Data Science Jobs

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

Хотите перейти в Компьютерное зрение (CV) или прокачаться до экспертного уровня?Проверьте свои силы, пройдя вступительное тестирование по CV, сравните уровень с рынком и получите скидку 15% на обучение (путь: успеть на курс - пройти тест): https://tglink.io/3628bb15285ec5?erid=2W5zFJz1r9X Вы сможете оценить свои знания в глубоком обучении, нейросетях для изображений и современных архитектурах компьютерного зрения. Преимущества программы курса: 110 часов практики на реальных задачах Современный стек: PyTorch, YOLO, CLIP, SAM, Stable Diffusion Рабта с видео, 3D-сценами и мультимодальными моделями Подготовка моделей к production через ONNX, TensorRT и Triton Проект под руководством эксперта для портфолио Плавный старт курса продлится до 10.06.26. Вы еще успеваете на курс. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 #реклама О рекламодателе

Прошу выставить вакансию Компания Excdev Должность Head of Data Локация сотрудника не в РФ Удаленный формат 5/2 Команда из 8 человек: тимлид DE + 3 DE, тимлид BI + 3 BI. Ищем TeamLead и руководителя команды, который будет осуществлять полное операционное управление обеими командами и hands-on вклад по линии DWH / ETL / SQL / BI. Стек: ClickHouse, Kafka, Airflow, Python, SQL, Tableau, Superset, PostgreSQL Чем заниматься • Управлять командой из 8 человек: 1:1, выстраивание процессов, найм, перформанс, бэклог, управление конфликтами. • Ревьюить код и принимать архитектурные решения по ClickHouse, Airflow, Kafka (архитектура DWH, ETL/ELT-процессы, модели и витрины данных, интеграции cвнутренними и внешними системами, производительность хранилища и системы построения отчетности). • Обеспечить выполнение задач подразделения по формированию аналитических отчетов • Поддерживать контроль качества данных • Провести миграцию Tableau → Superset, переучить или заменить команду BI под новый инструмент. • Hands-on участвовать в сложных задачах по DWH / ETL / SQL / BI. Что нужно • 7+ лет в данных, 3+ года реального управления командой 5+ человек (с наймом, перформансом, увольнениями). • ClickHouse в продакшене: моделирование, оптимизация, материализованные представления. • Kafka: проектирование и поддержка ETL pipeline'ов. • Airflow: DAG'и в продакшене, разбор инцидентов. • Python: продакшен-код, не уровень скриптов. • Сильный SQL. • Tableau на уровне руководителя направления + опыт с open-source BI (Superset / Metabase / Redash). • Опыт перестройки процессов в команде данных. • Опыт управления проектами DWH/BI – оценка сроков, управление roadmap, управление рисками, выстраивание процессов • Опыт взаимодействия с бизнес-заказчиками • Опыт миграции BI-инструмента или сопоставимой технологической миграции. • Опыт в документировании процессов/описании БД. • Постоянно быть на связи с менеджментом компании, уметь включиться в горячие ситуации. Плюсом • Уже делал миграцию Tableau → Superset. • dbt или другой analytics engineering tooling. • Streaming-обработка (Flink, Kafka Streams, Spark Structured Streaming). • Dagster / Prefect. Контакт для связи @valenti_sh

🔥 Ищем ML Engineer (NLP/LLM) в команду AI Сбербанк Факторинг Привет! Мы растём, задач становится всё больше, и ищем классного ML-инженера (Junior/Middle) в команду AI & Data Science. ✈️Коротко о том, что делаем: Автоматизируем сложные факторинговые и юридические процессы с помощью LLM-агентов. Не «чат-боты для галочки», а реальные продукты: AI-агенты, сервисы автораскрытия аккредитивов, анализ 500-страничных сканов контрактов, структурирование сделок, лидогенерация. 😎 С чем работаем: • LLM & Agentic: Minimax, DeepSeek, GigaChat, мультиагентные системы • RAG: LangChain + самопис, FAISS / PGVector, ClickHouse • Сложные данные: OCR + LLM для длинных PDF-сканов и таблиц • Инженерия: Python, Flask, Docker, k8s, Cloud.ru для файн-тюнинга • 80% engineering / 20% R&D (каждую неделю выводим в прод новые решения, а не только в Jupyter экспериментируем) 💠 Команда: 5 сильных ML-инженеров full-stack (DS, backend, архитектура, MLOps — всё сами). Никакой «узкой специализации» и легаси-болота. Сильная культура код-ревью и обмена знаниями. ❤️ Вилки (net, на руки, ориентировочные): • Junior: 130 000 – 160 000 ₽ • Middle: 180 000 – 250 000 ₽ 🎧 Формат: гибрид (1 день в офисе у м. Динамо) или полная удалёнка. ДМС, премии, плюшки Сбера. 👨‍💼 Собеседования проводим хоть с завтрашнего дня. Процесс быстрый и прозрачный — 3 этапа без домашних заданий на неделю: 1. Тех. скрининг + лайв-кодинг (до 1 часа, онлайн) 2. Углублённое интервью по NLP / Classic ML / System Design (45-60 мин) 3. Финал с Лидом направления (15-20 мин) Во многих вопросах идём навстречу — обсуждаем условия, график и формат индивидуально. 😍 Откликайтесь в ЛС: @xEnotWhyNotx — скину подробности, отвечу на вопросы и сразу поставлю встречу на удобное время. Буду рад пообщаться! 🙌 #вакансия #ml #nlp #llm #python #dataScience #работа #remote #москва

#vacancy #вакансия #quant #HFT Позиция: Junior / Middle Quant Developer Компания: HFT-фонд Вилка: $3 000 – $6 000 Формат: Удаленно из любой точки мира (европейский часовой пояс). О проекте: Фонд более 3 лет занимается высокочастотной торговлей на Binance и Bybit на свои средства. Команда небольшая, гибкая и без бюрократии. В квант-направлении сейчас работают 2–3 человека под руководством сильного лида. Кого мы ищем: Junior и middle специалистов Стек и требования: - Уверенный Python (NumPy, pandas, numba). - Понимание многопоточности, multiprocessing и асинхронности. - Сильная математическая база, знание алгоритмов и структур данных. - Понимание работы финансовых рынков и биржевой инфраструктуры. - Знание С++ (алгоритмы, ООП, templates) будет большим плюсом. Огромный плюс: золото/призерство на IMO/IOI, участие в ICPC World Finals, высокий рейтинг Codeforces, статус Kaggle Master/GM или публикации на top-tier ML-конференциях (NeurIPS, ICML и др.). Задачи: - Участие в разработке, тестировании и улучшении торговых стратегий; - Оптимизация скорости и эффективности алгоритмов; - Адаптация и масштабирование стратегий под новые площадки. Контакты: @purrcruiter

Senior Analytics Engineer (ClickHouse / Fintech Payments) О компании Мы строим аналитическую платформу для платежной системы (payment gateway / orchestration). Наша задача — не отчёты, а полноценная система анализа транзакций: KPI - drivers - root cause - сравнение сущностей. Задачи Проектирование аналитических слоев: • KPI layer • Decline analytics layer • Comparative analysis layer • Перенос аналитики из реляционной БД в ClickHouse • Построение агрегатов и materialized views • Оптимизация аналитических запросов Разработка моделей: • approval rate decomposition • decline breakdown • share-based analytics • entity comparison (provider vs provider, merchant vs baseline) • Поддержка data pipelines (SQL + немного Python) • Участие в разработке аналитических интерфейсов Требования • Сильный SQL (обязательно) • Опыт работы с ClickHouse или другим OLAP • Опыт построения аналитических моделей (не только визуализация) • Понимание агрегаций, оконных функций, performance • Умение работать с большими объемами данных Будет плюсом • Опыт в fintech / payments • Понимание authorization / decline flow / 3DS • Python (pandas) • BI инструменты (Tableau / Superset / Metabase) Мы ищем Человека, который: • умеет строить аналитические системы, а не просто отчеты • думает через метрики и причинно-следственные связи • может объяснить, почему падает метрика, а не просто показать график Формат: • Удаленно • Full-time • Высокая автономность Отправляйте резюме в Telegram: @Yakovleva_Yulia_V

Устал инициализировать претрейны весами Qwen? Приходи к нам — мы честно учим с нуля! 😉 Ищем Senior/Senior+ AI Engineer и продактов в RnD-команду: как отдельных специалистов, так и целые команды, — которые готовы разрабатывать прорывные AI-решения. Познакомиться ближе с нашими направлениями и оставить отклик можно на сайте. А если хотите следить за тем, как команда RnD ML Сбера исследует и разрабатывает AI-технологии, — подписывайтесь на Telegram-канал команды. Там делятся исследованиями, экспериментами и инсайтами из мира AI, а также свежими вакансиями 🚀

#вакансия #dataинженер #Dataинженер #аутстафф #middle #senior #fulltime #удаленка Data инженер Middle Senior Компания: Dstlab Локация: РФ ЗП: 220 т.р. - 260 т.р. Занятость: проектная Описание вакансии: Ищем Data инженера на аутстафф проекты наших партнеров! Обязательные требования - Опыт работы от 4хлет - Общее представление о стеке технологий Lakehouse; - Понимание различия работы между BigData/Lakehouse и с данными обычного размера; - Знание SQL (индексы, функции, оптимизация, профилирование производительности); - Знание языков программирования (JAVA, Python); - Опыт работы c реляционными БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL,т.п.); - Умение работать с Git (знание команд git pull/commit/push); - Опыт работы с DBT, Cosmos, Ni-Fi; - Опыт разработки на Spark; - Понимание особенностей Trino; - Понимание форматов данных Iceberg, Parquet, Avro; - Понимание работы с minio или любого другого хранилища на основе S3; - Опыт использования системами ведения проектов и документации. Писать: @okabirorin

Data Engineers в 2ГИС Сейчас ищем сразу двух Middle Data Engineer’ов в команды SMT и Holocron. Обе команды занимаются новой корпоративной дата-платформой: уходят от легаси, проектируют архитектуру заново и строят инфраструктуру для данных, которой будут пользоваться десятки команд внутри 2ГИС. Что по стеку: — Spark — Kafka — ClickHouse — S3 — Python / Scala — SQL Что по задачам: — ETL/ELT и пайплайны — highload Kafka-топики — миграция с Hadoop/HDFS — OLAP и BI — работа с большими объёмами данных — архитектурные решения и развитие платформы Подойдёт тем, кому интересно не просто поддерживать готовое, а строить data-инфраструктуру и влиять на технические решения. Можно удалённо Вакансии: Middle Data Engineer — SMT Middle Data Engineer — Holocron Другие инженерные инсайты от 2ГИС → в Telegram-канале RnD

#вакансия #vacancy #удаленка #удаленно #remote #DS #ML Компания: Quickly Search Вакансия: Data Scientist Ориентир по вилке: до 350-400т.р. на руки Формат работы: гибридный (Москва) или удаленный (РФ) 👋🏼 Нахожусь в поиске нескольких Middle+/Senior Data Scientist в команду автоматизации ML-разработки на крупный финтех-проект. Команда занимается развитием внутренней AI/ML-платформы, AutoML, разработкой LLM/NLP-решений, мониторингом качества моделей. 📌 Предстоящие задачи: • Разработка и развитие ML/LLM-сценариев для production; • Работа с AutoML, NLP и RAG-пайплайнами; • Оптимизация качества и стабильности ML-решений; • Интеграция с MLOps/DE-инфраструктурой; • Быстрое прототипирование и проектирование AI-решений. 📌 Ожидания: • 3+ лет опыта в DS/ML; • Хороший Python и уверенный ML-стек (Sklearn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, Pandas, NumPy), опыт с табличными данными; • Опыт с LLM/NLP (для проекта в данном направлении); • Опыт работы с Spark/Hadoop/Hive; • Понимание production ML-процессов. Будет плюсом: • PyTorch / DL; • Open-source contribution; • Full-stack опыт. 📌 Условия: • Оформление по ТК или ИП в аккредитованную ИТ-компанию; • Сильная инженерная команда и обмен экспертизой; • Гибридный или удаленный формат работы (РФ!); • ДМС со стоматологией с 1го дня; • Предоставление техники (на выбор, по запросу). Если тебя заинтересовала вакансия, или есть кого порекомендовать на данную позицию, присылай свое резюме мне в личку @liza_mich 😌

#вакансия #fulltime #remote #dataengineer #datasupport #etl #bigdata Компания Centicore💙 находится в поисках Инженера сопровождения дата-продуктов / Data Support Engineer на проекты крупного банка. Наша компания занимается продуктовой разработкой проектов наших Заказчиков под ключ. Вакансия: Инженер сопровождения дата-продуктов / Data Support Engineer Формат работы: Удаленно по РФ Вилка: 300-330к на руки (в зависимости от опыта и пожеланий кандидата) Технический уровень: Middle / Middle+ Команда занимается задачами сопровождения дата продуктов. 🔷Технические требования: ЯП: SQL, Python Технологический стек: Apache Spark, Hadoop\S3\S3-like, Apache Airflow, Parquet\ORC. Знание Apache Iceberg будет плюсом Навыки работы с: Jira + Confluence или аналогичное, Git, CI/CD, XML, JSON Навыки системного анализа, тестирования Базовое знание работы с РСУБД, Kafka Важно: - SQL , Spark, Hadoop, Airflow/oozie, понимание ETL , Airflow/oozie, , умение читать код (чтобы понимать как данные из одного места транслируются в другое) 🔷 Задачи: Сопровождать и анализировать существующие процессы загрузки данных; Разбирать технические контроли качества данных; Тестировать доработки и устанавливать их в продуктивный контур; Анализировать логику ETL-процессов и движение данных между системами; Взаимодействовать с внутренними командами по вопросам качества и стабильности дата-продуктов; Поддерживать корректную работу процессов загрузки и обработки данных. 💌 Контакт: для вопросов и резюме — в лс @ktvsk_d

Привет! Ищем лида AI подсистем в AI-first стартап на pre-seed stage. Роль предполагает работу напрямую с CEO и CTO: развитие AI-архитектуры, планирование и приоритизацию AI-направления, управление разработкой и участие в создании core AI-сервисов. О нас: строим AI-first сервисы для автоматизации и масштабирования бизнес-процессов в салонном бизнесе в СНГ. Stack: Python, Celery, Redis, TypeScript, PydanticAI, OpenAI, Postgres Что нужно делать: — проектировать и развивать AI/backend architecture; — участвовать в разработке и фиксе сложных технических проблем; — выстраивать roadmap и долгосрочное развитие AI-сервисов; — управлять и менторить AI/Backend-разработчиков; — принимать ключевые технические решения вместе с CEO и CTO. Требования: — сильный опыт с Python и AI/LLM ecosystem; — понимание production-grade AI systems; — опыт проектирования backend/system architecture; — опыт управления командой разработчиков; — ownership mindset и умение принимать технические решения. Условия: — формат, загрузка и compensation (возможен шейр с вестингом) обсуждаются индивидуально по результатам интервью; — возможность влиять на архитектуру и развитие AI-направления с раннего этапа. — Локация: 🇷🇺/удаленка Контакт для связи: @vladislavpolet

Поздравляем, вы на 1 шаг ближе к работе мечты 🥳 Осталось только прочитать этот пост, подписаться на канал и откликнуться на вакансию 😉 Avito Career* — место, где Авито делится актуальными вакансиями и стажировками для Data Science специалистов. Подписывайтесь, чтобы найти ту самую работу ✨ *карьера

Senior Data Engineer в emcd.io Локация: удаленно, вне РФ. EMCD - международная крипто-финтех компания и крупнейший майнинг-пул в Восточной Европе. Мы активно растём и развиваем data-направление, поэтому ищем сильного Data Engineer, который поможет масштабировать нашу аналитическую инфраструктуру. Что предстоит делать: • Строить и поддерживать ELT-пайплайны на dbt + BigQuery. • Развивать и оптимизировать data infrastructure в GCP. • Следить за качеством данных и стабильностью пайплайнов. • Работать с моделями данных и DWH. • Развивать внутренние data-инструменты и стандарты. Что важно: • 5+ лет опыта в Data Engineering / Analytics Engineering. • Сильный опыт с dbt. • Хороший SQL + Python. • Опыт с BigQuery / Snowflake / Redshift. • Airflow или другие orchestration tools. • Понимание data modeling (star/snowflake schemas). • Git и CI/CD workflows. Что предлагаем: • Полностью удалённый формат. • 20 дней отпуска + 12 бонусных. • Оплачиваем обучение и английский. • Современный стек и сильная data-команда, 📩 Писать: @AlesyaRecruiter

Получите офер в Яндекс за 2 дня Участвуйте в онлайн-мероприятиях быстрого найма. Такой формат позволяет пройти всего две секции, вместо трёх в обычном найме, и финалы за выходные и сразу получить офер. Как всё устроено: 🔴 Зарегистрируйтесь на мероприятие — с вами свяжется рекрутер и договорится об удобном времени для интервью. 🔴 В субботу пройдите две технические секции. 🔴 В воскресенье познакомьтесь с командами и получите офер. Какие мероприятия проводим: ⚡️30–31 мая Weekend Offer ML Для ML- и DL-инженеров с опытом в доменных областях NLP, CV, RecSys и Classic ML. Подробности и регистрация — на сайте: https://yandex.ru/project/events/wo-ml-0526 ⚡️6–7 июня Weekend Offer Analytics Для продуктовых, дата-аналитиков и датасаентистов с опытом на Python от 3 лет. Подробности и регистрация — на сайте: https://yandex.ru/project/events/wo-analytics-0626

Должность: Data Analytics Engineer Компания: AGIMA Проект: Цифровая платформа, которая предоставляет производителям необходимые ресурсы для роста бизнеса, а покупателям доступ к глобальным производственным компаниям. Занятость: проектная (от 1 года), fulltime Мы ищем Analytics Engineer, который будет отвечать за уровень трансформации данных и создание «золотого стандарта» отчётности в компании. Вы будете работать на стыке Data Engineering и Data Analytics, превращая сырые данные в чистые, хорошо смоделированные датасеты, которые помогут всей компании принимать более эффективные решения. Ключевые обязанности: • Моделирование данных: проектирование, разработка и поддержка надёжных моделей данных (с использованием dbt), которые служат основой для всей отчётности компании. Глубокое понимание семантического моделирования и архитектуры данных для нескольких доменов. • Качество пайплайнов: в партнёрстве с Data Engineers оптимизировать процессы загрузки и обеспечивать надёжность нашего хранилища данных, а также оптимизировать запросы. • Бизнес-партнёрство: работать с аналитиками и заинтересованными сторонами по всей организации, чтобы переводить сложные бизнес-требования в технические спецификации. • Качество кода: задавать стандарты по контролю версий, паттернам CI/CD и комплексному тестированию (проверка качества данных и юнит-тесты). • Документация: поддерживать высококачественный словарь данных, чтобы все в компании говорили на одном «языке данных». Требования: • Опыт от 3х лет в аналитике, аналитической инженерии или дата-инженерии. • Подтверждённый опыт создания и поддержки промышленных моделей данных, а также трансформации сырых данных в чистые, пригодные для работы датасеты. • Уверенное владение написанием сложных и производительных SQL-запросов для трансформации и анализа данных. • Практический опыт работы с dbt для моделирования и с GitHub для контроля версий. • Опыт работы с облачными хранилищами данных, такими как Snowflake. • Опыт построения и поддержки дашбордов в инструментах вроде Looker, Tableau или Power BI. • Опыт внедрения тестов качества данных и участия в CI/CD-процессах. • Способность понимать бизнес-метрики и переводить требования стейкхолдеров в технические задачи. • Умение ясно доносить технические концепции до нетехнических заинтересованных сторон. • Комфортная работа в быстром темпе и умение управлять несколькими приоритетами одновременно. Важное условие • Готовность работать в часовым поясом США (Eastern Time / GMT-5). • Английский: от В2 Контакты для отклика: @staff_eeva