Адаптируем резюме под ATS-фильтры, подготовим сопроводительное на основе резюме и вакансии, соберём гайд подготовки к собеседованию, найдём контакты HR и нанимающих
Привет! Меня зовут Ренат Гайсин, я развиваю новые продукты в «Дадате».
Мы создаём дата-продукты для B2B-маркетинга и продаж и хотим собрать максимально полное представление о российских компаниях на основе открытых источников. Наша задача — превратить разрозненные тексты, сайты и документы в структурированные данные, которые приносят пользу нашим клиентам.
Для этого я ищу аналитика, который возьмёт на себя весь цикл работы с неструктурированными данными: от сбора и обработки сырой информации до оценки качества и превращения результата в продукт.
В этой роли предстоит многое выяснять и выстраивать с нуля. Поэтому ищу человека, которому комфортна высокая неопределённость, интересно разбираться в новом, умеет самостоятельно находить решения и брать ответственность за результат.
DaData — облачный B2B-сервис, который приводит в порядок и обогащает данные: адреса, ФИО, телефоны и сведения о компаниях. Каждый день нашими сервисами пользуются тысячи компаний и миллионы их клиентов.
Чем предстоит заниматься:
Проектировать и настраивать пайплайны по сбору и обработке данных из новых источников;
проектировать и настраивать LLM-агентов для поиска и сбора информации о компаниях из интернета;
придумывать и создавать бенчмарки для оценки качества работы агента;
обучать и использовать ML/NLP модели для классификации и сегментации.
Мы ожидаем, что вы:
Уверенно владеете Python и библиотеками для анализа данных — pandas, numpy;
имеете прикладной опыт работы с LLM и понимаете, как они устроены;
работали с большими объёмами текстовых и неструктурированных данных (у нас могут быть миллионы строк и терабайты текста);
строили пайплайны по сбору и обработке данных;
знакомы с классическими методами построения ML и NLP моделей и метриками качества их оценки;
активно используете AI-инструменты в повседневной работе — Codex, Claude Code, Cursor.
Дополнительным плюсом будет, если вы:
Создавали бенчмарки и оценивали качество работы LLM и агентских систем;
работали с веб-парсингом — Scrapy, Playwright, Requests, Beautiful Soup;
настраивали локальные LLM или системы их оркестрации — vLLM, Ollama;
работали с данными российских юридических лиц и ИП.
Что мы предлагаем:
Конкурентная заработная плата и ее пересмотр минимум раз в год;
гибкое начало и окончание рабочего дня;
тихий и просторный офис в центре Москвы в двух минутах пешком от м. Парк культуры;
мощная техника для работы;
ДМС с первого дня от АльфаСтрахования;
внутреннее обучение и наставничество со стороны опытных коллег;
курсы и конференции по специальности;
не экономим на инструментах: оплачиваем сервисы, полезные для работы, включая зарубежные и облачные — ChatGPT, Claude, Figma, Copilot и другие;
возможность развития в разных областях IT;
маленькая команда и отсутствие бюрократии;
единомышленники, с которыми интересно не только работать, но и дружить, общаться, заниматься спортом, путешествовать.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности