#DataScience #CausalInference #Econometrics #Python #BigData #Remote #Jobs #Senior #Middle #Ваканасия
Позиция: Data Scientist (Causal Inference & Econometrics)
Компания: X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик)
Локация: Удаленно (РФ) или офисы в Москве (БЦ Оазис)
Доход: Оклад 300 000 – 600 000 ₽ gross + годовой бонус до 40%
🚀 О команде и задачах
Команда ad-hoc аналитики ищет сильного DS-специалиста с фокусом на Causal Inference. Мы работаем с петабайтами данных (29к+ магазинов, 50 млн клиентов), но при этом у нас нет легаси.
Мы строим новый стрим, где работа — это настоящий Research: разбор бизнес-механик, чтение свежих статей (arXiv, top-tier confs), имплементация SOTA-методов и создание собственных библиотек.
Чем предстоит заниматься:
Вам предстоит end-to-end разработка методологий для оценки эффектов там, где классические A/B-тесты бессильны (например, оценка федеральных промо или влияния подписок).
• Бизнес-анализ. Встречи с заказчиками, формализация гипотез и выбор метрик.
• Моделирование. Подбор статистического подхода, построение DAG, поиск инструментов/конфаундеров, тестирование на синтетике и реальных данных.
• Продукционализация. Выкатка решений в прод (регулярный расчет), доработка собственной Python-библиотеки и написание статей по итогам крутых кейсов.
🧠 Ты нам подходишь, если:
У тебя есть опыт в DS от 2-х лет и крепкий бэкграунд в эконометрике (академический или рабочий).
Hard Skills & Theory:
• Глубокое понимание эндогенности (причины/борьба), умение отличать конфаундер от инструмента.
• Умеешь рисовать графы для конкретного DGP, находить коллайдеры и медиаторы.
• Владеешь методами для кросс-секционных и панельных данных: AIPW (Doubly Robust), DiD, TWFE, IV.
• Пишешь чистый, структурированный код, знаешь классические алгоритмы.
• Пишешь оптимальные запросы (знание Hadoop-стека будет плюсом).
🎁 Мы предлагаем:
• Полная удаленка или гибрид (офисы на м. Добрынинская / м. Волгоградский проспект).
• Гибкое начало рабочего дня (с 8 до 10 утра), 5/2.
• Оплата обучения, профильных конференций, программы мотивации для авторов статей и спикеров.
• ДМС со стоматологией и выездом за рубеж, страхование жизни.
• Демократичная среда, отсутствие бюрократии, ретро с мемами и оффлайн-тимбилдинги.
📩 Контакты
Резюме в формате "Фамилия Имя Резюме DS ad-hoc" присылать сюда: @Zzzelar (https://t.me/Zzzelar)
Не забудь указать, что ты от @
@ml_data_science_job
Позиция: Data Scientist (Causal Inference & Econometrics)
Компания: X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик)
Локация: Удаленно (РФ) или офисы в Москве (БЦ Оазис)
Доход: Оклад 300 000 – 600 000 ₽ gross + годовой бонус до 40%
🚀 О команде и задачах
Команда ad-hoc аналитики ищет сильного DS-специалиста с фокусом на Causal Inference. Мы работаем с петабайтами данных (29к+ магазинов, 50 млн клиентов), но при этом у нас нет легаси.
Мы строим новый стрим, где работа — это настоящий Research: разбор бизнес-механик, чтение свежих статей (arXiv, top-tier confs), имплементация SOTA-методов и создание собственных библиотек.
Чем предстоит заниматься:
Вам предстоит end-to-end разработка методологий для оценки эффектов там, где классические A/B-тесты бессильны (например, оценка федеральных промо или влияния подписок).
• Бизнес-анализ. Встречи с заказчиками, формализация гипотез и выбор метрик.
• Моделирование. Подбор статистического подхода, построение DAG, поиск инструментов/конфаундеров, тестирование на синтетике и реальных данных.
• Продукционализация. Выкатка решений в прод (регулярный расчет), доработка собственной Python-библиотеки и написание статей по итогам крутых кейсов.
🧠 Ты нам подходишь, если:
У тебя есть опыт в DS от 2-х лет и крепкий бэкграунд в эконометрике (академический или рабочий).
Hard Skills & Theory:
• Глубокое понимание эндогенности (причины/борьба), умение отличать конфаундер от инструмента.
• Умеешь рисовать графы для конкретного DGP, находить коллайдеры и медиаторы.
• Владеешь методами для кросс-секционных и панельных данных: AIPW (Doubly Robust), DiD, TWFE, IV.
• Пишешь чистый, структурированный код, знаешь классические алгоритмы.
• Пишешь оптимальные запросы (знание Hadoop-стека будет плюсом).
🎁 Мы предлагаем:
• Полная удаленка или гибрид (офисы на м. Добрынинская / м. Волгоградский проспект).
• Гибкое начало рабочего дня (с 8 до 10 утра), 5/2.
• Оплата обучения, профильных конференций, программы мотивации для авторов статей и спикеров.
• ДМС со стоматологией и выездом за рубеж, страхование жизни.
• Демократичная среда, отсутствие бюрократии, ретро с мемами и оффлайн-тимбилдинги.
📩 Контакты
Резюме в формате "Фамилия Имя Резюме DS ad-hoc" присылать сюда: @Zzzelar (https://t.me/Zzzelar)
Не забудь указать, что ты от @
@ml_data_science_job
Telegram
Павел
SRM in Pyatörochka
❤1
#HeadOfML #HFT #Remote #AlgorithmicTrading #Research #Leadership
Head of Research (ML) | Full-time | Remote
AIP Tech is an independent algorithmic trading firm founded in 2018, specializing in high-frequency trading and advanced technology. We combine quantitative research, data science, and engineering to design efficient trading algorithms and provide liquidity to the market. Our culture is collaborative, peer-to-peer, and free of unnecessary bureaucracy.
Role & Impact
• Lead and mentor a team of ML researchers
• Define and drive the R&D strategy
• Conduct deep market and data research
• Collaborate closely with trading and engineering teams
• Contribute hands-on to ML algorithm development and live trading implementation
Who we are looking for
• Advanced degree in Computer Science, Data Science, Machine Learning, or a related field
• Proven experience leading and mentoring research teams
• Strong analytical and strategic thinking
• Excellent communication and collaboration skills
• Experience in HFT or algorithmic trading is a strong plus
Background in Physics or Mathematics, knowledge of econometrics and financial mathematics, and real trading experience are highly valued.
What we offer
• Fully remote work with flexible hours
• Professional and financial growth opportunities
• Challenging, modern ML-driven projects
• Friendly, high-performance culture
📩 Apply: @eelinaii
@ml_data_science_job
Head of Research (ML) | Full-time | Remote
AIP Tech is an independent algorithmic trading firm founded in 2018, specializing in high-frequency trading and advanced technology. We combine quantitative research, data science, and engineering to design efficient trading algorithms and provide liquidity to the market. Our culture is collaborative, peer-to-peer, and free of unnecessary bureaucracy.
Role & Impact
• Lead and mentor a team of ML researchers
• Define and drive the R&D strategy
• Conduct deep market and data research
• Collaborate closely with trading and engineering teams
• Contribute hands-on to ML algorithm development and live trading implementation
Who we are looking for
• Advanced degree in Computer Science, Data Science, Machine Learning, or a related field
• Proven experience leading and mentoring research teams
• Strong analytical and strategic thinking
• Excellent communication and collaboration skills
• Experience in HFT or algorithmic trading is a strong plus
Background in Physics or Mathematics, knowledge of econometrics and financial mathematics, and real trading experience are highly valued.
What we offer
• Fully remote work with flexible hours
• Professional and financial growth opportunities
• Challenging, modern ML-driven projects
• Friendly, high-performance culture
📩 Apply: @eelinaii
@ml_data_science_job
#vacancy #Fulltime #remote #DevOps #MLOps #ITВакансии #УдалённаяРабота #Grafana #ML #Вакансия
🔎Senior DevOps в ритейл ❇️ |агентство TopSelection
💰Зарплата: 270-300К руб/мес.Гросс
🎯Локация/гр.: Россия
🕰Срок проекта: 3 месяца +
📄Оформление: только ИП
🏛О проекте: Команда создаёт интеллектуальную ML - систему прогнозирования спроса, которая учитывает сезонность, промо, макро- и микроэкономические факторы, поведение клиентов и ограничения логистики.
Стек: GitHub/Gitlab, Jfrog Artifactory, SonarQube, Jenkins/GitlabCI, ArgoCD, Helm, Hashicorp Vault, OpenTelemetry, Grafana, Grafana Tempo, Mimir, Prometheus, Apache Spark, k8s.
📌 Требования:
— DevOps с опцией MLOps (работать придется с продуктом прогнозирования с ML, причем частично в режиме spark);
— Опыт проектирования, настройки и поддержки CI/CD-процессов;
— Умение выявлять и автоматизировать рутинные операции для повышения эффективности команды разработки и эксплуатации;
— Готовность участвовать в диагностике и устранении инцидентов: сбор диагностических данных, анализ окружения, содействие разработчикам в дебаге;
— Практический опыт настройки централизованного логирования, мониторинга и алертинга для обеспечения наблюдаемости систем.
Задачи:
- Облегчение и ускорение труда разработчиков;
- Создание CI/CD пайпланов;
- Помощь в контейнеризации приложений, подготовке к доставке и развертыванию;
- Техническая консультация;
- Помощь в настройке централизованной среды разработки;
- Управление релизным процессом, проведение, сопровождение релизов;
- Заведение RFC;
- Проведение релизов;
- Контроль работоспособности систем до, во время и после релизов;
- Актуализация технической документации;
- Управление инфраструктурой;
- Поддержание работоспособности инфраструктурных сервисов;
- Настройка мониторинга сервисов;
- Контроль за утилизацией ресурсов, повышение оптимальности их использования;
- Своевременное обновление сервисов и зависимостей;
- Своевременное устранение обнаруженных уязвимостей в исходном коде и подконтрольных сервисах.
📲 Как откликнуться:
Отправляйте своё резюме @AllaDemHR
@ml_data_science_job
🔎Senior DevOps в ритейл ❇️ |агентство TopSelection
💰Зарплата: 270-300К руб/мес.Гросс
🎯Локация/гр.: Россия
🕰Срок проекта: 3 месяца +
📄Оформление: только ИП
🏛О проекте: Команда создаёт интеллектуальную ML - систему прогнозирования спроса, которая учитывает сезонность, промо, макро- и микроэкономические факторы, поведение клиентов и ограничения логистики.
Стек: GitHub/Gitlab, Jfrog Artifactory, SonarQube, Jenkins/GitlabCI, ArgoCD, Helm, Hashicorp Vault, OpenTelemetry, Grafana, Grafana Tempo, Mimir, Prometheus, Apache Spark, k8s.
📌 Требования:
— DevOps с опцией MLOps (работать придется с продуктом прогнозирования с ML, причем частично в режиме spark);
— Опыт проектирования, настройки и поддержки CI/CD-процессов;
— Умение выявлять и автоматизировать рутинные операции для повышения эффективности команды разработки и эксплуатации;
— Готовность участвовать в диагностике и устранении инцидентов: сбор диагностических данных, анализ окружения, содействие разработчикам в дебаге;
— Практический опыт настройки централизованного логирования, мониторинга и алертинга для обеспечения наблюдаемости систем.
Задачи:
- Облегчение и ускорение труда разработчиков;
- Создание CI/CD пайпланов;
- Помощь в контейнеризации приложений, подготовке к доставке и развертыванию;
- Техническая консультация;
- Помощь в настройке централизованной среды разработки;
- Управление релизным процессом, проведение, сопровождение релизов;
- Заведение RFC;
- Проведение релизов;
- Контроль работоспособности систем до, во время и после релизов;
- Актуализация технической документации;
- Управление инфраструктурой;
- Поддержание работоспособности инфраструктурных сервисов;
- Настройка мониторинга сервисов;
- Контроль за утилизацией ресурсов, повышение оптимальности их использования;
- Своевременное обновление сервисов и зависимостей;
- Своевременное устранение обнаруженных уязвимостей в исходном коде и подконтрольных сервисах.
📲 Как откликнуться:
Отправляйте своё резюме @AllaDemHR
@ml_data_science_job
👎2
#vacancy #Fulltime #remote #DataScientist #SQL #ITВакансии #УдалённаяРабота #python #ML #Вакансия
🔎 Data Scientist Middle+
💰 Зарплата: 270-300К руб/мес.Гросс
🎯 Локация/гр.: Россия
🕰 Срок проекта: 3 месяца +
📄 Оформление: только ИП
🏛 Проект: Крупная ритейл компания.
Обязательные требования:
- Опыт работы от 4-х лет в аналогичной роли;
Алгоритмы и структуры данных:
- Умение оценивать сложность алгоритмов;
- Знание алгоритмов и структур данных из стандартного курса; - Знаком с оценкой производительности стандартных библиотечных структур данных;
- Знакомство с алгоритмами из расширенного набора: вероятностные, алгоритмы во внешней памяти, алгоритмы на графах.
Теория вероятности и математической статистики:
- Предельные теоремы и умение их применять;
- Опыт проверки гипотез, знание бутстреп и A/B-тестов, а так же снижение дисперсии и выявление причинно-следственных связей.
Машинное обучение (ML):
- Понимание ML-алгоритмов и подходов;
- Умение эффективно адаптировать их для решения задач при необходимости;
- Умение строить модели из стандартных компонентов;
- Понимание последовательности этапов разработки ML-решений и готовность вносить изменения в проектную архитектуру;
- Понимание какие бизнес-метрики для модели нужно мониторить;
- Умение предложить прокси-метрики и функцию потерь, связанные с бизнес-метриками;
- Умение докатить простую модель в пилот, имплементировать метод по статье, встроить компонент в существующий пайплайн.
- Знаком с менее распространенными методами МО (например: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее).
Операции с моделями (MLOps):
- Умение разово зафиттить модель, по запросу проверить, жива ли она, обновить и развернуть какое-либо необходимое ПО в кластере;
- Умение версионирования моделей, данных и мониторинг работы моделей, качества данных.
SQL:
- Простые запросы (выборки, группировки, оконные функции);
- Опыт оптимизации запросов.
Программирование и инженерия:
- Умение перевести идеи в чистый код, который будут и исполнять, и читать;
- Умение пользоваться git'ом;
- Умение писать тесты;
- Способность разбираться в чужом коде и эффективно его дебажить;
- Базовое понимание всех компонентов архитектуры.
Работа с БД и большими данными (DB & BD):
- Промышленный опыт работы с несколькими системами;
- Знание внутреннего устройства систем, используемых в работе;
- Опыт оптимизации вычислений/запросов транзакции/ACID/Индексов.
-Умение декомпозировать понятные задачи;
- Самостоятельно находить решение или использовать существующие подходы для понятных задач.
Дополнительные стек и требования
Задачи:
- Разработка кода и тестов на python, участие в командной разработке, участие в код-ревью;
- Проработка и изменение дизайна существующих компонентов при необходимости;
- Подготовка и валидация обучающих выборок данных для внедрения и сопровождения математических моделей продуктов больших данных;
- Расчет результатов АБ-тестов, дизайн АБ-тестов;
- Внедрение современных методов машинного обучения и анализа данных в продуктах больших данных;
- Разворачивание моделей и сервисов в контуре компании (hadoop/k8s/airflow);
- Написание запросов на SQL, оптимизация запросов (spark, в частности);
- Предлагать идеи для улучшения модели/подхода;
- Предлагать прокси-метрики и функции потерь, связанные с бизнес-метриками;
- Контроль соответствия результатов работы менеджеров по работе с большими данными в релизах продуктов больших данных;
- Техническая реализация data-science решений на продуктах департамента;
- Формирование требований к данным для разработки математических моделей в рамках релизов продуктов больших данных;
- Анализ предметной области с целью повышения качества моделей и формирования предложений по достижению целей проектов и продуктов больших данных.
📲 Как откликнуться:
Отправляйте своё резюме @AllaDemHR
@ml_data_science_job
🔎 Data Scientist Middle+
💰 Зарплата: 270-300К руб/мес.Гросс
🎯 Локация/гр.: Россия
🕰 Срок проекта: 3 месяца +
📄 Оформление: только ИП
🏛 Проект: Крупная ритейл компания.
Обязательные требования:
- Опыт работы от 4-х лет в аналогичной роли;
Алгоритмы и структуры данных:
- Умение оценивать сложность алгоритмов;
- Знание алгоритмов и структур данных из стандартного курса; - Знаком с оценкой производительности стандартных библиотечных структур данных;
- Знакомство с алгоритмами из расширенного набора: вероятностные, алгоритмы во внешней памяти, алгоритмы на графах.
Теория вероятности и математической статистики:
- Предельные теоремы и умение их применять;
- Опыт проверки гипотез, знание бутстреп и A/B-тестов, а так же снижение дисперсии и выявление причинно-следственных связей.
Машинное обучение (ML):
- Понимание ML-алгоритмов и подходов;
- Умение эффективно адаптировать их для решения задач при необходимости;
- Умение строить модели из стандартных компонентов;
- Понимание последовательности этапов разработки ML-решений и готовность вносить изменения в проектную архитектуру;
- Понимание какие бизнес-метрики для модели нужно мониторить;
- Умение предложить прокси-метрики и функцию потерь, связанные с бизнес-метриками;
- Умение докатить простую модель в пилот, имплементировать метод по статье, встроить компонент в существующий пайплайн.
- Знаком с менее распространенными методами МО (например: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее).
Операции с моделями (MLOps):
- Умение разово зафиттить модель, по запросу проверить, жива ли она, обновить и развернуть какое-либо необходимое ПО в кластере;
- Умение версионирования моделей, данных и мониторинг работы моделей, качества данных.
SQL:
- Простые запросы (выборки, группировки, оконные функции);
- Опыт оптимизации запросов.
Программирование и инженерия:
- Умение перевести идеи в чистый код, который будут и исполнять, и читать;
- Умение пользоваться git'ом;
- Умение писать тесты;
- Способность разбираться в чужом коде и эффективно его дебажить;
- Базовое понимание всех компонентов архитектуры.
Работа с БД и большими данными (DB & BD):
- Промышленный опыт работы с несколькими системами;
- Знание внутреннего устройства систем, используемых в работе;
- Опыт оптимизации вычислений/запросов транзакции/ACID/Индексов.
-Умение декомпозировать понятные задачи;
- Самостоятельно находить решение или использовать существующие подходы для понятных задач.
Дополнительные стек и требования
Задачи:
- Разработка кода и тестов на python, участие в командной разработке, участие в код-ревью;
- Проработка и изменение дизайна существующих компонентов при необходимости;
- Подготовка и валидация обучающих выборок данных для внедрения и сопровождения математических моделей продуктов больших данных;
- Расчет результатов АБ-тестов, дизайн АБ-тестов;
- Внедрение современных методов машинного обучения и анализа данных в продуктах больших данных;
- Разворачивание моделей и сервисов в контуре компании (hadoop/k8s/airflow);
- Написание запросов на SQL, оптимизация запросов (spark, в частности);
- Предлагать идеи для улучшения модели/подхода;
- Предлагать прокси-метрики и функции потерь, связанные с бизнес-метриками;
- Контроль соответствия результатов работы менеджеров по работе с большими данными в релизах продуктов больших данных;
- Техническая реализация data-science решений на продуктах департамента;
- Формирование требований к данным для разработки математических моделей в рамках релизов продуктов больших данных;
- Анализ предметной области с целью повышения качества моделей и формирования предложений по достижению целей проектов и продуктов больших данных.
📲 Как откликнуться:
Отправляйте своё резюме @AllaDemHR
@ml_data_science_job
👎2
#Senior #Data #Analyst #Snowflake #AWS #ITJobs #Вакансия #Vacancy #remote
Формат: удаленно
Локация: мир, вне РФ и РБ
Опыт: от 5 лет
Вилка: 3000$ - 4000$
Ищем Senior Data Analyst (Snowflake) с сильным фокусом на аналитику и работу с бизнесом, но при этом с уверенными навыками data engineering. Роль предполагает глубокую работу с данными, Snowflake и тесное взаимодействие с бизнес-стейкхолдерами для поддержки стратегических и операционных решений.
О проекте:
Международная фармацевтическая и диагностическая корпорация — один из мировых лидеров в области биотехнологий и healthcare.
Что мы ждем от вас:
— Подтверждённый опыт работы Senior Data Analyst с Snowflake;
— Глубокое понимание архитектуры Snowflake и best practices;
— Практический опыт работы с AWS;
— Сильные навыки SQL и опыт работы с большими объёмами данных;
— Опыт data modeling, ETL-процессов и data warehousing;
— Уверенное владение инструментами визуализации данных;
— Базовое понимание процессов фармацевтического производства (обязательно)
Будет плюсом:
Наличие Snowflake Certification.
Наличие AWS Certification.
- Английский язык — B2, уверенное общение на технические темы и в командной работе.
tg для связи: @maria_aleshechkina
@ml_data_science_job
Формат: удаленно
Локация: мир, вне РФ и РБ
Опыт: от 5 лет
Вилка: 3000$ - 4000$
Ищем Senior Data Analyst (Snowflake) с сильным фокусом на аналитику и работу с бизнесом, но при этом с уверенными навыками data engineering. Роль предполагает глубокую работу с данными, Snowflake и тесное взаимодействие с бизнес-стейкхолдерами для поддержки стратегических и операционных решений.
О проекте:
Международная фармацевтическая и диагностическая корпорация — один из мировых лидеров в области биотехнологий и healthcare.
Что мы ждем от вас:
— Подтверждённый опыт работы Senior Data Analyst с Snowflake;
— Глубокое понимание архитектуры Snowflake и best practices;
— Практический опыт работы с AWS;
— Сильные навыки SQL и опыт работы с большими объёмами данных;
— Опыт data modeling, ETL-процессов и data warehousing;
— Уверенное владение инструментами визуализации данных;
— Базовое понимание процессов фармацевтического производства (обязательно)
Будет плюсом:
Наличие Snowflake Certification.
Наличие AWS Certification.
- Английский язык — B2, уверенное общение на технические темы и в командной работе.
tg для связи: @maria_aleshechkina
@ml_data_science_job
🤡3
#vacancy #Fulltime #remote #MLOps #Jenkins #ITВакансии #УдалённаяРабота #Prometheus #Вакансия
🔎Senior MLOps в крупный ритейлер.
💰Зарплата: 240-270К руб/мес.Гросс
🎯Локация/гр.: Россия
🕰Срок проекта: 6 месяцев +
📄Оформление: только ИП
📌 Требования:
- Опыт работы с Kubernetes и облачными/on-prem кластерами;
- Знание Python и инструментов ML Ops (Kubeflow, Airflow);
- Опыт настройки CI/CD (Jenkins);
- Опыт работы с системами хранения и векторными БД (Weaviate/Qdrant/PGVector);
- Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry).
✅Задачи:
- Развертывание и поддержка LLM-платформы в Kubernetes (Helm, Terraform, K8s Operators);
- Настройка CI/CD для ML/AI сервисов (обучение, inference, data pipelines);
- Автоматизация ML workflow в Kubeflow;
- Настройка и поддержка мониторинга моделей (latency, drift, cost metrics);
- Управление пайплайнами данных для обучения и inference (Kafka, DataLake, объектное хранилище S3, векторные БД);
- Оптимизация работы GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов);
- Обеспечение безопасности и комплаенса: изоляция сред, контроль доступа, логирование.
🏛О проекте:
Разработка внутренней корпоративной LLM-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности взаимодействия с данными. В задачи проекта входит создание удобных пользовательских интерфейсов (чат-ассистенты, RAG-поиск, генерация текстов и изображений), интеграция с существующими системами компании и обеспечение контроля и мониторинга использования модели.
📲 Как откликнуться:
Отправляйте своё резюме @AllaDemHR
@ml_data_science_job
🔎Senior MLOps в крупный ритейлер.
💰Зарплата: 240-270К руб/мес.Гросс
🎯Локация/гр.: Россия
🕰Срок проекта: 6 месяцев +
📄Оформление: только ИП
📌 Требования:
- Опыт работы с Kubernetes и облачными/on-prem кластерами;
- Знание Python и инструментов ML Ops (Kubeflow, Airflow);
- Опыт настройки CI/CD (Jenkins);
- Опыт работы с системами хранения и векторными БД (Weaviate/Qdrant/PGVector);
- Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry).
✅Задачи:
- Развертывание и поддержка LLM-платформы в Kubernetes (Helm, Terraform, K8s Operators);
- Настройка CI/CD для ML/AI сервисов (обучение, inference, data pipelines);
- Автоматизация ML workflow в Kubeflow;
- Настройка и поддержка мониторинга моделей (latency, drift, cost metrics);
- Управление пайплайнами данных для обучения и inference (Kafka, DataLake, объектное хранилище S3, векторные БД);
- Оптимизация работы GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов);
- Обеспечение безопасности и комплаенса: изоляция сред, контроль доступа, логирование.
🏛О проекте:
Разработка внутренней корпоративной LLM-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности взаимодействия с данными. В задачи проекта входит создание удобных пользовательских интерфейсов (чат-ассистенты, RAG-поиск, генерация текстов и изображений), интеграция с существующими системами компании и обеспечение контроля и мониторинга использования модели.
📲 Как откликнуться:
Отправляйте своё резюме @AllaDemHR
@ml_data_science_job
#remote #удаленка #вакансия #data #dataanalyst #analyst #fulltime
Data Analyst Senior
Локация: !только РФ!
Формат: фултайм, удаленка
Оформление: ИП
Компания: Top Selection
ЗП вилка: 280-300 k руб. мес. gross
Проект: Разработка CRM нового поколения
📌 Требования:
Hard Skills:
• SQL: оптимизация, оконные функции, работа с терабайтами (ClickHouse, Vertica, Redshift)
• Python: Pandas, SciPy, Statsmodels, прототипы ML
• Статистика: A/B-тесты, bootstrap, power analysis, MDE, множественное тестирование
• DWH: проектирование витрин, работа с версионированием (SCD), слоистость данных
• Оркестрация: Airflow (DAGs, сенсоры, мониторинг пайплайнов), альтернативы (Dagster/Prefect)
• BI: self-service, производительность отчетов, data governance
Soft Skills:
• Автономность: сам ищет задачи, не ждет ТЗ
• Бизнес-перевод: от вопросов CEO к SQL и обратно
• Менторство: растит джунов, ревьюит код
• Стейкхолдеры: аргументирует приоритеты, умеет отказать
Nice to Have:
• Опыт работы с NoSQL БД (MongoDB, Cassandra, Elasticsearch)
• Знание dbt
• Выступления на конференциях / публикации
• Английский для переговоров
👌 Контакты: @tenedius
Прикрепляйте резюме + скрининг по требованиям (‘+,-’)
Data Analyst Senior
Локация: !только РФ!
Формат: фултайм, удаленка
Оформление: ИП
Компания: Top Selection
ЗП вилка: 280-300 k руб. мес. gross
Проект: Разработка CRM нового поколения
📌 Требования:
Hard Skills:
• SQL: оптимизация, оконные функции, работа с терабайтами (ClickHouse, Vertica, Redshift)
• Python: Pandas, SciPy, Statsmodels, прототипы ML
• Статистика: A/B-тесты, bootstrap, power analysis, MDE, множественное тестирование
• DWH: проектирование витрин, работа с версионированием (SCD), слоистость данных
• Оркестрация: Airflow (DAGs, сенсоры, мониторинг пайплайнов), альтернативы (Dagster/Prefect)
• BI: self-service, производительность отчетов, data governance
Soft Skills:
• Автономность: сам ищет задачи, не ждет ТЗ
• Бизнес-перевод: от вопросов CEO к SQL и обратно
• Менторство: растит джунов, ревьюит код
• Стейкхолдеры: аргументирует приоритеты, умеет отказать
Nice to Have:
• Опыт работы с NoSQL БД (MongoDB, Cassandra, Elasticsearch)
• Знание dbt
• Выступления на конференциях / публикации
• Английский для переговоров
👌 Контакты: @tenedius
Прикрепляйте резюме + скрининг по требованиям (‘+,-’)
🤡3
#вакансия #vacancy #job #remote #удаленно #ml #mlops #ds #rag
🌟 MLOps/RAG Engineer Senior
Компания - Альфа банк
Локация - удаленка РФ
Контракт - 12 мес
Старт - 23.03
ЗП - 300+ тр
Требования
● Опыт в разработке инфраструктурных и/или микросервисных решений от 3х лет
● Опыт с ML/MLOps от 1 года
● Хорошее понимание контейнеризации, оркестрации, CI/CD
● Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK, SQL
● Понимание принципов RAG и LLM, AI-агентов и тд
Чем предстоит заниматься:
● Разрабатывать архитектуру платформы совместно с архитектором и командой
● Совместно с PO формировать видение продукта
● Вести коммуникации с заказчиками, ориентировать их, управлять ожиданиями
● Нарезать и оценивать задачи (вместе с командой), отвечать за сроки и качество решений
● Разрабатывать технические задания, выравнивать требования между командами DS и MLOps и заказчиками
● Разрабатывать/описывать решения для пайплайнов и интеграций с LLM
● Создавать и поддерживать документацию для пользовательских инструментов работы в едином ML-контуре применения и обучения
● Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
-
✅ Рекрутер >>
@oleg_recruiter
🌟 MLOps/RAG Engineer Senior
Компания - Альфа банк
Локация - удаленка РФ
Контракт - 12 мес
Старт - 23.03
ЗП - 300+ тр
Требования
● Опыт в разработке инфраструктурных и/или микросервисных решений от 3х лет
● Опыт с ML/MLOps от 1 года
● Хорошее понимание контейнеризации, оркестрации, CI/CD
● Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK, SQL
● Понимание принципов RAG и LLM, AI-агентов и тд
Чем предстоит заниматься:
● Разрабатывать архитектуру платформы совместно с архитектором и командой
● Совместно с PO формировать видение продукта
● Вести коммуникации с заказчиками, ориентировать их, управлять ожиданиями
● Нарезать и оценивать задачи (вместе с командой), отвечать за сроки и качество решений
● Разрабатывать технические задания, выравнивать требования между командами DS и MLOps и заказчиками
● Разрабатывать/описывать решения для пайплайнов и интеграций с LLM
● Создавать и поддерживать документацию для пользовательских инструментов работы в едином ML-контуре применения и обучения
● Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
-
✅ Рекрутер >>
@oleg_recruiter
😁2
Pricing Data Analyst (Ostrovok)
📍 Формат: Удаленно (РФ)
💰 Зарплата: от 250 000 ₽ на руки
Мы ищем аналитика, который станет экспертом по данным в команде Pricing. Ты будешь отвечать за аналитический слой — от «сырых» данных в S3 до готовых витрин для бизнеса.
Что делать:
— Отвечать за весь аналитический слой: от raw-данных в Trino/S3/HDFS до проверенных датасетов.
— Разрабатывать логику сопоставления ставок (rate matching).
— Трансформировать бизнес-логику в четкие ТЗ для ETL-команды.
— Обеспечивать качество данных: валидация, контроль полноты, мониторинг аномалий.
— Поддерживать пользователей: документация, обучение, консультации.
Наш стек:
SQL (Trino, Vertica), Spark / PySpark, Python, Airflow, HDFS/S3, Iceberg, Kafka, Tableau/Metabase.
Требования к кандидату:
— Опыт от 2-х лет в в области аналитической инженерии, анализа данных (Big Data), моделирования BI-данных.
— Сильный SQL и уверенный Python для анализа данных.
— Понимание Big Data архитектур (Lakehouse, HDFS/S3).
— Опыт с Airflow и концепциями DAG.
— Знание Iceberg и Kafka (практический опыт).
🤝 Будет плюсом:
— опыт работы с DBT.
— Английский B1 (разговорный).
Почему к нам стоит прийти:
Проекты мирового уровня: продукты для путешественников и отельеров.
Свобода: гибкий график и полная удаленка.
Развитие: Tech-комьюнити, митапы, хакатоны, помощь в выступлениях на конференциях, курсы английского.
Забота: ДМС с первого месяца.
Бонусы: корпоративные цены на отели и тревел-услуги.
Островок — аккредитованная IT-компания.
👉 По всем вопросам и с CV пишите в ЛС: @nadueva_olya (https://t.me/nadueva_olya)
#vacancy #dataanalyst #pricing #python #sql #bigdata #remote
📍 Формат: Удаленно (РФ)
💰 Зарплата: от 250 000 ₽ на руки
Мы ищем аналитика, который станет экспертом по данным в команде Pricing. Ты будешь отвечать за аналитический слой — от «сырых» данных в S3 до готовых витрин для бизнеса.
Что делать:
— Отвечать за весь аналитический слой: от raw-данных в Trino/S3/HDFS до проверенных датасетов.
— Разрабатывать логику сопоставления ставок (rate matching).
— Трансформировать бизнес-логику в четкие ТЗ для ETL-команды.
— Обеспечивать качество данных: валидация, контроль полноты, мониторинг аномалий.
— Поддерживать пользователей: документация, обучение, консультации.
Наш стек:
SQL (Trino, Vertica), Spark / PySpark, Python, Airflow, HDFS/S3, Iceberg, Kafka, Tableau/Metabase.
Требования к кандидату:
— Опыт от 2-х лет в в области аналитической инженерии, анализа данных (Big Data), моделирования BI-данных.
— Сильный SQL и уверенный Python для анализа данных.
— Понимание Big Data архитектур (Lakehouse, HDFS/S3).
— Опыт с Airflow и концепциями DAG.
— Знание Iceberg и Kafka (практический опыт).
🤝 Будет плюсом:
— опыт работы с DBT.
— Английский B1 (разговорный).
Почему к нам стоит прийти:
Проекты мирового уровня: продукты для путешественников и отельеров.
Свобода: гибкий график и полная удаленка.
Развитие: Tech-комьюнити, митапы, хакатоны, помощь в выступлениях на конференциях, курсы английского.
Забота: ДМС с первого месяца.
Бонусы: корпоративные цены на отели и тревел-услуги.
Островок — аккредитованная IT-компания.
👉 По всем вопросам и с CV пишите в ЛС: @nadueva_olya (https://t.me/nadueva_olya)
#vacancy #dataanalyst #pricing #python #sql #bigdata #remote
Telegram
Olya Nadueva
#вакансия #job #vacancy #python #computervision #senior #remote #Cyprus
Senior Computer Vision Engineer
Компания: Aiuta
Локация: удаленно (GMT - GMT +4, за пределами РФ и РБ) или по желанию релокация на Кипр (поддержка предоставляется).
Вилка: €6000-8000
Быстрорастущий B2B AI-стартап из США в сфере fashion-tech. Продукт помогает брендам и ритейлерам создавать digital-контент (изображения и видео) и улучшать онлайн-опыт покупателей.
В этой роли вы будете заниматься разработкой и обучением моделей для ключевых продуктов компании: виртуальной примерки, генерации изображений, генерацией видео из статичных фото, и др.
Чем предстоит заниматься:
- проектировать, обучать и улучшать CV-модели.
- участвовать во всех этапах ML-цикла — от подготовки данных до деплоя.
- работать вместе с product и engineering командами над интеграцией моделей в продукт.
Что важно:
- 3+ года опыта в research или разработке в области computer vision (Python, PyTorch).
- опыт разработки и обучения генеративных моделей (diffusion, GAN).
- опыт с video generation или virtual try-on - большой плюс.
Контакт
masha.pankova@aiuta.com (https://t.me/pankova_masha)
Senior Computer Vision Engineer
Компания: Aiuta
Локация: удаленно (GMT - GMT +4, за пределами РФ и РБ) или по желанию релокация на Кипр (поддержка предоставляется).
Вилка: €6000-8000
Быстрорастущий B2B AI-стартап из США в сфере fashion-tech. Продукт помогает брендам и ритейлерам создавать digital-контент (изображения и видео) и улучшать онлайн-опыт покупателей.
В этой роли вы будете заниматься разработкой и обучением моделей для ключевых продуктов компании: виртуальной примерки, генерации изображений, генерацией видео из статичных фото, и др.
Чем предстоит заниматься:
- проектировать, обучать и улучшать CV-модели.
- участвовать во всех этапах ML-цикла — от подготовки данных до деплоя.
- работать вместе с product и engineering командами над интеграцией моделей в продукт.
Что важно:
- 3+ года опыта в research или разработке в области computer vision (Python, PyTorch).
- опыт разработки и обучения генеративных моделей (diffusion, GAN).
- опыт с video generation или virtual try-on - большой плюс.
Контакт
masha.pankova@aiuta.com (https://t.me/pankova_masha)
Telegram
Masha Pankova
#vacancy #remote #ML #KYC
ML Team Lead (KYC / ID Verification / Biometrics)
Удалённо + Полная занятость
B2B RegTech / FinTech
О проекте
B2B-платформа для KYC/IDV с продакшен-трафиком: document verification, OCR/KIE, biometric verification (selfie, liveness, face match), API и WebSDK для партнёров. Фокус на качество решений, SLA и масштабируемость.
Роль:
ML Team Lead отвечает за ML-направление KYC-продукта и его результат в продакшене.
В зоне ответственности техническое и командное лидерство ML-направления (Document Verification, OCR/KIE, Biometrics), архитектура end-to-end ML-пайплайнов в KYC-флоу, качество автоматических решений и влияние ML на conversion, false rejection, false acceptance и manual review rate, принятие архитектурных решений по моделям, inference и rollout, взаимодействие с Product, Backend, DevOps и Compliance.
Обязательные требования:
• Production-опыт в KYC / IDV
• Понимание полного KYC-пайплайна.
Machine Learning / CV:
• Практический опыт в Computer Vision:
детекция и классификация документов;
quality checks (blur, glare, cut, low resolution).
• OCR / KIE:
- text recognition;
- key-value extraction;
- multi-language OCR.
• Опыт работы с CNN и Transformer-based моделями.
• Production-опыт:
- selfie verification;
- liveness detection (active / passive);
- face matching (selfie <->document).
• Понимание:
- spoofing / presentation attacks;
- FAR / FRR и баланса security vs UX.
Production и архитектура:
Вывод ML-моделей в production.
Inference-сервисы, versioning моделей и датасетов.
Понимание latency, SLA и cost-эффективности.
Данные и качество:
• Работа с разметкой и качеством данных.
• Улучшение метрик:
-precision / recall / F1;
-false acceptance / false rejection;
-manual review rate.
Лидерство:
Опыт управления ML-командой (3–10 человек).
Code review и ML design review.
Настройка процесса: research → validation → production.
Будет плюсом:
Anti-fraud / risk-scoring.
Опыт с документами стран Asia, LATAM, Africa.
Explainability решений.
Подготовка ML-части к compliance-аудитам.
От нас:
- полностью удалённая работа и конкуретная оплата
- оплата USD/USDT/RUB
- небольшая команда с быстрыми процессами и минимумом бюрократии
Будем рады вашим откликам и СV @nastya_ivch
ML Team Lead (KYC / ID Verification / Biometrics)
Удалённо + Полная занятость
B2B RegTech / FinTech
О проекте
B2B-платформа для KYC/IDV с продакшен-трафиком: document verification, OCR/KIE, biometric verification (selfie, liveness, face match), API и WebSDK для партнёров. Фокус на качество решений, SLA и масштабируемость.
Роль:
ML Team Lead отвечает за ML-направление KYC-продукта и его результат в продакшене.
В зоне ответственности техническое и командное лидерство ML-направления (Document Verification, OCR/KIE, Biometrics), архитектура end-to-end ML-пайплайнов в KYC-флоу, качество автоматических решений и влияние ML на conversion, false rejection, false acceptance и manual review rate, принятие архитектурных решений по моделям, inference и rollout, взаимодействие с Product, Backend, DevOps и Compliance.
Обязательные требования:
• Production-опыт в KYC / IDV
• Понимание полного KYC-пайплайна.
Machine Learning / CV:
• Практический опыт в Computer Vision:
детекция и классификация документов;
quality checks (blur, glare, cut, low resolution).
• OCR / KIE:
- text recognition;
- key-value extraction;
- multi-language OCR.
• Опыт работы с CNN и Transformer-based моделями.
• Production-опыт:
- selfie verification;
- liveness detection (active / passive);
- face matching (selfie <->document).
• Понимание:
- spoofing / presentation attacks;
- FAR / FRR и баланса security vs UX.
Production и архитектура:
Вывод ML-моделей в production.
Inference-сервисы, versioning моделей и датасетов.
Понимание latency, SLA и cost-эффективности.
Данные и качество:
• Работа с разметкой и качеством данных.
• Улучшение метрик:
-precision / recall / F1;
-false acceptance / false rejection;
-manual review rate.
Лидерство:
Опыт управления ML-командой (3–10 человек).
Code review и ML design review.
Настройка процесса: research → validation → production.
Будет плюсом:
Anti-fraud / risk-scoring.
Опыт с документами стран Asia, LATAM, Africa.
Explainability решений.
Подготовка ML-части к compliance-аудитам.
От нас:
- полностью удалённая работа и конкуретная оплата
- оплата USD/USDT/RUB
- небольшая команда с быстрыми процессами и минимумом бюрократии
Будем рады вашим откликам и СV @nastya_ivch
#вакансия #job #mlops #vacancy #remote
⭐️ Вакансия: Senior MLOps
Компания: Emerging Travel Group (ETG)
📍 Локация: удаленка
🧑💻Кого ищем: DevOps инженера со знаниями MLops и готовность развивать это направление в компании. Роль в компании новая, есть возможность поставить процессы, систематизировать их. Работа будет с несколькими ML командами в продуктовом департаменте (взаимодействие в основном с Devops, DS и ML инженерами).
Задачи:
• все задачи вокруг DS и ML (новый стек, софт; работа с GPU/TPU);
• отвечать за ML сервисы и сервера (но саму закупку и доступы выдает Devops команда). Подобрать железо b настроить, аутенфикация, подготовить все конфиги для деплоя, настроить CI/CD и т. д.
• Важно понимание цикла разработки ML продуктов, как происходит ML нагрузка и т.д.
📌Мы предлагаем:
• 100% удаленную работу;
• гибкий график работы
• обучение: семинары, тренинги и конференции;
• корпоративный английский;
• корпоративные скидки на проживание в отелях и другие услуги;
• молодую и активную команду суперпрофессионалов
По всем вопросам и с резюме пишите @elinaz_hr
⭐️ Вакансия: Senior MLOps
Компания: Emerging Travel Group (ETG)
📍 Локация: удаленка
🧑💻Кого ищем: DevOps инженера со знаниями MLops и готовность развивать это направление в компании. Роль в компании новая, есть возможность поставить процессы, систематизировать их. Работа будет с несколькими ML командами в продуктовом департаменте (взаимодействие в основном с Devops, DS и ML инженерами).
Задачи:
• все задачи вокруг DS и ML (новый стек, софт; работа с GPU/TPU);
• отвечать за ML сервисы и сервера (но саму закупку и доступы выдает Devops команда). Подобрать железо b настроить, аутенфикация, подготовить все конфиги для деплоя, настроить CI/CD и т. д.
• Важно понимание цикла разработки ML продуктов, как происходит ML нагрузка и т.д.
📌Мы предлагаем:
• 100% удаленную работу;
• гибкий график работы
• обучение: семинары, тренинги и конференции;
• корпоративный английский;
• корпоративные скидки на проживание в отелях и другие услуги;
• молодую и активную команду суперпрофессионалов
По всем вопросам и с резюме пишите @elinaz_hr
👍1
#de #dataengineer #job #vacancy #remote #вакансия #удаленно
🌟 Data Engineer / Java, Spark
Компания: крупный банк РФ
Оплата: 300тр+/месяц
Формат: удаленно по РФ
Занятость: фултайм
Проект: Репликация данных из источников в распределенный облачный кластер и индексирование данных для обработки запросов в режиме реального времени
⭕ Задачи:
Глобально задачи команды — репликация и индексирование данных из различных источников (в основном Apache Hive) в распределенный облачный кластер (тоже Apache Hive), чтобы затем в режиме реального времени отрабатывать запросы через REST или брокеры сообщений (Kafka или IBM MQ) к этим данным (напр., остатки по счетам физ. лиц в ответ на запросы гос. органов, данные о товарах в чеке к покупке в мобильном приложении и проч.)
⭕ Стек:
- JIRA
- Confluence
- Корпоративные мессенджеры
- Outlook
- Scrum
⭕ Требования:
- Базовый уровень знания java (циклы, условия, хешмапы и т.д.)
- Базовый уровень знания и понимание CI/CD
- Linux (basic), Ansible, SQL, Git, XML, JSON, XSLT, YAML
- Базовые знания экосистемы Hadoop и его компонентов (Apache Solr, Apache Hive, Apache HBase, Apache Spark, Apache Zookeper, Apache Oozie, Apache Camel)
- Язык: английский, уровень владения: технический (чтение документации, профильных ресурсов)
.
✅ Рекрутер
@oleg_recruiter
🌟 Data Engineer / Java, Spark
Компания: крупный банк РФ
Оплата: 300тр+/месяц
Формат: удаленно по РФ
Занятость: фултайм
Проект: Репликация данных из источников в распределенный облачный кластер и индексирование данных для обработки запросов в режиме реального времени
⭕ Задачи:
Глобально задачи команды — репликация и индексирование данных из различных источников (в основном Apache Hive) в распределенный облачный кластер (тоже Apache Hive), чтобы затем в режиме реального времени отрабатывать запросы через REST или брокеры сообщений (Kafka или IBM MQ) к этим данным (напр., остатки по счетам физ. лиц в ответ на запросы гос. органов, данные о товарах в чеке к покупке в мобильном приложении и проч.)
⭕ Стек:
- JIRA
- Confluence
- Корпоративные мессенджеры
- Outlook
- Scrum
⭕ Требования:
- Базовый уровень знания java (циклы, условия, хешмапы и т.д.)
- Базовый уровень знания и понимание CI/CD
- Linux (basic), Ansible, SQL, Git, XML, JSON, XSLT, YAML
- Базовые знания экосистемы Hadoop и его компонентов (Apache Solr, Apache Hive, Apache HBase, Apache Spark, Apache Zookeper, Apache Oozie, Apache Camel)
- Язык: английский, уровень владения: технический (чтение документации, профильных ресурсов)
.
✅ Рекрутер
@oleg_recruiter
#вакансия #vacancy #machinelearning #ml #cv #senior #remote
Позиция: Senior ML Engineer
Проект: Химическая промышленность
Формат: удалённый (аутстафф)
Занятость: фултайм (проектная)
Длительность: более года
Часовой пояс: МСК
Старт: ASAP
Оформление: ИП, СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
Оклад: 4000 - 5000$ net
Ptolemay — аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем Senior ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере химической промышленности.
Требования:
• Алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей: глубокое понимание методов машинного обучения, глубокого обучения (Deep Learning), а также специфики работы с CV (Computer Vision).
• Языки программирования: экспертные знания Python и библиотек машинного обучения, таких как PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV.
• Архитектуры нейронных сетей: знание архитектур CV (Yolo, ResNet, EfficientNet и другие), а также опыт работы с CV методами и их адаптацией.
• Математическая база: понимание линейной алгебры, вероятности, статистики, оптимизации, которые применяются при обучении моделей.
• Инфраструктура для работы с ИИ: опыт работы с серверным оборудованием для развертывания и обслуживания ИИ-решений.
• Системы управления версиями: опыт работы с Git для контроля версий и командной разработки.
• Контейнеризация и оркестрация: знание Docker и Kubernetes для развертывания моделей в продакшн.
• Методы обработки данных: понимание предобработки данных, работы с большими объемами данных, опыт разметки данных (использование CVAT).
• API-интерфейсы: опыт разработки и интеграции моделей через RESTful API и использование систем CI/CD (Jenkins, GitLab CI).
Условия:
• Удалённый формат работы
• Полная занятость
• Долгосрочный проект с возможностью продления
• Оформление по ИП или СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
• Оплата: 4000 – 5000$ net
Готов ответить на вопросы и рассмотреть резюме в личных сообщениях: @Dmitriy_Ptolemay
@ml_data_science_job
Позиция: Senior ML Engineer
Проект: Химическая промышленность
Формат: удалённый (аутстафф)
Занятость: фултайм (проектная)
Длительность: более года
Часовой пояс: МСК
Старт: ASAP
Оформление: ИП, СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
Оклад: 4000 - 5000$ net
Ptolemay — аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем Senior ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере химической промышленности.
Требования:
• Алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей: глубокое понимание методов машинного обучения, глубокого обучения (Deep Learning), а также специфики работы с CV (Computer Vision).
• Языки программирования: экспертные знания Python и библиотек машинного обучения, таких как PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV.
• Архитектуры нейронных сетей: знание архитектур CV (Yolo, ResNet, EfficientNet и другие), а также опыт работы с CV методами и их адаптацией.
• Математическая база: понимание линейной алгебры, вероятности, статистики, оптимизации, которые применяются при обучении моделей.
• Инфраструктура для работы с ИИ: опыт работы с серверным оборудованием для развертывания и обслуживания ИИ-решений.
• Системы управления версиями: опыт работы с Git для контроля версий и командной разработки.
• Контейнеризация и оркестрация: знание Docker и Kubernetes для развертывания моделей в продакшн.
• Методы обработки данных: понимание предобработки данных, работы с большими объемами данных, опыт разметки данных (использование CVAT).
• API-интерфейсы: опыт разработки и интеграции моделей через RESTful API и использование систем CI/CD (Jenkins, GitLab CI).
Условия:
• Удалённый формат работы
• Полная занятость
• Долгосрочный проект с возможностью продления
• Оформление по ИП или СМЗ, либо оплата криптовалютой USDT
• Оплата: 4000 – 5000$ net
Готов ответить на вопросы и рассмотреть резюме в личных сообщениях: @Dmitriy_Ptolemay
@ml_data_science_job
#вакансия #fulltime #remote
Database Engineer
Компания разрабатывает технологические решения для платежной индустрии, e-commerce и fintech-сектора. Продукты ориентированы на международные рынки и работают с высокими нагрузками и большими объемами данных.
Обязанности:
-Проектирование и развитие архитектуры и data-моделей OLTP/OLAP систем
-Разработка высоконагруженных SQL-пайплайнов (ETL/ELT внутри БД)
-Оптимизация сложных запросов (large joins, aggregations, window functions)
-Работа с partitioned таблицами и большими объемами данных (десятки миллионов записей в день)
-Разработка и поддержка хранимых процедур и бизнес-логики в БД
-Построение и оптимизация real-time метрик и мониторинга
Требования:
-Уверенный опыт работы с PostgreSQL в high-load среде (3+ лет)
-Отличное знание SQL (complex joins, aggregations, window functions)
-Опыт оптимизации запросов (EXPLAIN, execution plan analysis)
-Опыт работы с partitioning и большими таблицами
-Понимание принципов построения OLAP/аналитических систем
-Опыт разработки процедур и data pipelines внутри БД
-Опыт работы с репликацией (GTID, failover)
-Способность самостоятельно проектировать решения и брать ответственность за результат
Будет плюсом:
-Опыт в платежах / fintech
-Опыт работы с real-time аналитикой
-Опыт работы с Clickhouse, Cassandra
Условия
-Конкурентная зарплата (обсуждается индивидуально)
-Работа в сильной команде
-Возможность профессионального роста и работы со сложными задачами
@Yakovleva_Yulia_V
@ml_data_science_job
Database Engineer
Компания разрабатывает технологические решения для платежной индустрии, e-commerce и fintech-сектора. Продукты ориентированы на международные рынки и работают с высокими нагрузками и большими объемами данных.
Обязанности:
-Проектирование и развитие архитектуры и data-моделей OLTP/OLAP систем
-Разработка высоконагруженных SQL-пайплайнов (ETL/ELT внутри БД)
-Оптимизация сложных запросов (large joins, aggregations, window functions)
-Работа с partitioned таблицами и большими объемами данных (десятки миллионов записей в день)
-Разработка и поддержка хранимых процедур и бизнес-логики в БД
-Построение и оптимизация real-time метрик и мониторинга
Требования:
-Уверенный опыт работы с PostgreSQL в high-load среде (3+ лет)
-Отличное знание SQL (complex joins, aggregations, window functions)
-Опыт оптимизации запросов (EXPLAIN, execution plan analysis)
-Опыт работы с partitioning и большими таблицами
-Понимание принципов построения OLAP/аналитических систем
-Опыт разработки процедур и data pipelines внутри БД
-Опыт работы с репликацией (GTID, failover)
-Способность самостоятельно проектировать решения и брать ответственность за результат
Будет плюсом:
-Опыт в платежах / fintech
-Опыт работы с real-time аналитикой
-Опыт работы с Clickhouse, Cassandra
Условия
-Конкурентная зарплата (обсуждается индивидуально)
-Работа в сильной команде
-Возможность профессионального роста и работы со сложными задачами
@Yakovleva_Yulia_V
@ml_data_science_job
#DE #dataengineer #vacancy #remote #вакансия #удаленно
✅ Data Engineer middle+ (ритейл)
Компания: SPBDev
Локация: Любая
Формат: удаленно
Период: Долгосрок
Сфера: Ритейл
Опыт - от 4х лет
Оплата - 200-280тр/мес
*Требования:*
Наш стек: Greenplum, Trino, Apache Airflow, ClickHouse, Python, Spark, SQL (dbt), S3, Hadoop
- Сбор требований с бизнес-заказчиков и анализ источников данных
- Разработка, реализация и поддержка интеграционных потоков, а также потоков сборки витрин-данных на стеке технологий, принятых в команде: Trino, Iceberg, S3, Spark, Apache Airflow, Kafka, Cosmos, Flink
- Оперативное реагирование на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнение типовых задач в установленный срок
- Поддержание в актуальном состоянии документации типовых интеграционных решений платформы больших данных. Предоставление отчетности о своей деятельности руководителю.
*Задачи:*
- Общее представление о стеке технологий Lakehouse
- Понимание различия работы между BigData/Lakehouse и с данными обычного размера
- Знание SQL (индексы, функции, оптимизация, профилирование производительности
- Знание языков программирования (JAVA, Python)
- Опыт работы c реляционными БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL,т.п.)
- Умение работать с Git (знание команд git pull/commit/push)
- Опыт работы с DBT, Cosmos, Ni-Fi
- Опыт разработки на Spark
- Понимание особенностей Trino
- Понимание форматов данных Iceberg, Parquet, Avro
- Понимание работы с minio или любого другого хранилища на основе S3
- Опыт использования системами ведения проектов и документации
.
Рекрутер
@oleg_recruiter
✅ Data Engineer middle+ (ритейл)
Компания: SPBDev
Локация: Любая
Формат: удаленно
Период: Долгосрок
Сфера: Ритейл
Опыт - от 4х лет
Оплата - 200-280тр/мес
*Требования:*
Наш стек: Greenplum, Trino, Apache Airflow, ClickHouse, Python, Spark, SQL (dbt), S3, Hadoop
- Сбор требований с бизнес-заказчиков и анализ источников данных
- Разработка, реализация и поддержка интеграционных потоков, а также потоков сборки витрин-данных на стеке технологий, принятых в команде: Trino, Iceberg, S3, Spark, Apache Airflow, Kafka, Cosmos, Flink
- Оперативное реагирование на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнение типовых задач в установленный срок
- Поддержание в актуальном состоянии документации типовых интеграционных решений платформы больших данных. Предоставление отчетности о своей деятельности руководителю.
*Задачи:*
- Общее представление о стеке технологий Lakehouse
- Понимание различия работы между BigData/Lakehouse и с данными обычного размера
- Знание SQL (индексы, функции, оптимизация, профилирование производительности
- Знание языков программирования (JAVA, Python)
- Опыт работы c реляционными БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL,т.п.)
- Умение работать с Git (знание команд git pull/commit/push)
- Опыт работы с DBT, Cosmos, Ni-Fi
- Опыт разработки на Spark
- Понимание особенностей Trino
- Понимание форматов данных Iceberg, Parquet, Avro
- Понимание работы с minio или любого другого хранилища на основе S3
- Опыт использования системами ведения проектов и документации
.
Рекрутер
@oleg_recruiter
#вакансия #fulltime #remote #dataengineer #datasupport #etl #bigdata
Компания Centicore находится в поисках Инженера сопровождения дата-продуктов / Data Support Engineer на проекты крупного банка. Наша компания занимается продуктовой разработкой проектов наших Заказчиков под ключ.
Вакансия: Инженер сопровождения дата-продуктов / Data Support Engineer
Формат работы: Удаленно по РФ
Вилка: 300-330к на руки (в зависимости от опыта и пожеланий кандидата)
Технический уровень: Middle / Middle+
Команда занимается задачами сопровождения дата продуктов.
🔷Технические требования:
ЯП: SQL, Python
Технологический стек: Apache Spark, Hadoop\S3\S3-like, Apache Airflow, Parquet\ORC. Знание Apache Iceberg будет плюсом
Навыки работы с: Jira + Confluence или аналогичное, Git, CI/CD, XML, JSON
Навыки системного анализа, тестирования
Базовое знание работы с РСУБД, Kafka
Важно:
- SQL , Spark, Hadoop, Airflow/oozie, понимание ETL , Airflow/oozie, , умение читать код (чтобы понимать как данные из одного места транслируются в другое)
🔷 Задачи:
Сопровождать и анализировать существующие процессы загрузки данных;
Разбирать технические контроли качества данных;
Тестировать доработки и устанавливать их в продуктивный контур;
Анализировать логику ETL-процессов и движение данных между системами;
Взаимодействовать с внутренними командами по вопросам качества и стабильности дата-продуктов;
Поддерживать корректную работу процессов загрузки и обработки данных.
——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала (https://telegra.ph/VNIMANIYU-SOISKATELEJ-REGLAMENT-INFORMACIONNOJ-I-FINANSOVOJ-BEZOPASNOSTI-05-18).
——
💌 Контакт: для вопросов и резюме — в лс @ktvsk_d
@ml_data_science_job
Компания Centicore находится в поисках Инженера сопровождения дата-продуктов / Data Support Engineer на проекты крупного банка. Наша компания занимается продуктовой разработкой проектов наших Заказчиков под ключ.
Вакансия: Инженер сопровождения дата-продуктов / Data Support Engineer
Формат работы: Удаленно по РФ
Вилка: 300-330к на руки (в зависимости от опыта и пожеланий кандидата)
Технический уровень: Middle / Middle+
Команда занимается задачами сопровождения дата продуктов.
🔷Технические требования:
ЯП: SQL, Python
Технологический стек: Apache Spark, Hadoop\S3\S3-like, Apache Airflow, Parquet\ORC. Знание Apache Iceberg будет плюсом
Навыки работы с: Jira + Confluence или аналогичное, Git, CI/CD, XML, JSON
Навыки системного анализа, тестирования
Базовое знание работы с РСУБД, Kafka
Важно:
- SQL , Spark, Hadoop, Airflow/oozie, понимание ETL , Airflow/oozie, , умение читать код (чтобы понимать как данные из одного места транслируются в другое)
🔷 Задачи:
Сопровождать и анализировать существующие процессы загрузки данных;
Разбирать технические контроли качества данных;
Тестировать доработки и устанавливать их в продуктивный контур;
Анализировать логику ETL-процессов и движение данных между системами;
Взаимодействовать с внутренними командами по вопросам качества и стабильности дата-продуктов;
Поддерживать корректную работу процессов загрузки и обработки данных.
——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала (https://telegra.ph/VNIMANIYU-SOISKATELEJ-REGLAMENT-INFORMACIONNOJ-I-FINANSOVOJ-BEZOPASNOSTI-05-18).
——
💌 Контакт: для вопросов и резюме — в лс @ktvsk_d
@ml_data_science_job
Telegraph
ВНИМАНИЮ СОИСКАТЕЛЕЙ: РЕГЛАМЕНТ ИНФОРМАЦИОННОЙ И ФИНАНСОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
РЕГЛАМЕНТ ИНФОРМАЦИОННОЙ И ФИНАНСОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ Администрация канала Data Science Jobs (https://t.me/datasciencejobs) выступает информационным посредником в соответствии со ст. 1253.1 ГК РФ. Мы осуществляем базовую модерацию публикуемых вакансий, однако…
#вакансия #vacancy #удаленка #удаленно #remote #DS #ML
Компания: Quickly Search
Вакансия: Data Scientist
Ориентир по вилке: до 350-400т.р. на руки
Формат работы: гибридный (Москва) или удаленный (РФ)
👋🏼 Нахожусь в поиске нескольких Middle+/Senior Data Scientist в команду автоматизации ML-разработки на крупный финтех-проект.
Команда занимается развитием внутренней AI/ML-платформы, AutoML, разработкой LLM/NLP-решений, мониторингом качества моделей.
📌 Предстоящие задачи:
• Разработка и развитие ML/LLM-сценариев для production;
• Работа с AutoML, NLP и RAG-пайплайнами;
• Оптимизация качества и стабильности ML-решений;
• Интеграция с MLOps/DE-инфраструктурой;
• Быстрое прототипирование и проектирование AI-решений.
📌 Ожидания:
• 3+ лет опыта в DS/ML;
• Хороший Python и уверенный ML-стек (Sklearn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, Pandas, NumPy), опыт с табличными данными;
• Опыт с LLM/NLP (для проекта в данном направлении);
• Опыт работы с Spark/Hadoop/Hive;
• Понимание production ML-процессов.
Будет плюсом:
• PyTorch / DL;
• Open-source contribution;
• Full-stack опыт.
📌 Условия:
• Оформление по ТК или ИП в аккредитованную ИТ-компанию;
• Сильная инженерная команда и обмен экспертизой;
• Гибридный или удаленный формат работы (РФ!);
• ДМС со стоматологией с 1го дня;
• Предоставление техники (на выбор, по запросу).
——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала (https://telegra.ph/VNIMANIYU-SOISKATELEJ-REGLAMENT-INFORMACIONNOJ-I-FINANSOVOJ-BEZOPASNOSTI-05-18).
——
Если тебя заинтересовала вакансия, или есть кого порекомендовать на данную позицию, присылай свое резюме мне в личку @liza_mich 😌
@ml_data_science_job
Компания: Quickly Search
Вакансия: Data Scientist
Ориентир по вилке: до 350-400т.р. на руки
Формат работы: гибридный (Москва) или удаленный (РФ)
👋🏼 Нахожусь в поиске нескольких Middle+/Senior Data Scientist в команду автоматизации ML-разработки на крупный финтех-проект.
Команда занимается развитием внутренней AI/ML-платформы, AutoML, разработкой LLM/NLP-решений, мониторингом качества моделей.
📌 Предстоящие задачи:
• Разработка и развитие ML/LLM-сценариев для production;
• Работа с AutoML, NLP и RAG-пайплайнами;
• Оптимизация качества и стабильности ML-решений;
• Интеграция с MLOps/DE-инфраструктурой;
• Быстрое прототипирование и проектирование AI-решений.
📌 Ожидания:
• 3+ лет опыта в DS/ML;
• Хороший Python и уверенный ML-стек (Sklearn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, Pandas, NumPy), опыт с табличными данными;
• Опыт с LLM/NLP (для проекта в данном направлении);
• Опыт работы с Spark/Hadoop/Hive;
• Понимание production ML-процессов.
Будет плюсом:
• PyTorch / DL;
• Open-source contribution;
• Full-stack опыт.
📌 Условия:
• Оформление по ТК или ИП в аккредитованную ИТ-компанию;
• Сильная инженерная команда и обмен экспертизой;
• Гибридный или удаленный формат работы (РФ!);
• ДМС со стоматологией с 1го дня;
• Предоставление техники (на выбор, по запросу).
——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала (https://telegra.ph/VNIMANIYU-SOISKATELEJ-REGLAMENT-INFORMACIONNOJ-I-FINANSOVOJ-BEZOPASNOSTI-05-18).
——
Если тебя заинтересовала вакансия, или есть кого порекомендовать на данную позицию, присылай свое резюме мне в личку @liza_mich 😌
@ml_data_science_job
Telegraph
ВНИМАНИЮ СОИСКАТЕЛЕЙ: РЕГЛАМЕНТ ИНФОРМАЦИОННОЙ И ФИНАНСОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
РЕГЛАМЕНТ ИНФОРМАЦИОННОЙ И ФИНАНСОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ Администрация канала Data Science Jobs (https://t.me/datasciencejobs) выступает информационным посредником в соответствии со ст. 1253.1 ГК РФ. Мы осуществляем базовую модерацию публикуемых вакансий, однако…
#вакансия #datascience #machinelearning #python #remote
Вакансия: Data Science Specialist
Компания: Lagrange Labs
Вилка: от 5 500 до 8 000 USD
Условия: удаленно, full-time, работа с Big Data в Web3
Обязанности:
— Сбор и анализ больших массивов данных из различных блокчейн-сетей (on-chain data).
— Разработка и внедрение моделей машинного обучения для прогнозирования состояний сети и оптимизации работы ZK-инфраструктуры.
— Исследование и выявление аномалий, паттернов поведения и потенциальных векторов атак в децентрализованных протоколах.
— Оптимизация алгоритмов обработки данных для минимизации задержек в системах Lagrange.
— Визуализация сложных аналитических данных для продуктовой команды и стейкхолдеров.
— Участие в R&D задачах по улучшению архитектуры ZK-сопроцессоров с использованием статистических методов.
Требования:
— Опыт работы в области Data Science / ML от 3 лет.
— Экспертное владение Python и библиотеками (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).
— Уверенное знание SQL и опыт работы с базами данных (PostgreSQL, ClickHouse или Snowflake).
— Опыт работы с Big Data инструментами (Spark, Kafka).
— Понимание специфики блокчейн-данных (транзакции, логи событий, структура блоков).
— Сильная математическая база (статистика, теория вероятностей, линейная алгебра).
— Английский язык на уровне Upper-Intermediate (чтение научной литературы и документации).
Будет плюсом:
— Опыт работы с графическими базами данных.
— Понимание принципов работы Zero-Knowledge Proofs (ZKP).
— Наличие профильного образования в области математики или CS.
——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала (https://telegra.ph/VNIMANIYU-SOISKATELEJ-REGLAMENT-INFORMACIONNOJ-I-FINANSOVOJ-BEZOPASNOSTI-05-18).
——
Контакты: @Gorskines
@ml_data_science_job
Вакансия: Data Science Specialist
Компания: Lagrange Labs
Вилка: от 5 500 до 8 000 USD
Условия: удаленно, full-time, работа с Big Data в Web3
Обязанности:
— Сбор и анализ больших массивов данных из различных блокчейн-сетей (on-chain data).
— Разработка и внедрение моделей машинного обучения для прогнозирования состояний сети и оптимизации работы ZK-инфраструктуры.
— Исследование и выявление аномалий, паттернов поведения и потенциальных векторов атак в децентрализованных протоколах.
— Оптимизация алгоритмов обработки данных для минимизации задержек в системах Lagrange.
— Визуализация сложных аналитических данных для продуктовой команды и стейкхолдеров.
— Участие в R&D задачах по улучшению архитектуры ZK-сопроцессоров с использованием статистических методов.
Требования:
— Опыт работы в области Data Science / ML от 3 лет.
— Экспертное владение Python и библиотеками (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).
— Уверенное знание SQL и опыт работы с базами данных (PostgreSQL, ClickHouse или Snowflake).
— Опыт работы с Big Data инструментами (Spark, Kafka).
— Понимание специфики блокчейн-данных (транзакции, логи событий, структура блоков).
— Сильная математическая база (статистика, теория вероятностей, линейная алгебра).
— Английский язык на уровне Upper-Intermediate (чтение научной литературы и документации).
Будет плюсом:
— Опыт работы с графическими базами данных.
— Понимание принципов работы Zero-Knowledge Proofs (ZKP).
— Наличие профильного образования в области математики или CS.
——
⚠️ Безопасность соискателя! Участились случаи целевого HR-скама (блокировка личных MacBook, кража персональных данных, и т.д.). Если работодатель требует авторизоваться в чужом Apple ID, установить MDM-профиль или внести страховой взнос — немедленно прервите контакт, и сообщите администрации нашего канала (контакты есть в информации о канале @).
🔗 Перед откликом обязательно изучите Регламент безопасности канала (https://telegra.ph/VNIMANIYU-SOISKATELEJ-REGLAMENT-INFORMACIONNOJ-I-FINANSOVOJ-BEZOPASNOSTI-05-18).
——
Контакты: @Gorskines
@ml_data_science_job
Telegraph
ВНИМАНИЮ СОИСКАТЕЛЕЙ: РЕГЛАМЕНТ ИНФОРМАЦИОННОЙ И ФИНАНСОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
РЕГЛАМЕНТ ИНФОРМАЦИОННОЙ И ФИНАНСОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ Администрация канала Data Science Jobs (https://t.me/datasciencejobs) выступает информационным посредником в соответствии со ст. 1253.1 ГК РФ. Мы осуществляем базовую модерацию публикуемых вакансий, однако…
🔥2❤1
#вакансия #remote #удалённо #DataLead #HeadOfData #аналитика #ClickHouse #Airflow #adtech #EUR
Вакансия: Data Lead
Компания: adtech-компания
Локация: любая
Формат: удалённо
Занятость: полная
Опыт: от 5 лет
Вилка: 3 000 – 4 500 € (по итогам собеседования)
Оформление: ИП / СЗ / B2B-контракт
━━━━━━━━━━━━━━━
О роли
Ищем сильного data-специалиста, которому интересно строить аналитику и data-инфраструктуру, задавать стандарты и влиять на решения через данные — а не работать в режиме бесконечных ad-hoc отчётов.
У нас уже есть продукты, команда и поток данных. Нужен человек, который соберёт из этого зрелую data-функцию: архитектуру, процессы, стандарты и команду.
━━━━━━━━━━━━━━━
Обязанности:
• Управлять data-направлением и командой аналитиков
• Проектировать и развивать аналитическую архитектуру
• Отвечать за процессы сбора, обработки и хранения данных
• Контролировать качество данных и аналитических решений
• Внедрять стандарты и подходы к работе с данными
• Взаимодействовать с продуктовыми командами, IT и бизнес-стейкхолдерами
━━━━━━━━━━━━━━━
Задачи:
• Развитие и поддержка data-инфраструктуры проектов
• Оптимизация существующих пайплайнов и отчётности
• Поддержка бизнес-решений через данные
• Масштабирование аналитики под рост проектов
━━━━━━━━━━━━━━━
Требования:
• Опыт работы в data / аналитике на ведущей роли от 5 лет
• Опыт управления командой аналитиков
• Уверенный SQL
• Практический опыт работы с ClickHouse
• Опыт работы с PostgreSQL / SQL как источниками данных
• Опыт оркестрации данных: Airflow / Airbyte / Dagster
• Опыт работы с BI: Metabase / Superset / Power BI (Power BI — на уровне уверенного пользователя)
━━━━━━━━━━━━━━━
Преимуществом будет:
• Опыт работы в digital / affiliate / adtech-проектах
• Понимание принципов data engineering
• Опыт автоматизации и масштабирования аналитики
• Опыт построения data-платформ с нуля
━━━━━━━━━━━━━━━
Условия:
•Выплаты в EUR (3 000 – 4 500 €), регулярный пересмотр дохода
• Полная удалёнка, без жёсткого контроля — ориентация на результат
• Реальное влияние на архитектуру и процессы, возможности профессионального роста
• Адекватные процессы и живая, развивающаяся среда
• Обучение за счёт компании
• Корпоративный английский
📩 Контакты
Резюме и вопросы → @visliknn
@ml_data_science_job
Вакансия: Data Lead
Компания: adtech-компания
Локация: любая
Формат: удалённо
Занятость: полная
Опыт: от 5 лет
Вилка: 3 000 – 4 500 € (по итогам собеседования)
Оформление: ИП / СЗ / B2B-контракт
━━━━━━━━━━━━━━━
О роли
Ищем сильного data-специалиста, которому интересно строить аналитику и data-инфраструктуру, задавать стандарты и влиять на решения через данные — а не работать в режиме бесконечных ad-hoc отчётов.
У нас уже есть продукты, команда и поток данных. Нужен человек, который соберёт из этого зрелую data-функцию: архитектуру, процессы, стандарты и команду.
━━━━━━━━━━━━━━━
Обязанности:
• Управлять data-направлением и командой аналитиков
• Проектировать и развивать аналитическую архитектуру
• Отвечать за процессы сбора, обработки и хранения данных
• Контролировать качество данных и аналитических решений
• Внедрять стандарты и подходы к работе с данными
• Взаимодействовать с продуктовыми командами, IT и бизнес-стейкхолдерами
━━━━━━━━━━━━━━━
Задачи:
• Развитие и поддержка data-инфраструктуры проектов
• Оптимизация существующих пайплайнов и отчётности
• Поддержка бизнес-решений через данные
• Масштабирование аналитики под рост проектов
━━━━━━━━━━━━━━━
Требования:
• Опыт работы в data / аналитике на ведущей роли от 5 лет
• Опыт управления командой аналитиков
• Уверенный SQL
• Практический опыт работы с ClickHouse
• Опыт работы с PostgreSQL / SQL как источниками данных
• Опыт оркестрации данных: Airflow / Airbyte / Dagster
• Опыт работы с BI: Metabase / Superset / Power BI (Power BI — на уровне уверенного пользователя)
━━━━━━━━━━━━━━━
Преимуществом будет:
• Опыт работы в digital / affiliate / adtech-проектах
• Понимание принципов data engineering
• Опыт автоматизации и масштабирования аналитики
• Опыт построения data-платформ с нуля
━━━━━━━━━━━━━━━
Условия:
•Выплаты в EUR (3 000 – 4 500 €), регулярный пересмотр дохода
• Полная удалёнка, без жёсткого контроля — ориентация на результат
• Реальное влияние на архитектуру и процессы, возможности профессионального роста
• Адекватные процессы и живая, развивающаяся среда
• Обучение за счёт компании
• Корпоративный английский
📩 Контакты
Резюме и вопросы → @visliknn
@ml_data_science_job
❤4👍1👏1🤡1