Вакансия: продуктовый аналитик senior в финтех Точка 👨💻
Ищем людей, которые будут проводить исследования, работать с финансовым моделированием и помогать команде принимать решения на основе данных.
📍До 550 000 ₽, удалёнка по всему миру и комфортные офисы в России
Точка создаёт банковские и другие сервисы для бизнеса, которые избавляют от рутины и помогают вести дела эффективнее. Ими пользуются 700 000 предпринимателей, а работает в компании 4 500 сотрудников в России и за границей.
Из крутого в Точке — возможность воплощать свои идеи и менять то, что не работает. Никто не будет навязывать методы, трекать время и контролировать каждое действие. Здравый смысл и польза важнее регламентов. Что ещё есть хорошего — смотрите на картинке к посту.
Сейчас мы ищем аналитиков сразу в три команды — ты можешь выбрать ту, которая тебе ближе.
Подробнее на сайте
Ищем людей, которые будут проводить исследования, работать с финансовым моделированием и помогать команде принимать решения на основе данных.
📍До 550 000 ₽, удалёнка по всему миру и комфортные офисы в России
Точка создаёт банковские и другие сервисы для бизнеса, которые избавляют от рутины и помогают вести дела эффективнее. Ими пользуются 700 000 предпринимателей, а работает в компании 4 500 сотрудников в России и за границей.
Из крутого в Точке — возможность воплощать свои идеи и менять то, что не работает. Никто не будет навязывать методы, трекать время и контролировать каждое действие. Здравый смысл и польза важнее регламентов. Что ещё есть хорошего — смотрите на картинке к посту.
Сейчас мы ищем аналитиков сразу в три команды — ты можешь выбрать ту, которая тебе ближе.
Подробнее на сайте
Вакансия: ML Engineer (with Java) в крупную международную компанию
🌟 Команда IDE международной телеком-компании ищет Middle/Senior Java-разработчика для создания легковесного, но насыщенного возможностями Python-расширения под платформу на базе VSCode.
🚀 Если у вас есть глубокое понимание Java Core, опыт со структурами данных и алгоритмами, реализовывали ML/AI-функционал и встраивали его в готовые решения, присоединяйтесь к нашей международной R&D команде в СПб!
Также важны: разговорный английский, готовность к работе офисе (часы гибкие), законченное высшее образование.
🔍 Основные задачи:
- разрабатывать возможности автодополнения, навигации, рефакторинга, диагностики, запуска и отладки для Python- и Jupyter-расширений;
- поддерживать языковые конструкции Python;
- оптимизировать потребление памяти и производительность Python-расширения;
- проводить эксперименты, создавать бенчмапки и инфраструктуру для внедрения RAG-решений в AI-ассистенте.
📱 Вопросы и резюме в Telegram: @daria_hw1
#Java #IDE #ML #LLM #Middle #Senior #вакансия #работа #jobs #SPb
🌟 Команда IDE международной телеком-компании ищет Middle/Senior Java-разработчика для создания легковесного, но насыщенного возможностями Python-расширения под платформу на базе VSCode.
Также важны: разговорный английский, готовность к работе офисе (часы гибкие), законченное высшее образование.
🔍 Основные задачи:
- разрабатывать возможности автодополнения, навигации, рефакторинга, диагностики, запуска и отладки для Python- и Jupyter-расширений;
- поддерживать языковые конструкции Python;
- оптимизировать потребление памяти и производительность Python-расширения;
- проводить эксперименты, создавать бенчмапки и инфраструктуру для внедрения RAG-решений в AI-ассистенте.
#Java #IDE #ML #LLM #Middle #Senior #вакансия #работа #jobs #SPb
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вакансия: ML Разработчик в LegalTech-стартап.
Локация: удаленно
Тип работы: свободный график, главное - двигаться по плану, который будет согласован с нами.
Оклад: 150-200к, опцион на долю. Оклад вырастет по мере выхода из MVP.
О проекте: Мы создаем юридическую AI-платформу, которая предоставляет бесплатную юридическую помощь, генерирует документы (иски, жалобы) и даёт пошаговые инструкции. Наша задача — сделать правовую поддержку доступной каждому через гибрид ИИ и экспертной поддержки. Существующие сервисы направлены либо на крупный бизнес, либо на помощь юристам - сервисов для обычного человека с рядовыми проблемами (отмена судебного приказа, претензия в управляющую компанию и т.д.) пока нет, и мы хотим это исправить.
У нас имеется команда юристов и инвесторы, в связи с чем мы нуждаемся в ML-разработчике, который бы присоединился к команде.
Что мы ждем:
- Опыт дообучения LLM. Практический опыт fine-tuning моделей (например, GPT-family, LLaMA, Mistral, YaLM, ruBERT) под специфические задачи. Понимание методов и стратегий дообучения.
- Экспертиза в подготовке датасетов. Опыт работы с разнообразными форматами данных (JSON, DOCX, CSV, текстовые файлы) и их преобразования.
- Работа с русским языком и NLP;
- Владение Python, PyTorch, Hugging Face Transformers.
Связь по вакансии - @kolegov_lawyer
Локация: удаленно
Тип работы: свободный график, главное - двигаться по плану, который будет согласован с нами.
Оклад: 150-200к, опцион на долю. Оклад вырастет по мере выхода из MVP.
О проекте: Мы создаем юридическую AI-платформу, которая предоставляет бесплатную юридическую помощь, генерирует документы (иски, жалобы) и даёт пошаговые инструкции. Наша задача — сделать правовую поддержку доступной каждому через гибрид ИИ и экспертной поддержки. Существующие сервисы направлены либо на крупный бизнес, либо на помощь юристам - сервисов для обычного человека с рядовыми проблемами (отмена судебного приказа, претензия в управляющую компанию и т.д.) пока нет, и мы хотим это исправить.
У нас имеется команда юристов и инвесторы, в связи с чем мы нуждаемся в ML-разработчике, который бы присоединился к команде.
Что мы ждем:
- Опыт дообучения LLM. Практический опыт fine-tuning моделей (например, GPT-family, LLaMA, Mistral, YaLM, ruBERT) под специфические задачи. Понимание методов и стратегий дообучения.
- Экспертиза в подготовке датасетов. Опыт работы с разнообразными форматами данных (JSON, DOCX, CSV, текстовые файлы) и их преобразования.
- Работа с русским языком и NLP;
- Владение Python, PyTorch, Hugging Face Transformers.
Связь по вакансии - @kolegov_lawyer
3 июля в 18:00 МСК OTUS проводит открытый урок «Как правильно готовить данные для ML‑моделей?».
✔️ Мы разберём, почему чистый датасет решает половину задачи, покажем EDA‑приёмы и соберём полный pipeline предобработки на Python. Всё на живых примерах, которыми делятся практикующие ML‑инженеры.
📖 Участники поймут, как избежать «мусорных» ошибок, упростить обучение моделей и ускорить вывод решений в production.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель одного из крупнейших университетов России.
➡️ Мероприятие проходит в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning», участники получат скидку на обучение. Оставьте заявку прямо сейчас: https://otus.pw/udRcO/?erid=2W5zFJhawmi
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
✔️ Мы разберём, почему чистый датасет решает половину задачи, покажем EDA‑приёмы и соберём полный pipeline предобработки на Python. Всё на живых примерах, которыми делятся практикующие ML‑инженеры.
📖 Участники поймут, как избежать «мусорных» ошибок, упростить обучение моделей и ускорить вывод решений в production.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель одного из крупнейших университетов России.
➡️ Мероприятие проходит в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning», участники получат скидку на обучение. Оставьте заявку прямо сейчас: https://otus.pw/udRcO/?erid=2W5zFJhawmi
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
❗️ Вакансия: Системный аналитик Middle+/Senior с опытом работы с большими данными в банковском проекте 💼
📍 Локация: РФ, Московский часовой пояс
🕒 Длительность: до конца 2025 г. с возможным продлением
👤 Гражданство: РФ/РБ
🚀 О проекте:
Онлайн-платформа данных банка для OLTP-процессов.
Технологии: Java/Spring/k8s, Kafka, Artemis, PostgreSQL, ClickHouse.
🔍 Требования:
- Опыт системного аналитика от 4 лет, в финтех приветствуется
- Навыки работы с большими данными и SQL (оптимизация запросов)
- Знание моделирования данных и архитектуры Kafka
- Понимание Java, Spring, Kubernetes и микросервисной архитектуры
- Опыт работы с REST API и ETL процессами
- Знание различий OLTP и OLAP
✨ Будет плюсом:
- Опыт аналитика данных
- Знакомство с Grafana, Kibana
- Базовые знания Kubernetes
- Понимание message brokers, Artemis
🛠 Обязанности:
- Анализ источников данных
- Управление требованиями, коммуникация с заказчиками и командами
- Составление спецификаций и постановка задач
- Участие в тестировании и релизах
📩 За подробностями обращаться к @borodinK
📍 Локация: РФ, Московский часовой пояс
🕒 Длительность: до конца 2025 г. с возможным продлением
👤 Гражданство: РФ/РБ
🚀 О проекте:
Онлайн-платформа данных банка для OLTP-процессов.
Технологии: Java/Spring/k8s, Kafka, Artemis, PostgreSQL, ClickHouse.
🔍 Требования:
- Опыт системного аналитика от 4 лет, в финтех приветствуется
- Навыки работы с большими данными и SQL (оптимизация запросов)
- Знание моделирования данных и архитектуры Kafka
- Понимание Java, Spring, Kubernetes и микросервисной архитектуры
- Опыт работы с REST API и ETL процессами
- Знание различий OLTP и OLAP
✨ Будет плюсом:
- Опыт аналитика данных
- Знакомство с Grafana, Kibana
- Базовые знания Kubernetes
- Понимание message brokers, Artemis
🛠 Обязанности:
- Анализ источников данных
- Управление требованиями, коммуникация с заказчиками и командами
- Составление спецификаций и постановка задач
- Участие в тестировании и релизах
📩 За подробностями обращаться к @borodinK
💎Открытые уроки для специалистов в компьютерном зрении.
В рамках курса «Компьютерное зрение. Advanced»
🎓Урок 1: Инференс без задержек: как ускорить обработку видео для CV-моделей: https://otus.pw/RNkG/
🔹Считывание видео и преобразование в тензоры для инференса и обучения.
🔹 Фреймворки и библиотеки: NVIDIA DALI, Video Processing Framework, torio, torchvision. io.
🔹 Сборка видеопотока из тензоров и стриминг через RTMP/RTSP — с GPU, без лишних копирований.
🎓Урок 2: YOLO-pose и MediaPipe в деле: распознаём позы и ключевые точки в реальном времени: https://otus.pw/RNkG/
🔹 Знакомство с библиотекой Ultralytics и моделью YOLO-pose: как использовать её для задач Pose Estimation.
🔹 Разбор MediaPipe: определим лицевые и ручные ключевые точки
🔹 Готовые пайплайны для анализа движений, AR и трекинга
🎓Урок 3: Мультимодальные LLM: https://otus.pw/RNkG/
🔹 Расскажем, как мультимодальные LLM модели видят изображения и понимают текст
➡️Регистрация: https://otus.pw/RNkG/
В рамках курса «Компьютерное зрение. Advanced»
🎓Урок 1: Инференс без задержек: как ускорить обработку видео для CV-моделей: https://otus.pw/RNkG/
🔹Считывание видео и преобразование в тензоры для инференса и обучения.
🔹 Фреймворки и библиотеки: NVIDIA DALI, Video Processing Framework, torio, torchvision. io.
🔹 Сборка видеопотока из тензоров и стриминг через RTMP/RTSP — с GPU, без лишних копирований.
🎓Урок 2: YOLO-pose и MediaPipe в деле: распознаём позы и ключевые точки в реальном времени: https://otus.pw/RNkG/
🔹 Знакомство с библиотекой Ultralytics и моделью YOLO-pose: как использовать её для задач Pose Estimation.
🔹 Разбор MediaPipe: определим лицевые и ручные ключевые точки
🔹 Готовые пайплайны для анализа движений, AR и трекинга
🎓Урок 3: Мультимодальные LLM: https://otus.pw/RNkG/
🔹 Расскажем, как мультимодальные LLM модели видят изображения и понимают текст
➡️Регистрация: https://otus.pw/RNkG/