Всем привет!
Мы ищем талантливого Data Engineer, который готов столкнуться с непростыми задачами в области хранения и обработки больших данных в масштабах петабайт!
У вас будет уникальная возможность поучаствовать в развитии платформы данных для работы с телеметрией автономного транспорта Москвы - трамваев и метро, в том числе: в разработке архитектуры DWH, подключении новых сервисов, повышении производительности и стабильности работы платфонмы.

Что предстоит делать:
- Превращать телеметрию автономного транспорта в данные, удобные для анализа: разрабатывать и запускать Spark-пайплайны, продумывать преобразования и проверки качества
- Подключать новые источники данных: разрабатывать интеграции с различными системами и обеспечивать надёжную загрузку данных в хранилище
- Развивать архитектуру Data Lake / DWH
- Вместе с командой формировать общие подходы к разработке, мониторингу и сопровождению пайплайнов

Что ожидаем:
- Практический опыт разработки и сопровождения пайплайнов данных
- Опыт работы с PySpark, Python и SQL
- Опыт работы с Data Lake / DWH и понимание принципов построения ETL/ELT-процессов
- Понимание принципов распределённой обработки данных

Будет плюсом:
- Опыт работы с Trino+S3
- Опыт оркестрации пайплайнов с помощью Airflow
- Знакомство с Data Vault 2.0
- Знание Scala и опыт её использования для обработки данных
- Опыт развития платформы данных на ранних этапах: от выбора решений до их внедрения и сопровождения

Контакт для связи:
@HR_Svetik

#vacancy #job #вакансия #удаленка #remote #DataEngineer #senior #fulltime #BigData #AI #LLM

Вакансия: Senior/Staff Data Engineer
Компания: Playrix
Опыт работы: от 5 лет
Город: Remote, есть офисы в Грузии, Армении, Казахстане, Сербии и на Кипре
Формат работы: полная удаленка
Занятость: full time
Зп: от 5000 USD net

💚 Playrix — одна из самых успешных компаний по разработке мобильных игр, входит в топ-3 компаний-разработчиков мобильных игр в мире. Наши игры установили 2,3 миллиарда раз (треть населения Земли), каждый день в них играет более 30 миллионов людей!

Мы в поисках Senior Data Engineer в AI Platform — одна из наших наиболее перспективных команд. Она отвечает за общую инфраструктуру и платформенный слой, на которых строится работа с AI во всей компании: от использования и оценки LLM до систем знаний и поиска, построенных поверх них.

✅ Наш стек:
- PySpark, Databricks, dbt, Redshift, RDS, PostgreSQL;
- AI: Claude, KimiK3, Codex с настроенными правилами репозиториев, растущим каталогом специализированных скиллов и агентских режимов под конкретные задачи.

✅ Задачи:
- Разрабатывать и развивать пайплайны данных и платформенный слой, от которого зависят AI-продукты компании;
- Анализировать использование LLM: стоимость, экономику токенов и кеширования, финансовую отчетность по расходам на AI;
- Развивать RAG-системы: контекстные базы знаний, инфраструктуру векторного и семантического поиска;
- Обеспечивать эксплуатационную надежность платформы: профилирование, мониторинг и observability пайплайнов, за которые вы отвечаете;
- Разрабатывать интерфейсы и сервисы поверх данных, а не только обеспечивать их загрузку: авторизацию, API и интерактивный доступ для пользователей данных.

✅ Мы ожидаем:
- Сильный коммерческий опыт в Data Engineering с современным стеком: Databricks, dbt, Airflow, Dagster, Greenplum, Snowflake, или аналогичными технологиями;
- Уверенное владение Python и понимание backend-разработки: как работает авторизация, как сервис предоставляется пользователям и как с ним взаимодействуют;
- Практическое понимание профилирования и мониторинга data-систем в production;
- Глубокое понимание AI/LLM-стека: векторных баз данных, embeddings, контекстного и семантического поиска, RAG-архитектур и принципов работы автономных агентов.
- Опыт работы с облачными технологиями, в идеале — AWS.

✅ Мы предлагаем:
- Гибкость в работе: Для большинства позиций у нас гибкий график и удалённый формат работы. Мы ориентируемся только на результат.
- Забота о здоровье и well-being: Предоставляем ДМС для сотрудников, их партнеров и детей, компенсируем онлайн-сессии с психологом, компенсируем занятия спортом.
- Развитие и обучение: Оплачиваем участие в профильных конференциях и курсах, проводим внутренние конференции. Компенсируем изучение иностранного языка.
- Ивенты и мерч: Регулярно проводим развлекательные и рабочие мероприятия в офлайн режиме: встречи команд, крупные корпоративные вечеринки и более лайтовые пати в офисах.

📲 За подробностями стучитесь в tg @sasha_builova

Вакансия: ML-инженер (LLM / Python)

Мы в поиске Senior / Middle+ ML-инженера на аналитический проект.
Работа в офисе (Москва), оффлайн-контур (Air-Gapped). Мощнейшее железо: Mac Studio 512GB + Ubuntu (NVIDIA RTX PRO 6000 96GB).

Обязательные требования:
• Python, vLLM, Ollama, llama.cpp.
• Опыт локального развертывания LLM-моделей (Llama-3, Qwen) и работы с форматами GGUF / FP8 / AWQ.

Будет плюсом:
• Опыт дообучения (Fine-Tuning, LoRA, QLoRA) и построения RAG-систем (ChromaDB / Qdrant).
• Умение писать парсеры (Selenium, Playwright).

Формат работы: офис / гибрид (Москва)
Есть тестовое задание, для его выполнения необходимо подъехать в офис.

Оплата: кэш/крипта, выше рынка.
Узнать подробности и отправить резюме: @konoovylinkaa

#вакансия #datascience #mlengineer #python #machinelearning #airflow #pyspark #sql #fulltime

Компания Centicore 💙 находится в поиске ML Engineer / Data Scientist.
Мы занимаемся продуктовой разработкой проектов наших заказчиков под ключ.

Вакансия: ML Engineer / Data Scientist
Формат работы: Москва, гибрид 1 раз в неделю офис
Вилка: 380 000–400 000 ₽ на руки

💙 Задачи:
– Исследовать и прототипировать новые методы контроля качества данных на наших данных.
– Проектировать ML- и статистические контроли для выявления аномалий, дрейфа распределений, деградации свежести данных, нарушений сезонных паттернов и нетипичных комбинаций метрик.
– Строить базовые ожидания по DQ-метрикам: row_count, null_rate, unique_count, свежесть данных, доли категорий.
– Подбирать подходящие методы под конкретную задачу: от простых правил и статистических проверок до ML-моделей.
– Валидировать контроли без готовой разметки: проверять их на исторических данных, использовать синтетические аномалии, shadow mode и анализ ложных срабатываний.
– Интегрировать решения в production-пайплайны: Airflow, PySpark, Hive/Hadoop.
– Настраивать алертинг для операционных команд и сопровождать решения в production.

💙 Ожидания:
– Опыт в ML / Data Science от 3 лет.
– Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn) и SQL.
– Ключевой стек: Python, SQL, Airflow, PySpark, Hadoop/Hive, MLflow.
– Сильная база по математической статистике и классическому машинному обучению: линейные модели, деревья, бустинги.
– Опыт с методами выявления аномалий и/или обнаружения дрейфа данных.
– Опыт работы с временными рядами.
– Опыт вывода моделей в production, их мониторинга и версионирования.
– Понимание, где действительно нужен ML, а где достаточно правила, SQL-проверки или статистического базового контроля.

Критично: Знание ML + Airflow.

💌 Для вопросов и отправки резюме пишите в личные сообщения: @ktvsk_d
Буду рада познакомиться! 💙

#вакансия #LLM #MLengineer #DataScience #PyTorch #NLP

Ищем LLM / ML Engineer с практическим опытом обучения языковых моделей.

Задача — обучение с нуля специализированных моделей на 1–10 млрд параметров. Основные направления: разработка ПО, понимание сложных русскоязычных текстов и function calling.

Проекты для заказчиков под NDA — подробности обсудим лично.

Задачи:
– Подготавливать данные и выстраивать пайплайны обучения.
– Проводить эксперименты с архитектурами, методами и режимами обучения.
– Обучать модели с нуля и адаптировать их под целевые задачи.
– Оценивать качество моделей, анализировать ошибки и улучшать результаты.

Ожидания:
– Практический опыт обучения языковых моделей: от подготовки данных до оценки результата.
– Опыт аналогичных проектов либо адаптации готовых моделей методами, выходящими за рамки SFT.
– Уверенное владение Python и PyTorch.
– Понимание принципов обучения трансформеров и опыт работы с GPU.

Будет плюсом: опыт распределённого обучения, оптимизации памяти и скорости обучения, работы с моделями для кода и вызова инструментов.

Если у вас есть такой опыт или можете кого-то порекомендовать — пишите @askomaev. Будет здорово, если кратко расскажете о проектах и своей роли в них.

От идеи до IT-решения за 7 дней — на Hack&Change 🚀

Присоединяйся к бесплатному онлайн-хакатону Changellenge >> Hack&Change 2026 с кейсами от Альфа-Банка, Авито, МТС и ПСБ в сфере веб-разработки, дата-аналитики или ИИ.

Что ты получишь?
— Практику на реальный кейсах: вместе с командой решишь настоящую бизнес-задачу от ведущих российских IT-компаний
— Поддержку IT-экспертов: сможешь задать вопросы на Q&А и обсудить прогресс на двух чек-пойнтах с менторами;
— Доказанный кейс в портфолио: усилишь резюме реальным проектом, который выделит тебя среди других.

Участвовать можно с 1 курса, из любой точки страны и даже без опыта программирования. Лучших участников ждут подарки и карьерные бонусы от компаний-партнеров!

Пока одни откладывают первый проект на потом, другие собирают его за 7 дней. Выбери трек и зарегистрируйся до 8 ноября: https://clck.ru/3WSGUt

Спасибо!

We’re hiring Senior Big Data Infrastructure Engineer 💜

📍 Важно: вакансия международная, кандидатов смотрим ВНЕ РФ и Беларуси.

Ссылка для откликов в первом комментарии 💥

Это команда Big Data Platform внутри большой инфраструктурной команды. Мы ищем сеньора, который возьмёт на себя Big Data инфраструктуру международного контура. Здесь не нужно поддерживать legacy: в выборе технологий ориентируемся на рынок, всё устаревшее активно выпиливаем, а вся инфраструктура работает на самых свежих версиях.

Сейчас в международном контуре идёт пилот, который сильно меняет то, как используется платформа. Раньше это было небольшое количество очень крупных датасетов, а станет тысячи небольших таблиц и огромное количество мелких файлов в Ozone S3. Параллельно переходим от «общего котла» ресурсов к квотам для каждого бизнес-юнита. Задач много, и во многих из них можно реально повлиять на архитектуру.

Работать будешь в паре с инженером, который ведёт такой же стек в соседнем контуре. Обмениваетесь подходами, вместе решаете общие задачи и подстраховываете друг друга.

Чем предстоит заниматься:
- Деплоить, обновлять и эксплуатировать сервисы Big Data платформы: HDFS, Ozone S3, Iceberg и др.
- Поддерживать пилот: перестраивать работу кластера под тысячи мелких таблиц и файлов
- Внедрять квоты на вычисления и хранение для бизнес-юнитов: продумать, как их считать и заводить, чтобы потом не утонуть в конфигурациях
- Мигрировать с дефолтного Iceberg-каталога на Lakekeeper или Gravitino
- Навести порядок в мониторинге и алертинге

Что важно:
- Опыт проектирования, внедрения и эксплуатации Big Data платформы от 5 лет
- Практический опыт с HDFS / Hadoop: деплой, апгрейды, траблшутинг
- Опыт самостоятельного деплоя и эксплуатации S3-хранилища. В идеале Ozone, но MinIO и аналоги тоже подойдут
- Опыт работы с Apache Iceberg
- Английский на уровне чтения технической документации
- Возможность работать по московскому времени (разница до 3 часов)

Будет большим плюсом:
- Опыт с Trino, Kafka или Flink
- Опыт с REST-каталогами для Iceberg (Lakekeeper, Gravitino, Polaris и др.)
- Опыт работы с AI-инструментами не только на уровне чата: Copilot, агенты, автоматизация своих задач

Из приятного 💜
Большая зона ответственности, задачи, в которых можно повлиять на архитектуру, и современный стек без legacy. Можно работать удалённо и по гибкому графику. Ещё есть выстроенный онбординг, корпоративная школа английского, внутренние программы обучения, компенсация внешних курсов и конференций, корпоративные цены на отели и дополнительный оплачиваемый выходной MyTime Day Off.

Все отклики принимаем через карьерный сайт - https://www.emergingtravel.com/career/positions/172/

С вас идея, а Т-Банк за нее заплатит

В Т-Банке ищут трейдеров, разработчиков и тех, кто просто увлекается инвестициями. Зарегистрируйтесь на программу «Инвест. Премаркет» до 11 ноября. 

Ваши AI-сценарии для бизнеса смогут побороться за призовой фонд программы — 2 500 000 ₽. А сами идеи Т-Банк поможет масштабировать и сделать частью бизнеса.

Успейте подать заявку до 11 ноября

🧩 Growth Analyst @ Higgsfield AI

Higgsfield AI — самая быстрорастущая AI-компания в истории.
За 18 месяцев с запуска наша команда достигла $1B ARR, а 133 сотрудника уже стали долларовыми миллионерами. Ты можешь стать следующим.

Что предлагаем:
🌍 35M+ пользователей по всему миру. Маркетинг глобального AI-продукта: paid, инфлюенсеры и органика
⚡️ От гипотезы до запуска - часы, а не кварталы. Нашёл, что работает, - проверяем и масштабируем
💵 Конкурентная зарплата в USD + опционы (Goldman Sachs уже покупает акции ранних сотрудников)

Кого ищем:
- 2+ года в маркетинговой или performance-аналитике, SQL и Python
Понимание CAC, ROMI, LTV, атрибуции и инкрементальности
- Опыт работы с рекламными кабинетами и трекерами
- Умение разобраться, какие каналы действительно приводят платящих пользователей, а какие присваивают чужие конверсии
- Самостоятельность: найти проблему, проверить гипотезу и довести выводы до решения по бюджету
- Готовность работать 6 дней в неделю. Так работают сильнейшие AI-команды. Рост до $1B ARR за 18 месяцев требует такого темпа. За год здесь получаешь опыт, на который в бигтехе уходят несколько лет.

📍 Офис в Алматы · 
     Полная поддержка с релокацией (финансовая + операционная)
💸 $100-200k в год + опционная программа
Узнай больше и подай заявку

🧩 Antifraud Scientist @ Higgsfield AI

Higgsfield AI — самая быстрорастущая AI-компания в истории.
За 18 месяцев с запуска наша команда достигла $1B ARR, а 133 сотрудника уже стали долларовыми миллионерами. Ты можешь стать следующим.

Что предлагаем:
⚡️ 6M+ генераций в день. Каждая мошенническая генерация расходует реальные GPU - твоя модель должна остановить абьюз до того, как потрачен compute
🕸 Противник адаптируется за дни: фермы из сотен аккаунтов, перепродажа доступа, автоматизированный сбор промобонусов. Здесь придётся строить систему, которая выдерживает эту гонку и успешно борется с лучшими фродерами мира.
💵 Конкурентная зарплата в USD + опционы (Goldman Sachs уже покупает акции ранних сотрудников)

Кого ищем:
- 3+ года в DS/ML, Python и SQL, модели в production
- Опыт работы с бустингами, дисбалансом классов и графами связей
- Умение оценивать модель через предотвращённые потери и стоимость ложных блокировок
- Готовность разбирать кейсы руками и собирать сигналы из сырых событий, платежей и поведения пользователей
- Самостоятельность: от первой гипотезы до работающего скоринга, мониторинга и обновления модели
- Готовность работать 6 дней в неделю. Так работают сильнейшие AI-команды. Рост до $1B ARR за 18 месяцев требует такого темпа. За год здесь получаешь опыт, на который в бигтехе уходят несколько лет.

📍 Офис в Алматы · 
     Полная поддержка с релокацией (финансовая + операционная)
💸 $100-200k в год + опционная программа
     Узнай больше и подай заявку

#remote #vacancy #Senior #вакансия #fulltime #DE

Привет! Меня зовут Екатерина. Я представляю группу компаний Top Selection. Мы занимаемся продуктовой разработкой и поиском it персонала для рынка России.
В данный момент мы в поиске Data Engineer для телеком компании

🌎Локация: строго РФ
💻Длительность: до конца 2027 года
Формат работы: удаленно
Оформление: ИП
Грейд - Senior
💰Вилка: 260 - 290к (gross)


Проект - Участие в миграции ИС на Apache стек

❗️Требования:
- Опыт миграции ETL-систем (желательно на Apache стек);
- Глубокий SQL
- Оптимизация SQL для highload (партиционирование, индексы, explain plans);
- Проектирование архитектур на Apache Spark (PySpark), NiFi, Airflow;
- Hadoop (HDFS) и Hive;
- Опыт работы с биллинговыми системами (желательно телеком-домен).

Контакты: @Katrin_Easya

Data Analyst
It-bench
https://it-bench.work/
Навыки: Data engineering, Data analysys, Data Science
Вакансия: Middle/Senior Data Analyst
Компания: It-bench

Сайт: https://it-bench.work/

Позиция: Middle/Senior Data Analyst

Зарплата: $2,000 – $5,000 (По результатам собеседования)

Локация: Worldwide (Удаленка)

Формат: Full-time

Мы ищем опытного Data Analyst в нашу международную команду. Если вы любите находить инсайты в данных, проектировать интерактивные дашборды и помогать бизнесу принимать правильные решения — давайте общаться!

Что мы ожидаем:
✅ Опыт работы в роли Data Analyst или BI-аналитика от 3 лет.
✅ Отличное знание SQL (сложные запросы, оптимизация) и Python (Pandas, NumPy).
✅ Опыт работы с BI-инструментами (Tableau, Power BI или Looker).
✅ Понимание принципов проведения A/B-тестирования и продуктовых/бизнес метрик.
✅ Уровень английского: B2 (Upper-Intermediate) и выше.

Чем предстоит заниматься:
• Анализировать сложные наборы данных для поиска трендов, паттернов и точек роста.
• Проектировать, создавать и поддерживать автоматизированные дашборды и отчеты.
• Запускать A/B-тесты и оценивать эффективность продуктовых фич.
• Взаимодействовать с распределенной международной командой для принятия решений на основе данных.

Что мы предлагаем:
🌍 100% удаленная работа из любой точки мира.
💸 Конкурентная заработная плата в USD.
🚀 Динамичная рабочая атмосфера без бюрократии.
⏰ Гибкий рабочий график.
Apply link: https://t.me/apply_jobs_bot?start=apply_babde9eb-2599-4877-b65e-85a983c7017b

Вакансия DA/DE в Альфа-Инсайт. Вендорсакая ставка.

Требования:
• Опыт работы от 2-х лет на позициях DA/DE в области DWH/BI.

➡️Обязательные hard skills:
- Практический опыт работы с Apache Spark — ключевое требование
- Продвинутое знание SQL: сложные joins, оконные функции, CTE, агрегации, подзапросы и оптимизация запросов.
- Опыт оптимизации Spark-задач и SQL-запросов на больших объемах данных.
- Опыт работы с S3
- Опыт работы с Apache Iceberg или понимание его ключевых возможностей
- Понимание принципов построения хранилищ данных (DWH), ETL/ELT-процессов, нормализации данных и организации потоков обработки.
- Опыт работы с технической документацией (BRD, FSD), умение писать ее четко и структурированно.
- Опыт тестирования данных
- Опыт работы с системами контроля версий, включая Git.

➡️Ключевые soft skills:
- Системное аналитическое мышление
- Коммуникабельность
- Самостоятельность и ответственность
- Внимание к деталям и аккуратность

➡️ Будет плюсом:
- Понимание принципов работы с Oracle и Greenplum.
- Опыт работы в финансовой сфере (банк, страхование, финтех).
- Базовые знания Python для скриптинга и анализа данных.
- Понимание методологий управления проектами (Agile, Scrum, Kanban).
- Опыт работы с ClickHouse, Airflow, SuperSet, FineBI.
- Понимание принципов организации data lake и lakehouse-архитектуры.

☑️Обязанности:
• Анализ требований:
- Прием и анализ входящей документации от заказчиков
- Детальный разбор требований, их формализация, проработка неясных моментов.
- Оценка возможности реализации с учетом используемого стека
- Анализ влияния изменений на текущие процессы, модели данных, таблицы и связанные компоненты.
• Проектирование и прототипирование:
- Разработка и согласование концептуального и логического решения.
- Проектирование потоков обработки и трансформации данных с использованием Apache Spark.
- Работа с данными, размещенными в S3 и организованными с использованием Apache Iceberg.
- Написание SQL-кода в среде Apache Spark для создания прототипов, проверки гипотез и подтверждения корректности предлагаемой логики расчетов или моделей данных.
• Тестирование и выпуск изменений:
- Приемка и тестирование патчей от разработчиков на тестовых/предпродуктивных/продуктивных стендах.
- Проверка корректности Spark-задач, SQL-логики, загрузок в S3 и работы таблиц Iceberg.
- Подготовка и контроль выгрузки доработок в продуктивный контур.

⚠️Контакт для связи: @max_kicha

Ищем людей в команду: мы разрабатываем ИИ-агентов для проектирования аналоговых микросхем

Кто мы?

Американский стартап в стелс-режиме, команда — RU-инженеры. Строим агентную систему для аналоговой электроники: агент берёт спецификацию схемы, составляет план верификации, генерирует тестбенчи, гоняет симуляции, разбирает ошибки, исправляет и выгружает результат в Cadence (Virtuoso, Maestro). Стек: frontier LLM, HDL21/Python, ngspice, Spectre, Cadence SKILL.

Проект рабочий: у одного из клиентов прогон верификации сократился примерно с 4 часов до 2–5 минут. Дальше — проектирование схем, оптимизация и физический дизайн.

Кого ищем?

1. Аналоговый инженер (верификация и проектирование)
— Опыт верификации и проектирования аналоговых схем в Cadence, Synopsys или Siemens.
— Разделяете идею, что большую часть этой работы можно и нужно автоматизировать.
— Будете участвовать во всех этапах: тестирование агента, правила проверки, библиотеки, разбор ошибок. Нам важна именно
ваша экспертиза — чтобы агент работал так, как работает сильный инженер.

2. LLM-инженер, заместитель технического лидера
— Опыт построения агентных систем: harness, инструменты, оценка качества.
— Умеете работать со сложными базами знаний и данными для агентов.
— Будете вместе с техлидом отвечать за архитектуру и качество системы.

3. Full-stack инженер на стыке продукта, бэкенда и аналитики
— Быстро делаете интеграции, в том числе с системами Cadence.
— Разбираетесь, как устроен процесс у инженеров заказчика: куда встроить инструмент, как им будут пользоваться, где
подводные камни.
— Думаете о том, как быстрее принести клиенту пользу.

Будем рады и человеку на стыке аналоговой инженерии и ИИ — если это про вас, тоже пишите.

При отклике на любую из вакансий сразу прикладывайте резюме.

Условия обсудим лично.
Пишите: @kenobi404

#вакансия #dataengineering #healthtech #fulltime #москва

Вакансия: Data Engineer (Data Platform) | Middle+ / Senior
Компания: HealthTech-стартап
Формат: гибрид / удалёнка по РФ
Локация: Москва
Занятость: full-time
Вилка: 280 000 – 400 000 ₽ гросс

HealthTech-стартап создаёт продукт поддержки врачебных решений: он помогает врачам принимать более точные решения и делает процессы в здравоохранении эффективнее 🕊

Сейчас команда строит Data Platform с нуля и ищет инженера, который любит работать руками с дата-инфраструктурой: разворачивать и настраивать инструменты, строить пайплайны и превращать сырые XML, JSON и файлы из медицинских систем в чистые таблицы хранилища и готовые датасеты для ML-команды.

Вам предстоит:
— Строить Python/SQL-пайплайны загрузки данных из файлов, API и информационных систем: парсинг сложных и вложенных XML/JSON, нормализация, загрузка в хранилище.
— Разворачивать, настраивать и поддерживать инструменты обработки данных: оркестрацию, хранилище, S3.
— Проектировать модель хранилища: сущности, связи, правила преобразования источников.
— Обеспечивать надёжность пайплайнов: инкрементальные загрузки, повторные запуски без дублей, обработка ошибок, разбор сбоев.
— Встраивать в потоки данных псевдоанонимизацию и проверки качества.
— Готовить для ML-команды версионируемые датасеты.

Ожидаем от вас:
— Уверенные Python и SQL, продакшн-код, а не ноутбуки.
— Практический опыт ETL/ELT: оркестрация, инкрементальная обработка, backfill, повторные запуски.
— Опыт самостоятельной настройки и поддержки дата-инфраструктуры, а не только работы с готовой.
— Понимание реляционного моделирования, ключей и связей.
— Опыт с S3, Parquet, pandas / Polars / PyArrow.
— Linux, Git, Docker, CI/CD.
— Опыт работы с чувствительными данными: контроль доступа, отсутствие персональных данных в логах.

Будет плюсом:
— Медицинские данные, интеграции с МИС, клинические справочники.
— Опыт подготовки данных для ML: разбиение выборок, проверка утечек, версионирование (DVC, MLflow или аналоги).
— Опыт превращения прототипа в регулярно работающий пайплайн.

Почему интересно:
— Платформа данных с нуля: вы влияете на архитектуру и выбор инструментов.
— Сложные и разнородные данные из медицинских систем: есть где применить инженерный опыт.
— Продукт, который приносит реальную пользу врачам и пациентам.

Отклики с резюме — @Inga_IT 📩