Вакансии

Задачи: — Решение сложных технических задач и разработка качественных программных систем с применением современных технологий. — Работа с данными в production-среде. — Поиск первопричин сбоев. — Преобразование и валидация больших объёмов данных. — Взаимодействие с REST-API. — Загрузка и выгрузка данных. — Работа с сериализованными и сжатыми форматами. Требования: — От 2 лет опыта с Python и библиотеками для работы с данными (pandas, multiprocess, Google Cloud SDK). — От 2 лет в ETL/ELT-технологиях (REST API, GraphQL, DBT) и оркестрации пайплайнов (Airflow, Astronomer, DBT Cloud). — Практический опыт со Snowflake. — Уверенное владение SQL (SQL Server, Oracle, MySQL, BigQuery, Snowflake). — Работа с форматами JSON, AVRO, XML, CSV, а также со сжатыми и закодированными файлами. — Навыки загрузки данных через REST-API и выполнения трансформаций. — Достаточный уровень английского для работы в международной среде. — Плюсом — опыт проектирования пайплайнов в облачной архитектуре, работы с CI/CD и GIT.

Задачи: — Разработка и техническая поддержка ИТ систем — Работа с SQL и базами данных — Использование Python (Pandas) и R (будет плюсом) — Создание BI-решений и дашбордов — Работа с AI-модулями и аналитическими системами заказчика — Документация требований: ТЗ, user stories, use cases, схемы процессов Требования: — Опыт от 2 лет в роли бизнес-аналитика, аналитика, проектного координатора или в смежной роли — Высшее образование (экономика, финансы, менеджмент, IT, математика) — Понимание управленческой отчетности, бизнес-показателей и логики принятия решений — Навыки сбора и формализации требований, описания бизнес-процессов — Понимание возможностей AI в бизнес-системах и логики интеграции с внешними источниками данных — Системное мышление, внимательность к деталям, деловая коммуникация — Плюсом: опыт BI-проектов, финансовой и инвестиционной аналитики, бюджетирования, знание матанализа и статистики, опыт описания требований к чат-ботам и AI-помощникам Условия: — Официальное трудоустройство — Оплачиваемый ежегодный отпуск — Социальные отчисления и другие гарантии в соответствии с законодательством РК — Стабильная заработная плата

Задачи: — Разработка шаблонов потоков данных на основе Flink DataStream — Реализация архитектуры потоков данных — Написание и доработка Java приложений для Big Data Требования: — Глубокое понимание Java Core, включая ООП, многопоточность, коллекции, исключения и generics — Опыт разработки микросервисов и REST API с Spring Boot, включая Spring Data, Security, Actuator и AOP — Опыт работы с Apache Flink для потоковой обработки, включая DataStream API, state management, checkpoints и Flink CDC — Работа с ETL/ELT, потоковыми и batch-процессами; инструменты вроде Airflow и Temporal — Понимание принципов проектирования фреймворков и библиотек — код "для других разработчиков" — Знание принципов работы с большими данными (Spark, Dask, pandas на больших датасетах — плюс) — Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse; знание форматов данных Iceberg и Paimon — Навыки работы с CI/CD, контейнеризацией (Docker), оркестрацией (Kubernetes — плюс) — Умение писать тесты (unit, integration), следить за качеством кода и его поддерживаемостью — Опыт программирования на питоне: скрипты, микросервисы, приложения Будет плюсом: — Активный интерес к новым технологиям и методам разработки — Знание и понимание различных аспектов разработки, включая агентный — Доказанный опыт практической реализации проектов, особенно в области баз данных и автоматизации Условия: — Полная занятость — График: 5/2 — Формат работы: удалённо или гибрид или офис

Location: Singapore DRW is a diversified trading firm with over 3 decades of experience bringing sophisticated technology and exceptional people together to operate in markets around the world. We value autonomy and the ability to quickly pivot to capture opportunities, so we operate using our own capital and trading at our own risk. Headquartered in Chicago with offices throughout the U.S., Canada, Europe, and Asia, we trade a variety of asset classes including Options, Fixed Income, ETFs, Equities, FX, Commodities and Energy across all major global markets. We have also leveraged our expertise and technology to expand into three non-traditional strategies: real estate, venture capital and cryptoassets. We operate with respect, curiosity and open minds. The people who thrive here share our belief that it’s not just what we do that matters–it's how we do it. DRW is a place of high expectations, integrity, innovation and a willingness to challenge consensus. We are looking for an excellent Quantitative Developer to design, develop new and improve existing pricing and trade execution systems for our Asia Equity Options business. As a member of the desk, you will be integral in the interaction between research and trading teams. You will have the opportunity to work with cutting-edge low latency technologies and will be surrounded by senior technologists providing you with the best possible environment to succeed. How you will make an impact: Building and improving high-availability, production systems in C++ and Python with resource and latency constraints Analyzing and discussing requirements from stakeholders Facilitating discussions on code implementation, testing, software architecture best practices Driving projects and leading new initiatives Actively engaging with others on the development team to resolve challenging design and coding issues Evaluating appropriate new technologies, tools, frameworks and software components for integration What you bring to the team: 4+ years of hands-on experience in quantitative software development, preferably at a trading firm or systematic fund Strong production experience in Python and C++, including Boost, STL and data analysis workflows (pandas, polars, or similar) Strong experience working on highly distributed systems A background in multi-threaded programming and a strong understanding of hardware/software interaction Solid understanding of ML concepts as applied to systematic strategies, from research through production Prior experience working on options or derivative products is a plus Dedicated team player and a passionate problem solver with strong interpersonal skills Excellent verbal and written communication skills, with the ability to effectively interact and collaborate across research and engineering teams Meticulous attention to details and accuracy in work Ability to adapt in a fast-paced, collaborative, and results-oriented environment, and thrive under time-sensitive and high-pressure situations For more information about DRW's processing activities and our use of job applicants' data, please view our Privacy Notice at https://drw.com/privacy-notice . California residents, please review the California Privacy Notice for information about certain legal rights at https://drw.com/california-privacy-notice . #LI-PR1

Location: Москва, RU; Россия О команде Команда Talent Management Analytics развивает HR-процессы с помощью данных и аналитики. Мы работаем с продуктами целеполагания, Performance Review, Talent Review, обучения и другими HR-сервисами. Наша задача — помогать бизнесу принимать взвешенные решения: находить закономерности в данных, оценивать эффективность процессов и создавать удобные аналитические инструменты. Примеры будущих задач: — собирать, проверять и анализировать данные по запросам бизнеса и продуктовых команд; — готовить регулярные отчёты, выгрузки и дашборды в BI-инструментах; — рассчитывать и поддерживать HR- и продуктовые метрики, документировать их логику; — исследовать изменения показателей, искать причины отклонений и формулировать рекомендации; — проверять качество данных: полноту, дубликаты, аномалии и соответствие источникам; — участвовать в развитии витрин данных, аналитических процессов и автоматизации регулярной отчётности; — помогать коллегам формулировать аналитические задачи и объяснять результаты простым языком; — принимать участие в подготовке и анализе экспериментов и опросов сотрудников. Мы ждём, что вы: — уверенно владеете SQL: умеете работать с JOIN, агрегациями, CTE, оконными функциями и датами; — хорошо владеете Excel или Google Sheets: используете формулы, сводные таблицы и умеете находить ошибки в данных; — имеете базовые навыки Python для анализа данных: pandas, NumPy, визуализация данных; — понимаете основные аналитические метрики: конверсия, доли, динамика, среднее, медиана, удержание; — знакомы с основами статистики, проверкой гипотез и A/B-тестами; — умеете работать с BI-инструментами: Redash, Tableau, Power BI, DataLens или аналогами; — внимательны к деталям, готовы разбираться в бизнес-контексте и задавать уточняющие вопросы; — умеете ясно рассказывать о результатах анализа. Будет здорово, если вы: — работали с ClickHouse, PostgreSQL, Trino или другими аналитическими базами данных; — имеете опыт в HR- или продуктовой аналитике; — знакомы с dbt, Git, Airflow или принципами работы DWH; — строили дашборды и документировали метрики; — имеете учебные, личные или коммерческие проекты в аналитике. Работа у нас — это: — возможность влиять на развитие HR-процессов и HR-продуктов; — задачи на стыке аналитики, исследований и автоматизации; — поддержка команды и возможность развиваться в профессии; — аналитическая культура, инструменты для работы с данными и доступ к обучению; — возможность работать удалённо или из офиса; — расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; — сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; — корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; — спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; — компенсация питания.

Требуется инженер для работы с оценкой больших языковых моделей (LLM). Кандидат должен иметь опыт программирования на Python не менее года и уверенно владеть инструментами для работы с данными, такими как pandas и SQL. Важно понимание принципов работы LLM и типичных ошибок, которые они совершают. Необходим опыт создания тестовых наборов и разработки метрик качества, включая использование LLM в роли судьи. Знакомство с инструментами для проведения оценок, например promptfoo, Langfuse или Braintrust, будет преимуществом. В работе предстоит создавать тестовые наборы и метрики для ИИ-ассистентов и агентов, регулярно запускать тесты для выявления регрессий при обновлениях моделей и промптов, анализировать ошибки и предоставлять рекомендации команде, а также автоматизировать процессы оценки качества в рамках CI. Предлагается участие в проектах по искусственному интеллекту и корпоративным системам для крупных казахстанских компаний, гибридный формат работы с офисом в Астане, официальное трудоустройство, доступ к современным ИИ-моделям и инструментам, а также возможность влиять на архитектуру и продукт.

Задачи: — Развивать внутреннюю систему веб-аналитики: проектировать новые метрики и совершенствовать существующие — Оценивать запросы внутренних заказчиков и определять подходы к решению бизнес-задач — Исследовать данные, выявлять закономерности и формировать аналитические выводы — Формулировать требования к новым возможностям системы и взаимодействовать с командой разработки — Работать с BI-инструментами, готовить ТЗ на дашборды и контролировать качество данных — Писать SQL-запросы, проводить регулярные и ad hoc исследования — Поддерживать и развивать аналитическую отчетность — Взаимодействовать с продуктовыми, маркетинговыми и другими бизнес-командами Требования: — 4-6 лет опыта в продуктовой или маркетинговой аналитике — Уверенный SQL и опыт работы с большими объемами данных - ClickHouse, PostgreSQL — Опыт работы с BI: Tableau, Metabase, Grafana, Superset или аналоги — Практический опыт с веб-аналитикой: Amplitude, GA4, Яндекс Метрика и др. — Опыт работы с сырыми данными и настройкой сбора событий — Понимание продуктовых метрик, пользовательских воронок и принципов продуктовой аналитики — Умение самостоятельно вести несколько задач и принимать решения на основе данных — Python (pandas), Hotjar, SimilarWeb, Semrush и другие инструменты аналитики будут плюсом Условия: — От 5 000 € на руки в месяц — Официальное оформление по законодательству Кипра — Офис в центре Лимасола, удаленный формат не предусмотрен — Бесплатные завтраки и обеды — Гибкий старт рабочего дня — Компенсация курсов английского языка и абонемента в спортзал — Сильная команда и возможность влиять на продуктовые решения

Задачи: — Дизайн и анализ тестов CVM-цепочек (push, SMS, e-mail, in-app), оценка инкрементального эффекта. — Сегментация гостей, поиск точек реактивации и роста частоты. — Дизайн и оценка кампаний, в том числе кампаний на средства маркетингового фонда партнёров. — Настройка KPI кампаний: прогноз метрик до запуска, сравнение плана и факта после. — Аналитика performance-маркетинга: атрибуция, CAC, окупаемость каналов. — Операционная поддержка волн NPS и других опросов. — Анализ NPS и отзывов, поиск инсайтов, дашборды. — Исследование аудитории и поведения сегментов, генерация гипотез для маркетинга. — Разбор вопросов бизнеса, например, почему упали продажи в Екатеринбурге, какая каннибализация возникает при открытии кофейни по соседству, как повлияло повышение цен в Астане. Требования: — Опыт от 3 лет в аналитике, желательно в B2C, e-com, ритейле или маркетинге. — Сильный SQL, уверенный Python (pandas, визуализация). — Опыт дизайна и анализа A/B-тестов, знание матстатистики. — Опыт квази-экспериментов (DiD, synthetic control, causal impact). Нужен там, где рандомизация невозможна: гео-кампании, цены, открытия. — Понимание маркетинговых метрик: LTV, CAC, retention, инкрементальность, атрибуция. — Опыт с BI.

Задачи: — Работа над регулярными игровыми обновлениями: задания, акции, ивенты — от концепта до выхода в игру; — Расчёт баланса игровых ресурсов и параметров контента по заданным шаблонам; — Разработка и проработка игровых механик - новых и апдейтов к имеющимся решениям; — Поддержание актуального состояния игры и документации; — Взаимодействие с командами разработки, артом и аналитикой. Требования: — Понимание игровых механик и того, как они складываются в геймплей; — Широкий кругозор и насмотренность — в целом и в играх в частности; — Умение чётко и аргументированно излагать мысли текстом и голосом; — Аккуратность в работе с числами: базовый уровень таблиц Excel / Google Sheets; — Доведение задачи до результата и готовность разбираться со сложностями, итерировать решения; — Умение и желание работать с нейросетями. Будет плюсом: — Опыт написания геймдизайн-документов; — Опыт анализа игровых метрик. Условия: — Работа в стабильном проекте с огромной аудиторией; — Профессиональная команда и плотная работа со всей командой проекта; — Возможность роста; — Стабильная официальная зарплата без задержек; — Работа удаленно или в гибридном формате, гибкое начало рабочего дня; — Частичная компенсация ДМС и спортивных абонементов; — Бесплатное обучение английскому в группе; — Бюджет на профессиональное обучение и посещение конференций; — Онлайн-мероприятия, кибер-турниры, крутой мерч. ВАЖНО: вакансия не подразумевает стажировку или частичную занятость, поэтому как вариант подработки или совмещения не подойдет. Вакансия в штат компании на полную занятость. К вакансии есть обязательное тестовое задание, которое проверяет продюсер проекта.

Location: Москва Наша команда занимается созданием следующего поколения интеллектуальных систем для анализа рисков. Среди наших проектов: * разработка NLP моделей на основе LLM, создание sota AI-агентов и мультиагентных систем для операционных и ESG-рисков * создание transformer-based моделей для решения банковских задач на финансовых данных; моделирование финансовых рынков с помощью машинного обучения * разработка классических ML-моделей для процесса кредитования, которые являются ядром бизнеса Сбера и ключевым драйвером прибыли. и сейчас наша команда в поиске талантливых стажеров трех направлений: Data Scientist, LLM-researcher, и Quant-Risks в Управление риск-моделирования. Обязанности * разработка моделей для автоматизации и оптимизации кредитных процессов * сбор, анализ и подготовка данных для моделирования * написание поддерживаемого, читаемого кода; участие в обсуждениях технических подходов * помощь в опромышливании результатов исследований * презентация результатов исследований бизнес-заказчиками. Требования * статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства * в области компьютерных наук, математики или другой релевантной области * знания в области теории вероятностей и математической статистики * отличные навыки программирования на Python, SQL. * знание библиотек Numpy, Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, Transformers, Pytorch * опыт разработки моделей машинного обучения (классический стек, NLP, DL). **Будет плюсом:** опыт работы с LLM, c большими данными (PySpark). Условия * формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр. * гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 30 до 40 часов в неделю * возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Наша команда занимается созданием следующего поколения интеллектуальных систем для анализа рисков. Среди наших проектов: * разработка NLP моделей на основе LLM, создание sota AI-агентов и мультиагентных систем для операционных и ESG-рисков * создание transformer-based моделей для решения банковских задач на финансовых данных; моделирование финансовых рынков с помощью машинного обучения * разработка классических ML-моделей для процесса кредитования, которые являются ядром бизнеса Сбера и ключевым драйвером прибыли. и сейчас наша команда в поиске талантливых стажеров трех направлений: Data Scientist, LLM-researcher, и Quant-Risks в Управление риск-моделирования. Обязанности * разработка моделей ценообразования и расчета риск-метрик для финансовых инструментов, а также подходов к управлению рыночными рисками * развитие передовых методов ИИ для финансов: генеративное моделирование мультимодальных данных (диффузия, VAE, LLM и др.), обучение с подкреплением * обозревать статьи и придумывать новые SoTA подходы для решения банковских задач на финансовых данных. Требования * статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства, образование с математическим уклоном * понимание финансовой математики: знания в области теории вероятностей и случайных процессов, математической статистики и эконометрики * свободное владение Python (NumPy, Pandas, PyTorch) * базовые знание ML/DL * знание классических методов ML, Deep Learning * знание современных генеративных моделей / RL-алгоритмы * знание архитектуры и принципов LLM. Условия * формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр. * гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 30 до 40 часов в неделю * возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Наша команда занимается созданием следующего поколения интеллектуальных систем для анализа рисков. Среди наших проектов: * разработка NLP моделей на основе LLM, создание sota AI-агентов и мультиагентных систем для операционных и ESG-рисков * создание transformer-based моделей для решения банковских задач на финансовых данных; моделирование финансовых рынков с помощью машинного обучения * разработка классических ML-моделей для процесса кредитования, которые являются ядром бизнеса Сбера и ключевым драйвером прибыли. и сейчас наша команда в поиске талантливых стажеров трех направлений: Data Scientist, LLM-researcher, и Quant-Risks в Управление риск-моделирования. Обязанности \- разработка PoC и MVP AI-агентов на основе LLM с использованием фреймворков для работы с LLM, таких как langchain/langgraph \- адаптация и обучение LLM Сбера с использованием внутренних и внешних данных (Prompt Tuning, LoRA, SFT, GRPO) \- применение RL подхода для улучшения reasoning способностей модели. Требования * статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства * знание статистики и ML/DL алгоритмов * знание Python и ML-стэка (PyTorch, Scikit-learn, Pandas) * понимание как устроен современный NLP (токенизация, обработка данных, эмбеддинги, pre-train модели и тд) * опыт проектирования и обучения нейросетевых моделей (от CNN/RNN до трансформеров) * опыт построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG) * знание классических алгоритмов (two pointers, бинарный поиск) и структур данных (куча, стэк, бинарное дерево) * уверенный английский язык для чтения и анализа научных статей и документации Условия * формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр. * гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 30 до 40 часов в неделю * возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Требования к специалисту: — Опыт работы в сфере системного анализа, построения хранилищ данных, анализа данных: не менее 3 лет — Опыт работы в Каталоге данных — Обязателен опыт проведения обследований источников данных и постановки заданий на отчетность и интеграции: не менее 3 лет — Знание СУБД и программного обеспечения: • SQL (Oracle, PostgreSQL, GreenPlum) – уровень Senior • Опыт работы с JSON - обязателен • Знание JavaScript и Groovy • Python (Pandas, NumPy) — Знание нотации BPMN и опыт моделирования процессов обязателен (опыт работы в Cаmunda - преимущество) — Опыт работы в BI-инструментах – желателен (FineBI - преимущества) Дополнительно: Образование: — высшее, профиль образования: техническое (математическое, экономическое, информационные технологии, статистика) Личные качества: — Ответственность — Самостоятельность — Проактивность — Ассертивность (доброжелательная настойчивость) для получения необходимой информации — Аккуратность и внимательность — Отличные коммуникативные навыки, готовность много общаться, в том числе со «сложными заказчиками» — Готовность осваивать новые системы

Задачи: — проектирование, разработка и внедрение решений для масштабного инференса AI моделей. Требования: — навыки работы с машинным обучением, Diffuser, Git, C#, NCCL, PyTorch, Python, TensorFlow, NumPy; — опыт с agile разработкой; — умение оптимизировать код и проводить код-ревью; — знание алгоритмов, отладки и научных библиотек pandas, scipy. Условия: — работа в офисе в Софии, Болгария; — стажировка с возможностью получить опыт в AI и ML разработке.

Location: Los Angeles, USA As a Staff Machine Learning Engineer on an unpublished R&D game project, you will own the strategy, design, and implementation of ML capabilities. You will work closely with developers, designers, and data scientists to understand their needs, and will be hands-on in conceptualizing, planning, implementing, and maintaining ML-driven solutions. We’re looking for someone who is passionate about enabling great player experiences, thrives in cross-disciplinary collaboration, stays current on the latest ML techniques, and can apply them pragmatically to challenging product problems. You will report to the Engineering Manager within the R&D game project. Responsibilities: Work closely with developers, designers, and data scientists to identify and define improvement opportunities Refine modeling and feature strategy for using techniques such as reinforcement learning Establish pipeline architecture patterns in partnership with central teams; build reusable training and evaluation pipelines that can be adapted to Riot-wide use cases Drive the application of ML/RL systems to improve decision-making and adaptation Establish research-to-production practices; balance cutting-edge techniques with production reliability Establish evaluation practices in partnership with data scientists and analytics partners; guide experiment design for measuring model impact and set technical evaluation standards Define reliability standards in partnership with design and engineering Advance and strengthen engineering best practices, including code quality, automated testing, and maintainable architecture Mentor engineers and partner disciplines through documentation, reviews, and technical design guidance Identify technical risks and bottlenecks, proposing pragmatic solutions to keep projects moving forward Required Qualifications: 6+ years of experience delivering ML systems in production, including 3+ years in applied modeling or ML research roles, ideally within real-time or interactive environments Experience with reinforcement learning, including applying RL to practical production problems Experience in production environments with interacting models, feedback loops, or systems where model behavior has downstream consequences beyond a single prediction Proficiency with modern ML/data science libraries and frameworks such as PyTorch, TensorFlow, pandas, etc. Experience collaborating regularly with teammates across multiple disciplines Strong communication skills across technical and non-technical audiences B.S. in Computer Science or equivalent experience Proficiency in Python or similar programming languages Desired Qualifications: Experience with multi-agent reinforcement learning Experience in developer tooling Experience implementing framework-level UI systems Experience in infrastructure and MLOps, such as ML cloud services, containers, and model telemetry Experience working in a AAA game engine (e.g. Unity, Unreal) Proficiency in C++ For this role, you'll find success through craft expertise, a collaborative spirit, and decision-making that prioritizes the delight of players. We will be looking at your past studies, experience, and your personal relationship with games. If you embody player empathy and care about players' experiences, this could be your role! Our Perks: Riot focuses on work/life balance, shown by our open paid time off policy and other perks such as flexible work schedules. We offer medical, dental, and life insurance, parental leave for you, your spouse/domestic partner, and children, and a 401k with company match. Check out our benefits pages for more information. At Riot Games, we put players first . That mission drives every decision in our quest to create games and experiences that make it better to be a player. Whether you’re working directly on a new player-facing experience or you’re supporting the company as a whole, everyone at Riot is part of our mission. And just like in our games, we’re better when we work together. Our goal is to create collaborative teams where you are empowered to bring your unique perspective everyday. If that sounds like the kind of place you want to work, we’re looking forward to your application. It’s our policy to provide equal employment opportunity for all applicants and members of Riot Games, Inc. Riot Games makes reasonable accommodations for handicapped and disabled Rioters and does not unlawfully discriminate on the basis of race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity or expression, national origin, age, handicap, veteran status, marital status, criminal history, or any other category protected by applicable federal and state law. We consider for employment all qualified applicants, including those with criminal histories, in a manner consistent with applicable federal, state and local law, including the California Fair Chance Act, the City of Los Angeles Fair Chance Initiative for Hiring Ordinance, the Los Angeles County Fair Chance Ordinance for Employers, the San Francisco Fair Chance Ordinance, and the Washington Fair Chance Act. Per the Los Angeles County Fair Chance Ordinance, the following core duties may create a basis for disqualifying candidates with relevant criminal histories: Safeguarding confidential and sensitive Company data Communication with others, including Rioters and third parties such as vendors, and/or players, including minors Accessing Company assets, secure digital systems, and networks Ensuring a safe interactive environment for players and other Rioters These duties are directly related to essential operations, safety, trust, and compliance obligations within our organization. Please note that job duties may evolve based on business needs and additional responsibilities may be assigned as necessary to maintain operational efficiency and security.

Задачи: – Исследовать и прототипировать новые методы контроля качества данных на наших данных. – Проектировать ML- и статистические контроли для выявления аномалий, дрейфа распределений, деградации свежести данных, нарушений сезонных паттернов и нетипичных комбинаций метрик. – Строить базовые ожидания по DQ-метрикам: row_count, null_rate, unique_count, свежесть данных, доли категорий. – Подбирать подходящие методы под конкретную задачу: от простых правил и статистических проверок до ML-моделей. – Валидировать контроли без готовой разметки: проверять их на исторических данных, использовать синтетические аномалии, shadow mode и анализ ложных срабатываний. – Интегрировать решения в production-пайплайны: Airflow, PySpark, Hive/Hadoop. – Настраивать алертинг для операционных команд и сопровождать решения в production. Требования: – Опыт в ML / Data Science от 3 лет. – Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn) и SQL. – Ключевой стек: Python, SQL, Airflow, PySpark, Hadoop/Hive, MLflow. – Сильная база по математической статистике и классическому машинному обучению: линейные модели, деревья, бустинги. – Опыт с методами выявления аномалий и/или обнаружения дрейфа данных. – Опыт работы с временными рядами. – Опыт вывода моделей в production, их мониторинга и версионирования. – Понимание, где действительно нужен ML, а где достаточно правила, SQL-проверки или статистического базового контроля. – Критично: Знание ML + Airflow.

Задачи: — Build and maintain data pipelines and integrations with source systems (ERP K-Soft / 1С, Qlik Sense); — prepare data marts... Требования: — Strong Python (pandas, scikit-learn, and ML/DL frameworks) and SQL; — solid data-engineering fundamentals. — Hands-on with GenAI / LLMs...

Location: Chicago DRW is a diversified trading firm with over 3 decades of experience bringing sophisticated technology and exceptional people together to operate in markets around the world. We value autonomy and the ability to quickly pivot to capture opportunities, so we operate using our own capital and trading at our own risk. Headquartered in Chicago with offices throughout the U.S., Canada, Europe, and Asia, we trade a variety of asset classes including Fixed Income, ETFs, Equities, FX, Commodities and Energy across all major global markets. We have also leveraged our expertise and technology to expand into three non-traditional strategies: real estate, venture capital and cryptoassets. We operate with respect, curiosity and open minds. The people who thrive here share our belief that it’s not just what we do that matters–it's how we do it. DRW is a place of high expectations, integrity, innovation and a willingness to challenge consensus. The Data Analyst – Business Intelligence role will join DRW’s Unified Platform (UP) Data Management team. UP systems are responsible for data that spans the trade lifecycle: from research, execution, through to post-trade. Our business operations generate substantial data each day. Our global footprint produces inquiries from stakeholders that require complex answers. Questions can span years of data, multiple data stores and a variety of financial domains. This is a reporting and analysis role at the intersection of finance, trading operations, and data engineering. The work is deadline-driven; your outputs go to regulatory authorities, external auditors, and firm leadership. What You'll Do Answer business questions with data Build and run extracts against the firm's data stores to answer requests from the front office, and other units like Tax and Legal Drive improvements to market share reporting and analytics Support quarterly and annual tax and regulatory inquiries across multiple global jurisdictions Respond to audit, litigation, and class-action data requests, often under short turnaround Make the numbers trustworthy Validate every extract before delivery — cross-foot detail against aggregates, reconcile against source systems, and investigate discrepancies rather than explaining them away Document the business rules behind each report, including who made the decision and why Reduce the recurring load Identify patterns across incoming requests Partner with engineering teams to translate those patterns into durable solutions: reporting dashboards, self-service views, scheduled reports Write the specification: define the business logic, the edge cases, and the validation criteria that a tool needs to get right What We're Looking For Required 5+ years in a data analysis, business intelligence, financial reporting, or analytics engineering role Advanced SQL — you are comfortable with complex multi-table joins, aggregation across different grains, CTEs, and reasoning about query performance. Python for data work — pandas, database connectivity, and building repeatable scripts rather than one-off notebooks Experience working with financial data: trades, positions, pricing, or reference data Demonstrated care with accuracy. Clear written communication — you'll be explaining methodology to accountants, lawyers, and auditors who don't read SQL Bachelor's degree in a quantitative or technical field Experience specifying requirements for engineering teams, or building BI tooling (Tableau, Power BI, or similar) Exposure to tax, VAT/GST, or regulatory reporting The annual base salary range for this position is $100,000 to $130,000 depending on the candidate’s experience, qualifications, and relevant skill set. The position is also eligible for an annual discretionary bonus. In addition, DRW offers a comprehensive suite of employee benefits including group medical, pharmacy, dental and vision insurance, 401k (with discretionary employer match), short and long-term disability, life and AD&D insurance, health savings accounts, and flexible spending accounts. For more information about DRW's processing activities and our use of job applicants' data, please view our Privacy Notice at https://drw.com/privacy-notice . California residents, please review the California Privacy Notice for information about certain legal rights at https://drw.com/california-privacy-notice . [#LI-KS1]