Данные и ML вакансии

Задачи: — Разработка и масштабирование World Models: проектирование и обучение массивных 3D/видеотокенизаторов и бэкбонов на базе Diffusion Transformers (DiT), Flow Matching и других технологий. — Построение пайплайнов для распределённого обучения тяжёлых foundation-моделей на вычислительном кластере. — Обучение Model-Based RL (MBRL) и политик IL + RL внутри замороженной латентной симуляции World Model. — Интеграция вспомогательных лоссов для perception-задач 3D-детекции, сегментации, трекинга. — Создание надёжного safety-контура поверх выходов модели и подготовка конструкции к реалтайм-инференсу на edge-девайсах робота. Требования: — Экспертное владение JAX и PyTorch. — Навыки масштабного распределённого обучения. — Глубокая математическая и ML-база. — Умение писать, генерировать и проверять быстрый оптимизированный код. Будет плюсом: — Опыт работы с Vision Foundation Models, генеративными видео- и image-моделями, синтезом лидарных облаков. — Опыт в Reinforcement Learning. — Опыт продвинутой квантизации тяжёлых трансформеров или диффузионных моделей для edge-девайсов. — Оптимизация инференса на борту робота. — Бэкграунд в Autonomous Driving, Motion Planning или Robotics. Условия: — Возможность обучения и компенсация 50% стоимости курсов по языку. — Другие бонусы, полный список которых доступен на сайте компании.

Задачи: — Строить крупномасштабные конвейеры данных, обрабатывающие миллиарды событий ежедневно. — Проектировать и развивать платформу самообслуживания для хранилища данных и бизнес-аналитики для игровых команд. — Проектировать и развивать конвейеры машинного обучения для поддержки дата-сайентистов в создании новых моделей на основе игровых данных. — Применять практики непрерывной интеграции и доставки. — Оптимизировать тестирование, инструменты и качество данных. — Сотрудничать с инженерами данных, дата-сайентистами, бизнес-аналитиками, командами маркетинга и продуктовых команд. Требования: — Обучение или недавнее завершение обучения по специальности компьютерные науки, программная инженерия или смежные области. — Понимание принципов проектирования ПО, объектно-ориентированного программирования, паттернов проектирования, алгоритмов и структур данных. — Навыки программирования на Python, Java, C# или аналогичных языках. — Знание реляционных баз данных. — Интерес к построению конвейеров данных и работе с крупномасштабными данными. — Возможность работать в гибридном формате на территории Белграда, Сербия. Условия: — Оплачиваемая стажировка на полный рабочий день с гибкостью в связи с учебой. — Наставничество и поддержка от опытных разработчиков игр, помощь в развитии карьеры. — Коллаборативная среда, основанная на прозрачности, доверии и командной работе. — Обеды, закуски, напитки, доступ в спортзал, организованные спортивные мероприятия, эргономичные рабочие места и современное техническое оборудование. — Доступ к игровой комнате для детей, музыкальному уголку, настольным играм, видеоиграм и последним игровым консолям. — Возможность внести вклад в игры, которыми пользуются миллионы пользователей.

Задачи: — Классический ML на табличных данных: бустинги (CatBoost/XGBoost/LightGBM), feature engineering, работа с признаками и метриками, валидация — Работа с Python и SQL на продовом уровне (не только ноутбуки) — Понимание статистики, умение обосновать выбор модели и метрики Плюсом будет: — Опыт в графовом ML: GNN, graph embeddings, link prediction, PyG/DGL/NetworkX — Опыт в смежных направлениях: сетевой анализ, антифрод, рекомендации, маршрутизация — Работа с пространственными данными: OSM, PostGIS, H3/geohash, дорожные графы

Задачи: — Управление командой из 4–6 человек: постановка масштабных целей, декомпозиция их в задачи, координация со смежными командами, контроль процесса от постановки задачи до внедрения в продакшен. — Обучение моделей и работа с данными: превращение данных, размеченных с помощью LLM, в датасеты для ML-моделей ранжирования, создание корпусов синтетических данных, дообучение открытых и внутренних LLM. — Создание пайплайнов для оценки обученных моделей, обеспечение многосторонней оценки моделей, работающих в продуктах с миллионами пользователей. Требования: — Опыт управления командой ML/DL-разработчиков. — Опыт обучения DL-моделей и их внедрения в продакшен. — Готовность работать руками, создавать прототипы и проверять гипотезы. Будет плюсом: — Опыт работы с высоконагруженными системами и создания моделей для них. — Опыт работы в кросс-функциональных командах. Условия: — ДМС с регулярными чекапами и вакцинацией. — Другие бонусы, полный список доступен по ссылке.

Задачи: — исследовать и разрабатывать торговые стратегии для DeFi и крипторынков: от гипотезы и анализа данных до бэктестинга, валидации и оценки результата стратегии — Quant/ML research и разработка торговых стратегий для DeFi и крипторынков — применять ML/DL-подходы для маркет-мейкинга, forecasting, управления позициями и смежных задач — разрабатывать стратегии дельта-нейтрального хеджирования и управления рисками — проводить бэктестинг и использовать симуляционные среды на крипто-данных: order book, trades — анализировать рыночные данные и улучшать алгоритмы по результатам реального исполнения Требования: — senior-уровень в Quant/ML research, systematic trading, HFT/prop trading, market microstructure или смежных задачах — участие в полном цикле ресерча: гипотеза > данные > модель/логика > бэктестинг > валидация и анализ результата — понимание временных рядов, OOS-проверки, future leakage и торговой экономики — знание Supervised Learning, статистического анализа, оптимизации моделей — уверенный Python; PyTorch, Scikit-Learn, CatBoost, XGBoost, Optuna — опыт доведения стратегий до реального исполнения или PnL-оценки — опыт работы с order book и trades — автономность в постановке гипотез и доведении их до результата — владение русским языком для общения в команде Будет плюсом: — Reinforcement Learning — опыт на Rust или low-latency engineering — опыт в трейдинге, маркет-мейкинге, low-latency крипте — опыт в квант-фондах, HFT, prop trading, банковских квант-командах — опыт с DeFi, DEX/CEX, AMM/LP, perpetuals, funding, cross-venue arbitrage — активное использование AI-инструментов Условия: — фиксированная зарплата в стейблкоинах (USDT/USDC, 1:1 к доллару) — квартальный profit sharing от результатов стратегий — оплачиваемый отпуск — компания оплачивает AI-подписки

Задачи: – Разработка и рефакторинг ETL/ELT пайплайнов на pyspark; – Разработка и поддержка OLAP движков Starrocks/Clickhouse; – Поддержка текущих пайплайнов на Greenplum и Hadoop; – Миграция с HDFS на S3; – Оптимизация spark-приложений. Требования: – Опыт работы с Python от 3 лет; – Глубокое знание SQL и опыт работы с большими данными; – Опыт работы с Apache Airflow; – Опыт проектирования и разработки ETL/ELT процессов; – Опыт работы с колоночными БД (ClickHouse); – Знание принципов построения Data Warehouse и Data Lake; – Понимание разницы между OLTP/OLAP системами; – Уверенная работа c linux и git; – Понимание процессов ci/cd.

Задачи и требования: — Классический ML на табличных данных: бустинги (CatBoost/XGBoost/LightGBM), feature engineering, работа с признаками и метриками, валидация — Python и SQL на продвинутом уровне (не только ноутбуки) — Понимание статистики, умение обосновать выбор модели и метрики Плюсом будет: — Опыт в графовом ML: GNN, graph embeddings, link prediction, PyG/DGL/NetworkX — Опыт в смежных направлениях: сетевой анализ, антифрод, рекомендации, маршрутизация — Работа с пространственными данными: OSM, PostGIS, H3/geohash, дорожные графы

Требования: — 4+ года опыта работы дата-сайентистом — Практический опыт с предсказанием LTV или ROAS — Опыт в adtech или мобильном performance-маркетинге — Уверенные навыки Python и SQL — Опыт работы с облачными хранилищами данных в продакшене — Опыт использования моделей, применяемых для реальных решений — Владение английским языком на уровне B2+ (письменно и устно)

Требуется Data Engineer, который возьмёт на себя задачи, не связанные напрямую с аналитикой, включая автоматизацию создания отчётов, преобразование моделей в сервисы и оптимизацию запросов. Также необходимо наладить процесс код-ревью и внедрить CI/CD пайплайн для повышения эффективности разработки и поддержки проектов.

Location: SF or Remote (US/Canada) At Render, we’re building the modern cloud platform for developers creating AI-native, full-stack, multi-service applications. Our mission is to eliminate the tradeoff between the power of hyperscalers and the simplicity of developer-friendly platforms—so teams can ship fast, scale reliably, and focus on their product, not infrastructure. Unlike complex hyperscalers or ephemeral edge/serverless solutions, Render offers a developer-first experience with persistent compute, dynamic autoscaling, built-in orchestration, and observability, allowing teams to launch, scale, and manage real-world applications without writing infrastructure code or managing servers. Whether you're building LLM-powered applications, scalable SaaS products, or async processing pipelines, Render empowers teams to move fast and scale confidently from MVP to millions of users. Our platform is trusted by over 7 million developers worldwide and continues to grow rapidly. In February 2026, we raised an additional $100M in Series C financing, bringing our total funding to $260M, to accelerate our vision of making cloud infrastructure both powerful and intuitive—designed for the speed of modern AI development. We’re a diverse and talented team that values craft, velocity, and user experience. If you’re excited to help shape the future of the intelligent cloud and empower developers everywhere, we’d love to hear from you. APPLYING TO RENDER We're seeking candidates who possess high integrity, humility, and an insatiable drive to learn. Through reasoned discussions and continuous feedback, we strive to improve both individually and collectively. We foster an environment of mutual trust and respect, empowering effective debate to achieve the best outcomes for our customers and team. We especially encourage members of underrepresented groups in the tech community to apply and understand that not all successful candidates will meet each requirement listed. Our interview process is unique to each role, and we value the candidate experience just as much as our customer experience. We hope your conversations with us reflect a thoughtful process that is illuminative, enjoyable, and respectful of your time. ABOUT THE ROLE We're looking for a Senior/Staff Data Scientist to join our growing Data team and serve as a strategic analytics partner across Render. As we scale, we're tackling increasingly complex questions across our product, customers, and business, from how developers discover and adopt Render, to what drives engagement and retention, to how we prioritize investments and identify new opportunities for growth. You'll partner with leaders and teams across Product, Growth, Go-to-Market, Finance, and other functions, focusing on some combination of data analytics, analytics engineering, machine learning, and experimentation based on your strengths, interests, and Render's highest-priority needs. You'll turn ambiguous questions into rigorous analysis, define how we measure success, and translate complex data into decisions and action. As a Senior/Staff-level individual contributor, you'll also help set the standard for analytics at Render, shaping our measurement frameworks, analytical practices, and how teams across the company use data to make better decisions. WHAT YOU’LL DO - Serve as a strategic analytics partner. Work closely with leaders and cross-functional partners across Product, Engineering, Growth, Go-to-Market, Finance, and other teams to identify high-impact questions, frame decisions, and determine how success should be measured. - Define meaningful metrics and measurement frameworks. Develop the KPIs and frameworks teams use to understand performance across areas such as acquisition, activation, adoption, engagement, retention, conversion, expansion, and customer outcomes. - Turn data into strategy. Surface patterns across our users, customers, products, and business. Identify opportunities, diagnose friction, and help teams determine where to invest and what to prioritize. - Shape our approach to experimentation and evaluation. Design and analyze experiments where appropriate, develop guardrail metrics and other methods for evaluating initiatives, and help teams choose the right analytical approach for the decision at hand. - Build measurement into how we work. Partner with teams to define instrumentation and measurement plans early, ensuring new products, programs, and initiatives can be evaluated reliably after launch. - Build trusted analytical foundations. Build and maintain dbt models, semantic and context layers in partnership with Analytics Engineering, transforming behavioral and business data into reliable datasets that support decision-making across Render. - Raise the bar for analytics. Establish analytical best practices, improve how teams use data in decision-making, and mentor scientists and cross-functional partners on measurement, experimentation, and data literacy. - Help shape the future of analytics at Render. Explore how AI-assisted tools can make analytics faster and more accessible while maintaining a high bar for accuracy, context, and analytical judgment. WHAT WE’RE LOOKING FOR - 7+ years of analytics experience, with a track record of shaping strategy and influencing decisions across complex or ambiguous problem spaces. - Strong business and product judgment. You can take an ambiguous question, identify what really needs to be understood, and determine the right analytical approach to inform a decision. - Experience defining and using metrics across some combination of Product, Growth, Go-to-Market, Finance, or other business domains, for example acquisition, activation, adoption, engagement, retention, conversion, expansion, or revenue. - Strong SQL skills. Writing complex, efficient SQL and independently exploring large datasets is a core part of how you work. - Experience using experimentation, statistical analysis, or other rigorous evaluation methods to understand impact, along with judgment about when each approach is appropriate. - Experience with modern analytics tooling such as Metabase, Mixpanel, dbt, BigQuery, Segment, and Git. - A track record of influencing cross-functional teams and senior leaders without direct authority. You're comfortable challenging assumptions, creating clarity from ambiguity, and driving alignment around what the data says. - Excellent communication skills. You can turn complex analysis into a clear narrative, explain technical concepts to non-technical audiences, and build the relationships necessary to drive action. - Experience using AI-assisted coding or analytics tools such as Codex, Cursor, or Claude Code to accelerate analysis, data modeling, instrumentation, or visualization. NICE-TO-HAVES - Expertise in statistical methods beyond traditional A/B testing, such as causal inference, cohort and survival analysis, or time-series analysis. - Experience with developer-focused, product-led, sales-led, or usage-based businesses. - Knowledge of cloud infrastructure, PaaS, developer tooling, or other technically complex products. - Experience analyzing multi-product or multi-segment businesses and understanding behavior across interconnected customer journeys. If this role excites you but you don’t meet every single requirement, we’d still love to hear from you—your unique experience might be just what we need. BENEFITS - 4 weeks of paid vacation. - 14 weeks of fully paid parental leave for all parents to bond with a newly born, adopted, or fostered child. We will also work with you to create a supportive plan of return. - Long-term disability, life insurance, and 401K plans. - 100% employer-paid medical coverage and 99% employer-paid dental and vision coverage for you and a dependent. FSAs and HSAs are available as well. - Monthly lifestyle stipend for wellness, mental health and therapy, hobbies, etc. - Monthly cell phone and internet subsidy. - Commuter benefits for Renders in the Bay Area, and home office stipends for remote Renders. - Continuous learning benefits & related support. This position is generally not eligible for new visa sponsorship. At Render's discretion, the business may sponsor existing visa transfers. Applicants who require sponsorship must receive business authorization. Render is an equal-opportunity employer. We know that employing a team rich in diverse thoughts, experiences, and opinions allows our employees, product, and community to flourish. We make all employment decisions including hiring, evaluation, termination, promotional, and training opportunities, without regard to race, religion, color, sex, age, national origin, ancestry, sexual orientation, physical handicap, mental disability, medical condition, disability, gender or identity or expression, pregnancy or pregnancy-related condition, marital status, height and/or weight. We will ensure that individuals with disabilities are provided reasonable accommodation to participate in the job application or interview process, to perform essential job functions, and to receive other benefits and privileges of employment. Please contact us to request accommodation. We encourage all who are interested to apply. We can't wait to hear from you! Render — CCPA Applicant Privacy Notice https://drive.google.com/file/d/1wKr9IejoT5McFrs9I2mahQnf6AFwb3z2/view Render — GDPR Applicant Privacy Notice https://drive.google.com/file/d/1_8jtyXQ1HdRdTdQn9sZ7n-R-zAGBmsFa/view

Задачи: — строить и улучшать модели для разных частей всего пайплайна — заниматься полным циклом DS/ML задач — участвовать в создании и развитии платформы рекламы — улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели) Примеры задач: — построить эмбеддинги на основе описания рекламных объявлений и добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии — обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах и совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки — провести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях и доставить признаки до сервиса на Go — внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик Требования: — знание классического ML и Deep Learning подходов — опыт промышленного использования методов RecSys — опыт разработки моделей от проблемы до сопровождения в проде — уверенный опыт разработки на Python и Pyspark, опыт написания продакшн-кода — знание принципов распределенной обработки данных — умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию — умение находить решения для проблем, декомпозировать, объяснять и контролировать выполнение Условия: — офис метро Маяковская (Оружейный переулок) — гибридный формат работы — конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности) — ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний — материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа — дисконт-программы от компаний партнеров — бесплатный фитнес на территории работодателя — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека

Задачи: — Разрабатывать ML-модели (lookalike/response/uplift/recsys) для персонализации push/pull-коммуникаций, категорий кешбэка, рекламных материалов и других сценариев в цифровых каналах банка; — Визуализировать и интерпретировать результаты, дизайнить A/B-тесты, проводить пилоты; — Общаться с бизнесом и помогать решать задачи через данные и ML; — Проходить полный цикл разработки модели: от уточнения требований до продакшна и мониторинга качества (если каких-то навыков не хватает — поможем развить); — Разрабатывать AI-агентов. Требования: — Высшее техническое образование; — 3+ года опыта в Data Science (именно построение моделей, не только аналитика); — Уверенный математический аппарат: мат. статистика, теория вероятностей; — Продвинутый Python и SQL (оконные функции, подзапросы — на автомате); — Опыт работы со Scikit-learn, NumPy, Pandas/Polars, Matplotlib/Seaborn/Plotly, LightGBM/XGBoost/CatBoost, PyTorch/TensorFlow/Implicit/LightFM, Airflow, Git. Будет большим плюсом: — PySpark, Hive, Hadoop, Docker, Kubernetes; — Опыт в банковской сфере и CVM; — Модели склонности и uplift-моделирование; — Рекомендательные системы (RecSys); — NBA/NBO оптимизаторы (Next Best Action / Next Best Offer); — ИИ-сервисы (real-time, near real-time или batch). Условия: — Гибридный формат работы, Москва, Москва-Сити (2 дня в неделю в офисе); — Комфортный и современный офис; — Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.); — Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы; — Забота о вашем здоровье: ДМС с первого месяца работы, куда входит стоматология; — Прозрачный доход по итогам интервью; — Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (Скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).

Задачи: — ценообразование — uplift-моделирование — задачи ранжирования — модели склонности — look-a-like — response модели — работа с регрессионными таргетами — кластерный и факторный анализ. Требования: — опыт в части ML задач не менее 3 года — опыт работы и глубокое понимание классического ML — продвинутые знания статистики и машинного обучения — опыт оценки качества результатов (DS и бизнес-валидация) — опыт проведения A/B-тестов — хорошие знания Python, SQL, Bash, PySpark. Будет плюсом: — опыт работы с Transformers — успехи в ML-соревнованиях, хакатонов — навыки работы с генеративными AI-моделями — опыт создания AI-агентов и использования их в работе — опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия: — работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская — ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — исследование данных с использованием state-of-the-art (SOTA) подходов — разработка моделей машинного обучения в области NLP и NER — автоматизация и оптимизация процесса продаж инструментов глобальных рынков — осуществление fine-tuning’a LLM — имплементация RAG’ов на основе данных Банка — развитие платформы по использованию и развитию LLM — интеграция LLM в бизнес-процессы подразделения — интеграция API, сервисов, построение пайплайнов моделей. Требования: — высокий уровень математического аппарата - математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей — предпочтителен опыт в финансовой сфере, финтехе или области анализа данных (от 3- х лет) — детальное понимание моделей машинного обучения и алгоритмов — опыт управления проектами и взаимодействия со смежными командами — глубокое понимание инструментов финансового рынка является дополнительным преимуществом — уверенное владение Python — опыт в разработке NLP моделей или компьютерной лингвистике — инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия: — формат работы - офис (ст.м. Ленинский проспект) — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: SF or Remote (US/Canada) At Render, we’re building the modern cloud platform for developers creating AI-native, full-stack, multi-service applications. Our mission is to eliminate the tradeoff between the power of hyperscalers and the simplicity of developer-friendly platforms—so teams can ship fast, scale reliably, and focus on their product, not infrastructure. Unlike complex hyperscalers or ephemeral edge/serverless solutions, Render offers a developer-first experience with persistent compute, dynamic autoscaling, built-in orchestration, and observability, allowing teams to launch, scale, and manage real-world applications without writing infrastructure code or managing servers. Whether you're building LLM-powered applications, scalable SaaS products, or async processing pipelines, Render empowers teams to move fast and scale confidently from MVP to millions of users. Our platform is trusted by over 7 million developers worldwide and continues to grow rapidly. In February 2026, we raised an additional $100M in Series C financing, bringing our total funding to $260M, to accelerate our vision of making cloud infrastructure both powerful and intuitive—designed for the speed of modern AI development. We’re a diverse and talented team that values craft, velocity, and user experience. If you’re excited to help shape the future of the intelligent cloud and empower developers everywhere, we’d love to hear from you. APPLYING TO RENDER We're seeking candidates who possess high integrity, humility, and an insatiable drive to learn. Through reasoned discussions and continuous feedback, we strive to improve both individually and collectively. We foster an environment of mutual trust and respect, empowering effective debate to achieve the best outcomes for our customers and team. We especially encourage members of underrepresented groups in the tech community to apply and understand that not all successful candidates will meet each requirement listed. Our interview process is unique to each role, and we value the candidate experience just as much as our customer experience. We hope your conversations with us reflect a thoughtful process that is illuminative, enjoyable, and respectful of your time. ABOUT THE ROLE We're looking for a Senior/Staff Analytics Engineer to join our growing Data team and lead the evolution of our Analytics Engineering platform. As Render scales, you'll build the foundations that turn raw data into trusted, reusable models for analytics, executive reporting, and AI-assisted decision-making. In this role, you'll partner closely with analysts, scientists, data engineers, and teams across Product, Engineering, Growth, Go-to-Market, Finance, and other business functions. Analysts and scientists will bring domain expertise and own business logic within their areas; you'll own the technical architecture, modeling standards, and engineering practices that help that work scale reliably. As a Senior/Staff-level individual contributor, you'll set the technical direction for Analytics Engineering at Render—strengthening data quality, improving the developer experience, and building semantic and context layers that make data easier to discover and use. You'll help teams move faster with consistent metrics and maintainable models they can trust. WHAT YOU'LL DO - Own our Analytics Engineering architecture. Guide the long-term evolution of Render’s Analytics Engineering platform, strengthening foundational models so our data remains trusted, scalable, and ready for AI-assisted analytics. - Build trusted, reusable data models. Design, build, and maintain governed dbt models that serve as authoritative sources for business-critical metrics across Product, Engineering, Growth, Go-to-Market, Finance, and other teams. - Establish engineering standards. Define and improve practices for data modeling, testing, documentation, version control, CI/CD, and code review. Review high-impact dbt changes and reduce technical debt across the analytics codebase. - Enable self-service and AI-assisted analytics. Design and maintain semantic and context layers that make metrics consistent, data discoverable, and analysis reliable for both people and AI tools. - Partner closely with analysts and scientists. Help analysts and scientists translate domain-specific business logic into scalable, maintainable warehouse models, moving shared logic out of individual reports and dashboards and into governed datasets. - Improve reliability and efficiency. Partner with Data Engineering to strengthen source data quality, warehouse architecture, and BigQuery performance and cost efficiency. - Raise the bar for Analytics Engineering. Mentor analysts, scientists, and analytics engineers on dbt development, dimensional modeling, and engineering best practices, and help teams adopt shared standards. WHAT WE'RE LOOKING FOR - 7+ years of experience in Analytics Engineering, Data Engineering, or a related technical field, including at least 3 years of hands-on experience running dbt in production. - Expert-level SQL skills and a track record of designing and owning scalable Kimball dimensional models. - Deep expertise in modern Analytics Engineering practices, including Git, testing, CI/CD, documentation, data contracts, lineage, and governance. - Experience building semantic and context layers, trusted metrics, and warehouse architectures that support self-service analytics for humans and AI agents across multiple business domains. - Strong understanding of modern cloud data warehouse architecture, performance optimization, and cost efficiency, with experience in platforms such as BigQuery, Databricks, or Snowflake. - A track record of establishing technical standards, influencing engineering practices without formal authority, and improving reliability while reducing technical debt. - Proven ability to partner closely with analysts, scientists, and business stakeholders to translate requirements into scalable, maintainable data models. - Excellent communication skills. You can explain complex technical concepts and tradeoffs to technical and non-technical audiences and build alignment across teams. - Experience building data models that connect product usage, acquisition, CRM, and financial data across the customer lifecycle. - Experience using AI-assisted coding or analytics tools such as Codex, Cursor, or Claude Code to accelerate data modeling, testing, documentation, or exploration. NICE-TO-HAVES - Hands-on experience with Render’s analytics stack, including BigQuery, Segment, dbt, and analytics tools such as Metabase or Mixpanel. - Experience with developer-focused, product-led, sales-led, or usage-based businesses. - Knowledge of cloud infrastructure, PaaS, developer tooling, or other technically complex products. If this role excites you but you don’t meet every single requirement, we’d still love to hear from you—your unique experience might be just what we need. BENEFITS - 4 weeks of paid vacation. - 14 weeks of fully paid parental leave for all parents to bond with a newly born, adopted, or fostered child. We will also work with you to create a supportive plan of return. - Long-term disability, life insurance, and 401K plans. - 100% employer-paid medical coverage and 99% employer-paid dental and vision coverage for you and a dependent. FSAs and HSAs are available as well. - Monthly lifestyle stipend for wellness, mental health and therapy, hobbies, etc. - Monthly cell phone and internet subsidy. - Commuter benefits for Renders in the Bay Area, and home office stipends for remote Renders. - Continuous learning benefits & related support. This position is generally not eligible for new visa sponsorship. At Render's discretion, the business may sponsor existing visa transfers. Applicants who require sponsorship must receive business authorization. Render is an equal-opportunity employer. We know that employing a team rich in diverse thoughts, experiences, and opinions allows our employees, product, and community to flourish. We make all employment decisions including hiring, evaluation, termination, promotional, and training opportunities, without regard to race, religion, color, sex, age, national origin, ancestry, sexual orientation, physical handicap, mental disability, medical condition, disability, gender or identity or expression, pregnancy or pregnancy-related condition, marital status, height and/or weight. We will ensure that individuals with disabilities are provided reasonable accommodation to participate in the job application or interview process, to perform essential job functions, and to receive other benefits and privileges of employment. Please contact us to request accommodation. We encourage all who are interested to apply. We can't wait to hear from you! Render — CCPA Applicant Privacy Notice https://drive.google.com/file/d/1wKr9IejoT5McFrs9I2mahQnf6AFwb3z2/view Render — GDPR Applicant Privacy Notice https://drive.google.com/file/d/1_8jtyXQ1HdRdTdQn9sZ7n-R-zAGBmsFa/view

О компании и продукте Мобильная game development-компания развивает один из самых успешных ad-driven продуктов в мире - digital coloring book с многомиллионной аудиторией. Ищем Lead Data Scientist, который будет развивать ML-решения для рекламной монетизации, персонализации и рекомендаций, а также вести и менторить Data Science-команду. Почему стоит рассмотреть • Прямое влияние на рекламную выручку, engagement, retention и LTV продукта • Работа с большими поведенческими данными и ML-моделями в продукте с миллионами пользователей • Возможность формировать Data Science-направление, roadmap и технические стандарты команды • Кросс-функциональная работа с Product, Engineering, Analytics и Ad Monetization Важно • 5+ лет опыта в Data Science, желательно в consumer mobile-продуктах • Обязателен опыт advertising monetization, revenue optimization или advertising analytics • Опыт разработки recommendation, personalization или ranking systems • Сильные Python и SQL • Практический опыт с ML: classification, regression, ranking, forecasting, predictive modeling • Понимание A/B-тестирования, applied statistics и работы с большими behavioral datasets • Опыт технического лидерства или менторинга Data Scientists

О проекте и команде: Технологическая компания, развивающая quantitative-инфраструктуру и ML-решения для рынков цифровых активов. Проект находится на pre-launch стадии, команда специализируется на quant research, machine learning и blockchain-разработке. Задачи на этой роли: — Полный цикл исследований по краткосрочной микроструктуре, LP/хеджированию, исполнению, межплощадочным сигналам, распределению риска и смежным задачам crypto/DeFi; — Дизайн исследования: гипотеза, target/разметка, baseline, метрики, причинно корректная OOS-проверка, анализ режимов и явные критерии GO/NO-GO; — Работа с данными: поиск источников, выравнивание времени, контроль качества, построение признаков и воспроизводимые контракты данных; — ML/DL по структуре задачи; RL или другие методы последовательного управления - только когда они действительно оправданы; — Реалистичная симуляция и торговая экономика: комиссии, проскальзывание, ликвидность, задержки, adverse selection, impact, fill assumptions, хеджирование и синхронизация DEX/CEX; — Paper/shadow-стратегии, анализ sim-to-real и совместная работа с quant developer при переносе доказанных решений в production; — Инженерный стандарт исследования: воспроизводимые эксперименты, чистый Python, критичные проверки, мониторинг и дисциплинированное использование LLM/агентов. Ожидания от кандидата: — Проверяемый опыт 2-3 Quant/ML проектов, где вы лично отвечали за существенную часть цепочки от постановки задачи и данных до проверки, кода и решения о внедрении либо GO/NO-GO; — Отличный Python и сильная инженерная база: вы сами пишете, отлаживаете и ревьюите исследовательский код; — Сильную статистику, вероятность, оптимизацию и работу с временными рядами: временную зависимость, leakage, selection bias, uncertainty и честную OOS-проверку; — Глубокое практическое понимание микроструктуры и исполнения: order book/flow, liquidity, latency, fees, slippage, adverse selection, impact, sizing и hedging. — Сильное практическое владение ML/DL для последовательных финансовых данных и способность отличать реальный сигнал от оптимизации метрики; — Высокую самостоятельность: структурировать неясную проблему, выбирать наиболее информативный эксперимент, быстро останавливать слабые гипотезы и принимать решения на основании доказательств; — Рабочее понимание структуры crypto-рынка. Прямой опыт DeFi/DEX будет плюсом, но сильный CEX/microstructure опыт может его компенсировать при быстрой адаптации. Условия и возможности: — Полная занятость, 5/2, гибридный/удаленный формат, офис в центре Москвы; — Работа с реальным капиталом, где качество исследования, реалистичность исполнения и риск-контроль имеют прямое значение; — Прямая работа с Quant/ML, разработкой и руководством компании, высокая самостоятельность и короткий цикл обратной связи; — Небольшая команда, где сильное исследование может стать production-системой, а не закончиться презентацией; — Компенсация всех необходимых инструменты и ПО для работы.