На собеседованиях всегда выигрывает тот, кто понимает, чего ждут на каждом этапе — а не тот, кто просто отвечает на вопросы.
Разница между ними огромная: первый видит процесс целиком, понимает логику найма, цель каждого раунда и то, какие сигналы считывает интервьюер. Он знает, когда важно показать глубину, а когда — скорость или коммуникацию. Второй же приходит «как есть» и надеется, что ответы «понравятся». И чаще всего это не работает, даже если у кандидата хороший опыт.
На вебинаре karpovꓸcourses «Кого возьмут в аналитики в 2026 году: честный взгляд руководителя продуктовой аналитики из Garage Eight» разберут: как устроена логика этапов, что хотят проверить менеджеры и какие маркеры показывают, что кандидат реально понимает продукт, данные и мышление аналитика. Вы сможете посмотреть на процесс «с другой стороны» и подготовиться осознанно.
Узнать как проходит весь процесс найма на бесплатном вебинаре — https://clc.to/erid_2W5zFH8nGeC
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFH8nGeC
Разница между ними огромная: первый видит процесс целиком, понимает логику найма, цель каждого раунда и то, какие сигналы считывает интервьюер. Он знает, когда важно показать глубину, а когда — скорость или коммуникацию. Второй же приходит «как есть» и надеется, что ответы «понравятся». И чаще всего это не работает, даже если у кандидата хороший опыт.
На вебинаре karpovꓸcourses «Кого возьмут в аналитики в 2026 году: честный взгляд руководителя продуктовой аналитики из Garage Eight» разберут: как устроена логика этапов, что хотят проверить менеджеры и какие маркеры показывают, что кандидат реально понимает продукт, данные и мышление аналитика. Вы сможете посмотреть на процесс «с другой стороны» и подготовиться осознанно.
Узнать как проходит весь процесс найма на бесплатном вебинаре — https://clc.to/erid_2W5zFH8nGeC
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFH8nGeC
🙈4🔥2❤1
#vacancy #job #AI #remote #senior #MLengineer #MLLead #TeamLead #TechLead
Вакансия: ML Lead
Компания: WIT (https://witrec.com/ )
Локация: РФ
Формат: удаленный
Занятость: полная
Оформление: ИП/ТК РФ
Вилка: 300 - 430 000 Руб
Задачи:
-Определять и реализовывать стратегию развития AI/ML-проектов в рамках продуктовой и технологической стратегии Московской биржи.
-Трансформировать бизнес-цели в архитектуру решений Data Science и чёткие дорожные карты с KPI, сроками и оценкой экономического эффекта.
-Руководить разработкой и внедрением ML-систем (рекомендательные системы, прогнозирование, динамическое ценообразование, выявление аномалий, моделирование пользовательского поведения и др.).
-Разрабатывать и оптимизировать алгоритмы на Python/SQL с применением современных ML/DL/NLP/RL-методов.
-Внедрять автоматизацию полного цикла ML-разработки: от сбора данных и обучения моделей до деплоя и мониторинга качества.
-Активно использовать LLM и AI-агентов для ускорения прототипирования и автоматизации повторяющихся задач.
-Организовывать и проводить A/B-тесты, анализировать результаты, внедрять фреймворки для статистического тестирования.
-Набирать, развивать и менторить команду Data Science.
Требования:
-Опыт руководства ML/AI-командой и управления несколькими сложными проектами одновременно.
-8+ лет опыта в Data Science/ML, включая hands-on разработку.
-Глубокие знания Python, SQL, основных библиотек (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, LightGBM, CatBoost, PyTorch и др.).
-Опыт в Predictive/Prescriptive/Descriptive Modeling, Reinforcement Learning, NLP, AI-агентах, RAG, LangChain.
-Владение методами A/B-тестирования, статистического анализа, оптимизационных моделей.
-Навыки построения архитектуры больших данных (Hadoop, Hive, Kafka SQL) и интеграции с корпоративными системами.
-Опыт работы с бизнес-ориентированными задачами: персонализация, удержание клиентов, прогноз спроса, обнаружение мошенничества.
-Английский — не ниже Upper-Intermediate.
Будет плюсом:
-Опыт публичных выступлений и публикаций.
-Разработка open-source инструментов в области Data Science.
-Сертификации в области Agile, Data Science или Big Data.
Условия:
-Интересные задачи.
-Гибкое начало рабочего дня.
-Оформление в штат компании по ТК РФ (аккредитованная IT компания) или на контрактной основе.
-Удаленный формат работы.
@Slanakrd.
Вакансия: ML Lead
Компания: WIT (https://witrec.com/ )
Локация: РФ
Формат: удаленный
Занятость: полная
Оформление: ИП/ТК РФ
Вилка: 300 - 430 000 Руб
Задачи:
-Определять и реализовывать стратегию развития AI/ML-проектов в рамках продуктовой и технологической стратегии Московской биржи.
-Трансформировать бизнес-цели в архитектуру решений Data Science и чёткие дорожные карты с KPI, сроками и оценкой экономического эффекта.
-Руководить разработкой и внедрением ML-систем (рекомендательные системы, прогнозирование, динамическое ценообразование, выявление аномалий, моделирование пользовательского поведения и др.).
-Разрабатывать и оптимизировать алгоритмы на Python/SQL с применением современных ML/DL/NLP/RL-методов.
-Внедрять автоматизацию полного цикла ML-разработки: от сбора данных и обучения моделей до деплоя и мониторинга качества.
-Активно использовать LLM и AI-агентов для ускорения прототипирования и автоматизации повторяющихся задач.
-Организовывать и проводить A/B-тесты, анализировать результаты, внедрять фреймворки для статистического тестирования.
-Набирать, развивать и менторить команду Data Science.
Требования:
-Опыт руководства ML/AI-командой и управления несколькими сложными проектами одновременно.
-8+ лет опыта в Data Science/ML, включая hands-on разработку.
-Глубокие знания Python, SQL, основных библиотек (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, LightGBM, CatBoost, PyTorch и др.).
-Опыт в Predictive/Prescriptive/Descriptive Modeling, Reinforcement Learning, NLP, AI-агентах, RAG, LangChain.
-Владение методами A/B-тестирования, статистического анализа, оптимизационных моделей.
-Навыки построения архитектуры больших данных (Hadoop, Hive, Kafka SQL) и интеграции с корпоративными системами.
-Опыт работы с бизнес-ориентированными задачами: персонализация, удержание клиентов, прогноз спроса, обнаружение мошенничества.
-Английский — не ниже Upper-Intermediate.
Будет плюсом:
-Опыт публичных выступлений и публикаций.
-Разработка open-source инструментов в области Data Science.
-Сертификации в области Agile, Data Science или Big Data.
Условия:
-Интересные задачи.
-Гибкое начало рабочего дня.
-Оформление в штат компании по ТК РФ (аккредитованная IT компания) или на контрактной основе.
-Удаленный формат работы.
@Slanakrd.
❤1