Data Science Jobs
前往频道在 Telegram
админ - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РЕЕСТР РКН: clck.ru/3Fmrbd
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 Data Science Jobs 的分析概览
频道 Data Science Jobs (@datascienceml_jobs) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 20 763 名订阅者，在 职业 类别中位列第 1 859，并在 俄罗斯 地区排名第 32 198 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 20 763 名订阅者。
根据 08 七月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 84，过去 24 小时变化为 8，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 15.01%。内容发布后 24 小时内通常能获得 6.36% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 115 次浏览，首日通常累积 1 319 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 21。
- 主题关注点： 内容集中在 llm, sql, api, архитектура, senior 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“админ - @workakkk
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
РЕЕСТР РКН: clck.ru/3Fmrbd”
凭借高频更新（最新数据采集于 09 七月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 职业 类别中的关键影响点。
20 763
订阅者
+824 小时
+277 天
+8430 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
七月 '26
七月 '26
+77
在3个频道中
六月 '26
+214
在1个频道中
Get PRO
五月 '26
+261
在3个频道中
Get PRO
四月 '26
+264
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+236
在2个频道中
Get PRO
二月 '26
+343
在3个频道中
Get PRO
一月 '26
+379
在2个频道中
Get PRO
十二月 '25
+263
在5个频道中
Get PRO
十一月 '25
+582
在8个频道中
Get PRO
十月 '25
+448
在2个频道中
Get PRO
九月 '25
+364
在2个频道中
Get PRO
八月 '25
+310
在1个频道中
Get PRO
七月 '25
+585
在2个频道中
Get PRO
六月 '25
+195
在1个频道中
Get PRO
五月 '25
+120
在1个频道中
Get PRO
四月 '25
+185
在2个频道中
Get PRO
三月 '25
+208
在1个频道中
Get PRO
二月 '25
+758
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+334
在1个频道中
Get PRO
十二月 '24
+615
在1个频道中
Get PRO
十一月 '24
+382
在7个频道中
Get PRO
十月 '24
+518
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+641
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+504
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+569
在0个频道中
Get PRO
六月 '24
+1 080
在1个频道中
Get PRO
五月 '24
+2 037
在37个频道中
Get PRO
四月 '24
+1 432
在44个频道中
Get PRO
三月 '24
+859
在21个频道中
Get PRO
二月 '24
+1 281
在5个频道中
Get PRO
一月 '24
+1 467
在44个频道中
Get PRO
十二月 '23
+883
在38个频道中
Get PRO
十一月 '23
+208
在1个频道中
Get PRO
十月 '23
+728
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+715
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+1 403
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+1 509
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+993
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+1 255
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+633
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+1 904
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+230
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+148
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+566
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+691
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+683
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+826
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+582
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+1 186
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+170
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+170
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+697
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+618
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 09 七月 | +17 | |||
| 08 七月 | +11 | |||
| 07 七月 | +3 | |||
| 06 七月 | +4 | |||
| 05 七月 | +4 | |||
| 04 七月 | +6 | |||
| 03 七月 | +7 | |||
| 02 七月 | +9 | |||
| 01 七月 | +16 |
频道帖子
#Вакансия #Бизнес-аналитикHR-TECH
#Data Analyst #РФ
Вакансия: Бизнес-аналитик (HR-TECH)
Компания: Группа «Самолет» — ведущий российский застройщик
Ищем сильного Бизнес-аналитика (Middle+)
Продукт: все HR-процессы и сервисы организации: планирование ресурсов, подбор персонала, onboarding, оценка эффективности, обучение, удержание сотрудников и карьерный рост, электронное подписание кадровых документов и HR-аналитика
Задачи:
- Анализ бизнес-процессов в области HR
- Сбор, формализация и документирование требований к HR-системам (HRIS, ATS, LMS, платформы оценки, аналитика персонала и т.п.)
- Взаимодействие с бизнес-пользователями
- Работа с командой разработки (IT, Product, DevOps) для реализации требований: создание user stories, acceptance criteria, диаграмм процессов (BPMN, UML), прототипов
- Проведение анализа эффективности HR-систем: метрики, KPI, отчёты, визуализация данных (с использованием инструментов вроде Power BI, Tableau, Looker)
- Участие в тестировании (UAT), сопровождение внедрения новых функций и модулей в HR-системах
- Поддержка цифровой трансформации HR: внедрение автоматизации, AI-инструментов, прогнозной аналитики
Что для этого понадобится:
- Опыт работы в роли бизнес-аналитика от 5 лет в HR-сфере ОБЯЗАТЕЛЬНО
- Понимание ключевых HR-процессов: подбор, onboarding, оценка, обучение, ротация, удержание
Опыт работы с HR-системами (SAP SuccessFactors, Workday, Oracle HCM, 1С:Зарплата и кадры, HR-платформы типа «СофтМенеджер», «Контур.Кадры» и др.)
- Навыки сбора и анализа требований: использование методик (Agile, Scrum, Waterfall), работа с user stories, JIRA, Confluence
- Умение создавать диаграммы процессов (BPMN, flowcharts), матрицы требований, спецификации
- Опыт работы с аналитическими инструментами: Power BI, Tableau, Excel (макросы, сводные таблицы), SQL (базовый уровень)
- Навыки коммуникации: умение работать с разными уровнями (HR, руководители, IT), убеждать, выстраивать диалог
- Базовые знания в области AI/ML в HR (например, прогнозирование увольнений, рекомендательные системы)
Условия:
- Оформление по ТК РФ
- З/п вилка: 150-220К на руки
- Формат работ: Гибрид в офисе СПб или МСК или удаленка на территории РФ
- ДМС со стоматологией
- Техника для работы
Резюме можно прислать откликом на Вакансии - Карьера в Самолет или написать TG: @Egolgait
⚠️ Убедительная просьба не подключаться к любому софту и не передавать свои пароли и тд. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
| 2 |  Восточная горнорудная компания сделала AI-платформу, которая в реальном времени балансирует парк из 350 карьерных самосвалов.
А теперь с тем же подходом: «сначала продукт, потом вакансия», компания меняет представления о найме в тяжелой индустрии. Проект «Дивизион Марс» выглядит как серия трейлеров к фантастическому фильму. Но это реальная работа.
Без привычного «требуется специалист с опытом от 3 лет». Сначала — концепт и масштаб задачи, конкретные направления и позиции — чуть позже.
Сейчас можно оставить заявку на интерес первым по ссылке. | 966 |
| 3 | Вакансия: Data Аналитик (Senior)
Аутстафф проект
Компания: ЛИАН
Формат: удаленка
Занятость: полная
Локация: РФ/РБ
ЗП: 300 тыс на руки
Оформление: ИП (по СЗ при совместительстве)
Грейд: Senior
Чем предстоит заниматься:
1) Разработка и поддержка ETL/ELT-пайплайнов с использованием Airflow и аналогичных инструментов
2) Оптимизация моделей данных (star/snowflake схемы, relationships) в BI-инструментах (Power BI, Tableau, Superset)
3) Написание сложных SQL-запросов (оконные функции, join-конструкции) для проверки гипотез и поиска ошибок
4) Разработка дашбордов промоакций для клиентов (MA + COOP)
оздание автоматизированных дашбордов на базе данных GfK (каналы, сегменты, продукты, динамика цен) для эффективного планирования промо
5) API-интеграция для управления BI-дашбордами
6) Работа с инсайтами и проверка гипотез
7) Построение дашбордов по продажам (sell-out) для клиентов моделей 1P и 3P: заказы, продажи, AOV, CR, топ-SKU
Наши пожелания к кандидатам:
1) Уверенное владение SQL: оконные функции, join-конструкции, подзапросы.
2) Написание сложных аналитических запросов для проверки гипотез, поиска ошибок и аномалий в данных.
3) Диагностика проблем качества данных: дедубликация, поиск несвязанных записей, проверка целостности и согласованности данных.
4) Опыт работы с одним из инструментов: Power BI / Tableau / Superset / Analytics Workspace.
5) Проектирование и оптимизация моделей данных, связей, построение схем star/snowflake.
6) Подготовка и трансформация данных в Power Query или SQL-лабораториях.
7) Расчёт показателей: взвешенные метрики, LOD-формулы, сложные меры.
8) Базовое понимание CSS/HTML для кастомизации визуальных элементов.
9) Обработка табличных данных через pandas.
10) Применение статистических методов для анализа массивов данных.
11) Понимание транзакций, запись и чтение данных в/из базы данных.
12) Опыт работы с ETL/ELT-инструментами (Airflow или аналоги).
13) Понимание архитектуры данных и слоёв: raw, staging, DWH, datamarts.
14) Построение витрин данных для бизнес-аналитики.
15) Опыт работы с CRM-системами и мастер-данными.
Для отклика писать в личные сообщения @yanggilla
Прикрепляйте сразу CV | 1 365 |
| 4 | #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 | 2 531 |
| 5 |  Обратный отсчет | 2 073 |
| 6 | 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 | 2 674 |
| 7 | #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 | 2 275 |
| 8 |  没有文字... | 2 169 |
| 9 | #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 | 3 605 |
| 10 | #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 | 3 149 |
| 11 | 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 | 3 310 |
| 12 |  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! | 2 743 |
| 13 | 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 | 2 986 |
| 14 | #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 | 2 661 |
| 15 | 🔥 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 | 1 682 |
| 16 | #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 | 2 948 |
| 17 | #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 | 3 198 |
| 18 |  🔥 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 | 2 918 |
| 19 | 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 | 3 429 |
| 20 | 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 | 2 933 |
