Задачи:
— построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников;
— работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины;
— оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах;
— управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов;
— визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки принятия бизнес-решений;
— оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности.
Требования:
— уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов);
— понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ;
— базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач;
— аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию.
Желательный опыт:
— создание дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных);
— понимание концепций ETL/ELT;
— понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики);
— интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster).
Условия:
— срочный трудовой договор на 3 месяца;
— график 5/2, не более 30 часов в неделю;
— возможность работы удаленно, в офисе или в гибридном формате;
— стажировка открыта для студентов любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.
Responsibilities:
• Build and improve biometrics, algorithms, and data-driven insights for the Mira App.
• Analyze hormone, cycle, app behavior, and user outcome data to identify patterns and product opportunities.
Требования к кандидату:
- 3+ years of experience in data science
- Strong Python and SQL skills
- Experience with health or wearable data
- Experience in consumer health or medical devices
- Strong model validation and performance evaluation skills
Задачи:
— работать с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, SQL) — от выгрузки и разведки до построения витрин для моделей
— разрабатывать индивидуальные модели эластичности и клиентского поведения в сегменте B2C — от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и предсказаний
— проверять бизнес-гипотезы и превращать их в измеримый эффект: дизайн и оценка A/B-тестов (мэтчинг, продвинутые методы causal inference, интерпретация результатов)
— выстраивать коммуникацию с заказчиками: согласовывать метрики, защищать подходы, показывать ценность данных на понятном языке
— обеспечивать надёжность и мониторинг внедрённых решений — чтобы модель работала стабильно и приносила пользу каждый день.
Требования:
— опыт работы Data Scientist от 5 лет
— высшее техническое образование (будет плюсом если выпускник - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)
— понимание теории вероятностей и статистики
— уверенное владение широким спектром ML-алгоритмов — регрессия, классификация, кластеризация, а также uplift-моделирование (способность оценивать причинно-следственные эффекты, а не просто предсказывать)
— владение Python и ML библиотеками (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, etc.)
— плюсом будет опыт работы с pytorch, pyspark.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
— 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.
ГибридseniorМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— участие в создании и поддержке аналитических решений для повышения эффективности маркетинговых кампаний;
— применение методов машинного обучения, особенно uplift-моделирования, для оптимизации взаимодействия с клиентами и повышения ROI;
— построение uplift-моделей по сегментам для разных групп;
— разработка uplift-моделей для различных номиналов промоакций с последующей оптимизацией;
— прогнозирование RFM;
— участие в проведении A/B тестов, расчет финансовых эффектов от внедрения моделей, генерация признаков для моделей.
Требования:
— базовое понимание статистики и теории вероятностей;
— опыт работы с Python (Pandas, NumPy);
— знание основ машинного обучения (линейная регрессия, деревья решений, случайный лес);
— понимание концепции uplift-моделирования;
— опыт работы с табличными данными;
— понимание принципов распределенных вычислений (PySpark);
— опыт коммерческой разработки.
Технологии и инструменты:
— работа с данными: pyspark, SQL, S3;
— классический ML и uplift: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, scikit-uplift;
— разработка и версионирование: Jupyter Notebook, VS Code/PyCharm, git;
— ML инфраструктура: JupyterHub, MLFlow, Airflow, PostgreSQL;
— ML: Transformers, SGLang, Triton;
— процессы: Jira, Confluence.
eClinical Solutions helps life sciences organizations accelerate clinical development initiatives with expert data services and the elluminate Clinical Data Cloud, which provides centralized data access and advanced analytics for smarter business decisions.
eClinical Solutions is focused on innovation in clinical trials through improved data management and analytics, using their elluminate technology platform to speed up timelines and automate manual processes.
The role involves contributing to this agile data management approach, enabling clients to proactively manage clinical programs and make informed decisions.
XUND is a medical technology company that builds AI-powered digital health assistants to digitize the patient journey from the first symptoms to treatment.
Work format: Remote or on-site in Vienna, Budapest, Berlin.
Задачи:
— Архитектура новой системы данных компании с нуля.
— Преобразование больших и разнородных медицинских данных в унифицированный, высокопроизводительный граф знаний.
— Работа с медицинскими экспертами, продуктовыми командами и дата-сайентистами для перевода сложной клинической логики в чистые, взаимосвязанные структуры и модели данных.
— Поиск креативных решений с использованием различных типов баз данных и конвейеров данных для обеспечения согласованности и совместимости медицинских данных.
— Разработка и интеграция частей клинического inference engine, основанного на правилах и статистических моделях.
— Проектирование и расширение клинических моделей данных с использованием доменных онтологий (например, SNOMED-CT, FHIR, UMLS) для создания богатых, запросных графовых структур.
— Перевод исследовательских результатов в масштабируемое, промышленное программное обеспечение в рамках agile-команды.
— Тесное сотрудничество с медицинскими экспертами для фиксации клинических рабочих процессов и валидации отображений онтологий.
— Формирование технического направления, дизайна схем и лучших инженерных практик в команде.
Требования:
— Магистр или кандидат наук в области компьютерных наук, математики или смежных областей.
— Более 4 лет опыта работы с медицинскими данными или в области data engineering либо соответствующие академические исследования.
— Глубокие знания графовых баз данных, языков запросов, алгоритмов поиска и/или систем вывода (например, Neo4j, Memgraph, Cypher, SQL, Datalog).
— Обширный опыт разработки на Python и/или TypeScript, комфортное переключение между языками и фреймворками.
— Наличие разрешения на работу в ЕС и проживание в ЕС.
— Желательно: знакомство со статистикой, формальной логикой и/или машинным обучением.
— Опыт работы с электронными медицинскими картами (EHR) и форматами обмена клиническими данными (например, FHIR).
— Интерес к области представления знаний и рассуждений (Knowledge Representation and Reasoning).
— Опыт самостоятельного управления облачными средами (например, GCP) и CI/CD конвейерами.
Условия:
— Работа в одной из ведущих европейских healthtech компаний с возможностью влиять на продукт.
— Возможность работать удаленно или в офисах в Вене, Будапеште и Берлине.
— Выделенный бюджет на обучение и профессиональное развитие.
— Культура с плоской иерархией, открытым общением и уважением к мнению каждого.
— Участие в виртуальных программах опционов на акции (VSOP).
— Возможность приводить в офис своих домашних животных и общаться с офисными собаками.
— Гибкие условия работы и поддержка разнообразия и инклюзивности.
Задачи:
— Проектировать и запускать пакетные и потоковые конвейеры данных на Databricks и Apache Spark в AWS, включая загрузку из баз данных, API и потоков событий.
— Формировать архитектуру lakehouse на S3 и Delta Lake с использованием медальонного слоя (Bronze / Silver / Gold) и оптимизацией хранения.
— Работать напрямую с аналитиками, инженерами и продуктовыми командами для преобразования сырых данных в надежные и полезные бизнес-данные.
— Вести проекты от согласования с заинтересованными сторонами и обзора дизайна до реализации, запуска и поддержки.
— Создавать решения для самостоятельного доступа к данным для других команд, масштабируемые и расширяемые.
— Строить и поддерживать масштабируемые ETL/ELT конвейеры с отказоустойчивостью и оптимизацией затрат.
— Оптимизировать Spark задачи по размеру кластера, кэшированию, соединениям, шифлам, партиционированию и форматам хранения (Parquet, Delta).
— Управлять рабочими процессами Databricks, заданиями, конфигурациями кластеров и инфраструктурой, включая политики безопасности и доступ.
— Внедрять управление данными и контроль доступа с Unity Catalog, включая обработку персональных данных.
Требования:
— Практический опыт работы с Databricks и глубокое владение Apache Spark (PySpark и/или Scala).
— Сильные навыки Python для обработки данных, а также SQL и Spark SQL для трансформаций и аналитики.
— Опыт работы с Delta Lake и архитектурами lakehouse, включая оптимизацию производительности.
— Подтвержденный опыт владения проектами, умение выявлять слабые места, собирать обратную связь и создавать масштабируемые решения.
— Опыт написания чистого, тестируемого и поддерживаемого кода с использованием контроля версий на Git.
— Опыт работы с инфраструктурой как кодом (Terraform или Ansible) является плюсом, но не обязателен.
Условия:
— Возможность создавать инновационные решения в финтехе Юго-Восточной Азии.
— Опционы на акции с четырехлетним вестингом и 25% клиффом после первого года.
— Гибридный формат работы с возможностью полностью удаленной работы для подходящих ролей, основные часы с 12:00 до 19:00 по манильскому времени (UTC+8).
— Предоставление инструментов и оборудования компанией.
— Офис в Bonifacio Global City, Манила.
— Медицинская страховка с поддержкой для сотрудника и семьи.
— Доступ к внутреннему специалисту по психическому здоровью.
— 22 дня отпуска, государственные праздники Филиппин и 15 дней больничных.
— 105 дней оплачиваемого декретного отпуска и до 14 дней оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком для сотрудников, переезжающих в Манилу.
— Поддержка при релокации для сотрудника и семьи, включая перелеты, проживание, визы, оформление документов и логистику.
— Возмещение расходов на перевозку домашних животных.
— Ежегодно до 2500 долларов США на перелеты домой.
— Ежемесячные выплаты на детей для сотрудников, переезжающих в Манилу: 1000 долларов на ребенка до 2 лет и 500 долларов на ребенка от 2 до 18 лет.
— Возможности для профессионального роста через внутренние встречи, внешние конференции, выступления и публикации.
— Спонсируемые компанией поездки в Манилу для личных встреч с командой.
— Регулярные командные выезды, спортивные мероприятия и события.
— Возможность для высокоэффективных команд получить неделю отдыха на пляже в Юго-Восточной Азии.
Задачи:
— Анализ бизнес- и операционных данных
— SQL-запросы и работа с PostgreSQL, MongoDB
— Подготовка отчётности и дашбордов в Power BI
— Расчёт KPI, ad-hoc аналитика, поиск закономерностей и аномалий
— Обработка и автоматизация данных с помощью Python
Требования:
— Опыт Data Analyst от 2 лет
— Уверенный SQL
— Практический опыт с PostgreSQL и MongoDB
— Python (pandas), Power BI
— Аналитическое мышление и понимание бизнес-метрик
— MongoDB Aggregation Pipeline будет плюсом
Условия:
— Собственные IT-продукты в логистике и e-commerce
— Реальные возможности карьерного и профессионального роста.
— Корпоративные мероприятия, льготная программа Invictus GO и динамичная корпоративная культура.
Дивизион "Моделирование и исследование данных" отвечает за компетенцию Data Science в Блоке Сеть Продаж. Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе AI в бизнес-процессы Сети Продаж Банка. Ищем человека, вместе с которым мы будем строить топовые AI решения, на основе архитектуры Claw-like & Ouroboros, которые будут в действительности приводить к Disrupt в реальных процессах.
Задачи:
• разрабатывать с нуля AI-агентов и микросервисы для AI-продуктов
• исследовать и внедрять новейшие технологические решения в ИИ - Claw-like & Ouroboros
• разрабатывать и дообучать модели машинного обучения (Classic ML, Deep Learning)
• разрабатывать алгоритмы взаимодействия ML-моделей и сервисных модулей
• принимать участие в разработке архитектуры и дизайна агентов и AI-сервисов
• проектировать и разрабатывать backend-части AI-сервиса
• принимать участие в оптимизации скорости работы AI-агентов и ML-моделей.
Мы ожидаем:
• законченное высшее образование
• компетенции: Python, Classic ML, Deep Learning, LLM/Agents, MLOps
• понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения AI-решений
• уметь писать хороший и понятный production-ready код на Python, хорошее знание алгоритмов, структур данных
• опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных
• навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использование их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
• инструментальное владение Ai для анализа, генерации и автоматизации
• опыт построения отказоустойчивых высоконагруженных распределенных ML систем.
Мы готовы предлагать:
• график 5/2, офис на м. Кутузовская;
• режим работы на выбор - офис или гибрид
• достойный уровень вознаграждения (оклад + годовая премия)
• возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей
• широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании
• бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.
Senior Data Engineer (ML-направление) в Ozon Банк — онлайн-банк группы Ozon, предоставляющий финансовые услуги и сервисы для покупателей и продавцов маркетплейса.
About Us Constructor is the next-generation platform for search and discovery in ecommerce, built to explicitly optimize for metrics like revenue, conversion rate, and profit. Our search engine is entirely invented in-house utilizing transformers and generative LLMs, and we use its core and personalization capabilities to power everything from search itself to recommendations to shopping agents. Engineering is by far our largest department, and we've built our proprietary engine to be the best on the market, having never lost an A/B test to a competitive technology. We're passionate about maintaining this and work on the bleeding edge of AI to do so. Out of necessity, our engine is built for extreme scale and powers over 1 billion queries every day across 150 languages and roughly 100 countries. It is used by some of the biggest ecommerce companies in the world like Sephora, Under Armour, and Petco.
About The Role We are hiring Senior Data Scientists across multiple teams at Constructor. Wherever you land, you will work with data from some of the world's largest ecommerce companies, applying statistics and machine learning to problems that directly move business metrics like revenue and conversion rate. Our data scientists design and analyze experiments, dig into how our ranking, personalization, and recommendation algorithms behave, and connect model performance to real business outcomes. During the interview process we will get to know your strengths and interests and match you with the team where you can have the biggest impact.
What You'll Do
Design, run, and analyze A/B tests measuring impact on key business metrics like revenue, conversion rate, and profit
Apply statistical methods and machine learning to solve business and product problems
Develop a deep understanding of how our search, ranking, and personalization algorithms work, and how to evaluate and improve them
Analyze large-scale behavioral data to generate insights and recommendations for customers and internal teams
Build analyses, models, and tools that help teams make better decisions
Communicate findings clearly to technical and business stakeholders
Requirements
Strong experience solving business problems using data science and statistics
Solid knowledge of SQL and experience working with large datasets
Strong Python skills for analysis and modeling (pandas, NumPy, scikit-learn, visualization libraries)
Deep understanding of A/B testing, experiment design, and statistical inference
Product & data understanding: Understanding of machine learning systems: how models are trained, evaluated, and tuned
Experience connecting model or algorithm performance to product funnels and business metrics
Familiarity with ranking, recommendations, or search relevance is a plus
Communication & ownership: Ability to communicate insights clearly to both technical and business audiences
Comfortable working independently with multiple stakeholders in a fast-paced environment
Preferred skills: Experience working in e-commerce or with large-scale user behavioral data
Experience in customer-facing analytical work
Benefits
Work with smart and empathetic people who will help you grow and make a meaningful impact.
Regular team offsite events to connect and collaborate.
Fully remote team - choose where you live.
Unlimited vacation time - we strongly encourage all of our employees take at least 3 weeks per year.
Work from home stipend! We want you to have the resources you need to set up your home office.
Apple laptops provided for new employees.
Training and development budget for every employee, refreshed each year.
Maternity & Paternity leave for qualified employees.
Base salary: $80k–$120K USD depending on knowledge, skills, experience, and interview results
Stock options - offered in addition to the base salary
Diversity, Equity and Inclusion At Constructor
At Constructor.io we are committed to cultivating a work environment that is diverse, equitable, and inclusive. As an equal opportunity employer, we welcome individuals of all backgrounds and provide equal opportunities to all applicants regardless of their education, diversity of opinion, race, color, religion, gender, gender expression, sexual orientation, national origin, genetics, disability, age, veteran status or affiliation in any other protected group. Studies have shown that women and people of color may be less likely to apply for jobs unless they meet every one of the qualifications listed. Our primary interest is in finding the best candidate for the job. We encourage you to apply even if you don't meet all of our listed qualifications.
Задачи:
— Полное владение датасетами безопасности: сбор, очистка, разметка, контроль качества, версионирование и подготовка к обучению и оценке моделей.
— Перевод требований политики безопасности в четкие и последовательные критерии разметки и оценки, в тесном сотрудничестве со специалистами по политике.
— Проектирование и управление процессами разметки, включая поиск, адаптацию и контроль внешних участников для обеспечения высокого качества.
— Создание рабочих процессов оценки моделей в продакшене с использованием реальных данных для отслеживания производительности и выявления проблем.
— Разработка легковесных пайплайнов и инструментов на Python и SQL для ускорения и воспроизводимости работы с данными, в партнерстве с ML-инженерами по требованиям к "готовности к обучению".
Требования:
— Опыт работы Data Scientist или аналогичной роли с реальными датасетами и ML-моделями.
— Глубокое понимание качественного датасета: сбор, очистка, выборка, разметка, контроль качества, оценка.
— Уверенное владение Python и SQL для анализа и практических рабочих процессов с данными.
— Сильное критическое мышление и способность принимать решения в условиях неоднозначности, умение превращать сложные руководства в последовательные и масштабируемые решения.
— Автономность и хорошие коммуникативные навыки, способность работать в междисциплинарной команде (политика, инженерия, исследования) в быстро меняющейся среде.
Преимущества:
— Опыт в AI safety, trust & safety, модерации контента или обнаружении мошенничества/злоупотреблений.
— Опыт создания датасетов или фреймворков оценки, опыт с adversarial/safety-ориентированным ML.
— Опыт управления процессами разметки с участием человека, версионирования датасетов или инструментов ML-пайплайнов.
— Опыт внедрения руководств совместно с командами политики или юридическими отделами.
Условия:
— Работа в гибридном формате в Лондоне, тесное взаимодействие с командами AI Safety и Policy.
— Равные возможности для всех кандидатов без дискриминации по различным признакам.
ГибридLondon
Зарплата не указана
Гибрид
Зарплата не указана
Удалённоsenior
80 000 – 120 000 $
Все вакансии в одном месте — страница 14 · Job Hunters