Data Science Jobs

#middle #гибрид #удаленка SM Lab Data Scientist Опыт работы: в аналогичной должности от 2 лет Формат работы: гибрид или удалённо (Москва) SM Lab — ИТ-компания, которая создаёт и развивает ИТ-продукты, поддерживает цифровые сервисы, обеспечивает качество и надёжность решений для крупных ритейлеров одежды, обуви и спорттоваров. Проект по оптимизации ассортиментного портфеля, команда Дата-офиса отвечает за роботизацию ключевых процессов компании через монетизацию данных и встраивание новых технологий принятия решений (в т.ч. ИИ). ☑️ Чем предстоит заниматься -Разрабатывать эвристические алгоритмы и ML-модели для решения бизнес задач -Разрабатывать ETL-пайплайны сбора и обработки данных, необходимых для расчета алгоритмов и обучения ML-моделей -Разрабатывать автоматизированные пайплайны расчета алгоритмов, обучения и скоринга ML-моделей -Исследовать данные с целью поиска точек роста продукта, проводить ad-hoc аналитику ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Высшее образование (математическое / физическое / программная инженерия / вычислительная техника / наука о данных) -Опыт работы в аналогичной должности от 2 лет -Уверенное владение Python (есть опыт разработки, автоматизации, использования библиотек для работы с данными, работы с большими данными) -Уверенное владение SQL (сложные запросы, аналитические функции) Контакты: it-hr@sportmasterlab.net Источник вакансии: career.habr.com/vacancies/1000167183

17 сентября в Москве — AI R&D DAY. Без маркетинговой шумихи, только хардкор: альтернативные архитектуры, омнимодальная долгосрочная память, агенты, бенчмарки и инструменты обучения моделей. Команда NextGenAI расскажет, что уже работает сегодня и что станет стандартом завтра. Для кого: R&D, AI-архитекторов, продактов и техлидов, которые строят продукты, а не слайды. Поговорим о: -новых подходах к созданию и обучению моделей; -системах, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных; -развитии голосовых технологий; -оценке качества AI-решений; -внедрении технологий в реальные продукты. Приходят не спикеры «по приглашению», а опытные команды, которые сейчас строят NextGenAI. Говорят про архитектуры, которые ещё не в публичных репозиториях. Про память, которая работает дольше контекста. Про то, как голосовые технологии перестают быть костылём. 👇 Подробности #реклама О рекламодателе

#senior #удаленка X5 Tech Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys Опыт работы: в роли MLE/DS от 5 лет Формат работы: удалённо или гибрид X5 Tech — ИТ-подразделение X5 Group, управляющей сетями «Пятёрочка», «Перекрёсток» и «Чижик». ☑️ Чем предстоит заниматься -Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды -Строить модели машинного обучения, улучшать качество -Писать код, проводить code-review -Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Знание Python -Опыт работы в рекомендательных системах/поиске -Опыт работы в роли MLE/DS от 5-ти лет -Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения -Знание SQL, знакомство с Hadoop-стеком, опыт с Docker, Kubernetes, PySpark, Kafka, Postgres, Airflow Откликнуться

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: t.me/fizmat Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Вакансия Team lead дата инженеров Сбер Формат: Москва офис (Кутузовский пр., д. 32). Вилка от 450к до 700к net. Обязанности: - Разработка пайплайнов для обработки данных; - Создание витрин, маппингов для данных; - Обследование и профилирование банковских источников данных, исследование моделей данных источников; - Коммуникация с заказчиками, смежными коммандами. Активное формирование предложений по реализации решений для задач бизнеса; - Управление командой. Требования: - Опыт и сильные навыки программирования на python (ООП, разработка API); - Хорошие знания SQL (оконные функции, сложные запросы, оптимизация запросов); - Знание инструментов экосистемы Hadoop: Hive, Spark и др; - Понимание концепций проектирования хранилищ данных; - Сильные коммуникативные скиллы, навыки организации работы команды, проактивность и лидерские качества. Условия и соц. пакет: - Стандартный набор (ДМС и т.д.) + гибкие условие труда и рабочего дня; - Свой спорт зал в офисе и различные корп. программы. - Заботимся о развитии сотрудников. Возможность профессионального роста, возможность карьерного роста по уровню позиции и в ЗП; - Формат работы - офис в Мск (Кутузовский пр., д. 32). Контакт для связи и резюме @alexei_nnn

#jobs #vacancy #remote Ищем сильного Data Scientist / ML Engineer в SCOPE.GG — аналитическую платформу для игроков CS2. Нужен человек, который хорошо понимает CS2 и хочет превращать игровые механики, стратегии и поведение игроков в данные, метрики и ML-модели, напрямую влияющие на продукт для тысяч пользователей. Что предстоит делать: — анализировать большие массивы игровых данных CS2 и находить закономерности в поведении игроков; — строить распределения, проводить статистический анализ и формулировать выводы на основе данных; — разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели для игровых сценариев; — переводить игровые механики, стратегии и игровые ситуации в измеримые признаки и метрики; — проверять гипотезы и внедрять новые метрики, которые помогают игрокам лучше понимать свою игру; — участвовать в развитии аналитических и ML-инструментов продукта. Что важно: — 2–3+ года опыта в роли Data Scientist / ML Engineer; — хорошее понимание CS2: игровых механик, ролей, экономики и стратегий; — опыт статистического анализа данных и машинного обучения; — умение выбирать подходящую модель под задачу и аргументировать свой выбор; — самостоятельность в постановке и решении аналитических задач; — интерес к CS2 и желание глубоко исследовать игру через данные. Будет плюсом: — опыт работы с MongoDB; — большой игровой опыт в CS2; — опыт разработки плагинов для CS2 и работы с игровыми парсерами; — умение объяснять выводы из данных нетехническим коллегам; — знание Go. Условия: — удалённая работа; — 2500-4000$ — гибкий график; — работа над продуктом для многотысячного сообщества игроков CS2; — небольшая команда без избыточной бюрократии; — сложные данные, исследовательские задачи и возможность влиять на продукт; — сильная команда, объединяющая любовь к играм и технологиям. Если ты или кто-то из твоего окружения подходит — напиши мне в личку: @Lobanov_Dmitrij #DataScientist #MLEngineer #MachineLearning #DataAnalytics #CS2 #Gaming #RemoteJobs #SCOPEGG

Вырастили целое дерево из агентов 🌳 Мы в Авито разработали единую платформу для процессов. Самые лучшие и популярные становятся агентами. В итоге каждый сотрудник может создать свой процесс или воспользоваться готовым. Классно? Не то слово! Поэтому мы написали статью, как создавали это решение. О чём узнаете, если прочитаете: 🔸как устроена архитектура платформы, 🔸как процесс становится агентом, 🔸как измерять качество агентов. Читать статью 🚀

#вакансия #vacancy #DataScience #MachineLearning #ML #Optimization #удаленно Компания: Quickly Search Вакансия: Старший специалист по Data Science Вилка: обсуждаема, зависит от уровня специалиста и формы сотрудничества (ТК/ИП) Формат работы: удаленный по РФ Коллеги, привет! Нахожусь в поиске Старшего специалиста по Data Science на крупный банковский проект. ⚜️Задачи: - Поддерживать существующие алгоритмы и ML-пайплайны и разрабатывать новые (от исследования до production) - Формировать и развивать метрики качества алгоритмов - Участвовать в развитии архитектуры и технической документации проекта - Работать с MLE/MLOps и смежными бизнес-командами ⚜️Требования: - 4+ лет опыта в ML/DS/математической оптимизации - Уверенный python и DS/ML стек - Знание методов математической оптимизации - Опыт решения задач распределения ресурсов и маршрутизации, работы с геоданными Будет плюсом: - Опыт с OSRM, OpenRouteService и др. - Spark/Hadoop - Опыт с графовыми алгоритмами, GNN ⚜️По условиям: - Удаленный формат работы по РФ - Оформление по ИП или ТК в аккредитованную ИТ-компанию - ДМС со стоматологией с 1го дня - Техника на выбор - Сильная команда с возможностью обмениваться экспертизой и влиять на развитие продукта ➡️Если твой опыт подходит, и тебя заинтересовала вакансия - присылай резюме в ЛС @liza_mich

Что ценится выше опыта в машинном обучении В описании вакансии перечислены требования, но решение принимают не только по ним — часть критериев часто остается за кадром. 18 августа в 19:00 мск karpovꓸcourses разбирают, как устроен найм в науке о данных и машинном обучении в 2026 году. На эфире: все этапы отбора — от тестового задания до финальной технической секции, и что проверяют на каждом. Какие критерии у нанимающего менеджера, какие — у подбора персонала, и что из этого перевешивает формальный опыт. Каких навыков чаще всего не хватает, чтобы дойти до конца отбора. Как изменился рынок и на кого сейчас есть спрос. Разговор идет с двух сторон. Денис Гордеев — руководитель группы диалоговых систем в ecomꓸtech, инженер машинного обучения, взгляд нанимающего менеджера. Анастасия Таненбаум — руководитель направления подбора персонала в WayRay, больше 10 лет в ИТ-найме: Uber, Wheely, Citymobil. Забронируйте место, чтобы узнать критерии отбора от тех, кто их применяет — https://clc.to/erid_2W5zFHUC8ad  Сразу после регистрации придет карьерный гид по сфере данных, а запись эфира — на следующий день. Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHUC8ad 

Практический курс по противодействию мошенничеству Пользовательский, финансовый, внутренний, рекламный антифрод. Кому подходит курс: • Руководителям служб безопасности и Antifraud-отделов; • Аналитикам данных, планирующим развиваться в Antifraud-направлении; • Product Managers и Product Owners, работающим с Antifraud. После освоения курса: ⚡️Научитесь проектировать системы выявления мошенничества и реагирования на инциденты (детекция -> проверка -> санкция -> обучение); ⚡️Узнаете, как расследовать антифрод-инциденты и применять ML для задач антифрода; ⚡️Поймете, как выявлять и защищать от типовых мошеннических схем; ⚡️Сможете управлять проектами по противодействию фроду. Курс ведут экперты с опытом в ведущих брендах РФ: ВкусВилл, СберМаркет, Ламода, Яндекс, Сбер, Авито, ВК и др. 📅 Старт: 11 сентября ⏳ Длительность: 10 недель Удостоверение о повышении квалификации с внесением в федеральный реестр. 👉🏼 Узнать больше #реклама О рекламодателе

#вакансия #Data #Dataengineer #удаленка #fulltime 💻 Data engineer Компания: AGIMA Проект: МФК Локация: РФ Формат работы: удаленно // outstaff Занятость: full time Ставка: 200.000 - 250.000 рублей на руки Требования: • опыт работы: опыт от 2 лет опыта на аналогичной позиции • опыт проектирования потоков загрузки данных и моделирования баз данных • опыт в проектировании объектов баз данных и архитектуре хранилищ данных (от 3 лет) • технический стек: языки программирования и библиотеки: Python, уверенное владение MSSQL либо Postgre/Greenplum (аналитические функции, оптимизация запросов). Промышленный ETL-инструментарий (Airflow, Debezium, ClickHouse и аналоги) • опыт формирования пакетов для передачи данных в БКИ согласно методологии БКИ • опыт работы с Credit Registry будет преимуществом Чем предстоит заниматься: • разработка и оптимизация ETL-процессов: разработка и поддержка процессов загрузки и трансформации данных из мастер-систем (ETL) • разработка нового и доработка существующего функционала DWH • оптимизация и рефакторинг существующих решений в контуре DWH • управление оркестрацией процессов и системой мониторинга: настройка и сопровождение оркестрации процессов, настройка алертинга о событиях выполнения процедур в системы мониторинга и контроля • создание проектной документации и деталей маппинга данных: подготовка проектной технической документации и формирование детальных спецификаций маппинга данных (Source-to-Target) • создание отчетных панелей и визуализаций данных: создание объектов бизнес-отчетности и визуализация данных с использованием инструментов SuperSet и PowerB • взаимодействие со смежными командами и заказчиками Предлагаем: • удаленка по РФ; • гибкий график: 5/2 с 10:00 до 19:00 по Москве, но при необходимости часы работы подстроим под вас; • теплая атмосфера: клубы по интересам, летний выезд на природу AGIMA Camp и корпоративные вечеринки, куда можно приглашать и свою семью; • сильная команда: открытость к решению любых вопросов и поддержка в создании вашего личного бренда для профессионального роста; • особые бонусы: бесплатные билеты на культовый забег для IT-специалистов RUNIT; • оформление по ГПХ с физлицом. Для отклика пишите: @katik_nes

Первая программа профессиональной переподготовки, получившая аккредитацию Альянса в сфере искусственного интеллекта: 📊 Специалист по науке о данных (Data Science) Рекомендательные системы, прогнозирование спроса, распознавание изображений и умные помощники создаются с помощью методов науки о данных. Для разработки таких решений важно понимать программирование, математику и машинное обучение. На программе профессиональной переподготовки ФКН НИУ ВШЭ вы пройдёте путь от основ анализа данных до нейронных сетей и обработки больших данных. На курсе вы научитесь: 🫶 программировать на языке Python и работать с языком запросов SQL; 🫶 применять математику и статистику для анализа данных; 🫶 создавать и обучать модели машинного обучения; 🫶 работать с нейронными сетями и методами глубокого обучения; 🫶 анализировать тексты, изображения и звуковые сигналы; 🫶 решать прикладные задачи и создавать проекты для портфолио. Программа подходит начинающим, специалистам без опыта в ИТ и программистам, которые хотят системно освоить науку о данных. 📆 Старт: 3 сентября 💻 Формат: смешанный, от 12 месяцев 📌 Документ: диплом о профессиональной переподготовке НИУ ВШЭ 🐭 Подробнее о программе

#вакансия #vacancy #job #вакансия #дата_инженер #dataengineer #удалёнка 🔵 ДАТА-ИНЖЕНЕР (Платформа анализа данных) Полный день, удалёнка (возможность работать во времени ±2 часа от Екатеринбурга) от 2 лет опыта Ежемесячный доход 195 401 руб. gross ⚪️ О компании и проекте АО «ЭР-Телеком Холдинг» — российская телекоммуникационная и цифровая инфраструктурная компания. Наша миссия — развивать цифровую инфраструктуру для жизни, бизнеса и государства. Известны под брендами: ДОМ.РУ, ДОМ.РУ Бизнес, Movix и др. Мы запускаем новый проект — «Платформа анализа данных. Это не просто классическое хранилище данных. Мы строим выделенный высокопроизводительный конвейер для обработки огромных объёмов данных. ⚪️ Чем предстоит заниматься Вы будете не просто дата-инженером в классическом понимании. Нам нужен специалист, который сочетает экспертизу в дата-инжиниринге с опытом backend-разработки и умеет работать с высокими нагрузками. ⚪️ Ключевые задачи: ➖Разработка и сопровождение высоконагруженного конвейера обработки данных на отдельном контуре ➖Реализация API для взаимодействия между компонентами системы ➖Сбор информации через коллекторы (syslog, UDP и другие протоколы) ➖Построение ETL/ELT-пайплайнов с использованием Airflow, Spark, Kafka ➖Оптимизация производительности: профилирование, работа с многопоточностью, диагностика и устранение узких мест ➖Интеграция внешних источников данных в связке с аналитиком ⚪️ Мы ждём, что вы ➖Опыт: от 2 лет в дата-инженерии или разработке высоконагруженных систем ➖Имеете высшее образование ⚪️ Технические навыки (обязательно): ➖Python — основной язык для разработки пайплайнов и автоматизации ➖SQL — уверенное владение, оптимизация сложных запросов ➖ClickHouse, Hive и другие СУБД ➖Опыт работы с Big Data: Hadoop, Spark, Kafka ➖Оркестрация: Airflow, Jenkins или аналоги ➖Опыт разработки API высокой нагрузки (понимание многопоточности, работа с сетевыми протоколами) ➖Опыт работы с коллекторами сбора информации (syslog, UDP и другие) ⚪️ Soft skills: ➖Системное мышление ➖Понимание производительности и архитектуры ➖Умение работать с большими объёмами данных ➖Коммуникация с аналитиками и смежными командами ⚪️ Условия работы ➖Официальное трудоустройство в штат дочерней аккредитованной IT-компании ООО «НАПА ЛАБС»; полный соцпакет: оплачиваемые отпуска, больничные (100% компенсация), командировки. ➖Профессиональный рост: участие в профильных конференциях, доступ к корпоративной библиотеке и курсам. ➖ДМС со стоматологией после прохождения испытательного срока. ➖Корпоративные привилегии: бонусные тарифы на телеком-услуги Дом.ру, программы лояльности, скидки в фитнес-клубы и многое другое от партнеров. ➖Дружелюбная атмосфера в команде профессионалов, прозрачные процессы. ➖Яркая корпоративная жизнь: внутренние хакатоны, митапы, совместные выезды и спортивные мероприятия. Откликнуться: Будем ждать резюме в телеграм/на почту с указанием, на какую вакансию отклик💙 Контакты: tg: @olya_vychegina эл.почта: olga.vychegina@dom.ru

#vacancy #вакансия #Analyst #удаленка Позиция: Портфельный аналитик Компания: Fintech-кредитование и цифровые финансы. Формат работы: Удалённый Занятость: Фуллтайм Оформление: ТК Вилка: до 300 тр гросс, но обсуждаемо. Ежеквартальные премии, индексация заработной платы ежегодно. ДМС Требования: - Опыт от 3х лет - Опыт анализа кредитного портфеля, розничные риски, розничные кредиты, займы -SQL, Python - навык построения отчетности в Power BI будет плюсом - владение Excel на высоком уровне (в т.ч. сложные формулы, сводные таблицы) - высшего образования - Гражданство РФ Обязанности: • глубокий анализ кредитного портфеля: оценка структуры, качества и динамики кредитного портфеля. Мониторинг рисковых параметров, выявление и прогнозирование проблемных сегментов заемщиков • оптимизация продуктового предложения: анализ влияния продуктовой стратегии на показатели портфеля • эксперименты и принятие решений: проведение и аналитика A/B тестов для оценки эффективности продуктовых и маркетинговых решений. Поиск и оценка новых источников данных для улучшения качества принятия решений • макроэкономический анализ: оценка влияния макроэкономических факторов на кредитный портфель • кросс-функциональное взаимодействие: тесное сотрудничество со смежными подразделениями (продукты, взыскание, маркетинг) для оптимизации общих бизнес- процессов • отчетность: подготовка регулярных и ad-hoc отчетов о состоянии кредитного портфеля для руководства Резюме присылать @evgenya_kovaleva

Открыли регистрацию на E-CUP 2026 Students 🎓 В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных. Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете предсказать поведение покупателя? Как минимум — попробуете и получите фидбэк от тех, кто делает это в Ozon Tech каждый день. Как максимум — разделите призовой фонд в 7 200 000 ₽ в торжественной атмосфере конференции E-CODE. Нетривиальные задачи, нетворк с ведущими специалистами индустрии, кастомный мерч и шанс масштабно усилить портфолио — это про E-CUP 2026 Students. Больше подробностей и регистрация ↩️

Позиция: Продуктовый аналитик Компания: МТС Банк Формат: Гибрид - г. Москва / Технопарк В нашем 🏦 широкая линейка продуктов 💸 для розничных и корпоративных клиентов (кредитные и дебетовые карты, инвестиции, моб.приложение и пр.) Продукты развиваются с молниеносной скоростью ⚡️ Чтобы продолжать этот рост нам нужно более глубокое понимание того, как работает продукт и как с ним взаимодействуют пользователи. У нас продуктовый аналитик - это полноценный участник продуктовой команды, он помогает принимать продуктовые решения, используя свои навыки и знания в области работы с данными, математики, статистики и теории вероятности. ✅Чем предстоит заниматься: Анализировать источники данных; Строить воронки продаж; Собирать требования для построения консолидированных витрин с аналитическими данными; Проводить А/Б тесты; Строить регулярную отчетность и дашборды для цифровой платформы банка; Рассчитывать бизнес-кейсы; Проверять гипотезы. ✅Что мы ждем от тебя: Знание программы SQL, Power BI, Oracle, Python Опыт работы в данном направлении от 2-х и более лет Знание продуктовых методов, опыт расчета бизнес-кейсов Умение видеть за числами действия реальных пользователей и объяснить, почему изменилось их поведение Проявление проактивного подхода в решении задач, а именно: способность самостоятельно разобраться в любой ситуации, задать себе правильные вопросы, собрать необходимую информацию и сделать выводы, которые приведут к принятию наилучшего решения ✅Преимущества работы с нами: Работу в современной надежной цифровой компании; Достойную заработную плату; Комфортный и стильный офис в двух минутах от м. Технопарк для московских сотрудников - гибридный формат работы; Отсутствие дресс-кода, гибкий формат работы; Корпоративное кафе «Мечта» и отличный кофе на первом этаже БЦ; Аgile-культура: продуктовые команды, Scrum и Kanban, демо-дни, внутренние митапы и таунхоллы; Специальный тариф на мобильную связь для тебя и близких; Предложения от партнеров банка и МТС; Заботу о тебе и твоей семье: ДМС с первого дня; На всякий случай в офисе работает врач; Корпоративный спорт: тренировки в MTS Fintech Run Club, бесплатный тренажерный зал в офисе, корпоративные спортивные команды и занятия йогой; Поддержка сотрудников: программа материальной помощи в различных жизненных ситуациях. Пиши мне: @Lianaa_sh

#jobs #vacancy Добрый день! Вилка до 3500$ Очень важен опыт в кредитовании Появилась новая позиция Business Analyst (Product Discovery) Компания развивает fintech-продукт в сфере кредитных процессов, скоринга и принятия решений. Команда усиливает направление Product Discovery и ищет бизнес-аналитика, который будет помогать превращать бизнес-проблемы в понятные процессы, требования и решения до старта разработки. Это роль не про sprint execution и не про сопровождение задач в delivery. Основной фокус — problem structuring, solution design, discovery documentation и подготовка качественных требований для передачи командам разработки. Мы ищем Business Analyst, который умеет разбирать сложные бизнес-задачи, описывать AS-IS / TO-BE процессы, проектировать customer journey, работать с decision logic и формировать понятные functional / system requirements. Основные задачи: ▪️ Анализировать и декомпозировать бизнес-проблемы на понятные логические компоненты. ▪️ Проектировать и документировать AS-IS и TO-BE бизнес-процессы. ▪️ Описывать процессы через BPMN, UML, decision trees и другие структурные форматы. ▪️ Предлагать улучшения customer journey, кредитных процессов и логики принятия решений. ▪️ Переводить бизнес-процессы в функциональные и системные требования. ▪️ Описывать data requirements, integration requirements и зависимости между системами. ▪️ Прорабатывать статусы, переходы, edge cases, API logic и бизнес-правила. ▪️ Готовить структурированную discovery-документацию для передачи delivery-командам. ▪️ Согласовывать решения с Product Owners, Risk, Engineering и Operations. ▪️ Помогать команде приходить от абстрактной бизнес-задачи к реализуемому системному решению. Что важно: ▪️ Опыт 3–5+ лет в роли Business Analyst / System Analyst. ▪️ Опыт работы в fintech, lending, credit risk или смежных финансовых продуктах. ▪️ Хорошее понимание кредитных процессов, underwriting, scoring и decision logic. ▪️ Умение структурировать сложные и абстрактные бизнес-задачи. ▪️ Опыт описания бизнес-процессов, AS-IS / TO-BE flows, BPMN / UML. ▪️ Умение формировать functional requirements и system requirements. ▪️ Понимание data flows, integration logic, API dependencies и edge cases. ▪️ Способность думать не только как аналитик требований, но и как человек, который проектирует решение. ▪️ Умение взаимодействовать с Product, Risk, Engineering и Operations. ▪️ Свободный русский и английский для работы с командой и документацией. Будет плюсом: ▪️ Опыт в lending, BNPL, микрокредитовании, digital banking или credit decisioning. ▪️ Опыт работы с risk rules, scoring models, underwriting flows или decision engines. ▪️ Понимание KYC / AML, fraud checks, eligibility checks и customer verification flows. ▪️ Опыт описания API contracts, data mapping, status models и transition logic. ▪️ Опыт работы в Product Discovery-команде. ▪️ Умение не просто фиксировать требования, а предлагать улучшения процессов и customer journey. ▪️ Опыт подготовки документации для handoff в delivery-команды. Формат работы: ▪️ Remote ▪️ Department: Product / Discovery ▪️ Reporting line: Head of Product / Discovery Lead ▪️ Фокус роли: discovery, process design, business/system analysis до старта разработки Интересно будет пообщаться? Пишите в тг: @tetanec1

🤖 ИИ-зрение: как строить карту сцены по данным камер — детекция, трекинг, локализация Открытый урок курса «Компьютерное зрение. Экспертный уровень». На вебинаре разберём прикладные аспекты построения структурированного представления окружающего мира на основе видеопотока и сенсорных данных. Программа: - источники данных для построения карты сцены и методы их агрегации; - сочетание детекции, сегментации, трекинга и оценки движения камеры в единой последовательности алгоритмов; - практические ограничения ИИ-решений: шум, динамические объекты, изменение освещения, погрешности и требования к точности. Результат: понимание этапов формирования машинного представления сцены, взаимосвязей между восприятием, локализацией и построением карты. Эти знания применимы в беспилотном транспорте, робототехнике, навигации и видеоаналитике. ➡ Участвовать бесплатно https://otus.pw/ECS1/?erid=2W5zFJgL4ob Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

#вакансия #datascientist #six_sigma #python #удаленно  Гибридная вакансия на стыке Data Scientist, инженера данных и аналитика Формат: удаленный, фуллтайм Локация: РФ По всем вопросам: @Masha_UIT  Требования — Уверенное владение Python, умение писать чистый и поддерживаемый код. — Опыт работы с библиотеками: - pandas; - NumPy; - scikit-learn. — Практический опыт анализа временных рядов. — Опыт визуализации данных с использованием statsmodels, Matplotlib и/или Plotly. — Знание и практическое применение методологии Six Sigma. — Наличие сертификации Six Sigma не ниже уровня Green Belt. — Понимание и применение цикла DMAIC (Define–Measure–Analyze–Improve–Control). — Опыт участия минимум в двух проектах цифровизации промышленных предприятий с подтвержденным экономическим эффектом. — Опыт реализации проектов по одному или нескольким направлениям: - СУУТП; - СГДО; - RTO; - видеоаналитика; - предиктивная аналитика; - рекомендательные системы. Для резюме: @Masha_UIT ⚠️ Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем

🦾 Как развернуть модель машинного обучения через Docker Практика и ваши вопросы в прямом эфире Открытый урок курса «Машинное обучение. Экспертный уровень» 6 августа, 18:00 Для разработчиков, инженеров по данным, инженеров машинного обучения и MLOps, которые хотят полный цикл развертывания модели машинного обучения: от исследовательского кода до работающего контейнера с оркестрацией. На вебинаре мы пошагово разберём: - запуск и управление контейнерами, работа с их состоянием; - написание Dockerfile для модели с учётом зависимостей; - сборка образа и тестирование модели внутри контейнера; - построение многокомпонентной системы через docker-compose. Каждый шаг объясняется и демонстрируется в реальном времени. Вы увидите не только команды, но и логику принятия решений — как правильно структурировать контейнер, какие настройки важны для промышленного использования. ➡ Участвовать бесплатно https://otus.pw/gYKY/?erid=2W5zFH6JT77 Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.