Data jobs feed

🎓Гранты на учебу в магистратуре по умной логистике от X5 и РУДН — получите диплом государственного образца с портфолио реальных кейсов и станьте востребованным специалистом среди лидеров рынка. Вы получите: — возможность получить грант на 100% стоимости обучения; — диплом магистра РУДН и портфолио с масштабными проектами; — реальные кейсы X5 с первого семестра; — аналитику данных, ИИ и BI-инструменты; — работу с системами WMS, TMS, ERP. Хотите управлять логистикой как целостной системой — выбирайте программу и отправляйте заявку до 13 августа: https://u.to/J_qeIg

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

Привет! Сможем разместить вакансию в @datajobschannel плиз? #вакансия #удаленка #гибрид #fulltime #remote #Product #Analyst #Senior #Middle Позиция: Продуктовый аналитик (Middle / Senior) Вилка: до 280 000 на руки Локация: РФ Занятость: Fulltime Формат работы: Удаленный/Гибрид в Питере Оформление: ТК РФ Меня зовут Вова, рекрутер Quadcode. Мы международная финтех-компания, разрабатываем экосистему брокерских продуктов для международного рынка и помогаем партнерам запускать собственные платформы 🔥 Ищем проактивного продуктового аналитика, который поможет одному нашему молодому стартапу принимать сильные решения на основе данных, находить точки роста продукта и влиять на бизнес-результаты 🚀 Что будешь делать: • Анализ пользовательского поведения, продуктовых сценариев и ключевых точек взаимодействия с продуктом • Формирование, проверка и оценка продуктовых гипотез • Проведение и анализ A/B-тестов, интерпретация результатов и подготовка рекомендаций для продуктовых команд • Поиск инсайтов, закономерностей и возможностей для развития продукта, поддержка data-driven подхода • Работа с Greenplum, ClickHouse и большими объемами данных • Взаимодействие с продуктовой, маркетинговой и бизнес командой ⚡️ Что важно: • Опыт работы в аналитике данных от 3 лет • Уверенное владение SQL и Python • Опыт проведения и анализа A/B-тестов • Понимание принципов продуктовой аналитики: пользовательские сценарии, воронки, продуктовые гипотезы • Опыт работы с большими объемами данных • Опыт работы с Airflow • Проактивность, самостоятельность и ownership-подход к работе • Умение работать с бизнес-контекстом и эффективно взаимодействовать с продуктовыми командами • Английский язык от уровня B2 👉 Для отклика: @itrecruit_vova

👋Всем привет! От лица Программного комитета SmartData хотел бы пригласить вас на нашу осеннюю конференцию. Мы сейчас активно отбираем доклады в программу и очень отчетливо видим, как сильно меняется профессия дата-инженера. Еще недавно наш основной фокус был на надежных пайплайнах, ETL-процессах и стабильной доставке данных. Но сейчас везде обсуждают LLM: инструменты меняются на лету, бизнес требует внедрения языковых моделей, а мы ищем устойчивые подходы к тому, как использовать их в продакшене. Сегодня рынок ждет от дата-инженеров гораздо большего: — Как встроить те же LLM в пайплайны без лишней сложности? — Как на самом деле устроены современные базы данных под капотом? — Почему ломается Data Quality, когда объемы вырастают в сто раз? — Как выстроить MLOps, чтобы модели жили долго и не деградировали? Над этими вопросами сейчас ломают голову и мидлы, и сеньоры. И чтобы находить хорошие решения, нужна архитектурная насмотренность. Быстрее всего она появляется там, где можно вживую разобрать чужие подходы и честно обсудить их с коллегами из других компаний. Именно за таким хардкорным опытом и нетворкингом мы и собираемся на SmartData этой осенью. 🗓 23–24 сентября, Москва (офлайн) + онлайн. За билетами по специальным условиям для подписчиков канала — приходите в личку к @zuynew Буду рад увидеться с вами на площадке!

#Hiring #FinanceSystemsEngineer #FinanceJobs #SQL #DataAnalysis #Accounting #FinTech #ERP #PowerBI #Tableau #BigQuery #RemoteJobs #Poland #EU #Serbia #Georgia #Armenia #Kazakhstan Senior Finance Systems Engineer We are looking for an experienced Senior Finance Systems Engineer to join a long-term international project focused on finance systems, data reconciliation, and process optimization. Location: Poland, Kazakhstan, EU, Georgia, Armenia, Serbia Work Format: Remote Time Zone: CET Start Date: July Project Duration: 12+ months Final compensation will be discussed individually based on experience and interview results. About the Project: As a Finance Systems Engineer, you will play a key role in ensuring the integrity and accuracy of financial data across multiple systems within the Sales-to-Cash process. You will collaborate with Finance, Engineering, and Product teams to investigate data discrepancies, improve reconciliation processes, and optimize financial data flows. Responsibilities: Analyze and resolve discrepancies between internal systems, payment providers, and bank transactions. * Validate financial data throughout the Sales-to-Cash lifecycle. * Perform reconciliation of financial records and investigate root causes of inconsistencies. * Work with large datasets and develop optimized SQL queries. * Conduct structured data audits to ensure data quality, completeness, and consistency. * Collaborate with cross-functional teams to improve financial processes and system integrations. * Support Finance teams by explaining discrepancies and improving reporting transparency. Requirements: * Strong SQL skills with experience writing complex queries (JOINs, CTEs, subqueries). * Solid understanding of relational databases and data structures. * Experience working with large datasets and data reconciliation. * Good understanding of accounting principles, including P&L, Balance Sheet, debit/credit logic, and reconciliation processes. * English level: Upper-Intermediate (B2) or higher. Nice to Have: * Experience in FinTech or working with payment providers. * Experience with ERP systems such as NetSuite, 1C, or similar. * Familiarity with BI tools (Power BI, Tableau, Looker). * Knowledge of data warehouses, BigQuery, cloud platforms, or system integrations. If you're interested, or know someone who might be a great fit, please send your CV via Telegram: @hr_sandra Please mention the vacancy title:Senior Finance Systems Engineer.

Академический менеджер направления «Продуктовая аналитика» Центральный университет — первый в России вуз на основе STEM-модели. Мы сотрудничаем более чем с 70 ведущими компаниями и создаем университет, в котором хотели бы учиться сами. Мы ждем — Профильное образование в сфере анализа данных или экономики — Знание Python, понимание статистики и математики — Стажировка или опыт работы в продуктовой аналитике Что нужно делать — Следить за учебными материалами и контролировать качество курсов — Решать организационные вопросы направления, собирать аналитику по успеваемости студентов и нагрузке команды — Сопровождать НИС, организовывать воркшопы с экспертами, бизнес-исследования, стажировки и мероприятий по привлечению абитуриентов Условия — Гибридный график — несколько дней работа из кампуса у метро «Маяковская» — ДМС с первого рабочего дня и услуги корпоративного психолога — Бесплатный фитнес-зал и компенсация питания в дни работы из кампуса Откликнуться

#вакансия #удаленнаяработа #fulltime #remote #DataAnalyst #Analyst #Аналитик 📊 Data Analyst (Acquisition) 🏢 Company: Tangem 🚀 Company type: Product company (Blockchain / Fintech) Tangem is a high-tech company in the blockchain sector, founded in 2017, headquartered in Zug, Switzerland, with branches in North America, Eastern Europe, and APAC. We bring digital assets to the masses through a smartcard-based hardware wallet and mobile apps: secure, simple UX in 220 countries, setup in under a minute, and support for thousands of tokens in one wallet. 🌍 Location / Work format: Fully Remote (work from anywhere), schedule aligned with CET 💰 Compensation: 4000 - 6000 USD 📌 About the Role You will join a small analytics squad that works like a shared force for the business. Your home base is the Acquisition block: Affiliate, CRM, Web and Marketing, with Affiliate as your main area. This is not a pull-a-ready-report role. You scope what needs measuring, build and model the data yourself, run the analysis, and bring clear recommendations to the stakeholders who own each area. You will work closely with the Analytics Lead, who sets the squad's methods and priorities, and you will steadily take ownership of your domains. As the squad grows, its coverage extends to new areas such as Finance and Logistics, so the team stays useful across the whole business. 🎯 Responsibilities: - Start with affiliate analytics (your main area). Own the numbers for the affiliate and promo-code program: partner performance, payout logic, and ROI. - Take on more as you grow. Step by step, expand into CRM, Web, and Marketing analytics, focusing on the questions that matter most to the business. - Build your own datasets. Pull and model data from raw sources when ready-made tables and dashboards are not enough. - Find what matters in the data. Use statistics to tell real changes from noise, and explain what moved and why. - Deliver dashboards and recommendations. Build self-service reporting and turn analysis into clear next steps for the people who own each area. - Use AI sensibly to work faster, knowing where it helps and where it does not. ✅ Requirements: - 3+ years in analytics (Data, Business, or Product), with examples where your work changed a real decision. - Solid technical and statistical grounding. You frame the question, pick the right method, and read results honestly. A quantitative or engineering background is a plus. - Comfortable pulling and modeling data from raw sources and going deep when a problem calls for it. - Strong SQL and Python skills. - Experience with BigQuery or PostgreSQL. - Experience with Power BI, Looker, or Tableau. - Experience with GA4, Amplitude, or similar analytics platforms. - Strong communication skills and experience working directly with stakeholders. ⭐️ Nice to Have: - E-commerce, Crypto, or Fintech experience. - Affiliate or partner programs, promo-code systems, or marketing attribution. - CRM analytics. - Google Ads and Meta Ads reporting. - Familiarity with Tangem Wallet or similar applications. - Strong business mindset with the ability to connect metrics to growth and revenue. 🎁 What We Offer: - Stability, professional growth, and the opportunity to help build the next unicorn. - Fully remote work from anywhere in the world. - Competitive salary in EUR/USDT. - Unlimited vacation. - Birthday gifts. - Compensation for work equipment. - Paid sick leave. Contact: Ivan - @grozman

Data Quality Analyst в EMCD Локация: удаленно, вне РФ. EMCD (emcd.io) - международная крипто-финтех компания и крупнейший майнинг-пул в Восточной Европе. Что предстоит делать: • Развивать процессы Data Quality: проверки, мониторинги, алерты и валидацию данных • Искать причины расхождений в метриках и данных • Анализировать DWH, ETL/ELT-пайплайны и витрины • Работать с аналитиками, data engineers и продуктовыми командами • Поддерживать документацию и помогать делать данные понятнее и прозрачнее • Формировать культуру качества данных внутри компании Что важно: • 3+ года опыта в Data Analytics / Product Analytics / Data Quality • Отличный SQL • Понимание DWH, ETL/ELT и жизненного цикла данных • Опыт работы с BI-инструментами • Умение самостоятельно находить причины проблем в данных • Python, Airflow, dbt или GitLab будут плюсом Что предлагаем: • Полностью удалённый формат и гибкий график • 20 дней отпуска + 12 бонусных • 100% оплачиваемый больничный • Оплачиваем обучение и английский 📩Писать: @AlesyaRecruiter #vacancy #analyst #dataquality #remote

🚀 Enfint is seeking a Senior Data Engineer #вакансия #vacancy #Python 📍 ONSITE DUBAI🏝☪️‼️‼️‼️ What You'll Do 💼 Develop and maintain web applications and REST APIs using Python 💼 Design scalable microservices and backend architectures 💼 Build data transformation and ETL pipelines 💼 Integrate and optimize SQL and NoSQL databases 💼 Implement secure authentication and authorization solutions (OAuth, JWT) 💼 Collaborate with cross-functional teams to deliver high-quality products 💼 Improve performance, reliability, and scalability of existing systems 💼Contribute to CI/CD processes and production deployments What We're Looking For 💼 Strong Python experience ( 5+ years) 💼 FastAPI and/or Flask 💼 Asyncio & asynchronous programming 💼 SQLAlchemy or other ORMs 💼 Microservices architecture 💼 SQL & database optimization 💼 Git & CI/CD pipelines 💼 Testing and debugging skills Nice to Have: Docker & Kubernetes, AWS, Azure, or GCP, Kafka, Spark, Hadoop, Data warehousing experience What We Offer - Competitive compensation package - Relocation support to Dubai (including relocation expenses assistance) - Comprehensive health insurance coverage - Dynamic, collaborative, and international work environment 📩 if you think you're a good fit, please send your CV to: @Liz_Kostina

На долгий интересный проект требуется Data Engineer (Middle+ / Senior) Локация: Москва График: гибрид 3 дня в офисе, 2 дома Срок проекта до конца этого года с возможностью продления. Контекст проекта Разработка data lakehouse-решения под NDA для крупного заказчика. Работа с большими объёмами данных, многоуровневой архитектурой и строгими требованиями к качеству и производительности пайплайнов. Грейд Middle+ / Senior Логика оценки: коммерческий опыт от 3 лет, но фокус на самостоятельность, понимание продакшн-цикла и глубину работы со стеком. - Явный признак Middle+: уверенная работа с Apache Spark на кластере (2–3+ нод) + опыт 4 года. - Явный признак Senior: самостоятельное проектирование слоёв lakehouse, оптимизация cost/performance, менторство, опыт переноса решений в закрытые контуры. MUST-HAVE (обязательно) Категория Требования Язык Python (уверенное владение, понимание ООП, типизации, работы с памятью) ETL/ELT Опыт построения пайплайнов в продакшн (от 1–2 лет активной поддержки) Обработка данных PySpark / pandas / аналоги; работа с большими объёмами Форматы Parquet, columnar storage (понимание partitioning, compression, schema evolution) Хранилища S3 или аналоги (MinIO, Yandex Object Storage, etc.) Архитектура Data Lake / Lakehouse, multi-layer: raw → processed → curated Data Quality Нормализация, дедупликация, формирование golden record / master data БД & SQL PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse (или аналоги); продвинутый SQL (оконные функции, CTE, оптимизация запросов) Оркестрация Apache Airflow (или аналоги: Dagster, Prefect, Temporal) DevOps Docker, CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins), Git Облака Yandex Cloud / AWS / GCP (любая из трёх, понимание IAM, сетей, compute/storage) XML lxml, ElementTree или аналоги; опыт парсинга/валидации сложных структур NICE-TO-HAVE (сильные плюсы) Apache Spark (глубокая оптимизация: shuffle, partitioning, broadcast joins, динамическое выделение ресурсов) Trino / Presto (аналитические запросы поверх lakehouse) Табличные форматы: Apache Iceberg, Delta Lake, Hudi Опыт работы в закрытых контурах / on-premise / air-gapped средах Понимание Data Mesh / Data Fabric концепций Опыт написания unit/integration тестов для пайплайнов (pytest, Great Expectations, dbt tests) ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ Разработка и оптимизация ETL/ELT-пайплайнов под большие объёмы. Парсинг, валидация и трансформация XML-данных. Построение слоёв raw → processed → curated (Parquet + S3). Реализация нормализации, дедупликации и формирования "золотых" записей. Тюнинг производительности и обеспечение стабильности в продакшене. Подготовка решений к переносу в закрытый контур заказчика. Взаимодействие с аналитиками, архитектором, DevOps и командой За доп информацией писать @SDoroshin