официальное оформление • Зарплата 2 раза в месяц • Индексация зарплаты от 2-х раз в год • Единовременная выплата 20 000 рублей при трудоустройстве • Удобный график: 2/2, 1/3 • Бесплатный проезд до работы на ж/д транспорте • Материальная помощь к отпуску • Компенсация части расходов на жилье • Выплата единовременного вознаграждения за преданность компании • Расширенная программа ДМС • Компенсация части стоимости занятий спортом • Программы санаторно-курортного лечения и оздоровительного отдыха • Компенсация детских дошкольных учреждений и детского отдыха • Негосударственное пенсионное обеспечение • Корпоративная ипотека (от 4%) • Бесплатный проезд в отпуск на ж/д транспорте 1 раз в год или замена его на пролет к Черноморскому побережью с полной компенсацией стоимости билетов

О компании: Компания по проектированию и производству деревянных конструкций для загородного строительства. Что нужно проектировать: — Беседки (открытые, закрытые, с барбекю-зоной) — Навесы (для автомобилей, террас, входных групп) — Перголы (садовые, террасные, с регулируемыми ламелями) — Другие малые архитектурные формы из дерева (по необходимости) Задачи: — Разработка полного комплекта рабочей документации: общие виды, разрезы, узлы, спецификации. — Создание 3D-моделей в SketchUp для визуализации и проверки конструктива. — Выпуск деталировочных чертежей в AutoCAD «до каждого болтика»: раскладка элементов, обработка (шипы, пазы), крепёж, метизы. — Подготовка пошаговых инструкций по сборке панелей и всей конструкции. — Спецификация материалов и крепежа с указанием количества и размеров. Требования: — Уверенное владение AutoCAD и SketchUp (обязательно). — Опыт проектирования деревянных конструкций: беседки, навесы, перголы, МАФ. — Понимание технологии деревообработки, соединений и крепёжных систем. — Опыт выпуска деталировочных чертежей для производства. — Портфолио с примерами аналогичных работ (беседки/навесы/перголы). Условия: — Удалённая работа, проектная занятость (от разовых заказов до постоянного сотрудничества). — Возможны регулярные заказы. Как откликнуться: Пришлите резюме, портфолио (примеры беседок, навесов или пергол с деталировкой) и кратко опишите опыт работы в AutoCAD + SketchUp.

Задачи: — Руководство работой бригад по ремонту и текущему содержанию пути — Контроль осмотров элементов верхнего строения пути и земляного полотна — Принятие решений о закрытии участков пути или ограничении скорости движения поездов — Оформление первичной документации Требования: — Образование среднее профессиональное по специальности: «Строительство железных дорог, путь и путевое хозяйство» с опытом работы не менее трех лет на аналогичной должности — Либо высшее образование по специальности «Строительство железных дорог, мостов и транспортных тоннелей» с опытом работы от года на аналогичной должности Условия: — Официальное оформление — Зарплата 2 раза в месяц — Индексация зарплаты от 2-х раз в год — Удобный график: 20/20 гибкий (суммированный учет рабочего времени) — Материальная помощь к отпуску — Компенсация части расходов на жилье — Выплата единовременного вознаграждения за преданность компании — Компенсация части стоимости занятий спортом — Программы санаторно-курортного лечения и оздоровительного отдыха — Компенсация детских дошкольных учреждений и детского отдыха — Негосударственное пенсионное обеспечение — Корпоративная ипотека (от 4%) — Расширенная программа ДМС — Бесплатный проезд в отпуск на ж/д транспорте 1 раз в год