Помните, в детстве каждый мечтал стать президентом, пожарным или астронавтом? Так вот, а что если соединить ML и космос: рассказываем, чем занимаются инженеры в космической сфере.

➡️ У ИИ-инженеров довольно широкий спектр задач: они работают над предотвращением столкновений спутников, предсказанием космической погоды или анализом изображений космических объектов. Здесь есть где разгуляться: работа с временными рядами, CV или NLP задачи.

➡️ Ресерчеры же занимаются созданием новых модели для изучения космоса: ищут экзопланеты и новые галактики, расшифровывают космические звуки и участвуют в создании новых приложений ИИ для космических миссий. Кто знает, но может именно ваша модель найдет новую галактику или черную дыру?

➡️ Также не забываем про робототехников, которые могут создавать различных помощников для изучения космоса, в том числе и марсоходы, которые анализируют поверхности космических объектов, проводят химический анализ и многое другое. Например, марсоход Curiosity от NASA как раз занимается изучением химического состава грунта.

Какие же знания потребуются, помимо математики и программирования?
Для трудоустройства в космическую отрасль пригодится знание астрономии и специфических разделов математики (например, уравнения движения по орбите или методы терморегулирования). Робототехникам же в дополнении необходимо понимать, какие приборы, материалы используют в космосе.

Подборка открытых вакансий 🔵

Стажер Data Scientist в МТС
Офис в Москве

Junior/Middle Data Engineer в Wildberries
Удаленно

Middle Data Engineer в Мегафон
Офис в Москве

Middle Data Analyst в Garage Eight
Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге

Senior / Middle Data Engineer в Атом
Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге, Набережных Челнах, Тольятти

Senior Data Engineer в Yadro
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге, Минске, Нижнем Новгороде

Team Lead Data Scientist в Bia Technologies
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге, Омске, Владимире

В России растет спрос на специалистов по робототехнике

По данным аналитиков, спрос на таких специалистов в 2025 году вырос на 14% по сравнению с прошлым годом. По предварительным подсчетам, через пару лет в стране будет не хватать около 60 тысяч профильных экспертов.

➡️ Среди навыков, наиболее востребованных на рынке, эксперты выделяют: глубокое знание C/C++ и Python. Ключевое значение также имеет умение работать с фреймворком ROS (Robot Operating System) и знание компьютерного зрения (CV).

➡️ По данным Росстата, на конец 2024 года среди регионов-лидеров по числу промышленных роботов были: Московская область — 1904 промышленных робота; Санкт-Петербург — 1869 промышленных роботов.

➡️ Медианная зарплата в вакансиях для робототехников в Петербурге достигает 90 тыс. рублей. В зависимости от отрасли встречаются предложения для инженера-робототехника с доходом до 150 тыс. рублей, а зарплата доцента кафедры робототехники может составлять от 100 тыс. рублей.

Стажер Data Scientist в МТС
Офис в Москве

Предстоит: Заниматься построением ML моделей; Создавать новые features для моделей; Проводить А/В тесты моделей... Узнать подробнее 🔵

Нетворкинг как ключ к успеху

Многие недооценивают нетворкинг, считая, что это просто повод поболтать ни о чём. Однако именно так упускают главное — знакомства являются кладезем знаний и возможностей для карьерного роста. Не зря компании устраивают кофе-брейки и дни нетворкинга: это помогает генерировать новые идеи и привлекать ценные кадры. Ведь зачастую новых сотрудников нанимают именно по рекомендациям.

Давайте разберём структурно, зачем нетворкинг специалисту в Data Science:
➖ Получение новых возможностей для трудоустройства;
➖ Быть в курсе трендов;
➖ Получение нового опыта и советов;
➖ Установление связей для создания собственных проектов.

С пользой разобрались. Но как найти единомышленников?

Самое простое, что можно сделать — обратиться за помощью в интернет: LinkedIn, GitHub, Kaggle или наш чат.

Еще можно посещать различные конференции и митапы. Там можно не только обменяться опытом, но и познакомиться с лидами и рекрутерами (которые как раз приходят туда за новыми талантами).

Еще можно найти опытного наставника (как это сделал Илья Суцкевер). Им может стать университетский преподаватель или старший коллега.

А еще сделайте себя заметнее! Участвуйте в хакатонах, публикуйте свои проекты, выступайте с докладами. Так у вас появится возможность самому притягивать к себе нужные связи.

❗Помните: вы работаете не только с данными и моделями, но и с людьми. Поэтому развивать нетворкинг не менее важно.

Middle Data Scientist в Мегафон
Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: Разрабатывать, тестировать и улучшать алгоритмы и модели NLP в задачах обработки, понимания и генерации естественного языка; Внедрять передовые методы в области NLP и их интеграция в существующие системы... Узнать подробнее 🔵

20 вопросов с собеседований о RAG

Тема RAG стала маст-хэв для любого ML-инженера, работающего с языковыми моделями или в сфере робототехники. На собеседованиях всё чаще звучат не просто вопросы «что это?», а глубокие и каверзные, проверяющие понимание.

Для тех, кто сейчас готовится к собеседованию или просто изучает RAG, рекомендуем ознакомиться со следующим материалом. Здесь собраны 20 вопросов по RAG с возможными ответами.

Советуем сначала самим подумать над ответом, а потом уже заглядывать в документ 🤓

Data Scientist в Сбер
От 160.000₽
Офис в Санкт-Петербурге

Предстоит: проведение аудиторских проверок статистических, ML моделей, автоматизированных алгоритмов; диагностирование и поиск проблем в банковских процессах, автоматизированных решениях (моделях, алгоритмах)…. Узнать подробнее 🔵

Team lead ML RecSys
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, в Санкт-Петербурге

Предстоит: Работа над сбором данных для экспериментов, обучение моделей, создание сервисов на их основе с дальнейшей поддержкой и совершенствованием; Управление командой, развитие компетенции сотрудников, управление беклогом команды…. Узнать подробнее 🔵

Cобеседование на должность Data Analyst

Собеседование на должность Data Analyst практически ничем не отличается от других собеседований, как правило это телефонный скрининг, созвон с рекрутером, тех.собес и поведенческое интервью. Немного подробнее про каждый из этапов:

1️⃣этап — телефонный скрининг
Обычно это неформальный звонок, но не теряйте бдительности — могут возникнуть технические вопросы. Будьте готовы к тому, что вас спросят о знании SQL или даже зададут быстрый концептуальный вопрос, например, о разнице между RANK() и DENSE_RANK().

❗Совет: на всякий случай приготовьтесь рассказать о своем техническом инструментарии.

2️⃣ этап — интервью с рекрутером Обычно это видеозвонок на 30-40 минут, в котором рекрутеры сосредотачиваются на гибких навыках и умении работать в команде. Иногда они сразу переходят к решению реальных бизнес-задач или написанию SQL-запросов. Вас могут попросить проанализировать причины падения доходов или разобрать набор данных на месте.

❗Совет: Всегда заранее спрашивайте рекрутера, чего ожидать от этого раунда, чтобы адаптировать подготовку.

3️⃣ этап — техническое собеседование Обычно вам дают задание по SQL, которое вы решаете в присутствии рекрутера: либо самостоятельно с последующим обсуждением, либо сразу вместе с ним. Чаще всего проверяют умение составлять запросы с JOIN, оконными функциями и CTE, но также встречаются кейсы по обработке данных на Python.

Некоторые компании, например Uber, любят проверять навыки в режиме реального времени, чтобы увидеть, как вы работаете в стрессовой ситуации.

4️⃣ этап — решение бизнес-кейса
Это либо живое интервью, либо домашнее задание. В обоих случаях цель — оценить ваше бизнес-мышление, умение расставлять приоритеты и коммуникативные навыки.

Если вам дали домашнее задание, полезно знать критерии оценки:
- Аналитическая строгость
- Структурированное мышление
- Рекомендации на основе данных
- Коммуникация и визуальное повествование

❗Совет: Подготовьте презентацию или дашборд с четкими выводами, предусмотрите дополнительные вопросы и сделайте слайды информативными и наглядными.

5️⃣ этап — поведенческое интервью Здесь всё как у всех: проверяют вашу способность работать в условиях неопределенности, сотрудничать с коллегами и разделять ценности компании.

❗Совет: используйте шаблоны STAR или PACE, чтобы составлять краткие, но впечатляющие истории, которые демонстрируют гибкие навыки и деловую хватку.

Junior ML-разработчик в Яндекс
Офис в Москве

Предстоит: анализировать текущее качество модели, генерировать гипотезы дальнейшего улучшения, проводить A/B-эксперименты; подготавливать данные, проводить Feature Engineering, обучать и валидировать модель, внедрять модель в продакшн…. Узнать подробнее 🔵

Middle/Senior Data Analyst в VK Team
Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: коммуникации с контрагентами из бизнес-юнитов для сбора требований к таблицам, витринам, процессам или data-продуктам разрабатываемой платформы;
анализ, поиск аномалий, фильтрация таблиц в разнородном Data Lake;
предобработка и нормализация данных…. Узнать подробнее 🔵

Кажется, Google готовится объединить SQL, Python и Spark в рамках Colab Enterprise

По слухам, поисковый гигант намерен создать единую среду для специалистов по машинному обучению, объединив SQL, Python и Apache Spark в одном месте.

Ясмин Ахмад, управляющий директор Google Cloud по обработке данных, отметил, что главным препятствием для эффективности в ML является необходимость переключаться между средами: получать данные с помощью SQL в базах данных и хранилищах, затем экспортировать их, загружать в блокнот и настраивать отдельный кластер Spark.

Как вы понимаете, это крайне неудобно. Поэтому Google представляет ряд улучшений для своих блокнотов Colab Enterprise в BigQuery и на платформе Vertex AI.

Кроме того, компания анонсировала следующие преимущества для разработчиков в блокнотах Colab Enterprise:
➖ Предварительный просмотр собственных ячеек SQL.
➖ Интеграцию собственного Data Science Agent, призванного помогать в анализе и разработке моделей.

Подборка открытых вакансий 🔵

Data Scientist в Авито
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве

Senior ML Engineer в Wildberries
Офис / Гибрид в Москве

Data Engineer в Мегафон
Удаленно

Data Scientist в Яндекс
Офис / Гибрид в Москве

Middle/Senior DS/ML инженер в Ozon
Офис / Гибрид в Москве

Senior Data Engineer в Yadro
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге, Минске, Нижнем Новгороде

Влияние ИИ на разработку кода

За последние годы ИИ-помощники для разработчиков, вроде GitHub Copilot и Cursor, стали настоящим трендом. Но большинство данных об их эффективности взяты из контролируемых лабораторных тестов. Поэтому группа исследователей задалась вопросом: Что же происходит, когда ИИ встраивается в рабочие процессы в реальной компании? Для этого разработчики провели годовое исследование внедрения собственной ИИ-платформы DeputyDev с участием 300 инженеров.

⭐ Результаты показали, что ускорение ревью составило 31.8%, то есть сократилось время код-ревью
⭐ Наиболее активные пользователи достигли увеличения объема кода, попадающего в продакшен, на 61%. В целом, платформа отвечала за 28% рост объема выпускаемого кода.
⭐ 85% удовлетворенности функциями код-ревью.
⭐ Пиковый уровень вовлеченности достиг 83% к 6-му месяцу и стабилизировался на отметке 60%, что говорит об устойчивой интеграции в рабочие процессы.
⭐ Объем сгенерированного кода вырос с 3,000 до 2.2 миллионов строк без потери качества (стабильный процент принятия кода 35-38%).
⭐ Основные сценарии использования: UI/Frontend (25.2%), исправления багов (21.8%) и Бэкенд-разработки (21.1%).

Полное исследование

Администратор баз данных в НМГ
Офис в Москве

Предстоит: Установка, настройка и поддержка высоконагруженных кластеров ClickHouse; Оптимизация производительности ClickHouse: настройка таблиц, индексов, шардирования, репликации и партиционирования…. Узнать подробнее 🔵

Забавная история стажировки одного разработчика

Все мы, когда были неопытными хотели отличиться и попасть в штат, также думал и главный герой этой истории, но в итоге он слишком перестарался:

«В эпоху мейнфреймов и перфокарт я стажировался в бигтехе. Желая проявить себя, я решил улучшить наш пакетный редактор. Изучив документацию IBM, я написал набор «умных» команд. Но..

Я не знал, что старшие коллеги уже доработали редактор своими недокументированными изменениями. В итоге, мои правки привели к массовому перезаписыванию файлов.

Меня немедленно отстранили от работы с редактором, а потом и от других задач, сочтя слишком рискованным сотрудником. Но компания продолжала платить мне, а на итоговом собеседовании менеджер отметил, что я выполнил больше задач, чем ожидалось. Но главное — эта история не отбила у меня вкус к экспериментальному программированию.»

Инициативность это хорошо, но главное не перестараться и уточнять у коллег 🤭

Data Scientist в ИТМО
От 120.000₽
Офис в Санкт-Петербурге

Предстоит: разработка и имплементация новых ML/DL-архитектур для задач химии материалов, drug-дизайна и кристаллохимии (GNN, трансформеры, диффузионные модели); построение и ведение исследовательских пайплайнов: подготовка датасетов, воспроизводимое обучение/валидация, оптимизация гипер-параметров, интерпретация моделей…. Узнать подробнее 🔵