Data Science Jobs

Позиция: BI Аналитик/Инженер Локация: Москва Занятость: Fulltime Формат работы: Офис (Москва) Компания: Цифровые привычки( проект Сбер) Оформление: ИП или ГПХ Вилка:до 100 тр по ГПХ , до120 тр по ИП Требование: • Опыт работы в роли BI-инженера/BI-аналитика от 2-х лет • Уверенные знания SQL/оконные функции/CTE, процедурный язык PostgreSQL • Опыт работы с BI-инструментами: QlikSense, Superset • Опыт работы с PostgreSQL в качестве DE/DBA • Знание основных понятий и концепций из области Data Warehousing • Опыт разработки витрин данных Будет плюсом: • Наличие опыта разработки на Python • Опыт проведения миграции между BI платформам Обязанности: • Разработка BI-отчетности • Сбор, обработка и парсинг "сырых" данных • Поддержка и развитие хранилища данных, оптимизация работы БД • Общение с заказчиками резюме присылать @ithrevgenya

Сотрудники Авито ведут свой telegram-канал ⭐️ И знаете, получается мегалампово и увлекательно. Всего через несколько постов начинаешь уже чувствовать себя частью их уютного офиса: рядом знакомые весёлые коллеги из постов, и вам точно есть что обсудить. А вообще, хвалим и одобряем. Во-первых, смело и интересно. Во-вторых, для тех, кто рассматривает работу в компании, это возможность изучить культуру и атмосферу в команде ещё до трудоустройства. 🔥 Однозначно подписка — @TeamAvito 🔥🔥 Если думаешь о работе в Авито, то добавляй сразу — @avito_career

Data Engineer в команду CDP #удаленка Компания: 2Гис 🔹Тебе предстоит -Повысить эффективность пайплайнов для расчета с daily-признаков на основе batch процессинга. -Создать эффективный пайплайн для расчёта realtime-признаков на основе Kafka‑топиков. -Проектировать и разрабатывать сервисы, обрабатывающие миллиарды событий пользователей. -Решать сложные инженерные задачи: расчеты метрик, построение витрин. -Работать с потоками данных и интеграциями между CDP и другими системами 2ГИС. -Влиять на архитектурные решения и качество кода. -Работать в распределенной команде, взаимодействуя с аналитиками, продактами и инженерами других направлений. 🔹Ждем от тебя -Опыт работы с highload-системами. -Опыт проектирования архитектуры данных или платформенного кода. -Опыт работы с Kafka, ClickHouse или другими системами потоковой и аналитической обработки данных. Хорошо понимает, как работает Spark и умеет его готовить. Хорошо владеешь одним из языков программирования (например, Python или Scala). -Самостоятельность и проактивность — ты не ждешь постановок, а предлагаешь решения. -Желание разбираться в бизнес-логике и создавать продукт, а не просто писать код. Откликнуться

#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

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.

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

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

Обратный отсчет

Вакансия: Data Engineer Аутстафф проект Компания: ЛИАН Занятость: фулл тайм Локация: весь мир ЗП: от 240 до 350 тыс Оформление: ИП (по СЗ при совместительстве) Грейд: middle+ и выше Чем предстоит заниматься: 1) Проектировать, внедрять и сопровождать пайплайны обработки информации и системы управления данными, построенные на платформе Databricks (с использованием Unity Catalog, Delta Lake и Workflows). 2) Проводить детальное исследование, профилирование и очистку наборов данных с целью их распределения по бизнес-доменам и выявления сведений, относящихся к персональным данным (PII). 3) Участвовать в создании архитектуры разграничения доступа к данным, уделяя внимание договорённостям о структуре данных (data contracts), управлению правами в каталоге, а также автоматизированному предоставлению и отзыву привилегий через подход «инфраструктура как код» на базе Terraform. 4) Взаимодействовать с командой для рецензирования и подтверждения того, что разработанные схемы доступа и контракты данных являются производительными, адаптируемыми и пригодными для многократного применения. 5) Обеспечивать корректный запуск продуктов обработки данных и механизмов контроля доступа в строгом соответствии с утверждёнными контрактами, исключая любые нежелательные побочные эффекты. 6) Готовить и актуализировать развёрнутую документацию, охватывающую контракты на данные, модели доступа и общие регламенты управления информационными активами. 7) Отслеживать работу развёрнутых пайплайнов и выполнять проверки качества данных, чтобы гарантировать их соответствие заданным показателям надёжности, скорости и точности. 8) Активно изучать существующие внутренние наработки и искать готовые решения, способствующие повторному использованию компонентов и унификации подходов в рамках общей платформы данных. Наши пожелания к кандидатам: 1) Более 3 лет опыта работы в области проектирования данных; 2) Опыт работы с Python и широко используемых фреймворков для обработки данных (например, Spark/PySpark для потоковой, пакетной и асинхронной обработки данных); 3) Практический опыт работы с Unity Catalog и Delta Lake; 4) Опыт автоматизации развертывания объектов Databricks через Terraform (создание кластеров, заданий, секретов, управления доступом — не только инфраструктура, но и конфигурация сервисов); 5) Умение оптимизировать производительность Spark-задач (настройка партицирования, кэширования, выбор форматов, борьба с перекосом данных); 6) Опыт работы с потоковой обработкой (структурированный стриминг Spark, обработка событий); 7) Глубокие фундаментальные знания в области моделирования данных, распределенной обработки данных, SQL и архитектуры хранилищ/озерных баз данных; 8) Обязательным требованием является практический опыт развертывания облачных платформ и инфраструктуры данных (Databricks, GCP или AWS) с использованием Terraform, а также готовность к изучению новых технологий для целей интеграции; 9) Опыт внедрения CI/CD для кода обработки данных (автоматические тесты, линтинг, развертывание через Git-репозитории, интеграция с Jenkins/GitLab CI). 10) Способность проектировать решения для доступа к данным и управления данными, используя устоявшиеся шаблоны проектирования и различные инструменты проектирования; 11) Четкое понимание бизнес-ценности предоставляемых продуктов данных и механизмов управления; 12) Опыт разработки программного обеспечения. 13) Английский от B1 Для отклика писать в личные сообщения @yanggilla Прикрепляйте сразу CV

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