Нескучный Data Science Jobs

Позиция: Стажер дата-аналитик
Компания: Х5 Group
Формат: Продолжительность стажировки 6 месяцев (full-time - 40 часов в неделю!)
Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса, г. Москва)
Вилки: Оклад 100 тыс.руб. gross
Начало стажировки: Ноябрь Asap 2026

💡Команда ad-hoc аналитики из X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик и etc) в поисках стажеров!

🔬Почему у нас интересно?
Более 25 тысяч магазинов, 15 миллионов клиентов, петабайты данных - и все это нужно анализировать. Каждый день мы показываем, что наши супермаркеты - на самом деле цифровой проект, в котором большое место занимают Big Data и Data-Driven подход.
Мы в команде ad-hoc аналитики крутим AB-тесты в оффлайне и не только, с каждым днем все больше прилетает нестандартных задачек, в которых мы используем все свои знания (или быстро их приобретаем), а также у нас можно заниматься рисерчами!

🔭Чем у нас занимаются стажеры?
- Первое время проходят онбординг, запоминают имена ментора и тим-лида и погружаются в курс дела

- Сразу после этого получают свою первую настоящую боевую задачку (и НЕ страдают, так как ментор всегда под рукой) на дизайн или оценку будущего эксперимента

- Продумывают дизайн А/B-тестов на магазинах или лояльных клиентах и интерпретируют их результаты, а также помогают руководителям инициатив (бизнесу) в этом

- Исследуют новые подходы к оценкам А/Б-тестов (для такой задачи преимуществом будет продвинутые знания в области статистики и causal inference)

- Помогают развивать core-библиотеку, созданную для оценки и дизайна А/Б-тестов

- Решают различные ad-hoc запросы (эконометрические задачи, модели прогнозирования, рекомендательные системы и пр.)

😎Ты нам подходишь:
- Если уже загуглил, что такое "ad-hoc" и понял, в чем суть
- Уверенно владеешь Python (pandas, numpy, matplotlib и весь базовый набор для аналитики данных), SQL (join'ы, оконки), знаешь статистику и основы ML
- Обладаешь аналитическим складом ума, наблюдательностью и успешно практикуешь метод пристального взгляда
- Любишь мемы (желательно, но необязательно)
- Преимуществом будет владение бигдатой

☺️Что мы предлагаем:
- Помощь менторов на всем этапе стажировки
- Классный коллектив, теплая атмосфера и веселые ретро с играми и битвой мемов, а также оффлайн-тимбилдинги

Ответы на 10 важных вопросов :
1. Данные: данных петабайты, стек Hadoop, Hive, Spark.
2. Железо: под команду 2 сервера под расчеты, каждый Intel Xeon 32Core 256 GB RAM Bare Metal.
Данные храним в Hadoop.
Что касаемо ноутбуков - выдаются HP / Dell.
3. Масштаб влияния на core-бизнес? Решаемые задачи затрагивают более 25000 магазинов по всей стране.
4. Уровень развития Data Science в компании? Data Science в компании выделен как одно из ключевых направлений.
5. Роль дата сайентиста: полный цикл от понимания бизнес потребности до внедрения решений для решения ее.
6. Бэкграунд у вашего руководителя? Linkedin
7. Как часто вам будут мешать работать? мешать работать не будем, 3-4 часа регулярных встреч в неделю
8. Карьерный рост: рост по результатам performance review, которые проводятся 2 раза в год.
9. Prod/Research: задача может быть любая, так что research + prod
10. Функция сервиса или лидера? На этапе стажировки 100% сервис.

Свои CV в формате "Фамилия Имя Резюме СТАЖЕР ноябрь" и вакансию направлять сюда: tg @didi_ulyanova

Data Scientist Fast Track: с 9 по 15 ноября ⚡️

Пройдите все этапы отбора в Авито в ускоренном формате и получите оффер за неделю!

Почему именно фаст-трек?
🔸совмещённые этапы
🔸все даты известны заранее
🔸классная возможность оценить свои скилы
🔸результаты закрепляются на год

Кого мы ждём?
— кандидатов с опытом работы от 3,5 лет в крупных российских и международных IT-, BigTech- и FinTech-компаниях 
— с опытом полного цикла разработки моделей: от ресёрча до выкатки в продакшен
— с опытом полного лидирования проекта

✅ Регистрация открыта до 9 ноября включительно. Читайте подробности и отправляйте заявку на сайте.

Позиция: Middle-Senior Forward Deploy Engineer
Компания: Agentic Lab
Формат: Удаленно
Локация: большая часть команды находится в г. Москва, работаем по часовому пояску GMT+3
Вилка:
• Middle 320-380k gross + бонус
• Senior 450-530k gross + бонус

О компании:
Agentic Lab создаёт прикладные ИИ-системы для крупных корпораций: рабочие пространства, ИИ-ассистентов и автономных ИИ-сотрудников на собственной агентной платформе.
Мы строим операционный слой, на базе которого компании принимают решения
Основатели — Мирослав Гридин (CEO, ex-McKinsey) и Владимир Макаров (CTO, ex-McKinsey, PhD).

Обязанности:
– Разрабатывать AI-решения поверх нашей платформы: agentic workflows, tool calling, RAG, memory и human-in-the-loop контуры
– Проектировать multi-agent системы без жёсткой привязки к конкретному фреймворку или SDK — с логикой взаимодействия агентов, состоянием, памятью, маршрутизацией и обработкой ошибок
– Работать с современными LLM (GLM, Kimi, GPT, Claude, DeepSeek, Gemini) — как через API, так и с open-weight моделями
– Работать с базами данных платформы: PostgreSQL, ClickHouse, Qdrant, Redis — хранение данных, retrieval, semantic search и vector search
– Деплоить и оптимизировать open-weight модели на GPU-инфраструктуре (A100/H100) с использованием vLLM
– Оценивать и оптимизировать качество LLM-пайплайнов — Langfuse, собственные evals и метрики качества, latency, cost и reliability
– Интегрировать AI-системы в существующий IT-ландшафт клиентов и доводить решения от прототипа до production

Требования:
– Релевантный опыт работы в AI/ML, backend или software engineering
– Подтверждённый опыт проектирования и запуска LLM-based систем в production, а также деплоя и оптимизации open-weight LLM
– Уверенный Python и опыт разработки production-систем
– Уверенная работа с PostgreSQL и векторными БД; плюсом — ClickHouse и Redis
– Business acumen — понимаете бизнес-задачу и отвечаете за ценность решения, а не только за техническую реализацию
– Высшее образование по направлениям "Математика", "Физика", "Мат. методы в экономике"
– Ownership и проактивность — готовы самостоятельно вести задачу от постановки до работающего результата

Мы предлагаем:
– Гибкий режим работы
– Работу напрямую с фаундерами и партнёрами (ex-McKinsey, ex-Huawei, ex-Yandex), а также с клиентами и стейкхолдерами уровня C-level, качественный нетворк
– Реальные интересные enterprise-задачи: онтологическая платформа, multi-agent системы, корпоративные интеграции и внедрение AI в реальные бизнес-процессы
– Возможность влиять не только на клиентские решения, но и на архитектуру и развитие платформы Agentic Lab
– Гибрид / удалёнка с оформлением в РФ

Ответы на 10 важных вопросов:
1. Данные: зависят от проекта: от терабайтов табличных данных до изображений и видео
2. Железо: работаем преимущественно на виртуальных машинах, с LLM - микс GPU развертывания и работы по API
3. Масштаб влияния на бизнес? Прямое влияние на бизнес заказчика и компании
4. Уровень развития направления в компании? Ключевое направление компании
5. Роль инженера: полный цикл от понимания бизнес потребности до внедрения решений для решения ее.
6. Бэкграунд у вашего руководителя? Владимир Макаров
7. Как часто вам будут мешать работать? работать не мешаем, созвоны с тех командой клиента по решению команды внедрения
8. Карьерный рост: рост по результатам работы, проделанной за полгода/год.
9. Prod/Research: задача может быть любая, так что research + prod
10. Функция сервиса или лидера? Ownership и проактивность – лидера или потенциального лидера, автономная работа. To do's вы ставите себе сами, проектный лидер вас направляет

Контакты для связи:
telegram: @hollywoodeyes (Екатерина)
email: founders@agenticlab.tech