Рынок ML, DL и прикладного AI. Исследование 226 объявлений о работе на hh.ru
Вместе с нашей командой, мы пропарсили и обработали 226 вакансий с hh.ru. Подробно описали ниже:
Основа исследования — 226 объявлений о работе с hh.ru, сохранённых 6 ноября 2026 года. Мы повторно проанализировали их условия, требования и обязанности и использовали только те выводы, которые подтверждаются доступными данными.
Ключевые результаты
Важно понимать — это исследование не всего рынка ML за 2026 год, а 226 объявлений о работе, собранных с hh.ru на определённую дату. После классификации 144 объявления отнесены к разработке ML-моделей, прикладных AI-систем и ML-инфраструктуры. Остальные 82 относятся к смежным профессиям или не соответствуют теме исследования.
|
Показатель |
Наблюдение |
|---|---|
|
226 |
объявлений в исследовании; 226 уникальных URL |
|
144 |
профильных объявлений (63,7%); 126 сочетаний «работодатель + название роли» |
|
104 / 34 / 6 |
ML/DL-модели / прикладные AI-приложения / MLOps |
|
6 из 144 |
формальная категория «без опыта» среди профильных; 4 пары «работодатель + роль» |
|
32 из 144 |
опубликована зарплата; 27 — в рублях, ещё 5 — в иностранных валютах |
|
79 из 144 |
Москва как указанный город размещения профильных объявлений |
|
33 из 144 |
удалённый формат; 108 — работа на месте |
Пять выводов
Разработка и обучение ML-моделей, создание приложений на основе готовых LLM — разные направления работы. Объявления с названием «ML Engineer» не всегда подразумевают одинаковые задачи.
-
Большинство профильных объявлений рассчитано на кандидатов с опытом от одного года. Только в шести вакансиях указана категория hh.ru «без опыта».
-
Среди выбранных технологий и направлений чаще всего упоминаются Python, LLM, AI-агентв, PyTorch и RAG. Мы считали упоминания только в доступных названиях и кратких описаниях объявлений; это не полный перечень требований работодателей.
-
Данных о зарплатах недостаточно, чтобы рассчитать среднюю оплату труда ML-специалистов: в 112 из 144 профильных объявлений сумма не указана.
-
Некоторые работодатели размещают похожие вакансии сразу в нескольких городах. Например, компания «Алабуга. Менеджмент» представлена восемью объявлениями, относящимися к двум названиям CV-должностей. Поэтому число объявлений не равно числу уникальных рабочих мест.
Номера и ссылки на все рассмотренные объявления собраны в приложении. Условия работы и требования описаны по информации, сохранившейся на момент сбора данных.
1. Данные и методика
1.1. Источники и состав данных
Анализ основан на 226 объявлениях hh.ru, сохранённых 6 ноября 2026 года в 17:42. Для каждого объявления имеются название должности, работодатель, город, категория опыта, формат работы, ссылка и зарплата (если она была указана). Также сохранены краткие выдержки из разделов «Требования» и «Обязанности». Каждому объявлению соответствует отдельная ссылка.
1.2. Как отбирались профильные вакансии
Каждое объявление было отнесено к одному основному направлению по названию и описанным обязанностям. Обучение и оценка моделей вошли в направление ML/DL; создание RAG-систем, AI-агентов и интеграций с готовыми моделями — в прикладной AI; развёртывание и поддержка ML-платформ — в MLOps. Продакт-менеджмент, разметка данных, создание AI-контента, обычная backend-разработка и эксплуатационные роли учитывались отдельно. При расчёте показателей для профильных вакансий эти смежные и непрофильные объявления не включались.
В пограничных случаях принадлежность вакансии к направлению определялась по преобладающим задачам. Это оценка на основе доступного текста, а не утверждение о полном содержании работы. Совпадение названия должности и работодателя использовалось лишь для поиска похожих объявлений: без данных от компаний нельзя определить, сколько реальных рабочих мест за ними стоит.
1.3. Что важно учитывать при чтении результатов
-
Исследование охватывает один момент времени. По нему нельзя установить: растёт ли спрос на специалистов и меняются ли зарплаты.
-
Мы не знаем, насколько полной была поисковая выдача, какие фильтры использовались при сборе, когда были опубликованы объявления и какие требования остались за пределами сохранённых выдержек.
-
Данные не позволяют определить число откликов, конкуренцию соискателей, скорость закрытия вакансий и реальные зарплаты сотрудников.
-
В объявлениях встречаются суммы до и после вычета налогов, а также разные валюты: рубли, тенге и доллары. Мы не пересчитывали валюты и не объединяли суммы до и после вычета налогов в единый показатель.
2. Из каких направлений состоит выборка
Из 226 объявлений 104 отнесены к разработке ML/DL-моделей, 34 — к прикладным AI&LLM-системам, 6 — к ML-инфраструктуре. Ещё 26 объявлений относятся к смежным AI-профессиям, 56 — к другим специальностям. Таким образом, основная часть исследования охватывает 144 профильных объявления (63,7% всей выборки).
2.1. Профильные специализации
|
Направление |
Вакансийк |
Что входит |
|---|---|---|
|
CV и машинное зрение |
38 |
Детекция, сегментация, анализ видео, промышленное CV, генеративные визуальные модели |
|
Прочие ML / Data Science |
52 |
Классическое ML, риск-скоринг, рекомендательные системы, uplift, широкие DS-роли |
|
Разработка NLP/LLM-моделей |
14 |
Обучение, fine-tuning, эксперименты, подготовка и оценка языковых моделей |
|
Прикладные AI/LLM-системы |
34 |
RAG, AI-агенты, интеграция с сервисами, бизнес-автоматизация |
|
MLOps / ML-инфраструктура |
6 |
GPU, ML-платформы, развёртывание и безопасность ML-пайплайнов |
Направления различаются по характеру работы. Упоминание LLM в вакансии не обязательно означает, что предстоит обучать языковую модель: например, в № 179 описаны маршрутизация запросов к моделям и наблюдение за работой системы, а в № 94 — последующее обучение модели и обучение с подкреплением. Это разные наборы профессиональных задач.
3. Чем занимаются ML- и AI-специалисты
3.1. CV — от моделей до производственных алгоритмов
В вакансиях по компьютерному зрению упоминаются подготовка данных, обнаружение и сегментация объектов, работа с видео, обучение моделей и их настройка под реальные условия. У «ТРИДИВИ» (№ 1) это распознавание объектов, людей и поз; у EKSLi (№ 35) — подготовка данных, обучение и тестирование моделей; у Navio (№ 70) — диффузионные модели и мультимодальные данные; у «Алабуги» (№ 38 и 153) — OpenCV и обработка изображений для производственных задач.
Важный нюанс: «машинное зрение» не всегда означает обучение нейросетей. Иногда основная работа заключается в обработке изображений программными методами и внедрении системы на производстве.
3.2. Классическое ML / Data Science
Помимо генеративного AI компании ищут специалистов для кредитного скоринга (№ 105), прогнозирования финансовых показателей (№ 3), uplift-моделирования — оценки эффекта воздействия (№ 71), рекомендательных систем (№ 174), а также создания полных ML-решений от подготовки данных до запуска модели (№ 73).
3.3. NLP и LLM: обучение моделей и создание приложений
Часть специалистов работает непосредственно с языковыми моделями: обучает, дообучает, оценивает и оптимизирует их. Примеры — обработка медиаданных (№ 66), предварительное обучение моделей (№ 161), последующее обучение и обучение с подкреплением (№ 94). В других вакансиях речь идёт об использовании готовых моделей: RAG-системы для работы с документами (№ 37), AI-интеграции с 1С (№ 165), сервисы с LLM и агентами (№ 185), автоматизированные процессы и API (№ 79).
Для соискателя это принципиальное различие: обучение моделей и разработка приложений с их использованием часто требуют не одинаковых знаний.
3.4. MLOps: запуск, сопровождение и безопасность моделей
Отдельно выделены шесть вакансий, в которых главная задача — ML-инфраструктура. Например, в № 14 речь идёт о распределении вычислений между GPU, в № 186 — об инфраструктуре для LLM, в № 181 — о безопасности ML-процессов. При этом требования к развёртыванию и поддержке моделей могут присутствовать и в других направлениях. Число шесть (в таблице 2.1) показывает только вакансии, где инфраструктурная работа является основной.
4. Какие технологии упоминают работодатели
Для 144 профильных вакансий мы проверили наличие выбранных технологий и терминов в названиях должностей и сохранённых выдержках из требований и обязанностей. Каждая технология учитывалась не более одного раза в одном объявлении. Получившиеся значения описывают эту конкретную выборку и не претендуют на рейтинг популярности технологий на всём рынке.
Python упоминается в 55 профильных объявлениях (38,2%), LLM — в 54 (37,5%), AI-агенты — в 35 (24,3%), PyTorch — в 26 (18,1%), RAG — в 21 (14,6%). Если навык или технология не упомянуты в доступном описании вакансии, это ещё не означает, что работодатель их не требует. Например, в работе с компьютерным зрением Python может быть необходим, даже если он не попал в часть требований.
4.1. Что нельзя заключить из этих данных
Ни в одном из 226 сохранённых описаний вакансий мы не нашли прямого упоминания JAX. MLflow и Kubernetes встречаются лишь в отдельных профильных объявлениях. Это не означает, что эти инструменты не нужны работодателям.
4.2. Какие навыки нужны для разных задач
|
Тип работы |
Практически значимая связка навыков |
Примеры в исследовании · Основание в выборке |
|---|---|---|
|
Разработка моделей |
Python → подготовка данных → метрики → обучение/валидация → воспроизводимые эксперименты |
№ 35, 73, 105 |
|
Computer Vision |
Python, обработка изображений, CV-модели, проверка качества на реальных данных |
№ 1, 38, 220 |
|
Прикладные LLM |
LLM API, документы/поиск, RAG, агентные сценарии, интеграция, evaluation |
№ 37, 165, 179, 185 |
|
Промышленное использование |
Сервисы, наблюдаемость, тестирование, инфраструктурные ограничения |
№ 17, 79, 186, 218 |
Приведённые сочетания навыков -обобщение задач из отдельных вакансий. Их не следует воспринимать как обязательный список требований для каждой должности.
5. Опыт: какие возможности есть у новичков
Среди 144 профильных объявлений шесть имеют отметку hh.ru «без опыта», 61 -«1-3 года», 64 -«3-6 лет», 13 — «более 6 лет». Это категории, указанные на площадке; реальные ожидания работодателя могут отличаться.
|
Пример |
Указанный опытКатегория hh.ru |
Оплата в объявлении |
|---|---|---|
|
№ 1. Computer Vision Engineer (intern/junior), ТРИДИВИ |
Без опыта |
Не указана |
|
№ 33. Младший ML-специалист, МедРокет |
Без опыта |
От 77 000 ₽, gross |
|
№ 38/40/57. Инженер по машинному зрению, Алабуга |
Без опыта |
От 157 500 ₽, gross |
|
№ 207. Junior AI-инженер, Дэн Эппи |
Без опыта |
От 90 000 ₽, net |
|
№ 35. Junior CV инженер, EKSLi |
1–3 года |
Не указана |
|
№ 185. Junior Python/LLM-сервисы, Метран |
1–3 года |
Не указана |
Важно: отметка “Без опыта” не означает, что вас допустят к работе без знаний. Вы должны знать основы, уметь работать с теми инструментами, которые указаны в вакансии.
Также, слово Junior в названии должности не гарантирует отсутствие требований к стажу. Например, вакансии № 35 и № 185 размещены в категории «1–3 года». Это не делает отклик кандидата без коммерческого опыта бесполезным, но требования стоит изучать отдельно от названия.
6. Зарплаты: что говорят объявления
Зарплата указана лишь в 32 из 144 профильных объявлений (22,2%). Из них 27 содержат суммы в рублях, три — в тенге, два — в долларах США. В остальных 112 объявлениях чисел нет. Где-то указана только нижняя или верхняя граница, где-то — полный диапазон. Среди рублёвых предложений с нижней границей 15 сумм указаны до вычета налогов, а 10 — после; сравнивать их напрямую нельзя.
Ниже — примеры конкретных предложений, а не оценка типичного заработка ML-специалиста.
|
Вакансия (№) |
Опыт |
Зарплата в объявлении / Указанная оплата |
|---|---|---|
|
МедРокет, младший ML (33) |
Без опыта |
от 77 000 ₽ gross |
|
Дэн Эппи, Junior AI (207) |
Без опыта |
от 90 000 ₽ net |
|
Алабуга, машинное зрение (38) |
Без опыта |
от 157 500 ₽ gross |
|
TS Dev, ML Engineer (17) |
3–6 лет |
200 000–250 000 ₽ net |
|
Брисмани, AI-агенты (91) |
3–6 лет |
250 000–350 000 ₽ gross |
|
IT-Implant, DS (103) |
3–6 лет |
260 000–290 000 ₽ net |
|
ЭДС, CV (67) |
Более 6 лет |
от 400 000 ₽ net |
|
ТехноВек, исследователь (36) |
3–6 лет |
450 000–950 000 ₽ gross |
Объявление «ТехноВек» с высокой зарплатной вилкой относится к научной позиции с требованием учёной степени; считать её типичной для ML-специалистов нельзя. Кроме того, повторяющиеся объявления «Алабуги» с нижней границей 157 500 ₽ увеличивают влияние одного работодателя на статистику, если просто рассчитывать среднее или медиану по всем строкам.
6.1. Почему мы не рассчитываем среднюю зарплату
Указанные в вакансиях суммы — предложения работодателей, а не фактически выплаченные зарплаты. У 77,8% профильных объявлений зарплата не указана; в остальных встречаются неполные диапазоны, суммы до и после вычета налогов и разные уровни квалификации. На таком основании нельзя рассчитать надёжную среднюю зарплату специалистов по всему рынку.
Суммы в иностранных валютах приведены без пересчёта: например, в № 2 указано 1 000 000–1 500 000 KZT после вычета налогов, а в № 75 — верхняя граница 8 000 USD. Чтобы корректно сравнивать такие предложения, дополнительно потребуются данные о налогах, стоимости жизни и курсе валют на дату оценки.
7. Где предлагают работу и в каком формате
В 79 из 144 профильных объявлений указан город Москва (54,9%), в 11 — Санкт-Петербург (7,6%). Остальные 54 распределены между другими городами, включая Ташкент, Алматы, Екатеринбург и российские регионы. Для удалённой работы указанный город может обозначать местонахождение работодателя, а не обязательное место проживания сотрудника.
Работу на месте предлагают в 108 из 144 профильных объявлений (75%), удалённую — в 33 (22,9%). Ещё одно объявление предполагает гибридный формат, в двух формат не указан. Среди вакансий по разработке моделей удалённая работа встречается в 22 из 104 случаев, в прикладном AI — в 10 из 34, в MLOps — в одном из шести. Эти значения относятся только к изученным объявлениям.
8. Что исследование даёт соискателю
8.1. Определиться с типом работы
В рассмотренных объявлениях можно выделить три основные траектории. Первая — разработка ML-моделей: подготовка данных, обучение, проверка качества и эксперименты. Вторая — прикладные AI-системы: LLM, RAG, агенты, API и надёжная интеграция с другими сервисами. Третья — ML-инфраструктура: запуск моделей, работа с GPU, мониторинг и безопасность. Названия должностей могут совпадать, но набор задач существенно различается.
8.2. На чём сосредоточиться в начале карьеры
-
Освоить основу: Python, обработку данных, классические ML-модели, правильную проверку качества и метрики. Эти навыки связаны с задачами из вакансий № 33, 35, 73 и 105.
-
Выбрать основное направление для портфолио: проект по компьютерному зрению, решение бизнес-задачи методами классического ML или приложение на основе LLM с поиском по документам и оценкой качества.
-
Показывать не только модель, но и законченное решение: постановку задачи, источник и подготовку данных, обоснование метрики, сравнение с простым базовым подходом, ограничения и способ запуска. Это рекомендация по итогам анализа задач работодателей, а не универсальный список обязательных требований.
-
Для прикладного AI отдельно продемонстрировать надёжность: обработку ошибок, проверку результатов, логирование, ссылки на источники в RAG и мониторинг работы системы. Такие задачи прямо встречаются, например, в вакансиях № 79, 179 и 185.
8.3. Какие выводы делать преждевременно
Не стоит перестраивать программу обучения исключительно вокруг JAX, Kubernetes или дорогой вычислительной инфраструктуры на основании этого исследования. Нельзя также утверждать, что высокооплачиваемые вакансии обязательно связаны с LLM или что новичок гарантированно получит 150–200 тысяч рублей. Рассмотренные объявления таких выводов не подтверждают.
9. Итоги
Из 226 объявлений hh.ru 144 относятся к разработке ML-моделей, прикладных AI-приложений или инфраструктуры. Они отражают разнообразие работы — от компьютерного зрения и классических ML-сервисов до RAG, AI-агентов и распределённого обучения. Но частота упоминания технологий в коротких описаниях не равна их реальной популярности на рынке труда.
Главный результат исследования — более конкретное представление о том, чем занимаются ML- и AI-специалисты, какие вакансии формально доступны без опыта и какие требования указывают работодатели. Для оценки тенденций понадобится сравнить аналогичные данные за несколько периодов, а для более точного анализа навыков — изучить полные тексты объявлений.
Таблица. Данные и полный список вакансий
В таблице приведены все 226 объявлений с исходной нумерацией и ссылками на hh.ru. Их категории определены по доступным описаниям, а не по полному тексту вакансий. Список отражает состояние данных на момент сбора и не гарантирует, что вакансии остаются открытыми. Перед откликом следует проверить актуальные условия по ссылке.
Список 226 объявлений hh.ru
Опыт: «0» без опыта, «1-3» — от года до трёх, «3-6» — от трёх до шести, «6+» — более шести лет. Формат: О — на месте, У — удалённо, Г — гибрид, П — работа на выезде, «—» — не указан. Направление: ML- машинное обучение, CV — компьютерное зрение, NLP — обработка языка и языковые модели, A — прикладной AI, Ops — ML-инфраструктура, См — смежная роль, Нет — непрофильная вакансия. Зарплата дана в валюте объявления; ↓ означает «от», ↑ — «до».
|
№ |
Позиция / работодатель |
Город |
Кат. |
Опыт / формат |
Зарплата в объявлении |
Ссылка |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
001 |
Computer Vision Engineer (intern/junior)ТРИДИВИ |
Челябинск |
CV |
0 / О |
— |
|
|
002 |
Machine Learning EngineerKolesa (АО Колеса) |
Алматы |
ML |
1–3 / О |
1 000 000–1 500 000 KZT нетто |
|
|
003 |
Quantitative ResearcherДубайт |
Москва |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
004 |
Data Scientist (NLP, LLM)Farpost IT |
Москва |
NLP |
6+ / У |
— |
|
|
005 |
Senior ML Platform Engineer (Python Backend / MLOps)Финфрейм |
Москва |
Ops |
3–6 / У |
— |
|
|
006 |
AI Specialist / AI Solutions EngineerКДБ Банк Узбекистан |
Ташкент |
См |
3–6 / О |
— |
|
|
007 |
Machine Learning инженер (NLP)ЭВРИКА, Санкт-Петербург |
Санкт-Петербург |
NLP |
1–3 / О |
— |
|
|
008 |
Application Security TraineeAndersen |
Тбилиси |
Нет |
0 / О |
до 1 350 GEL гросс |
|
|
009 |
Application Security TraineeAndersen |
Баку |
Нет |
0 / О |
до 850 AZN гросс |
|
|
010 |
Application Security TraineeAndersen |
Алматы |
Нет |
0 / О |
270 000 KZT гросс |
|
|
011 |
Data ScientistSQB BOSH BANK |
Ташкент |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
012 |
ML — инженер (Creator)Сбер. IT |
Санкт-Петербург |
A |
3–6 / О |
— |
|
|
013 |
Senior Deep Learning Engineer (Speech / Audio Foundation Models)Сбер. Data Science |
Москва |
ML |
3–6 / О |
— |
|
|
014 |
Deep Learning/CUDA Engineer (GigaChat)Сбер. IT |
Москва |
Ops |
3–6 / О |
— |
|
|
015 |
Middle Machine Learning EngineerАйфортекс |
Минск |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
016 |
Middle Machine Learning Engineer- PakistanAlif Uzbekistan |
Ташкент |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
017 |
ML EngineerTS Dev |
Москва |
ML |
3–6 / У |
200 000–250 000 ₽ нетто |
|
|
018 |
AI/ML Engineer (LLM/RAG)Финфрейм |
Москва |
A |
3–6 / У |
— |
|
|
019 |
Старший инженер по машинному обучению (Центр ИИ)The Skolkovo Institute of Science and Technology |
Москва |
ML |
3–6 / О |
— |
|
|
020 |
Senior DL/LLM engineer (Multimodal: Video + Audio) в GigaChatСбер. Data Science |
Москва |
NLP |
3–6 / О |
— |
|
|
021 |
Senior Manual Test EngineerACCESA. Java |
Ташкент |
Нет |
6+ / Г |
— |
|
|
022 |
Deep Learning EngineerПлатформа Третье Мнение |
Москва |
CV |
3–6 / О |
— |
|
|
023 |
Старший продакт-менеджер (Engagement & AI Game-Based Learning / Геймификация и ИИ-обучение)Novakid Inc |
Сербия |
См |
6+ / У |
от 5 000 USD нетто |
|
|
024 |
Старший продакт-менеджер (Engagement & AI Game-Based Learning / Геймификация и ИИ-обучение)Novakid Inc |
Минск |
См |
6+ / У |
от 5 000 USD нетто |
|
|
025 |
Старший продакт-менеджер (Engagement & AI Game-Based Learning / Геймификация и ИИ-обучение)Novakid Inc |
Москва |
См |
6+ / У |
от 5 000 USD нетто |
|
|
026 |
Certification EngineerAlstom |
Астана |
Нет |
3–6 / О |
— |
|
|
027 |
Computer Vision Research EngineerDiagnoCat |
Москва |
CV |
3–6 / У |
— |
|
|
028 |
Инженер по автоматизации и пусконаладке (промышленное оборудования для обработки провода)Технический центр Виндэк |
Москва |
Нет |
1–3 / О |
от 210 000 ₽ гросс |
|
|
029 |
Tech Lead/Senior Computer Vision Engineer (офис)Smart Engines |
Москва |
CV |
3–6 / О |
— |
|
|
030 |
Senior Computer Vision Engineer (ML Lead)НПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ |
Москва |
CV |
6+ / О |
— |
|
|
031 |
Инженер по безопасности приложений | Security Engineer (DevSecOps) (to Cyprus)FaceApp |
Кипр |
Нет |
6+ / О |
— |
|
|
032 |
ML Engineer (Computer Vision / LLM)УАЗ |
Санкт-Петербург |
CV |
1–3 / У |
— |
|
|
033 |
Младший специалист по машинному обучению (Machine Learning)МедРокет |
Краснодар |
ML |
0 / О |
от 77 000 ₽ гросс |
|
|
034 |
ML инженерИнститут Исследования Нейросетей и Робототехники |
Хабаровск |
CV |
1–3 / О |
от 120 000 ₽ нетто |
|
|
035 |
Junior CV инженерEKSLi |
Москва |
CV |
1–3 / О |
— |
|
|
036 |
Научный сотрудник / Исследователь (цифровые технологии и искусственный интеллект)ТехноВек |
Москва |
ML |
3–6 / О |
450 000–950 000 ₽ гросс |
|
|
037 |
ML/LLM EngineerAAEngineering Group |
Алматы |
A |
3–6 / О |
— |
|
|
038 |
Инженер по машинному зрениюАлабуга. Менеджмент |
Москва |
CV |
0 / О |
от 157 500 ₽ гросс |
|
|
039 |
MLOps EngineerKaspi.kz |
Алматы |
Ops |
1–3 / О |
— |
|
|
040 |
Инженер по машинному зрениюАлабуга. Менеджмент |
Екатеринбург |
CV |
0 / О |
от 157 500 ₽ гросс |
|
|
041 |
Оператор на станках с ЧПУАГР |
Калуга |
Нет |
1–3 / О |
до 100 245 ₽ гросс |
|
|
042 |
Контролер ОТКБИП Мастер |
Калининград |
Нет |
1–3 / О |
от 66 000 ₽ нетто |
|
|
043 |
Стажер инженера машинно-тракторного парка«РУСАГРО», Сельскохозяйственное бизнес-направление |
Белгород |
Нет |
0 / О |
от 45 000 ₽ гросс |
|
|
044 |
Инженер-электрикСадовое Кольцо |
Москва |
Нет |
1–3 / О |
104 000 ₽ гросс |
|
|
045 |
Ведущий инженер-схемотехникАО «Силовые машины», Представительства |
Санкт-Петербург |
Нет |
3–6 / О |
— |
|
|
046 |
Программист оператор КИП / КИМ / Контролер ОТК координатно измерительные машиныDiakont |
Санкт-Петербург |
Нет |
1–3 / О |
— |
|
|
047 |
Инженер-материаловед (инженер-металловед) АкадемгородокИК ЦТО |
Новосибирск |
Нет |
1–3 / О |
68 000–106 000 ₽ нетто |
|
|
048 |
Ведущий инженер-технологАО «Силовые машины», Головной офис |
Санкт-Петербург |
Нет |
6+ / О |
— |
|
|
049 |
Ведущий Инженер-технологАО «Силовые машины», Головной офис |
Санкт-Петербург |
Нет |
3–6 / О |
— |
|
|
050 |
Инженер-электроник (КИПиА)Камышинский стеклотарный завод |
Волжский (Волгоградская область) |
Нет |
1–3 / О |
от 110 000 ₽ гросс |
|
|
051 |
QA-инженер / ТестировщикLoymax |
Томск |
Нет |
3–6 / О |
от 140 000 ₽ нетто |
|
|
052 |
Механик дорожно-строительной техники и грузоподъёмных машин, г. РязаньДороги и Мосты |
Рязань |
Нет |
1–3 / О |
— |
|
|
053 |
Заместитель Главного инженераАрсенал |
Талдом (Московская область) |
Нет |
3–6 / О |
— |
|
|
054 |
Инженер-механикГруппа предприятий «Черкизово», Сегмент «Мясопереработка» |
Кашира (Московская область) |
Нет |
1–3 / О |
от 142 000 ₽ гросс |
|
|
055 |
Сервис-инженер (полевой специалист / пусконаладка) — цифровое печатное и постпепечатное оборудованиеB2Print |
Москва |
Нет |
3–6 / У |
— |
|
|
056 |
Электрослесарь по ремонту и обслуживанию грузоподъёмных механизмов (Инженер по ТО 1 категории)Сибирская Сервисная Компания Квалитет |
Новокузнецк |
Нет |
3–6 / О |
99 000–120 000 ₽ нетто |
|
|
057 |
Инженер по машинному зрениюАлабуга. Менеджмент |
Казань |
CV |
0 / О |
от 157 500 ₽ гросс |
|
|
058 |
Инженер технолог по сборке (Сборка буровых машин)Алмазгеобур |
Москва |
Нет |
3–6 / О |
до 180 000 ₽ нетто |
|
|
059 |
Инженер-программистЧОП ТИТАН |
Москва |
См |
3–6 / О |
от 350 000 ₽ нетто |
|
|
060 |
Сервисный инженер21 Век, группа компаний |
Краснодар |
Нет |
1–3 / О |
от 102 500 ₽ гросс |
|
|
061 |
Инженер машинно-тракторного парка«РУСАГРО», Сельскохозяйственное бизнес-направление |
Мценск |
Нет |
1–3 / О |
— |
|
|
062 |
Сервисный инженерГорные Машины |
Москва |
Нет |
3–6 / П |
190 000–290 000 ₽ нетто |
|
|
063 |
Инженер — программист. Middle+/Senior Computer Vision Engineer (БПЛА / робототехника)Пеленг |
Минск |
CV |
3–6 / О |
— |
|
|
064 |
Инженер по машинному обучению (ML-инженер)Брайт Эйдженси |
Ташкент |
ML |
6+ / О |
— |
|
|
065 |
Ведущий инженер сборке и настройке БПЛА (Ardupilot)/ Заместитель технического директора БПЛАOpen Digital Innovations |
Москва |
Нет |
6+ / О |
300 000–550 000 ₽ нетто |
|
|
066 |
ML-разработчик (NLP/LLM)АНО ЦИСМ |
Москва |
NLP |
3–6 / О |
— |
|
|
067 |
Machine Learning Engineer (Computer Vision)ЭДС |
Ижевск |
CV |
6+ / О |
от 400 000 ₽ нетто |
|
|
068 |
Инженер по обеспечению испытаний турбогенераторовАО «Силовые машины», Завод «Электросила» |
Санкт-Петербург |
Нет |
1–3 / О |
от 90 000 ₽ нетто |
|
|
069 |
ML -инженер (CV)КИТТ |
Москва |
CV |
3–6 / О |
— |
|
|
070 |
Инженер по машинному и глубокому обучению в команду симуляции (3D Gaussian Splatting)Navio |
Москва |
CV |
3–6 / О |
— |
|
|
071 |
Инженер ML (Uplift-моделирования)МАГНИТ, Розничная сеть. IT |
Москва |
ML |
1–3 / У |
— |
|
|
072 |
ML-инженерТРАНСКАПИТАЛБАНК |
Москва |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
073 |
AI R&D Engineer / ML Engineer (Python)Полигонатор |
Ростов-на-Дону |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
074 |
AI R&D Engineer / ML Engineer (Python)Полигонатор |
Таганрог |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
075 |
Senior ML EngineerТРТ |
Тбилиси |
ML |
6+ / У |
до 8 000 USD гросс |
|
|
076 |
ML-инженерПетрович-Тех |
Санкт-Петербург |
ML |
3–6 / У |
— |
|
|
077 |
AI R&D Engineer / ML Engineer (Python)Полигонатор |
Волгоград |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
078 |
ML EngineerКапиталбанк. Головной офис |
Ташкент |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
079 |
AI EngineerЦифровой семейный офис |
Москва |
A |
3–6 / У |
— |
|
|
080 |
ML-инженер (LLM)ВСК, САО |
Москва |
NLP |
3–6 / О |
— |
|
|
081 |
Senior ML EngineerDigital Chief |
Москва |
ML |
3–6 / О |
— |
|
|
082 |
ML Engineer (Kandinsky)Сбер. IT |
Москва |
CV |
3–6 / О |
— |
|
|
083 |
ML/Ai tech leadHeadHunter::Коммерческий департамент |
Москва |
ML |
6+ / О |
— |
|
|
084 |
Senior/Senior+ ML Engineer (DLP)Солар |
Москва |
ML |
3–6 / У |
— |
|
|
085 |
AI R&D Engineer / ML Engineer (Python)Полигонатор |
Москва |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
086 |
AI R&D Engineer / ML Engineer (Python)Полигонатор |
Санкт-Петербург |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
087 |
AI R&D Engineer / ML Engineer (Python)Полигонатор |
Краснодар |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
088 |
AI R&D Engineer / ML Engineer (Python)Полигонатор |
Воронеж |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
089 |
ML-инженер (Senior)HFLabs |
Москва |
ML |
6+ / О |
— |
|
|
090 |
Data Scientist (Middle / Middle+, Python) — Computer VisionПолигонатор |
Москва |
CV |
1–3 / О |
— |
|
|
091 |
AI Engineer / Инженер по разработке ИИ-агентовБрисмани |
Москва |
A |
3–6 / О |
250 000–350 000 ₽ гросс |
|
|
092 |
ML-инженер (Kandinsky)Сбер. IT |
Москва |
CV |
3–6 / О |
— |
|
|
093 |
Data ScientistОнТаргет ЛАБС |
Испания |
ML |
1–3 / У |
3 500–4 000 USD гросс |
|
|
094 |
ML-инженер (Online RL) / Post-Training LLMСбер. IT |
Москва |
NLP |
3–6 / — |
— |
|
|
095 |
ML Research Engineer – Image & Video GenerationСбер. Data Science |
Москва |
CV |
1–3 / О |
— |
|
|
096 |
Senior Data scientist (SberAds)Сбер. IT |
Москва |
ML |
3–6 / О |
— |
|
|
097 |
Middle/Senior Data Scientist (команда Лояльность)Сбер. Data Science |
Москва |
ML |
3–6 / О |
— |
|
|
098 |
Senior Data Scientist (Внутренняя безопасность)Сбер. IT |
Москва |
ML |
6+ / О |
— |
|
|
099 |
Middle Data Scientist (SafeHub)Сбер. IT |
Москва |
ML |
3–6 / О |
— |
|
|
100 |
Senior Data Scientist / MLEСбер. Data Science |
Москва |
ML |
3–6 / О |
— |
|
|
101 |
Middle/Senior Data Scientist (команда Лояльность)СберСпасибо |
Москва |
ML |
3–6 / О |
— |
|
|
102 |
Senior ML Engineer/Data Scientist в команду прогнозирования (направление Deep Learning)X5 Tech |
Москва |
ML |
3–6 / У |
— |
|
|
103 |
Data Scientist (Middle+/Senior)IT-Implant |
Москва |
ML |
3–6 / У |
260 000–290 000 ₽ нетто |
|
|
104 |
Senior Data ScientistЭлектронная торговая площадка Газпромбанка |
Москва |
ML |
3–6 / У |
— |
|
|
105 |
Middle Data Scientist, R&D, Neural Networks, Ozon БанкOzon Банк |
Москва |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
106 |
Педагог дополнительного образования (техническая направленность)Клуб Роботрек |
Хабаровск |
Нет |
0 / О |
65 000–85 000 ₽ нетто |
|
|
107 |
Менеджер по продажам на маркетплейсах (Ozon)Фэшн Ритейл |
Минск |
Нет |
1–3 / О |
— |
|
|
108 |
Fullstack-разработчикWYSH BRAND |
Санкт-Петербург |
Нет |
1–3 / Г |
от 120 000 ₽ нетто |
|
|
109 |
Программист разработчикИТ-Транс |
Набережные Челны |
Нет |
1–3 / О |
от 190 000 ₽ нетто |
|
|
110 |
Менеджер проектов по разметке данных для обучения нейросетейСбер для экспертов |
Псков |
См |
1–3 / О |
от 85 750 ₽ гросс |
|
|
111 |
Программист 1СПервый Бит |
Москва |
Нет |
1–3 / О |
от 70 000 ₽ гросс |
|
|
112 |
Senior разработчик-архитектор баз данныхАльфа-Банк |
Москва |
Нет |
0 / У |
— |
|
|
113 |
Разработчик 1С и 1С-БитриксWeJET |
Москва |
Нет |
1–3 / У |
от 171 428 ₽ гросс |
|
|
114 |
РазработчикТерехов Анатолий Николаевич |
Новосибирск |
Нет |
1–3 / У |
от 50 000 ₽ нетто |
|
|
115 |
LLM РазработчикTrue Engineering |
Новосибирск |
A |
1–3 / О |
— |
|
|
116 |
РазработчикУФНС России по Санкт-Петербургу |
Санкт-Петербург |
Нет |
1–3 / О |
70 000–90 000 ₽ гросс |
|
|
117 |
Разработчик BPMSoftПАО «Газпром нефть» ИТ |
Санкт-Петербург |
Нет |
3–6 / Г |
— |
|
|
118 |
AI-разработчик / Fullstack-разработчик (ChatGPT, Codex)САП КОД |
Набережные Челны |
Нет |
1–3 / О |
— |
|
|
119 |
Разработчик AI / RAGМосТрансПроект |
Москва |
A |
3–6 / О |
— |
|
|
120 |
AI-креатор/менеджерФедеральная мебельная компания Е1 |
Краснодар |
См |
1–3 / О |
70 000–100 000 ₽ нетто |
|
|
121 |
Python-разработчик (FastAPI, маркетплейсы, разработка с ИИ)Ракета |
Москва |
Нет |
1–3 / У |
— |
|
|
122 |
AI Product Builder / Vibe-coder/помощник предпринимателяS2IT |
Москва |
См |
0 / О |
от 150 000 ₽ нетто |
|
|
123 |
Junior-разработчик / Junior-программистАИСТСОФТ |
Муром |
Нет |
0 / О |
60 000–100 000 ₽ нетто |
|
|
124 |
Middle-Разработчик / ПрограммистАИСТСОФТ |
Муром |
Нет |
1–3 / О |
100 000–250 000 ₽ нетто |
|
|
125 |
Вайбкод-разработчик Roblox/автор проектовГеймдев Клуб |
Москва |
Нет |
1–3 / У |
— |
|
|
126 |
Редактор текстов для обучения нейросетей (GigaChat)Сбер. IT |
Нижний Тагил |
См |
1–3 / У |
— |
|
|
127 |
Методист-разработчик образовательных программШкола информационных технологий Кодер Лаб |
Москва |
Нет |
1–3 / У |
от 50 000 ₽ гросс |
|
|
128 |
Вайбкод-разработчик Roblox/автор проектовГеймдев Клуб |
Санкт-Петербург |
Нет |
1–3 / У |
— |
|
|
129 |
Разработчик ИИ-решенийТорговый Дом Лотос |
Казань |
A |
3–6 / О |
от 150 000 ₽ нетто |
|
|
130 |
Python-РазработчикЭлитсофт |
Гомель |
Нет |
1–3 / О |
— |
|
|
131 |
Junior-разработчик / специалист по автоматизации и ИИУралНет |
Екатеринбург |
A |
1–3 / О |
70 000 ₽ нетто |
|
|
132 |
TechLead Java Developer (SberCIB Terminal)Сбер. IT |
Москва |
Нет |
6+ / О |
— |
|
|
133 |
AI-разработчик / Vibe Coding / No-code & Low-code DeveloperВИКМА |
Санкт-Петербург |
См |
6+ / О |
от 150 000 ₽ гросс |
|
|
134 |
Менеджер проектов по разметке данных для обучения нейросетейСбер для экспертов |
Чебоксары |
См |
1–3 / О |
от 85 700 ₽ гросс |
|
|
135 |
Редактор текстов для обучения нейросетей (GigaChat)Сбер. IT |
Орел |
См |
1–3 / О |
— |
|
|
136 |
Senior ML РазработчикTrue Engineering |
Новосибирск |
ML |
3–6 / О |
— |
|
|
137 |
Менеджер по продажам обучения по Нейросетям для детейКвантастика |
Москва |
Нет |
0 / У |
110 000–250 000 ₽ нетто |
|
|
138 |
Fullstack-разработчикOnline Market Intelligence (OMI) |
Москва |
Нет |
1–3 / О |
— |
|
|
139 |
Старший математик-разработчик, Базовые ML МоделиOzon Tech |
Москва |
ML |
3–6 / У |
— |
|
|
140 |
Senior AI/ML Developer (г. Новосибирск)СофтМолл |
Новосибирск |
ML |
3–6 / О |
— |
|
|
141 |
ML Engineer (Computer Vision)Andersen |
Тбилиси |
CV |
6+ / У |
— |
|
|
142 |
Инженер-разработчик систем компьютерного зрения (Головки самонаведения)Научно-Производственное Объединение Кайсант |
Москва |
CV |
1–3 / О |
— |
|
|
143 |
Data Scientist (Middle / Middle+, Python) — Computer VisionПолигонатор |
Санкт-Петербург |
CV |
1–3 / О |
— |
|
|
144 |
Data Scientist (Middle / Middle+, Python) — Computer VisionПолигонатор |
Волгоград |
CV |
1–3 / О |
— |
|
|
145 |
Data Scientist (Middle / Middle+, Python) — Computer VisionПолигонатор |
Ростов-на-Дону |
CV |
1–3 / О |
— |
|
|
146 |
Data Scientist (Middle / Middle+, Python) — Computer VisionПолигонатор |
Екатеринбург |
CV |
1–3 / О |
— |
|
|
147 |
Data Scientist (Middle / Middle+, Python) — Computer VisionПолигонатор |
Краснодар |
CV |
1–3 / О |
— |
|
|
148 |
Ведущий CV / CAM инженерТипбокс |
Москва |
Нет |
3–6 / У |
120 000–200 000 ₽ гросс |
|
|
149 |
Data Scientist (Middle / Middle+, Python) — Computer VisionПолигонатор |
Воронеж |
CV |
1–3 / О |
— |
|
|
150 |
FPGA Video Processing EngineerПеленг |
Минск |
См |
6+ / О |
— |
|
|
151 |
Computer Vision EngineerМИЛТИ |
Москва |
CV |
1–3 / О |
— |
|
|
152 |
Computer Vision / ML engineerМарс |
Москва |
CV |
3–6 / Г |
— |
|
|
153 |
Инженер компьютерного зрения/CV EngineerАлабуга. Менеджмент |
Уфа |
CV |
1–3 / О |
от 157 500 ₽ гросс |
|
|
154 |
Инженер компьютерного зрения/CV EngineerАлабуга. Менеджмент |
Казань |
CV |
1–3 / О |
от 157 500 ₽ гросс |
|
|
155 |
Инженер компьютерного зрения/CV EngineerАлабуга. Менеджмент |
Нижний Новгород |
CV |
1–3 / О |
от 157 500 ₽ гросс |
|
|
156 |
Инженер компьютерного зрения/CV EngineerАлабуга. Менеджмент |
Москва |
CV |
1–3 / О |
от 157 500 ₽ гросс |
|
|
157 |
Инженер компьютерного зрения/CV EngineerАлабуга. Менеджмент |
Санкт-Петербург |
CV |
1–3 / О |
от 157 500 ₽ гросс |
|
|
158 |
Senior NLP/LLM Engineer (Copilot)Сбер. Data Science |
Москва |
NLP |
3–6 / О |
— |
|
|
159 |
Strong Middle/Senior NLP EngineerAlif Uzbekistan |
Ташкент |
NLP |
3–6 / О |
— |
|
|
160 |
Tech Lead NLP/LLMСимбирСофт |
Ульяновск |
NLP |
3–6 / У |
— |
|
|
161 |
NLP Engineer (GigaChat Pretrain)Сбер. IT |
Москва |
NLP |
3–6 / — |
— |
|
|
162 |
Ведущий ML-инженерАльфа-Банк. Центральный офис |
Москва |
A |
1–3 / У |
— |
|
|
163 |
ML-инженерIBS |
Москва |
ML |
3–6 / У |
— |
|
|
164 |
AI Engineer (LLM-агенты, RAG)Documentolog |
Астана |
A |
1–3 / О |
— |
|
|
165 |
AI Integration Engineer (1С)ПЭК / Офис |
Москва |
A |
1–3 / О |
— |
|
|
166 |
Senior ML-инженерLive Typing |
Санкт-Петербург |
ML |
6+ / У |
240 000–270 000 ₽ гросс |
|
|
167 |
Алматы |
ML |
1–3 / О |
— |
||
|
168 |
AI ИнженерUNITEL LLC |
Ташкент |
A |
1–3 / О |
— |
|
|
169 |
NLP/LLM инженерЛига Цифровой Экономики |
Москва |
NLP |
1–3 / О |
— |
|
|
170 |
Tech Lead NLP (РСХБ-Автоматизация)РСХБ-Интех |
Москва |
NLP |
3–6 / У |
— |
|
|
171 |
ML-инженерЦЕМРОС |
Москва |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
172 |
AI/ML инженерЦентр медицинских технологий и информационных систем |
Астана |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
173 |
NLP engineer (GigaChat)SberTech |
Москва |
NLP |
3–6 / О |
— |
|
|
174 |
ML-инженер (Senior)Дром |
Екатеринбург |
ML |
6+ / У |
от 360 000 ₽ нетто |
|
|
175 |
ML Engineer в NLP-направлениеAdviva |
Тбилиси |
NLP |
3–6 / У |
— |
|
|
176 |
AI Agent Engineer (NLP/LLM)IEK GROUP |
Москва |
A |
1–3 / У |
— |
|
|
177 |
AI-инженер мультиагентных системДомклик |
Москва |
A |
1–3 / У |
— |
|
|
178 |
AI инженерКод Безопасности |
Москва |
A |
3–6 / О |
— |
|
|
179 |
LLM-инженерLexica |
Пермь |
A |
3–6 / У |
до 200 000 ₽ гросс |
|
|
180 |
AI-инженер / LLM-инженерМособлгаз |
Москва |
A |
3–6 / О |
от 235 000 ₽ нетто |
|
|
181 |
Инженер MLSecOpsА7-ТЕХНОЛОГИИ |
Москва |
Ops |
1–3 / О |
— |
|
|
182 |
Инженер по GPU-инфраструктуре1С |
Москва |
Ops |
6+ / О |
— |
|
|
183 |
Инженер-исследователь (лабораторные измерения и техническая документация)Крафтвэй корпорэйшн ПЛС (ГК Росатом) |
Москва |
Нет |
1–3 / О |
— |
|
|
184 |
AI Engineer / LLM Engineerhoster.by |
Минск |
A |
1–3 / О |
— |
|
|
185 |
Python-разработчик LLM-сервисов и ИИ-агентов (Junior)Метран, Промышленная группа |
Челябинск |
A |
1–3 / О |
— |
|
|
186 |
MLOps / DevOps Engineer (LLM, GPU)PravoTech |
Москва |
Ops |
3–6 / О |
до 250 000 ₽ нетто |
|
|
187 |
Fullstack аналитик (LLM)ГК Орбита |
Москва |
См |
3–6 / У |
— |
|
|
188 |
Инженер по локальным LLM и автоматизацииTISS |
Красноярск |
A |
1–3 / У |
— |
|
|
189 |
Инфраструктурный инженерXello |
Москва |
Нет |
1–3 / О |
— |
|
|
190 |
Инженер-программист Open CVКомпания современные технологии |
Москва |
CV |
3–6 / О |
от 200 000 ₽ гросс |
|
|
191 |
ИИ-инженер / AI Engineer в проектировании (КЖ / ЭТ) и BIM/CAD-автоматизацииПроектинвест |
Санкт-Петербург |
A |
1–3 / О |
от 70 000 ₽ гросс |
|
|
192 |
AI-инженерРН- Геология Исследования Разработка |
Красноярск |
A |
1–3 / О |
— |
|
|
193 |
Инженер-схемотехник / трассировщик печатных платКБ 3303 |
Москва |
Нет |
3–6 / О |
— |
|
|
194 |
AI-инженерЛУИС+ |
Москва |
A |
1–3 / У |
— |
|
|
195 |
AI-инженер (Офис)Сеть клиник Подружки |
Москва |
A |
1–3 / О |
— |
|
|
196 |
AI-специалистGRAND PHARM TRADE |
Ташкент |
См |
1–3 / О |
— |
|
|
197 |
AI‑автоматизатор / Инженер по автоматизации бизнес‑процессов / Специалист AIКоманда Экспертов |
Москва |
A |
1–3 / О |
120 000–180 000 ₽ нетто |
|
|
198 |
AQA-инженер по тестированию AI-агентовPravoTech |
Москва |
См |
1–3 / О |
до 190 000 ₽ нетто |
|
|
199 |
AI-тренер/эксперт в области инженерииЯндекс Крауд: AI-тренеры |
Москва |
См |
3–6 / У |
— |
|
|
200 |
Инженер по внедрению AI-агентов и CRM (Forward Deployed Engineer)FINTEND |
Алматы |
A |
3–6 / О |
400 000–700 000 KZT гросс |
|
|
201 |
Промпт-инженер / AI-специалист по развитию сайтаPosiflora |
Ростов-на-Дону |
См |
1–3 / О |
— |
|
|
202 |
Middle / AI Product Engineer (Fullstack)BGS Group |
Санкт-Петербург |
См |
1–3 / У |
— |
|
|
203 |
Интегратор AI-решений в отделы продаж / CSMxHuman Sales |
Москва |
См |
1–3 / У |
140 000–240 000 ₽ нетто |
|
|
204 |
Product Manager AI автоматизацияMANGO OFFICE |
Москва |
См |
3–6 / О |
— |
|
|
205 |
Инженер данныхOzon Офис и Коммерция |
Москва |
См |
1–3 / У |
— |
|
|
206 |
Инженер по эксплуатацииДодо Пицца (Корпоративная розничная сеть) |
Санкт-Петербург |
Нет |
1–3 / Г |
до 132 000 ₽ гросс |
|
|
207 |
Junior AI-инженерДэн Эппи |
Москва |
A |
0 / О |
от 90 000 ₽ нетто |
|
|
208 |
AI-инженер / Fullstack-разработчик AI-решенийСМ Лаб |
Москва |
A |
3–6 / У |
— |
|
|
209 |
AI/BIM инженер по автоматизации проектированияПроджект Стейшн |
Москва |
A |
6+ / У |
от 200 000 ₽ гросс |
|
|
210 |
Digital аналитик/AI инженерПредставительство торговой марки Kabrita в России |
Москва |
См |
1–3 / О |
— |
|
|
211 |
Senior AI / Generative Video Engineer/AI CreatorКУЧМЕНКО ДМИТРИЙ НИКОЛАЕВИЧ |
Санкт-Петербург |
CV |
3–6 / У |
— |
|
|
212 |
Инженер-разработчик мультиагентных систем (AI Agents Developer)Хохланд Руссланд |
Москва |
A |
3–6 / О |
— |
|
|
213 |
AI-разработчик (Artificial Intelligence Developer)ASLZAR |
Наманган |
A |
3–6 / О |
— |
|
|
214 |
Python-разработчикАлабуга. Менеджмент |
Казань |
См |
1–3 / О |
от 157 500 ₽ гросс |
|
|
215 |
ML разработчикСберМаркетинг |
Москва |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
216 |
Разработчик программного обеспечения управления искусственного интеллекта и цифровых инновацийНАО КАЗАХСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЖЕНСКИЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ |
Алматы |
A |
1–3 / О |
от 437 500 KZT гросс |
|
|
217 |
Python-разработчикHome Credit Bank (ДБ АО «ForteBank») |
Алматы |
Нет |
3–6 / О |
— |
|
|
218 |
Middle Python разработчикСбер. IT |
Москва |
A |
3–6 / О |
— |
|
|
219 |
AI/ML-инженерСеверсталь. IT & Digital |
Москва |
ML |
3–6 / У |
— |
|
|
220 |
Senior Python разработчик: компьютерное зрение и NVIDIA JetsonФинко |
Ижевск |
CV |
3–6 / О |
— |
|
|
221 |
Middle Backend Developer Python — ведущий инженер-программистНациональный центр электронных услуг,РУП |
Минск |
См |
3–6 / О |
— |
|
|
222 |
Junior DS-developer в СберИнвесторСбер. Data Science |
Москва |
ML |
1–3 / О |
— |
|
|
223 |
Machine Learning Engineer / Data ScientistСанкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (ФГАОУ ВО СПбПУ) |
Санкт-Петербург |
ML |
3–6 / О |
— |
|
|
224 |
ПрограммистРасчетный центр Урала |
Екатеринбург |
См |
1–3 / О |
— |
|
|
225 |
AI-разработчик (AI Developer)SD Solutions |
Ташкент |
CV |
3–6 / О |
— |
|
|
226 |
Старший математик-разработчик, Внутренние ML ПродуктыOzon Tech |
Москва |
ML |
3–6 / О |
— |
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1104938/