#DataAnalyst #датааналитик #анализданных #DataEngineering

Ищем Дата-аналитика на задачи, связанные анализом данных и работой с дата-пайпланами.

Вакансия: Data Analyst (middle <-> senior)
Опыт работы: 2+ лет
Локация: офис в Москве или в Спб

📗 Подробности:
Команда Data Factory обеспечивает и поддерживает data driven маркетинг КИБ в Сбере. Основная наша цель оптимизация бизнес рекламы, маркетинговых проектов и коммуникации на основе данных.

Мы отвечаем за развитие инфраструктуры (ETL-процессы, хранилища данных, кастомные витрины) и RUN-аналитику (аналитические отчёты, дашборды, анализ эффективности маркетинговых активностей, поиск инсайтов и точек роста). Из чего складывается глобальная задача - обеспечить внутреннего заказчика качественной аналитикой с помощью:

1. Выстраивания ETL-процессов (от получения данных из сторонних систем до доставки);
2. Контроль качества и своевременности данных, а также оптимизация запросов.
3. Обработка полученных данных, их анализ и презентация результатов в виде дашбордов и отчётов

🌱 Вам предстоит:

- Поддержка API коннекторов для рекламных систем (ЯД, ВК, GA, MY, FB);
- Развитие сервиса мониторинга аномалий в генерируемых данных;
- Решение ETL - задач для нужд заказчика и коллег из команды;
- Анализа данных и сопровождение разработки моделей;
- Создание аналитических дашбордов (SQL витрины).

✳️ Что мы ожидаем:

- Уверенный Python (Pandas, Beautiful Soup, NumPy);
- SQL на продвинутом уровне (CTE, оптимизированные запросы);
- Умение проектировать систему обработки данных (Data Modeling);
- Знание веб-аналитики и инструментов Google Analytics / Яндекс Метрика / BigQuery;
- Понимание современных web-технологий, HTML, JavaScript (желательно).

🍀 Условия:

- Работа в крупнейшей компании России;
- Трудоустройство согласно ТК РФ;
- Регулярное корпоративное обучение;
- ДМС, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний.

Присылайте резюме и краткую информацию о себе в телеграм @abozhkov

Job Name: 5688 Senior Data Engineer
Job Type: Remote, Full Time
Monthly Salary: $3500-$4500
Required Skills: Data analysis/engineering (4+ years), Python (2+ years), SQL queries, PostgreSQL, Development processes/methodologies, AWS, Azure
Job Description: Full Job Description
Employer: Certified DevOps and SysOps Services provider, specializing in Automation, Cloud Migration, Consulting, Projects Services, Support and Managed Services with expertise in Containerization, Monitoring, and CI/CD in Kubernetes clusters across Google Cloud, AWS, and on-prem.
Locations: Bulgaria, Hungary, Italy, Lithuania, Poland, Romania, Spain
Apply: Send CV

#SeniorDataEngineer #RemoteJobs #DataEngineering #Python #SQL #AWS #Azure

Вот текст вакансии:


Компания: Т-Банк
Локация: Москва, Санкт-Петербург, Ростов-на-Дону, Минск, Ереван.

Привет!
Меня зовут Михаил, я руковожу командой Ingest в дата-платформе в Т-Банке. Наша команда ищет опытного Java разработчика с хорошим опытом в Apache Spark, который хочет работать над масштабными проектами обработки данных. Мы ежедневно обрабатываем более 7 ТБ информации из 1400+ топиков и доставляем данные для 5000+ таблиц. Сейчас мы в поиске человека с опытом работы с данными, который усилит нашу команду, что позволит нам достичь еще больших результатов.

Что нужно делать?

- Разрабатывать новые фичи для системы доставки данных.
- Проектировать и улучшать архитектуру системы.
- Решать нетривиальные задачи, связанные с хранением, мониторингом и созданием self-service инструментов.

Какие навыки нужны?
- Apache Spark
- Java/Scala/Kotlin
- Опыт работы с СУБД
- Понимание семантик доставки данных


Что тебя ждет?
- Работа над действительно масштабным проектом.
- Решение сложных и интересных задач.
- Возможность повлиять на архитектуру и развитие продукта.
- Дружный и профессиональный коллектив.
- Гибридный/удаленный формат работы.


Если ты готов к вызовам и хочешь работать с большими данными - откликайся!
Ссылка на вакансию https://www.tbank.ru/career/it/back-end-razrabotka/java-razrabotchik_data-platform/ #java #bigdata #spark #flink #dataengineering #vacancy #работа #вакансия
По всем вопросам обращайтесь ко мне (@demi_urg) или к Никите (@nryanov)

#вакансия #mlops #dataengineering #healthtech #fulltime #москва

Вакансия: Data / ML Platform Engineer (Middle+ / Senior)
Компания: AstraTech
Формат: гибридный / удаленный по РФ
Локация: Москва
Занятость: full-time
Вилка: 280 000 - 400 000 ₽ гросс

HealthTech стартап создает продукт поддержки врачебных решений, который делает процессы в здравоохранении эффективнее и помогает врачам принимать более точные решения 🕊

Сейчас команда строит Data Platform и ML / LLM Platform. Это единый путь данных: от загрузки из разных источников до измеренного результата модели. Команда ищет инженера, который возьмет на себя подготовку данных и инструменты для ML-команды и сможет сам проводить эксперименты с моделями.

Вам предстоит:
— Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем.
— Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования.
— Встраивать псевдоанонимизацию и проверки качества в потоки данных.
— Готовить признаки и версионируемые train/validation/test-выборки.
— Обеспечивать прослеживаемость и воспроизводимость ML / LLM-экспериментов.
— Вместе с ML-командой развивать оценку моделей, подготовку данных для RAG и дообучения.

Ожидаем от вас:
— Уверенные Python и SQL, поддерживаемый код за пределами ноутбуков.
— Практический опыт ETL / ELT: оркестрация, инкрементальная обработка, повторные запуски.
— Опыт с S3, Parquet, pandas / Polars / PyArrow.
— Понимание жизненного цикла ML: выборки, baseline, метрики, проверка утечек.
— Опыт с MLflow, ClearML или аналогами; Linux, Git, Docker, CI/CD.
— Умение работать с чувствительными данными.

Будет плюсом:
— Опыт с медицинскими данными, МИС и клиническими справочниками.
— Практический NLP / LLM: извлечение данных из текста, embeddings, RAG.
— PyTorch / Hugging Face, дообучение и inference на GPU.
— Опыт превращения исследовательского прототипа в регулярный пайплайн.

Почему интересно:
— Проект, который действительно приносит пользу людям.
— Возможность строить платформу с нуля и влиять на архитектуру.
— Работа на стыке Data Engineering, MLOps и LLM с современным стеком.

Направляйте ваши отклики с резюме - @Inga_IT 📩

#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 📩