Data Science Jobs

#вакансия #DataVault #AirFlow #датаинженер #удаленно #fulltime Привет!👋 Меня зовут Ирина. Я представляю группу компаний Top Selection. Ищем дата инженера с опытом дата аналитики. ✅ Уровень: Middle ✅ ЗП: Middle: 170-200К на gross ✅ Формат: удаленно ✅ Загрузка: fulltime ✅ Локация: любая ✅ Гражданство: РФ! ✅ Оформление: как ИП (не СЗ, не ТК) ✅Обязательные требования Стек: S3, Trino, AirFlow, SQL, Data Vault - Знание SQL (индексы, функции, оптимизация, профилирование производительности); - Опыт работы с любой реляционной БД (Postgres, Oracle, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.); - Понимание/опыт работы со стеком S3 (обязательно!) Data Vault (менее приоритетнее), Trino, AirFlow, SQL, - Умение работать с Git (знание команд git pull/commit/push); - Опыт работы с DBT, Cosmos Понимание устройства Iceberg, форматов данных; - Опыт работы с построением хранилищ данных, понимание принципов архитектуры; - Базовые навыки по работе с данными на Python; - Опыт использования системами ведения проектов и документации. 📋Задачи на проекте Хранилище в формате Data vault, Нужно будет раскладывать данные по нему. - Вести разработку согласно ТЗ; - Дорабатывать существующие витрины EDW и разрабатывать новые; - Разработка типовых потоковых интеграционных решений на стеке технологий, принятых в команде: Trino, Iceberg, S3, Spark, Apache Airflow, Kafka, Cosmos, Flink; - Поддержание в актуальном состоянии документации платформы больших данных; - Предоставление отчетности о своей деятельности руководителю. 📲Контакты: @irazhura87

Обратный отсчет

Вакансия: Data Engineer Аутстафф проект Компания: ЛИАН Занятость: фулл тайм Локация: весь мир ЗП: от 240 до 350 тыс Оформление: ИП (по СЗ при совместительстве) Грейд: middle+ и выше Чем предстоит заниматься:

1) Проектировать, внедрять и сопровождать пайплайны обработки информации и системы управления данными, построенные на платформе Databricks (с использованием Unity Catalog, Delta Lake и Workflows). 2) Проводить детальное исследование, профилирование и очистку наборов данных с целью их распределения по бизнес-доменам и выявления сведений, относящихся к персональным данным (PII). 3) Участвовать в создании архитектуры разграничения доступа к данным, уделяя внимание договорённостям о структуре данных (data contracts), управлению правами в каталоге, а также автоматизированному предоставлению и отзыву привилегий через подход «инфраструктура как код» на базе Terraform. 4) Взаимодействовать с командой для рецензирования и подтверждения того, что разработанные схемы доступа и контракты данных являются производительными, адаптируемыми и пригодными для многократного применения. 5) Обеспечивать корректный запуск продуктов обработки данных и механизмов контроля доступа в строгом соответствии с утверждёнными контрактами, исключая любые нежелательные побочные эффекты. 6) Готовить и актуализировать развёрнутую документацию, охватывающую контракты на данные, модели доступа и общие регламенты управления информационными активами. 7) Отслеживать работу развёрнутых пайплайнов и выполнять проверки качества данных, чтобы гарантировать их соответствие заданным показателям надёжности, скорости и точности. 8) Активно изучать существующие внутренние наработки и искать готовые решения, способствующие повторному использованию компонентов и унификации подходов в рамках общей платформы данных.

Наши пожелания к кандидатам:

1) Более 3 лет опыта работы в области проектирования данных; 2) Опыт работы с Python и широко используемых фреймворков для обработки данных (например, Spark/PySpark для потоковой, пакетной и асинхронной обработки данных); 3) Практический опыт работы с Unity Catalog и Delta Lake; 4) Опыт автоматизации развертывания объектов Databricks через Terraform (создание кластеров, заданий, секретов, управления доступом — не только инфраструктура, но и конфигурация сервисов); 5) Умение оптимизировать производительность Spark-задач (настройка партицирования, кэширования, выбор форматов, борьба с перекосом данных); 6) Опыт работы с потоковой обработкой (структурированный стриминг Spark, обработка событий); 7) Глубокие фундаментальные знания в области моделирования данных, распределенной обработки данных, SQL и архитектуры хранилищ/озерных баз данных; 8) Обязательным требованием является практический опыт развертывания облачных платформ и инфраструктуры данных (Databricks, GCP или AWS) с использованием Terraform, а также готовность к изучению новых технологий для целей интеграции; 9) Опыт внедрения CI/CD для кода обработки данных (автоматические тесты, линтинг, развертывание через Git-репозитории, интеграция с Jenkins/GitLab CI). 10) Способность проектировать решения для доступа к данным и управления данными, используя устоявшиеся шаблоны проектирования и различные инструменты проектирования; 11) Четкое понимание бизнес-ценности предоставляемых продуктов данных и механизмов управления; 12) Опыт разработки программного обеспечения. 13) Английский от B1

Для отклика писать в личные сообщения @yanggilla Прикрепляйте сразу CV

#вакансия #Senior #fulltime #English #гибрид #Ереван #банк #DataAnalyst #Data #Analyst #DWH #DataLakehouse ✅В поиске Senior DataAnalyst с опытом в банковских DWH и реальным практическим опытом с архитектурой data lakehouse. 💼Проект - создание корпоративного DWH и внедрение архитектуры data lakehouse для унификации, качества и скорости доступа к данным, поддержки отчетности и продвинутой аналитики. 👨🏻‍💻Чем предстоит заниматься: • Сбор и формализация бизнес-требований, перевод в технические спецификации (mappings, правила трансформаций). • Проектирование модели данных: слой интеграции, витрины, слои lakehouse. • Анализ источников, профилирование, оценка качества данных, разработка правил DQ. • Участие в проектировании ETL/ELT, оптимизация производительности запросов и загрузок. • Ведение и актуализация документации. • Сопровождение команд разработки и тестирования, участие в приемке. • Взаимодействие со стейкхолдерами: архитекторы, BA, DE, владельцы доменов данных. 🦸От кандидата ожидаем: • 6+ лет в роли Data Analyst/Data Warehouse Analyst на масштабных проектах, предпочтительно в банке/финтехе. • Глубокое понимание DWH: архитектура, слои, модели, витрины, SLA/SLI. • Практический опыт с data lakehouse: Databricks, Snowflake, Delta Lake, Apache Iceberg (хотя бы одно из перечисленных). • Моделирование данных. • Продвинутый SQL: window-функции, CTE, аналитические функции, тюнинг, работа с большими объемами. • Понимание ETL/ELT-паттернов, опыт интеграции из разнородных источников. • Инструменты BI: подготовка аналитических датасетов и витрин. • Data Quality, Metadata, Data Lineage — практики и инструменты. • Английский — общение, чтение документации и деловая переписка. ➕Будет плюсом: • Python для аналитических пайплайнов и data profiling • Инцидент-менеджмент и оптимизация стоимости вычислений/хранения 🟢Условия: 🇦🇲Локация - Ереван 🏦Формат работы - гибрид 💸Ставка до 400 тр гросс 📑Взаимодействие по ИП 📲Контакт для связи: @ElenaK_it_recruiter

#vacancy #вакансия #job #работа #hiring #ComputerVision #cv 👩🏼‍💼 Position: Computer Vision Engineer / Data Scientist 🎓 Level: Senior 💪 Experience: 6+ лет (НЕ фриланс) 🛠 Stack: CV, SSL, Python, PyTorch, TensorFlow 🌎 Location: #Remote / #удаленно 🕗 Employment: #Fulltime / #полная 🌐 Timezone: UTC+3 🚀 Company: ITM 💰 Salary: 250 000₽ – 400 000₽ на руки   🏅 ТРЕБОВАНИЯ: 1.    Опыт работы от 6 лет в Computer Vision. 2.    Опыт доведения моделей до production обязателен. 3.    Опыт работы от 1 года с медицинскими изображениями в production: КТ, маммография. 4.    Опыт работы от 3 лет с изображениями в production. 5.    Опыт работы от 1 года с document processing / OCR / KYC. 6.    Опыт работы от 1 года с биометрией (face, palm, voice и т.д.). 7.    Опыт работы от 1 года с multimodal моделями / LLM. 8.     Опыт работы от 1 года с fraud detection. 9.    Опыт работы от 1 года с видео. 10. Опыт работы от 1 года с 3D-данными (volumes, point clouds, meshes). 11. Опыт работы от 1 года с Self-Supervised / Weakly-Supervised Learning.   🎯 КОГО ИЩЕМ: 1.    Только fulltime, без совмещения. 2.    Нужны «рабочие руки», а НЕ технический менеджер. 3.    Нужен человек, который уже делал сложные CV системы, а не учится на ходу.   💪 МЫ ОЖИДАЕМ: 1.    Самостоятельность. 2.    Высокая скорость работы. 3.    Умение быстро проверять гипотезы.   ⛔️ КТО НЕ ПОДОЙДЁТ: 1.    Кандидаты с преобладающим или последним опытом в роли технических менеджеров – это нерелевантный данной позиции опыт работы. Мы ищем «рабочие руки», а не технического менеджера. 2.    Кандидаты, которые ищут себе вторую работу. Любое совмещение будет заметно в первые 2 месяца. Нужен честный фултайм. 3.    Кандидаты с преобладающим или последним опытом работы на фрилансе.   🧑‍💻 ЗАДАЧИ:  Разработка и улучшение KYC-пайплайнов: 1.    обработка изображений документов 2.    валидация, классификация, извлечение данных 3.    детекция fraud-сценариев (screen, копии, редактирование и т.д.)    Работа с мультимодальными моделями: 4.    интеграция CV и LLM (Vision-Language) 5.    настройка, дообучение и оптимизация моделей 6.    построение agent-based систем вокруг LLM   Разработка CV-моделей: 7.    детекция, сегментация, классификация 8.    работа с документами, изображениями, видео   Развитие биометрических решений: 9.    face matching 10. palm vein / PalmPay   Построение и оптимизация ML pipeline: 11. обучение, инференс, валидация 12. работа с большими датасетами   Участие в R&D: 13. постановка экспериментов 14. быстрые итерации гипотез   ✏️ TG: @Tany_Jobs

#вакансия #job #РФ #Москва #офис #гибрид #ML #LLM #DataScience ML-инженер (Data Science / LLM) Компания: Simple Group - один из ведущих импортеров вина и других напитков в России, национальный дистрибьютор и ритейлер с собственной сетью винотек SimpleWine Формат: гибрид (Москва; ул. Минская, 2Ж) Занятость: полная ▪Зона ответственности: – Полный цикл разработки ML-моделей: от постановки задачи до продакшена и сопровождения. – Анализ и обработка больших объёмов данных с с использованием статистических методов и алгоритмов машинного обучения. – Проведение экспериментов с моделями, оценка их качества, валидация. – Разработка сервисов вокруг моделей (API, микросервисы). – Поддержка регулярных и ad-hoc запусков моделей. – Участие в развитии ML и ИИ-инициатив компании. – Подготовка аналитических отчётов, презентация результатов бизнесу. ▪Необходимые компетенции: – Опыт работы в роли аналитика Data Science / ML от 2 лет, важен полный цикл продакшена моделей. – Уверенное владение Python, SQL (сложные запросы, большие данные). – Опыт разработки сервисов API (FastAPI), а также контейнеризации решений с использованием Docker и Docker Compose. – Владение методами классического ML: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost. – Опыт применения Deep learning и LLM: PyTorch, TensorFlow, Keras. – Умение переводить результаты в бизнес-решения и презентовать их. ▪Мы предлагаем: – Программу ДМС со стоматологией. – Корпоративные скидки на товары компании, партнёрские программы. – Развитую корпоративную культуру: быстрый оффер, подарки, винные дегустации. – Фокус на прорывные проекты в винном ритейле с т.зр. технологий, поощрение инициатив, возможности внутреннего и внешнего обучения. 📩 Отправить резюме – @ds_fedorova, dsfedorova@simple.ru

Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем

ПРАВИЛА БЕЗОПАСНОСТИ

Добрый день! Появилась новая позиция middle/senior аналитик Желательно быть вне РФ и РБ, но если вы звезда, то готовы рассмотреть и такой вариант ✨ Это аутстаф компания, которая работает с крупнейшими компаниями Европы. Обязанности: 1. Лидировать коммуникацию с заказчиком по всем вопросам анализа бизнеса, проводить исследования рынка и конкурентов. 2. Выявлять точки роста и зоны оптимизации бизнес-процессов заказчика, прорабатывать сценарии использования, формировать as is/to be образ результата проекта. 3. Проявлять экспертизу - объяснять заказчику, какие решения нужны, какие нет, и почему. 4. Собирать и уточнять бизнес-требования, определять ключевые метрики и показатели, формировать детальный, прозрачный и приоритизированный бэклог, выступать в роли owner-а бэклога на протяжение всего проекта. 5. Переводить бизнес-задачи в структурированные технические и функциональные требования, формировать технические задания для команды. 6. Работать с командой по прояснению требований, поддерживать единое понимание задач. 7. Управлять новыми требованиями в ходе проекта - сбор новых требований, их анализ и переоценка. 8. Участвовать в приемочном тестировании и проверке функциональности на соответствие требованиям. 9. Совместно с Head of Delivery разрабатывать, внедрять, контролировать и улучшать процессы бизнес/системного анализа на уровне департамента. Требования: 1. Уверенный опыт работы на схожей позиции от 3 лет. 2. Глубокое понимание жизненного цикла разработки ПО и процессов аутсорс-команд. 3. Умение структурировать информацию и работать с неопределённостью. 4. Сильные коммуникационные навыки, умение задавать правильные вопросы. Способность аргументировать: объяснять заказчику пользу тех или иных решений. 5. Опыт подготовки технической спецификации, user stories, схем, диаграм (знание в совершенстве одной из нотаций описания бизнес процессов (EPC, BPMN, UML) и владение инструментами визуализации (Miro, Figma, draw.io), документации. 6. Понимание архитектуры SQL, умение формировать не сложные запросы. 7. Знание инструментов: Jira, Confluence. 8. Ориентация на качество, проактивность, инициативность, чувство ответственности. 9. Английский C1 если интересно, буду рад пообщаться @tetanec1

Создаём будущее прямо сейчас — приглашаем тебя принять участие! 💚 На связи команда Центра перспективных AI-разработок в индустриях — мы решаем задачи государственного масштаба: внедряем передовые технологии ИИ в госуправление, отрасли экономики и банковскую сферу. Сейчас мы ищем будущих коллег — NLP/CV-специалистов, которые усилят нашу команду и будут: ✅ Экспериментировать с новейшими языковыми моделями и sota harness. ✅ Создавать мультиагентные системы на базе LLM. ✅ Работать с мультимодальными данными. ✅ Оптимизировать модели для промышленного применения и edge‑устройств. Чувствуешь, что это твоё? Регистрируйся на One Day Offer — он состоится 27 июня!

Junior Applied ML Engineer / Data Scientist Nedvision.ai - резидент Сколково, МТК Вилка з/п - от 100 тыс Real Estate Investment Scoring Формат: контракт или part-time Ищем перспективного junior / junior+ специалиста, который хочет расти в области Applied ML Engineering: работать с реальными грязными данными, строить признаки и модели, доводить решения до практического использования и постепенно брать на себя больше ответственности. Нам не нужен человек, который уже всё знает. Нам нужен человек, который любит работать с данными, хорошо знает базу, быстро учится, не боится неопределённости и хочет развиваться на живой продуктовой задаче в области инвестиционного скоринга недвижимости. Чем предстоит заниматься Работать с исходными данными по недвижимости: объявления, тексты, цены, геоданные, поведение продавцов, рыночная динамика. Делать EDA: искать закономерности, проверять гипотезы, находить проблемы в данных. Готовить признаки для ML-моделей: текстовые, табличные, временные, географические. Помогать строить модели для оценки инвестиционной привлекательности объектов: рейтинг, справедливая цена, доходность, ликвидность. Участвовать в проверке качества моделей: подбор метрик, validation, анализ ошибок, интерпретация результатов. Разбираться в деградации качества по сегментам: районам, типам объектов, ценовым категориям, периодам. Постепенно брать на себя более сложные задачи: от анализа и прототипов до самостоятельных решений по отдельным частям ML-пайплайна. Помогать структурировать ML-процесс: описывать гипотезы, фиксировать результаты экспериментов, поддерживать воспроизводимость. Что нужно уметь на старте Python на уровне уверенной работы с данными: pandas, numpy, notebooks/scripts. Базовый ML: classification, regression, train/test split, метрики качества, переобучение, leakage. Базовая статистика: распределения, корреляции, проверка гипотез, доверительные интервалы. SQL: выборки, join, group by, оконные функции будут плюсом. Понимание feature engineering: как превращать сырые данные в признаки. Умение аккуратно работать с грязными, неполными и шумными данными. Способность объяснять свои выводы простым языком: что проверяли, что получилось, почему это важно. Готовность разбираться в предметной области, задавать вопросы и доводить задачи до результата. Будет плюсом - Опыт с scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost. - Базовое понимание NLP: embeddings, sentence-transformers, признаки из текстов. - Интерес к геоаналитике: координаты, расстояния, районы, POI, H3, PostGIS / GeoPandas. - Опыт с Airflow / MLflow / experiment tracking. - Опыт работы с marketplace / classifieds / real estate / fintech данными. - Умение использовать AI coding tools для ускорения работы без потери качества. Чему научим - Работать с геоаналитикой в прикладных ML-задачах. - Строить признаки для объектов недвижимости: локация, транспортная доступность, окружение, район, трафик, динамика рынка. - Понимать домен недвижимости: цена, ликвидность, доходность, качество объявления, поведение продавца. - Проверять ML-модели честно: time-based split, backtesting, out-of-time validation, анализ деградации по сегментам. - Доводить ML-решения от гипотезы и прототипа до практического использования в продукте. - Работать с задачами, где нет готового учебного ответа, а нужно думать, проверять и принимать обоснованные решения. Что дадим - Много практики на реальных данных и реальных бизнес-задачах. - Возможность быстро расти в Applied ML Engineering. - Доступ к сильной предметной задаче на стыке ML, недвижимости, геоаналитики и инвестиционного скоринга. - Карт-бланш на обоснованные решения: если гипотеза, подход или инструмент хорошо аргументированы, их можно пробовать. - Возможность брать на себя не только технические, но и смысловые и организационные задачи: формулировать гипотезы, структурировать эксперименты, предлагать улучшения процесса. - Работу в формате контракта или part-time с понятными задачами и постепенным ростом ответственности. Резюме: @svetulyaa

#вакансия #удаленнаяработа #job #vacancy #remote #fulltime #lead #edtech Руководитель отдела аналитики в онлайн-школу О компании: Мы онлайн-школа «Точка знаний» — аккредитованная IT-компания и резидент Сколково. Помогаем школьникам с 1 по 11 класс восполнять пробелы в знаниях, готовиться к экзаменам и осваивать новые навыки 🎯 💗 Чем предстоит заниматься: 🤩Операционным управлением команды аналитики: распределение задач, расстановка приоритетов, контроль качества и дедлайнов; 🤩Аудитом и оптимизацией процессов работы с данными, внедрением стандартов и унификацией расчётов; 🤩Проведением сложных аналитических исследований, работой с большими массивами данных; 🤩Подготовкой регулярной отчётности и сводной аналитики для топ-менеджмента; 🤩Развитием команды: наставничество, 1:1, онбординг новых сотрудников, обучение инструментам. 💛 Основные требования: 🤩Опыт работы Руководителем отдела аналитики от 3 лет; 🤩Высшее образование (математическое, информационные технологии); 🤩Опыт построения сквозной аналитики «с нуля»; 🤩Продвинутый SQL: оконные функции, оптимизация запросов; 🤩Версионирование кода: dbt и Git (GitFlow, code review в команде); 🤩Опыт построения дашбордов и алертов в DataLens и/или Superset; 🤩Знание рекламных источников: Яндекс.Директ, VK Ads, Telegram Ads; 🤩Расчёт метрик: ROMI, CAC, LTV, CPA, Retention, CR; 🤩CRM: AmoCRM (поля, воронки, API); 🤩Опыт настройки Airbyte, Airflow или аналогов. 🙂 Будет плюсом: 🤩Опыт в EdTech, онлайн-школах или subscription-сервисах; 😃 Условия: 🤩Полная удалёнка, работа по московскому времени; 🤩Оклад до 300 000 ₽ до вычета налогов (финально согласовывается с CEO); 🤩Оформление по ТК РФ; 🤩ДМС со стоматологией (после года работы); 🤩Бесплатное обучение детей на курсах школы; 🤩Лояльное руководство, никакой бюрократии, тёплая атмосфера. 📩 Вместе с откликом отправьте, пожалуйста, также свое резюме. Контакт для связи: @ana_morgunova

🔥 Okko Analysts’ One Day Offer* — твой шанс получить оффер в команду аналитиков Okko

Okko запускает One Day Offer для продуктовых и дата-аналитиков уровня middle+ и senior. Это возможность пройти отбор, познакомиться с командами и побороться за оффер в аналитику одного из крупнейших стриминговых сервисов

⚡️Мы ждем тебя, если ты: • Продуктовый аналитик или дата-аналитик • Специалист уровня middle+ или senior • Уверенно знаешь SQL, Python, работаешь с BI-инструментами • Разбираешься в статистике, работал с продуктовыми метриками и проводил A/B-тесты (для некоторых команд опыт с A/B-тестированием не обязателен) • Имеешь опыт в аналитике от 2 лет 👋 Нанимаем сразу в пять команд: growth аналитика, продуктовая аналитика, прикладные исследования, аналитика бизнеса, аналитика контента. Почему Okko? • Напрямую влияем на изменения в продукте для счастья миллионов зрителей • Работаем в удобном формате — в наших классных офисах, гибрид или удаленно • Заботимся о здоровье — ДМС со стоматологией • Ценим инициативу и проактивную аналитику Если хочешь делать аналитику, которая реально влияет на развитие стриминга, выполни 4 шага: 1️⃣ Подай заявку 2️⃣ Ответь на вопросы по аналитике и опыту на коротком звонке 3️⃣ Пройди интервью с HR и лидами команд, разбери кейс и технические задачи 4️⃣ Прими участие в финале Подробнее об условиях, этапах интервью и возможностях работы в Okko — на сайте. *Okko Analysts’ One Day Offer — формат быстрого найма для аналитиков от Okko. 📌 Регистрация уже открыта. Подай заявку до 28 июня 23:59 МСК по ссылке. #реклама О рекламодателе

#вакансия #удаленно #россия Архитектор решений (Data/AI) в крупную платформу. Компания рассматривает кандидатов только из России З/п: обсуждается на интервью. Формат работы: Удаленка, Гибрид, Офис(мск) Уровень позиции: Senior 🔷Задачи: Самостоятельно вести архитектурные проекты end-to-end: от анализа бизнес-задачи и сбора требований до проектирования, защиты решения, сопровождения реализации и контроля результата; Проектировать целевую архитектуру решений в домене данных, аналитики, интеграций и AI/ML-инфраструктуры с учетом стека: GitLab, ArgoCD, k8s, PostgreSQL, Trino, Iceberg, S3, ClickHouse, Superset, DBT, Open Metadata, Dagster, Debezium, vLLM, Ollama, Langfuse и др.; Анализировать существующие системы, бизнес-процессы, потоки данных и интеграции; выявлять ограничения, риски, технический долг и предлагать варианты развития, включая миграции и декомиссию legacy-решений; Готовить и защищать архитектурную документацию: C4-диаграммы, ADR, HLD/LLD, интеграционные схемы, модели данных, описания потоков и нефункциональные требования; Контролировать соответствие реализации целевой архитектуре, инженерным стандартам, требованиям безопасности, надежности и масштабируемости; помогать командам принимать технические решения и устранять блокеры. 🔷Обязательные требования: Опыт в роли Архитектора решений от 3 лет; Умение переводить бизнес-требования в архитектурные решения, декомпозировать неопределенные задачи и доводить их до понятного плана реализации; Практический опыт проектирования прикладных, интеграционных или data-решений на уровне контекстной и компонентной архитектуры, желательно с использованием C4 model; Хорошее понимание data platform-подходов: DWH/lakehouse, ELT/ETL, batch/streaming, CDC, витрины данных, метаданные, качество данных, lineage и observability; Технологическая насмотренность и уверенное понимание ключевых технологий: SQL, PostgreSQL, ClickHouse, Trino, Iceberg, Parquet, S3, k8s, GitOps/CI/CD, orchestration, DBT, Open Metadata; опыт с AI/LLMOps-инструментами будет плюсом. Отклики ждём @fr_rec

#вакансия #удаленнаяработа #fulltime #remote #DWH #Analyst #аналитик #Middle+ #Senior #РФ #TopSelection Позиция: DWH аналитик (Middle+/Senior)💻 Вилка: 250.000 - 270.000 руб. gross💰 Занятость: Полная Локация: РФ Формат работы: Удаленный Оформление: ИП Компания: Top Selection Привет! Меня зовут Анастасия. Я представляю группу компаний Top Selection. Мы занимаемся трудоустройством IT специалистов на проектную занятость. На данный момент мы в поисках DWH аналитика 🔥 📝Задачи: ▪️Выполнение задач развития витрин БКИ: - анализ требований от методолога/бизнес-аналитика - проведение встреч с заказчиком - описание ФТ в DataGovernance - постановка задач на разработку - тестирование и участие в приемки заказчиком ▪️Поддержка текущего функционала: выполнение инцидентов, мониторинг процессов, консультация коллег из соседних команд; ▪️Участие в запросах Центрального Банка: проработка требований по запросам, формирование выгрузок данных или событий в БКИ, проведение приемки результатов с бизнесом ✅Требования: ▪️Опыт работы с SQL, DWH, Greenplum, Airflow, БКИ (!) ▪️Высшее образование (техническая специализация); ▪️Уверенное владение SQL (обязательно); ▪️Знание ETL-инструментов (Apache Airflow); ▪️Опыт работы с хранилищами данных (GreenPlum как преимущество); ▪️Понимание процессов взаимодействия с БКИ (!). 📞Контакты для связи: @AnastasyaSad

🔥 Продвинутый Rust без учебных игрушек Базу уже прошли? Тогда следующий шаг - production-разработка. На Stepik идет скидка 60% на продвинутый курс по Rust для тех, кто хочет не просто знать синтаксис, а строить реальные системы. Внутри: async, unsafe, gRPC, lock-free, observability, Kafka, NATS, axum, tower, CI/CD и канареечный деплой. Финальный проект - production-ready feed-сервис от архитектуры до релиза. 21 модуль, 84 урока, 400+ проверочных шагов. Если хотите перейти от маленьких Rust-утилит к коммерческой разработке, сейчас хороший момент зайти: https://stepik.org/a/285608/pay

Роль: Senior-Lead Data Engineer Компания: Finframe (финтех) Формат: Удаленно по РФ Ищем Lead/Senior Data Engineer, которому интересно не просто поддерживать существующие решения, а строить Data Platform с нуля. Будет много hands-on работы: запуск новых контуров, оптимизация производительности, развитие Lakehouse и аналитического DWH. При этом это роль с лидерской зоной - создание и развитие команды, внедрение best-practice разработки, процессов, артефактов. ✅Основные задачи: Архитектура и развитие платформы (совместно с Data Architect): - Проектирование архитектуры Data Platform (DWH + Lakehouse) - Выбор технологических решений и инструментов - Участие в проработке подходов к Data Quality, lineage и monitoring Разработка - Проектирование, разработка и поддержка ETL/ELT-пайплайнов - Разработка витрин данных - Реализация ingestion и обработки данных в Lakehouse - Настройка оркестрации и мониторинга в Airflow - Поддержка и развитие LakeHouse, DWH - Внедрение практик CI/CD для data-разработки - Документирование разработки Лидерство и развитие команды: - Создание команды Data Engineers - Развитие компетенций, процессов разработки, code review и внедрение engineering best-практик - Планирование roadmap развития платформы - Взаимодействие с архитекторами, аналитиками и backend-командами Технический стек: S3, Iceberg, Airflow, Spark, Python, Trino, ClickHouse, Greenplum, DBT, Superset (опыт со стеком обязателен) 📌Наши ожидания - Опыт работы Data Engineering / DWH / Big Data от 6 лет - Опыт работы с DBT / Airflow / Spark / объектными хранилищами - Опыт проектирования Data Platform или ключевых её частей - Опыт оптимизации производительности DWH или Big Data систем - Опыт technical leadership (lead / tech lead / играющий тренер) - Понимание принципов Data Governance и Data Quality - Будет плюсом: опыт создания Data Platform с нуля, включая MVP Вакансия: https://hh.ru/vacancy/133215284 Контакты: @olesyaaaassss

Как не потеряться в потоке кандидатов? На каждую DS-вакансию десятки откликов, а работодатели становятся разборчивее: хотят не только технические навыки, но и понимание бизнеса, умение решать реальные задачи. 11 июня в 19:00 Вера Коливерда, старший аналитик данных Райффайзен Банка и преподаватель НИУ ВШЭ, расскажет, какие навыки востребованы в аналитике в 2026 году и как выстроить траекторию. На бесплатном вебинаре разберем задачу предсказания оттока - реальный кейс: сегментация клиентов и алгоритмы ML без учебных датасетов. Подойдет тем, кто входит в DS или хочет структурировать знания для уверенного старта на рынке/ Присоединяйтесь к эфиру 11 июня в 19:00 по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFG65QBs Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFG65QBs

#работа #вакансия #продуктовыйаналитик #удаленно Продуктовый аналитик Локация: РФ Компания: Цифровые привычки (проект Банка) ЗП: 230-300 тр Занятость: Полная Трудоустройство: ИП или ГПХ Проект для развития чата с ИИ-ассистентом в банковском приложении Требования: - Уверенное владение SQL и опыт работы с базами данных (Oracle/Postgres/MySQL, Google BigQuery, Hadoop, Vertica, SQL Server). - Опыт работы с системами визуализации (Power BI, Tableau, Datalens, Superset, Google Data Studio, QlikView/QlikSense) - Опыт построения автоматизированной отчетности: от сбора, хранения, подготовки данных до построения отчетов/дашбордов и проведения анализа данных. - Владение Excel (сводные таблицы, формулы) - Опыт работы с одной или несколькими системами аналитики: Appsflyer, Amplitude, Firebase, Mixpanel, Google Analytics, Яндекс.Метрика, AppMetrica или аналогами (не обязательно). - Знание инструментов для автоматизации сбора, статистической обработки сырых данных (Python/R) - Опыт дизайна и проведение A/B тестов Обязанности - Организовывать и автоматизировать сбор данных для отчетности, объединить данные систем-источников и строить регулярную отчетность/дашборды по клиентской активности. - Принимать участие в продуктовых исследованиях, помогать командам в генерации гипотез и проведении экспериментов. - Погрузиться в процессы и текущие потребности продуктовых команд, наборы необходимых метрик и методик их расчета для оценки путей клиентов. - Дизайнить и просчитывать А/B тесты - Активно помогать в разметке действий пользователей для системы продуктовой аналитики, в т.ч. взаимодействовать с продуктовыми командами в рамках этого процесса Резюме @ithrevgenya

🖥 На stepik обновили курс Python в 2026 - рабочий инструмент для автоматизации, ботов, парсинга, API, данных и разработки с ИИ. Проблема новичков в том, что они учат Python кусками: синтаксис, пару задач, немного теории - и потом не понимают, как собрать из этого реальный проект. Этот курс закрывает именно этот разрыв. Здесь вы не просто смотрите уроки, а учитесь писать код, разбирать ошибки и собирать рабочие решения на практике. Внутри: - Python с нуля - много практики без сухой теории - реальные задачи и проекты - автоматизация рутины - работа с файлами, данными и API - понятная логика программирования - современная разработка с ИИ - отдельный блок по вайбкодингу Вайбкодинг это нормальный навык 2026 года и вас научат- правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и быстрее доводить проект до рабочего состояния. 48 часов скидка 60%: https://stepik.org/course/288218/

#вакансия #работа #job #leadproductanalyst #продуктоваяаналитика #тимлид #sql #abтесты #aifirst #ecom #ecommerce #digital Lead Product Analyst (AI-first), удаленно Работодатель, наш партнер — крупный игрок в сегменте здоровья и красоты с развитой цифровой экосистемой. Компания доверила нам поиск Lead Product Analyst. В компании внедрен AI-first подход к аналитике: значительная часть рутинной работы (сбор данных, базовые срезы, поддержка дашбордов) автоматизирована через собственную AI-платформу. Это позволяет аналитикам тратить время не на отчеты, а на исследования, инсайты и влияние на продукт. О роли Ищут Lead Product Analyst, который: - построит и разовьет новую команду продуктовой аналитики - выстроит AI-driven процессы внутри нее - останется hands-on по ключевым задачам Это не роль «поставщика отчетов». Важно уметь находить неочевидные вопросы, инициировать исследования, помогать продукту принимать более сильные решения. Что предстоит делать: - Управлять командой продуктовой аналитики и формировать исследовательскую культуру. - Внедрять AI-driven процессы, повышая эффективность команды через AI-инструменты. - Самостоятельно инициировать исследования в поиске точек роста (а не только отрабатывать входящие запросы). - Участвовать в ключевых аналитических задачах, помогать команде формулировать сильные выводы и рекомендации. - Работать с продуктовыми командами как партнер: влиять на приоритеты и решения. - Развивать аналитическую платформу со стороны бизнеса (формулировать потребности, улучшать сценарии использования). Требования Обязательные: - Опыт в продуктовой аналитике от 4 лет - Опыт в лидирующей роли от 1 года - Уверенный SQL - Практический опыт проведения и анализа A/B-тестов - Продуктовое мышление: умение превращать данные в четкие выводы и рекомендации - Проактивность — самому находить, какие исследования нужны бизнесу - Ориентация на результат (не объем задач, а влияние) - Готовность совмещать управление с hands-on аналитикой - Интерес к AI-first подходу Будет плюсом: - Опыт построения продуктовой аналитики и экспериментальной культуры с нуля - Python, Airflow или другой аналитический/инженерный стек - Опыт работы в digital-продуктах, e-commerce или быстрорастущей продуктовой среде Условия: - Сильная роль с реальным влиянием на продуктовые и бизнес-решения - Возможность строить AI-first аналитику, а не поддерживать рутину - Команда, сфокусированная на исследованиях и результате - Высокая автономность и широкая зона ответственности - Удаленный формат работы Резюме @marina_chirko