🫤 Системный аналитик Удалёнка Extyl — поддержка и развитие ИТ-систем любого масштаба. Требования: – Опыт сбора и проработки бизнес-требований (интервьюирование экспертов предметной области, анализ документов, моделирование процессов to be и т.д.); – Опыт постановки задач на разработку; – Опыт прототипирования в Figma обязателен; – Проектирование (REST) и документирование (Open API) API; – Написание документации: ТЗ, ЧТЗ, БТ (и такое редко, но бывает: помогает бизнесу сформулировать его «хотелки» под бизнес-цель), ПМИ, инструкции и руководства; – Понимание современных паттернов архитектуры информационных систем; – Составление схем, диаграмм, моделей данных, USM, пользовательских историй, вариантов использования; – Знание методологий и понимание принципов гибкой разработки; – Опыт работы с Jira, Confluence (либо умение работать с аналогичными системами и понимание принципов и схем их работы). – Опыт работы в ИТ - не менее 3-х лет. ➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
DaData jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
КатегорияOtherЯзыкRUДобавлен06 июл. 2026 г.КачествоПроверен
Подписчики1.2K
Сред. просмотры1.8K
ERR146.7%
Цена-- RUB
Цена / подписчик--
Цена / просмотр--
Метрики обновлены: 07 июл. 2026 г.
Последние посты
🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал! Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK! 👨💻 Спикер: Андрей Носов Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM. Что в программе: ● State machine: инварианты и терминальные состояния; ● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve; ● Детекция циклов и настройка аварийных выходов; ● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера; ● Адаптация графов под ограничения локальных моделей; ● Версионирование графов и миграции стейта. Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов. 👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте , чтобы не пропустить старт трансляции!
🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе! Что внутри: — Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты; — Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой; — Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ; — Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов. 👉 Посмотреть полную запись можно тут: ● VK ● YouTube 🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты! 👉 Успеть на курс AgentOps
🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре! Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы. Юзеры бомбят в чате, тикеты горят, вам нужно спасать прод 🤓 . Выстраивайте граф агента, подключайте узлы (RAG, CRM, Guardrails) и принимайте решения на развилках, чтобы бот не сливал данные. Какие навыки проверите: - Архитектура: сборка графов на LangGraph; - Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти; - Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок; - Стейт: логика на сложных развилках. Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение! Наш новый поток стартует 14 июля . При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок ! Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение. 👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку
💻 Data инженер Удалёнка Джетлин — заказная и продуктовая разработка, внедрение и поддержка программного обеспечения. Требования: – Опыт с СУБД ClickHouse - создание и оптимизация витрин данных; – Умение оптимизировать сложные SQL-запросы и диагностировать проблемы производительности (включая анализ системных таблиц и работу с планировщиком запросов); – Опыт работы с инструментами визуализации данных — DataLens или Power BI; – Опыт с инструментами оркестрации (Airflow) и трансформации данных (dbt, Zeppelin). – Понимание методологий моделирования данных и опыт создания витрин; – Умение создавать и вести базы знаний (документировать решения и процессы); – Опыт в миграции больших массивов отчётов из Power BI/Tableau в другие аналитические экосистемы (будет являться преимуществом); – Умение объяснять сложные технические ограничения («почему нельзя так писать запрос») простым и доступным языком для продуктовых аналитиков и представителей бизнеса; – Продуктовое мышление — способность не просто переносить данные, а создавать удобные и быстрые решения для конечного пользователя; ➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования