More posts — page 2

57 posts total
ا
استخدام های استان یزد
@eestekhdam_yazd
190

✅ استخدام کارآموز سئو در دیجیتال مارکتینگ سپتا در #یزد

📋 دیجیتال مارکتینگ سپتا در استان یزد، شهر یزد جهت تکمیل کادر خود از متقاضیان ساکن استان یزد استخدام می‌نماید

🔻کارآموز سئو خانم

🔹نوع قرارداد: تمام وقت، کارآموزی 🔹ساعات کاری: 8 الی 15

🔸شرایط احراز: 🔹جنسیت: خانم 🔹نوع همکاری: حضوری – تمام‌وقت 🔹ساعت کاری: 8 تا 15 🔹گذراندن حداقل یک دوره آموزشی سئو (حضوری یا آنلاین) 🔹آشنایی با مفاهیم پایه سئو شامل On-Page، Off-Page و Technical SEO 🔹آشنایی اولیه با ابزارهایی مانند Google Search Console، Google Analytics و Keyword Planner (امتیاز محسوب می‌شود) 🔹توانایی جستجو، یادگیری مستمر و علاقه‌مند به فعالیت در حوزه سئو 🔹آشنایی اولیه با وردپرس و تولید محتوا مزیت محسوب می‌شود. 🔹مسئولیت‌پذیر، منظم و دارای روحیه کار تیمی 🔹مهم: داشتن سابقه گذراندن حداقل یک دوره آموزشی معتبر سئو و آشنایی با مفاهیم پایه، از الزامات این موقعیت شغلی است.

⬅️ از متقاضیان واجد شرایط خواهشمندیم رزومه خود را به ایمیل یا تلگرام زیر ارسال نمایند و یا با شماره موبایل زیر تماس حاصل نمایند.

📱09133762939 (Telegram) 📧 [email protected] ➡️ https://www.e-estekhdam.com/ki93yb

👇🏻 دسترسی به «ای استخدام»:

⬅️ تلگرام سراسری ⬅️ تلگرام استانی ⬅️ اینستاگرام ⬅️ لینکدین ⬅️ ربات تلگرام ⬅️ ثبت نام در سایت

@eestekhdam_yazd

Р
Работа Днепр | Дніпро робота | Вакансии Украина | Работа в Днепре | Робота у Дніпрі
@robotadneprua
1.3K

Маркетолог

💵 35 000 грн

📍вулиця Набережна Заводська, 19Д

Обовʼязки: ▪️Координація роботи контент-мейкера та організація фото- і відеозйомок; ▪️Формування та контроль виконання контент-плану; ▪️Супровід участі компанії у виставках; ▪️Постановка завдань для рекламних кампаній та аудит їх ефективності; ▪️Налаштування аналітики та підготовка звітності; ▪️Робота з дизайном банерів і промоматеріалів.

Вимоги: ⭐️Досвід роботи в маркетингу від 2 років; ⭐️Досвід у B2B або виробничій сфері буде перевагою; ⭐️Знання Google Analytics 4, Meta Business Suite та Looker Studio; ⭐️Навички роботи з Figma, Canva, Google Ads та Meta Ads.

Чекаємо на вас: 📞+380678510136 – Людмила

B
BEE JOB: Дніпро | Робота в Дніпрі | Вакансії Дніпро | Робота Дніпро | Підробіток в Дніпрі
@beejob_dnipro
1.1K

Маркетолог

₴ 35 000 грн

👉🏻вулиця Набережна Заводська, 19Д

Обовʼязки: ▪️Координація роботи контент-мейкера та організація фото- і відеозйомок; ▪️Формування та контроль виконання контент-плану; ▪️Супровід участі компанії у виставках; ▪️Постановка завдань для рекламних кампаній та аудит їх ефективності; ▪️Налаштування аналітики та підготовка звітності; ▪️Робота з дизайном банерів і промоматеріалів.

Вимоги: ⭐️Досвід роботи в маркетингу від 2 років; ⭐️Досвід у B2B або виробничій сфері буде перевагою; ⭐️Знання Google Analytics 4, Meta Business Suite та Looker Studio; ⭐️Навички роботи з Figma, Canva, Google Ads та Meta Ads.

Чекаємо на вас: 📞+380678510136 – Людмила

🐝 BEE JOB: Дніпро

I
itjobs_nocode
@itjobs_nocode
335

🔥Вакансии прошедшей недели

Junior/Junior+: 1.Специалист первой линии технической поддержки, Компания: Золотое Яблоко(удаленка) 2.Стажер Аналитик МТС FIX (Big Data), Компания: МТС(офис) 3.Специалист Helpdesk, Компания: Т-Банк(офис)

Middle/Middle+: 1.Инженер сопровождения 2-й линии ITSM-систем (BMC Remedy), Компания: Магнит(удаленка) 2.Менеджер по продажам (спецпроекты VK и OK) в VK, Москва,Компания: VK(гибрид) 3.Контент продюсер, Компания: Goojox(удаленка)

Senior/Head: 1.Product Manager (B2B Platform / Analytics / CTV), Компания: Visible(гибрид) 2.Дизайнер e-mail рассылок, Компания: Pinkman(удаленка) 3.Middle/Senior 3D Motion Designer на UE + AI (full-time), Компания: CGB Studio(удаленка)

🔼Навигация по вакансиям: #intern #junior #senior #middle #100k #200k #300k #400k #500k

И
Институт AIRI
@airi_research_institute
2.5K

Трансляции лекций «Лето с AIRI 2026»

Наша летняя школа по искусственному интеллекту близится к завершению. Делимся записями трансляций потоковых лекций⤵️

⏯«Тренды в развитии ИИ и исследования AIRI» Иван Оселедец, д.ф.-м.н., профессор РАН, генеральный директор Института AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ

⏯«Обучаемая манипуляция объектами: от RL к VLA моделям» Александр Панов, д.ф.-м.н., профессор РАН, директор лаборатории «Когнитивные системы ИИ» Института AIRI, директор Центра когнитивного моделирования МФТИ

⏯«На пути к сильному ИИ в медицине» Дмитрий Дылов, PhD, директор лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI

⏯«Стратегия и подходы применения генеративного ИИ в кибербезопасности» Антон Митрофанов, исполнительный директор, Управление экспертизы кибербезопасности Сбера

⏯«От весов до прода: как ломают и защищают ИИ-системы» Олег Рогов, к.ф.-м.н., руководитель группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» Института AIRI, руководитель лаборатории безопасного ИИ AIRI-МТУСИ

⏯«Vision? Language? Action? Models» Владислав Куренков, руководитель группы «Адаптивные агенты» Института AIRI

⏯«Интерпретируемый ИИ в анализе многоканальных электрофизиологических данных» Алексей Осадчий, д.к.н., руководитель группы «Нейроинтерфейсы» Института AIRI, директор Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ

⏯«От промпта к цифровому сотруднику» Ярослав Беспалов, руководитель группы «Мультимодальные архитектуры ИИ» лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI

⏯«На пути к L5 автономии в транспорте. Актуальные задачи современных систем» Дмитрий Сенюшкин, к.к.н., руководитель группы «Автономное зрение» Института AIRI

⏯«От машинного обучения к ИИ материаловедению» Роман Еремин, к.ф.-м.н., руководитель группы «Дизайн новых материалов» Института AIRI

⏯«Может ли ИИ заменить учёных?» Автономные агенты и будущее науки» Пётр Анохин, к.б.н., руководитель группы «Нейрокогнитивные архитектуры» Института AIRI

⏯«Ура, Уроборос! От понимания BIM к самоэволюции и градостроительству» Артём Просветов, исполнительный директор по исследованию данных, Сбер

⏯«Знает ли модель, что она не знает? Введение в оценивание неопределённости в LLM и VLM» Елизавета Гончарова, к.к.н., руководитель группы «Мультимодальный ИИ» лаборатории FusionBrain Института AIRI

⏯«Всем пятёрки, или как оценивать AI-исследователей — парадоксы, ловушки, качество и новизна» Анастасия Волкова, руководитель направления по исследованию данных Центра исследований генеративного ИИ Sber AI

⏯«Как не потерять права на свои разработки» Вита Власова, руководитель направления партнёрского сопровождения и интеллектуальной собственности Института AIRI

⏯«Faithfulness в языковых моделях» Глеб Ершов, Data Science-инженер Авито

⏯«Как ИИ помогает взламывать код жизни» Алёна Аспидова, инженер-исследователь группы геномики Центра ИИ-разработки новых лекарственных препаратов AIDD Института AIRI

⏯«Эффективный ИИ: главные оптимизации последних лет и почему они сработали» Данил Сивцов, инженер-исследователь группы «Вычислительный интеллект» Института AIRI

⏯«Терминальные агенты в задачах автоматизации доменных исследований» Даниил Сухоруков, научный сотрудник группы «ИИ в промышленности» Института AIRI

⏯«Современные методы квантования моделей» Начын-Энхэдоржу Ооржак, специалист по исследованию данных, Блок «Риски», Сбер

Записями всех лекций и семинаров мы поделимся после завершения Школы✔️

Ц
Царь Горы | Capper`s Mountain
@cappersmountain
1.1K

Статистика за июль.

Рейтинг по #MIDDLE маркетам:

🟢🟢🟢🟢🟢🟢🟢🟢

1) Циклобеттинг🏆➕43,02|➕17,11 2) PotPotPot🏓➕9,29 3) Точный Костя⚽️🥇🏆➕7,19 4) Высота Успеха➕5,45 5) BET HUNTING | ОХОТА НА СТАВКИ➕5,15 6) Sports Analytics⚽️🥇➕5,00 7) Мастерская Джузеппе⚽️➕2,16|➕2,14 8) Честные Капперы⚽️🏆🥇➕2,10 9) поФУТБОЛим⚽️➕1,42 10) Додеп BET➕1,11 11) ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ➕0,31|➕5,69 12) GRAAL of Pinnacle➕0,07

🔴🔴🔴🔴🔴🔴🔴🔴

13) Челнинские Псы ➖2,41 14) Time of Snooker 🎱 ➖4,44 15) BET HUNTING 🏆🥇➖4,67 16) GAMBLER 44➖5,15 17) На диване➖5,50 18) Хаос | Смарт⚽️➖19,74 19) SportBrain Ai⚽️➖23,51 20) CyclingBetPinnacle🚴🏻🏆➖36,85|➖18,20

➕/➖прибыль/убыток при каждой ставке 1% ➕/➖ прибыль/убыток флетами капперов 🥇- Царь Горы по показателю YIELD в прошлых месяцах 🏆- Царь Горы по показателю прибыли в прошлых месяцах

Итоги за июль:

Циклобеттинг второй месяц подряд становится победителем по прибыли среди #MIDDLE маркетов, сделав 43,02 флета за 261 ставку с YIELD 16,48%. Оборот у каппера большой, но за счет этого и удается делать прибыль. За 6 месяцев верификации имеем 80,65 флетов при YIELD 2,8% и 2930 прогноза. С августа переводим в рейтинг плюсовых с дистанцией. Стоит понимать, что в статистике большое количество ставок по Pinnacle с топовыми лимитами, по ним сделано более 23 флетов, остальное идет по Fonbet.

PotPotPot делает 9,29 флетов прибыли за 51 ставку с YIELD 18,22%. Каппер ведет работу по российской и белорусской Лиге Про в настольном теннисе. Работает небольшим оборотом по 2-3 варианта в день, ставки дает в основном в пре-лайве. В этом году пока капперу удается месяцы в просадке чередовать месяцами, полностью ее отыгрывающими, а прибыль за полгода составляет 11,79 флета за 407 ставок.

Точный Костя фиксирует 7,19 флетов прибыли за 17 ставок с YIELD 42,29%. Работает каппер по крупным футбольным чемпионатам, заигрывая точные счета. После небольшого затишья в мае каппер вот уже второй месяц подряд закрывает в плюс. В июле ставки были как на матчи Чемпионата мира по футболу, так и РПЛ, зашли 3 точных счета с коэффициентами 6.79, 8.38 и 9.02.

Высота Успеха прибавляет к своим показателям 5,45 флета за 46 ставок с YIELD 11,85%. Данный канал является нашим проектом, посвященным ставкам, в котором ежедневно отбираются прогнозы плюсовых капперов с приличным количеством биг маркетов. В июле на канале стартовал большой турнир на РПЛ, в рамках которого еженедельно проводится тур с двумя мини-конкурсами.

BET HUNTING | ОХОТА НА СТАВКИ увеличивает за месяц прибыль на 5,15 флета за 7 ставок с YIELD 73,51%. Работу на канале каппер завершил еще в первой половине месяц, варианты были на матчи Чемпионата мира и финал Уимблдона. Проходимость ставок в этом месяце составила 85,7%. Возобновление активной работы на канале ожидается с возвращением топовых футбольных лиг.

Sports Analytics завершает месяц с 5,00 флетами прибыли за 29 ставок с YIELD 17,25%. Каппер специализируется на двойниках по крупным футбольным чемпионатам. Месяц на канале выдался сложным, дважды каппер угодил в минусовую серию, однако два зашедших в конце месяца двойника исправили ситуацию. Пока все 3 месяца верификации закрыты каппером в плюс, а суммарная прибыль составляет 25,45 флета за 88 ставок.

Мастерская Джузеппе останавливается на 2,16 флетах прибыли за 68 ставок с YIELD 3,18%. Специализируется каппер на футболе, в первой половине дня работает по австралийским лигам, во второй половине дня варианты идут на дивизионы Исландии и крупные европейские чемпионаты. Часто заигрывает двойники и экспрессы, а крупнейшими сыгравшими коэффициентами были 3.68 и 3.71.

Честные Капперы делают 2,10 флета прибыли за 3 зашедшие ставки с YIELD 70,00%. Специализируются капперы на топовом футболе, при этом даются не только ставки, а также тренды и варианты на предстоящие матчи, но и огромная работа проделывается по обзору матчей, в том числе в июле это были матчи завершающей стадии плей-офф Чемпионата мира.

J
jaabz_com
@jaabz_com
467

1) 💎 Core Software Engineer (C++) - Remote 📝 Apply Now 🏷 Type: Fully Remote ────────────── 2) Cyber Security Analyst (Remote) 📝 Apply Now 🏷 Type: Fully Remote ────────────── 3) 💎 Manager, Data & Analytics (Bangkok Based, Relocation Provided) (INDONESIA) 📝 Apply Now 🏷 Type: Visa | Relocation ────────────── 4) UI/UX Designer - AI Products (Remote) 📝 Apply Now 🏷 Type: Fully Remote ────────────── 5) DevOps Engineer (OMAN) 📝 Apply Now 🏷 Type: Visa | Relocation ────────────── 6) Senior Product Manager (GREATER TOKYO AREA) 📝 Apply Now 🏷 Type: Visa | Relocation ────────────── 7) Digital Marketing Assistant (Paid Search) (Latin America, Remote) 📝 Apply Now 🏷 Type: Fully Remote ────────────── 8) 💎 Full Stack Machine Learning Engineer (Datacentre AI Engineering) - Riyadh, KSA (SAUDI ARABIA) 📝 Apply Now 🏷 Type: Relocation ────────────── 9) Full Stack Mobile Developer 📝 Apply Now 🏷 Type: Fully Remote ────────────── 10) Technical Recruiter (Remote) 📝 Apply Now 🏷 Type: Fully Remote

🚀 100% FREE personalized job alerts on Telegram: @jaabz_bot

Q
QA Jobs - Вакансии
@rabota_testirovshchik
406

ML Engineer в центр робототехники Заработная плата по договоренности

Обязанности: • строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение • запускать или сопровождать обучение и дообучение моделей на разных версиях датасетов, чтобы измерять влияние качества, состава и фильтрации данных на метрики модели • разрабатывать метрики качества данных и использовать их как диагностический сигнал до тех пор, пока не доказана связь с успешностью модели на роботе и в тестовых сценариях • формировать фильтры, уровни качества и стратегии выборки по качеству, разнообразию, задачам, объектам, окружениям, роботам, источникам и типам ошибок • проводить сравнительные эксперименты с составом данных, чтобы проверять, какие данные действительно помогают модели, а какие можно исключить или отправить на доработку • анализировать ошибки модели и переводить их в конкретные запросы на данные: что дособирать, что переразметить, что удалить, что добавить в выборку • готовить теги задач, объектов, окружений и ошибок, эталонные наборы примеров, правила контроля качества разметки и критерии приемки • исследовать, как изменения камер, конфигурации робота, калибровки или других сенсоров влияют на качество данных и результат модели • готовить краткие технические отчеты: гипотеза, данные, метрики, ограничения, выводы, рекомендуемые изменения для релиза датасета или плана сбора данных.

Требования: • 3+ года опыта в data analysis, data engineering, ML engineering, applied ML или близкой области • уверенный Python: pandas/polars, numpy, visualization, notebooks, batch data processing • SQL и опыт работы с большими датасетами, manifests, metadata, dashboards или analytics pipelines • понимание экспериментального дизайна: ablations, контрольные группы, statistical reliability, интерпретация метрик • базовое понимание ML training / eval loop и связи состава данных с метриками модели • умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, actions, task metadata, labels • способность переводить наблюдения из данных и ошибок модели в actionable recommendations • хорошая письменная коммуникация для отчетов, журналов решений и постановки задач смежным командам.

Мы предлагаем: • офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2 • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • программа адаптации и помощь руководителя на старте • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Контакты: [email protected]

Q
QA Jobs - Вакансии
@rabota_testirovshchike
929

ML Engineer в центр робототехники Заработная плата по договоренности

Обязанности: • строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение • запускать или сопровождать обучение и дообучение моделей на разных версиях датасетов, чтобы измерять влияние качества, состава и фильтрации данных на метрики модели • разрабатывать метрики качества данных и использовать их как диагностический сигнал до тех пор, пока не доказана связь с успешностью модели на роботе и в тестовых сценариях • формировать фильтры, уровни качества и стратегии выборки по качеству, разнообразию, задачам, объектам, окружениям, роботам, источникам и типам ошибок • проводить сравнительные эксперименты с составом данных, чтобы проверять, какие данные действительно помогают модели, а какие можно исключить или отправить на доработку • анализировать ошибки модели и переводить их в конкретные запросы на данные: что дособирать, что переразметить, что удалить, что добавить в выборку • готовить теги задач, объектов, окружений и ошибок, эталонные наборы примеров, правила контроля качества разметки и критерии приемки • исследовать, как изменения камер, конфигурации робота, калибровки или других сенсоров влияют на качество данных и результат модели • готовить краткие технические отчеты: гипотеза, данные, метрики, ограничения, выводы, рекомендуемые изменения для релиза датасета или плана сбора данных.

Требования: • 3+ года опыта в data analysis, data engineering, ML engineering, applied ML или близкой области • уверенный Python: pandas/polars, numpy, visualization, notebooks, batch data processing • SQL и опыт работы с большими датасетами, manifests, metadata, dashboards или analytics pipelines • понимание экспериментального дизайна: ablations, контрольные группы, statistical reliability, интерпретация метрик • базовое понимание ML training / eval loop и связи состава данных с метриками модели • умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, actions, task metadata, labels • способность переводить наблюдения из данных и ошибок модели в actionable recommendations • хорошая письменная коммуникация для отчетов, журналов решений и постановки задач смежным командам.

Мы предлагаем: • офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2 • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • программа адаптации и помощь руководителя на старте • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Контакты: [email protected]

Р
Работа в Одессе | Вакансии Одесса | Робота в Одесі | Вакансії
@odessawork_tut
1.3K

SEO-спеціаліст

💵 22 000 грн

📍вулиця Середньофонтанська

Обовʼязки: ▪️Аналіз сайтів і конкурентів; ▪️Розробка та впровадження SEO-стратегій; ▪️Оптимізація контенту, структури та технічної частини сайтів; ▪️Робота з ключовими словами, аналітикою та звітністю; ▪️Співпраця з маркетологами, розробниками та контент-менеджерами; ▪️Моніторинг змін алгоритмів пошукових систем.

Вимоги: ⭐️Досвід роботи від 1 року; ⭐️Знання Google Analytics, Google Search Console, Ahrefs або SEMrush; ⭐️Розуміння принципів SEO-просування; ⭐️Вміння аналізувати дані.

Чекаємо на вас: 📞+380632690224 – Катерина

Q
QA Jobs - Вакансии
@rabota_testirovshchike
1K

ML Engineer в центр робототехники Заработная плата по договоренности

Обязанности: • строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение • запускать или сопровождать обучение и дообучение моделей на разных версиях датасетов, чтобы измерять влияние качества, состава и фильтрации данных на метрики модели • разрабатывать метрики качества данных и использовать их как диагностический сигнал до тех пор, пока не доказана связь с успешностью модели на роботе и в тестовых сценариях • формировать фильтры, уровни качества и стратегии выборки по качеству, разнообразию, задачам, объектам, окружениям, роботам, источникам и типам ошибок • проводить сравнительные эксперименты с составом данных, чтобы проверять, какие данные действительно помогают модели, а какие можно исключить или отправить на доработку • анализировать ошибки модели и переводить их в конкретные запросы на данные: что дособирать, что переразметить, что удалить, что добавить в выборку • готовить теги задач, объектов, окружений и ошибок, эталонные наборы примеров, правила контроля качества разметки и критерии приемки • исследовать, как изменения камер, конфигурации робота, калибровки или других сенсоров влияют на качество данных и результат модели • готовить краткие технические отчеты: гипотеза, данные, метрики, ограничения, выводы, рекомендуемые изменения для релиза датасета или плана сбора данных.

Требования: • 3+ года опыта в data analysis, data engineering, ML engineering, applied ML или близкой области • уверенный Python: pandas/polars, numpy, visualization, notebooks, batch data processing • SQL и опыт работы с большими датасетами, manifests, metadata, dashboards или analytics pipelines • понимание экспериментального дизайна: ablations, контрольные группы, statistical reliability, интерпретация метрик • базовое понимание ML training / eval loop и связи состава данных с метриками модели • умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, actions, task metadata, labels • способность переводить наблюдения из данных и ошибок модели в actionable recommendations • хорошая письменная коммуникация для отчетов, журналов решений и постановки задач смежным командам.

Мы предлагаем: • офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2 • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • программа адаптации и помощь руководителя на старте • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Контакты: [email protected]

Q
QA Jobs - Вакансии
@rabota_testirovshchik
647

ML Engineer в центр робототехники Заработная плата по договоренности

Обязанности: • строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение • запускать или сопровождать обучение и дообучение моделей на разных версиях датасетов, чтобы измерять влияние качества, состава и фильтрации данных на метрики модели • разрабатывать метрики качества данных и использовать их как диагностический сигнал до тех пор, пока не доказана связь с успешностью модели на роботе и в тестовых сценариях • формировать фильтры, уровни качества и стратегии выборки по качеству, разнообразию, задачам, объектам, окружениям, роботам, источникам и типам ошибок • проводить сравнительные эксперименты с составом данных, чтобы проверять, какие данные действительно помогают модели, а какие можно исключить или отправить на доработку • анализировать ошибки модели и переводить их в конкретные запросы на данные: что дособирать, что переразметить, что удалить, что добавить в выборку • готовить теги задач, объектов, окружений и ошибок, эталонные наборы примеров, правила контроля качества разметки и критерии приемки • исследовать, как изменения камер, конфигурации робота, калибровки или других сенсоров влияют на качество данных и результат модели • готовить краткие технические отчеты: гипотеза, данные, метрики, ограничения, выводы, рекомендуемые изменения для релиза датасета или плана сбора данных.

Требования: • 3+ года опыта в data analysis, data engineering, ML engineering, applied ML или близкой области • уверенный Python: pandas/polars, numpy, visualization, notebooks, batch data processing • SQL и опыт работы с большими датасетами, manifests, metadata, dashboards или analytics pipelines • понимание экспериментального дизайна: ablations, контрольные группы, statistical reliability, интерпретация метрик • базовое понимание ML training / eval loop и связи состава данных с метриками модели • умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, actions, task metadata, labels • способность переводить наблюдения из данных и ошибок модели в actionable recommendations • хорошая письменная коммуникация для отчетов, журналов решений и постановки задач смежным командам.

Мы предлагаем: • офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2 • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • программа адаптации и помощь руководителя на старте • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Контакты: [email protected]

U
Unilance
@unilance
2K

IOI 2026 doirasida Volontyorlik Imkoniyati (Data Analytics)

9–16-avgust kunlari Toshkent shahrida dunyoning eng nufuzli dasturlash musobaqalaridan biri – Xalqaro Informatika Olimpiadasi (IOI 2026) ga mezbonlik qilinadi. Mazkur nufuzli xalqaro tadbir har yili 100 dan ortiq mamlakatdan iqtidorli maktab o‘quvchilari, delegatsiya rahbarlari hamda xalqaro IT hamjamiyati vakillari bir joyga jamlanadi.

📊 Data Analytics yo‘nalishi bo‘yicha 4 nafar volontyor qabul qilinmoqda.

📌Volontyor sifatida Siz: •Xalqaro tadbirni tashkil etish jarayonida ishtirok etasiz; •Professional tajriba va netvorking imkoniyatiga ega bo‘lasiz;

Talablar: •Mas'uliyatli va intizomli bo‘lish; •Jamoada samarali ishlay olish; •Vazifalarni o‘z vaqtida va sifatli bajarish; •Ingliz tilini bilish.

Volontyorlar uchun: • IOI 2026 tomonidan rasmiy volontyorlik sertifikati taqdim etiladi; • Yashash joyi bilan ta’minlanadi; •Kunlik ovqatlar beriladi; •Tadbir yakunida esdalik sovg‘alari topshiriladi.

📩 CV yuborish uchun: @Ergashaliev_B_RTRM

⚡️ Xalqaro tadbirning bir qismiga aylaning, qimmatli tajriba orttiring va IOI 2026 jamoasiga qo‘shiling!

@unilance - eng yaxshisi siz uchun

Б
БИГТЕХ - вакансии и стажировки
@bigtechjobs
443

Стажер Аналитик МТС FIX (Big Data) / МТС 🗺 Псков.

Обязанности: - Проектировать и разрабатывать решения интеграции данных, витрин и кубов финансовой и управленческой отчетности - Разрабатывать процедуры загрузки и трансформации данных с использованием инструментария и стека технологий DWH…

Требования: - Уверенное знание SQL - Знание теории Баз Данных

➡ Откликнуться

Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL

🐣 Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.

Q
QA Jobs - Вакансии
@rabota_testirovshchike
1K

ML Engineer в центр робототехники Заработная плата по договоренности

Обязанности: • строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение • запускать или сопровождать обучение и дообучение моделей на разных версиях датасетов, чтобы измерять влияние качества, состава и фильтрации данных на метрики модели • разрабатывать метрики качества данных и использовать их как диагностический сигнал до тех пор, пока не доказана связь с успешностью модели на роботе и в тестовых сценариях • формировать фильтры, уровни качества и стратегии выборки по качеству, разнообразию, задачам, объектам, окружениям, роботам, источникам и типам ошибок • проводить сравнительные эксперименты с составом данных, чтобы проверять, какие данные действительно помогают модели, а какие можно исключить или отправить на доработку • анализировать ошибки модели и переводить их в конкретные запросы на данные: что дособирать, что переразметить, что удалить, что добавить в выборку • готовить теги задач, объектов, окружений и ошибок, эталонные наборы примеров, правила контроля качества разметки и критерии приемки • исследовать, как изменения камер, конфигурации робота, калибровки или других сенсоров влияют на качество данных и результат модели • готовить краткие технические отчеты: гипотеза, данные, метрики, ограничения, выводы, рекомендуемые изменения для релиза датасета или плана сбора данных.

Требования: • 3+ года опыта в data analysis, data engineering, ML engineering, applied ML или близкой области • уверенный Python: pandas/polars, numpy, visualization, notebooks, batch data processing • SQL и опыт работы с большими датасетами, manifests, metadata, dashboards или analytics pipelines • понимание экспериментального дизайна: ablations, контрольные группы, statistical reliability, интерпретация метрик • базовое понимание ML training / eval loop и связи состава данных с метриками модели • умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, actions, task metadata, labels • способность переводить наблюдения из данных и ошибок модели в actionable recommendations • хорошая письменная коммуникация для отчетов, журналов решений и постановки задач смежным командам.

Мы предлагаем: • офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2 • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • программа адаптации и помощь руководителя на старте • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Контакты: [email protected]

Q
QA Jobs - Вакансии
@rabota_testirovshchik
816

ML Engineer в центр робототехники Заработная плата по договоренности

Обязанности: • строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение • запускать или сопровождать обучение и дообучение моделей на разных версиях датасетов, чтобы измерять влияние качества, состава и фильтрации данных на метрики модели • разрабатывать метрики качества данных и использовать их как диагностический сигнал до тех пор, пока не доказана связь с успешностью модели на роботе и в тестовых сценариях • формировать фильтры, уровни качества и стратегии выборки по качеству, разнообразию, задачам, объектам, окружениям, роботам, источникам и типам ошибок • проводить сравнительные эксперименты с составом данных, чтобы проверять, какие данные действительно помогают модели, а какие можно исключить или отправить на доработку • анализировать ошибки модели и переводить их в конкретные запросы на данные: что дособирать, что переразметить, что удалить, что добавить в выборку • готовить теги задач, объектов, окружений и ошибок, эталонные наборы примеров, правила контроля качества разметки и критерии приемки • исследовать, как изменения камер, конфигурации робота, калибровки или других сенсоров влияют на качество данных и результат модели • готовить краткие технические отчеты: гипотеза, данные, метрики, ограничения, выводы, рекомендуемые изменения для релиза датасета или плана сбора данных.

Требования: • 3+ года опыта в data analysis, data engineering, ML engineering, applied ML или близкой области • уверенный Python: pandas/polars, numpy, visualization, notebooks, batch data processing • SQL и опыт работы с большими датасетами, manifests, metadata, dashboards или analytics pipelines • понимание экспериментального дизайна: ablations, контрольные группы, statistical reliability, интерпретация метрик • базовое понимание ML training / eval loop и связи состава данных с метриками модели • умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, actions, task metadata, labels • способность переводить наблюдения из данных и ошибок модели в actionable recommendations • хорошая письменная коммуникация для отчетов, журналов решений и постановки задач смежным командам.

Мы предлагаем: • офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2 • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • программа адаптации и помощь руководителя на старте • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Контакты: [email protected]

M
Mohammad Najjar || محمد نجار
@mglnaj
797

We’re Hiring: Product Designer (UI/UX Designer) 📍 On-site | Free Zone – Damascus, Syria | Full Time

Do you enjoy understanding why users behave the way they do, identifying where their experience breaks, and turning those insights into better product decisions?

We’re looking for a Product Designer (UI/UX Designer) who sees design as more than creating attractive screens. Someone who enjoys exploring user journeys, analyzing real behavior, solving product problems, and building e-commerce experiences that are both intuitive and effective.

What you’ll work on - Design and improve mobile e-commerce experiences, from new features to full product revamps. - Create user journeys, user flows, wireframes, prototypes, and polished interfaces. - Build, maintain, and continuously improve the Design System. - Design dashboards and present complex information clearly. - Use Google Analytics, funnels, drop-off points, and conversion data to guide design decisions. - Analyze heatmaps and session recordings using tools such as UXCam, Hotjar, or Microsoft Clarity. - Conduct usability testing and contribute to A/B testing. - Collaborate with Product, Development, and business stakeholders. - Prepare clear documentation and organized developer handoffs.

What we’re looking for - 2+ years of experience in UI/UX or Product Design. - Experience designing mobile e-commerce applications. - Advanced proficiency in Figma, including Auto Layout, Components, Variants, Variables, prototyping, motion, and animation. - Strong understanding of user journeys, product design processes, and data-driven design. - Ability to connect design decisions to user research, business objectives, and product KPIs such as conversion and retention. - Critical thinking, strong problem-solving skills, and clear communication. - A genuine passion for learning, experimenting, and improving digital products.

If you enjoy combining design, user behavior, and data to create products that perform better, we’d love to hear from you.

Send your CV and portfolio to [email protected] Email Subject: Product Designer (UI/UX Designer) Tell us briefly why you believe you’re a strong fit for the role.

B
BugUser | Курсы, Программирование
@buguser
212

🧭 Data Science: The Hard Parts: Techniques for Excelling at Data Science (2023)

💬 "Data Science: The Hard Parts" — это прагматичное руководство для специалистов уровня Middle и Senior, уставших от идеализированных примеров из учебников. Пособие фокусируется на реальных инженерных "болях" и суровых реалиях индустрии, помогая выработать устойчивость к нестандартным проблемам и стать экспертом, способным принимать обоснованные решения в условиях высокой неопределенности.

🕕 Скачать бесплатно

@BugUser

В
Вакансии и Стажировки от MyResume
@myresume_ru
388

Аналитик данных в Точку

💰До 390 000 ₽ gross

📌Условия и бонусы: Фултайм, удаленно.

📌Ты подойдешь, если: – есть опыт работы продуктовым аналитиком или аналитиком данных от трех лет; – знаешь SQL: умеешь использовать подзапросы, оконные функции и CTE, а также писать процедуры и оптимизировать запросы; – умеешь работать с большими объемами данных, разбираешься в математической статистике и умеешь применять ее в практических задачах; – есть опыт выстраивания аналитики в продукте и конкретные кейсы, где твоя работа дала измеримый эффект для бизнеса.

✍🏼Откликнуться

I
itjobs_nocode
@itjobs_nocode
349

Стажер Аналитик МТС FIX (Big Data) #офис #intern Псков Компания: МТС

🔹Чем предстоит заниматься -Проектировать и разрабатывать решения интеграции данных, витрин и кубов финансовой и управленческой отчетности; -Разрабатывать процедуры загрузки и трансформации данных с использованием инструментария и стека технологий DWH и BigData; -Прорабатывать технологии и создавать собственные инструменты по интеграции данных; -Анализировать существующие процессы и объекты, а так же разрабатывать новые базы данных; -Готовить аналитику по производительности. Выносить предложения для оптимизации и настраивать производительность разрабатываемых приложений; -Переводить разработанные приложения в промышленную эксплуатацию; -Вести базы знаний по эксплуатируемым приложениям и разрабатываемому функционалу

🔹Что мы ожидаем -Уверенное знание SQL; -Знание теории Баз Данных; -Знание Python; -Знание технического английского; -Общее представление об ООП

Откликнуться

IT Jobs в Telegram | в VK | в Max

Q
Qatar Hiring - Verified Jobs in Qatar
@qatarhirings
196

💼 Position: Part-Time Digital Marketing Trainer

📍 Location: Qatar (On-site – Al Hilal / Al Sadd) 🕒 Employment Type: Part-Time

📌 Requirements: • Proven experience in Digital Marketing with strong knowledge of SEO, Google Ads, Meta Ads, Social Media Marketing, Google Analytics, Email Marketing, and AI marketing tools. • Previous teaching or training experience is preferred. • Excellent communication and presentation skills. • Candidates currently residing in Qatar are preferred.

📌 To Apply: https://qatarhiring.com/jobdetails/digital-marketing-trainer-126-18-57-15

Subscribe Telegram - https://t.me/qatarhirings Follow Linkedin - https://www.linkedin.com/company/qatarhirings For more signup qatarhiring.com WhatsApp Channel : https://whatsapp.com/channel/0029VbBAjEMHAdNY6PpxhD1B

А
Арбитраж Вакансии
@arbitraj_vakansii2
1.3K

🚀 Affiliate Manager (iGaming)

Join our international marketing team (50+ people) and grow with us! We’re looking for a creative Affiliate Manager who loves testing new products, finding fresh traffic sources, and driving results.

What we expect: • 2+ years in Affiliate Marketing (iGaming) • English – Upper-Intermediate+ • Experience with CPA / RevShare / Hybrid deals • Strong analytics & communication skills

We offer: 💼 Competitive salary 🌍 Remote & flexible schedule 🎓 Education & personal development budget 💰 Monthly allowance for hobbies 🎉 Friendly team & corporate events Interested? 👉 Apply now — and let’s grow together @ivashina_n

T
Trabajo en Remoto
@remotolist
589

🔹 ✨ Programador/a AWS/Spark ✨ 🔹

🚀 Empresa: Grupo NS

📍 Ubicación: 🌍 Global

💰 Salario: 36000 - 42000 €/Año

📊 Categoría: Programación

Desde Grupo NS precisamos incorporar un perfil con experiencia como programador/a big Data que haya trabajado con las siguientes tecnologías: AwsSqlSparkPython,Kafka Se trata de un proyecto de larga …

🏷 Tags: #spark #aws #kafka

A
Ajay | Job Updates | Job Referral | Interview |Podcast | Career | AI
@careerwithasr
161

Company Name: JPMorganChase Post Name: Data Analytics and Reporting – Analyst Expected Salary: up to ₹8 LPA* Job Location: Mumbai JobType: Freshers/ Experienced

✅Apply Link: https://job4freshers.co.in/jpmorgan-chase-data-analytics-reporting/

Interview Experience👇🏻 https://yt.openinapp.co/success-story

Telegram https://telegram.me/job4fresherss

Share This opportunity with your Friends and WhatsApp Group❤️