Загружаем вакансии…
Описание вакансии Общие обязанности: Руководство распределенной командой Постановка задач, распределение ролей и контроль выполнения работ в соответствии с установленными сроками. Проведение ревью кода и архитектурных решений, обеспечение высокого качества разрабатываемых решений.
Зарплата не указана
Требования: — 2+ года опыта работы Data Analyst, Data Engineer или Analytics Engineer — Сильные навыки SQL и опыт работы с PostgreSQL или другими реляционными базами данных — Опыт построения и поддержки ETL/ELT пайплайнов — Владение Python для обработки данных и автоматизации — Понимание моделирования данных и концепций хранилищ данных — Опыт работы с большими наборами данных и оптимизации запросов — Свободное владение английским языком Условия: — Поддержка релокации — Полная занятость — Конкурентная зарплата — Работа в офисе в Лимассоле Задачи и подробности не указаны.
Зарплата не указана
-Сбор, анализ и формализация бизнес-требований от владельцев продукта и стейкхолдеров. -Описание бизнес-процессов и сценариев в виде Use Case, BRD, BPMN.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Компания Aston приглашает на позицию Дата инженер (ученик) с последующим трудоустройством. Задачи: — пройти онлайн-интенсив длительностью 1 месяц, изучая теорию и выполняя практические задания; — совмещать обучение с работой; — после успешного окончания интенсива зачисление на стажировку в Лабораторию ASTON; — обучение на стажировке 3-4 месяца, 5 дней в неделю с 9:00 до 18:00 с перерывом на обед; — изучение теории с еженедельными проверками; — практика на учебных проектах под руководством опытного технического руководителя; — подготовка к собеседованию и самопрезентации; — посещение офиса обязательно для кандидатов, где есть офис компании; — для кандидатов из городов без офиса обучение возможно удаленно; — после старта на коммерческом проекте формат работы гибридный (3 дня в офисе ASTON, 2 дня удаленно) до уровня М2, затем полное посещение офиса заказчика; — возможны командировки в Санкт-Петербург или Москву. Требования: — законченное высшее или среднее специальное профильное образование; — готовность пройти стажировку в компании ASTON. Условия: — выплата стипендии во время обучения; — официальное трудоустройство; — доступ к корпоративной программе обучения; — регулярный пересмотр и повышение зарплаты после выхода на проект; — гарантированный финансовый бонус при старте на коммерческом проекте; — офис в центре города, корпоративные мероприятия, частичная компенсация спортивных абонементов. Требуемые навыки: визуализация, математическая статистика, NoSQL, Apache Hadoop, Greenplum, базы данных, Agile, Python, SQL.
от 73 900 ₽
О компании OperAI — интерактивная система на базе ИИ для управления операционной деятельностью компании. Цель — создать «второй мозг для CEO», сделать процессы прозрачными и управляемыми, помочь руководителям видеть риски, договорённости и реальное состояние компании. Сейчас запускают пилоты с первыми командами и проверяют продуктовые гипотезы. Требования: — Опыт в продуктовой или data-аналитике от 3 лет — Опыт проектирования архитектуры данных и построения аналитической инфраструктуры с нуля — Умение создавать модели, схемы и пайплайны для сбора, обработки и хранения структурированных и неструктурированных данных, в том числе с AI — Практический опыт работы с неструктурированными данными: переписками, расшифровками встреч, документами и корпоративными коммуникациями — Опыт построения процессов разметки данных: разработка схем разметки, критериев качества и инструкций для разметчиков — Уверенное владение SQL и Python для анализа и обработки данных — Понимание ETL/ELT-процессов, требований к качеству данных и принципов Data Governance — Глубокое понимание принципов работы LLM, embeddings, RAG и AI-агентов — Умение проектировать метрики и системы оценки AI-функций: точность, полнота, галлюцинации и реальная польза для пользователя — Готовность брать на себя ответственность и строить аналитическую функцию продукта с нуля Задачи: — Проектировать систему внутренней аналитики — Проектировать структуру хранения данных: события, встречи, задачи, решения, коммуникации и связи между ними — Помогать формировать единую модель данных для AI-функций продукта — Оценивать качество работы LLM: точность извлечения фактов, полноту, галлюцинации и полезность результатов — Разрабатывать подходы к разметке данных и созданию датасетов для тестирования AI-системы — Участвовать в проектировании AI-пайплайнов, RAG, embeddings и систем поиска по корпоративным данным — Находить закономерности в операционных процессах клиентов и превращать их в продуктовые решения — Определять ключевые продуктовые метрики и строить дашборды для команды и фаундеров — Анализировать поведение пользователей, пилотные запуски и продуктовые гипотезы — Вместе с разработчиками улучшать качество, наблюдаемость и надёжность продукта Будет большим плюсом: — Опыт проектирования архитектуры AI- или ML-систем — Работа с LLM API, векторными базами, LangChain/LangGraph или аналогичными инструментами — Опыт построения систем мониторинга и оценки качества LLM — Понимание операционной деятельности компаний: задач, встреч, решений, ответственности, сроков и отчётности — Опыт работы с BI-инструментами и продуктовыми системами аналитики — Опыт в B2B SaaS, стартапах или продуктах для руководителей и команд — Опыт взаимодействия с data engineering, ML и backend-командами Условия: — Equity-модель компенсации на начальном этапе — опцион — Возможность с нуля построить аналитику AI-продукта — Высокое влияние на архитектуру, продуктовые решения и развитие компании — Прямая работа с фаундерами — Пилотные клиенты и реальные данные для проверки гипотез — Гибкий формат работы и быстрый цикл принятия решений — Возможность вырасти в Head of Data / AI Analytics по мере развития проекта
- Анализ и формализация требований заказчиков; - Подготовка ТЗ и технической документации, в том числе Source2Target;
250 000 – 350 000 ₽
В растущий аутсорс нужен специалист на проект миграции Oracle → PostgreSQL (от 10 ТБ). Стек: — Oracle PL/SQL 12c / 19c — PostgreSQL PL/pgSQL — ora2pg — master-master репликация — Postgres Pro Enterprise — Oracle DBA 12c / 19c — Postgres DBA — нагрузочное тестирование PostgreSQL — GoldenGate, DataGuard, очереди AQ — pgpro_queue Оплата: в течение 30 календарных дней после отчётного месяца, ежемесячно. Локация: строго РФ Формат: удалённо.
Зарплата не указана
✔Отчетность по эффективности User Acquisition: анализ расходов, CPA, ROAS, воронки от клика до FTD с разбивкой по каналам, кампаниям, географиям и партнерам. ✔Сверка данных между рекламными кабинетами, AppsFlyer и корпоративным хранилищем данных, выявление и расследование расхождений.
Зарплата не указана
Разработка и поддержка пайплайнов. – Проектирование ETL/ELT-процессов для переноса данных из PostgreSQL и других источников в ClickHouse.
200 000 – 290 000 ₽
▪️Роль #ProductAnalyst #RiskAnalyst. Актуально для продуктовых аналитиков и риск-аналитиков.
Зарплата не указана
- очень много данных, которые уже отлично разложены. - огромная команда, с которой вместе будем исследовать и структурировать.
Зарплата не указана
Ищем опытного системного аналитика для работы над уникальной системой управления портфелем проектов реконструкции!
Зарплата не указана
Ищу бизнес-аналитика к себе в команду. Мы работаем с AI-проектами — LLM, ML, Computer Vision, RAG и другими сценариями автоматизации для бизнеса.
Зарплата не указана
Предстоит: Работать с профессиональными базами данных и хранилищами данных, разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы; Использовать Python для анализа данных, автоматизации процессов и решения прикладных задач;
Зарплата не указана
Ищем ML-разработчика, который будет улучшать качество претрейна Alice AI LLM — направление, отвечающее за умность базовой модели и качество данных. Задачи: — Эксперименты с претрейн-моделями: ставить и анализировать вычислительно тяжёлые эксперименты с претрейн-стадией, проверять гипотезы об источниках прироста ризонинг-способностей, постановка и выбор сетапа эксперимента. — Пайплайны данных: строить эффективные пайплайны сбора, синтеза, обработки и фильтрации обучающих данных в новых доменах, масштабировать и оптимизировать их. — Изменение процесса обучения: модифицировать процесс обучения модели для улучшения ризонинга, внедрять изменения в обучающий пайплайн и оценивать их влияние. — Экспертные модели: обучать модели-верификаторы для проверки качества данных и ответов, модели для генерации обучающих данных SOTA в узком домене, модели-фильтры для отсева некачественных данных. — Исследование скейлинга: исследовать законы скейлинга качества модели с точки зрения данных и вычислений, определять влияние масштабирования на рост рассуждающих способностей в разных доменах. Требования: — Глубокое понимание NLP. — Знание Python и опыт разработки на нём. Будет плюсом: — Опыт обучения претрейн-моделей в любой из модальностей (NLP, CV, звук, рекомендации). — Опыт построения эффективных CPU/GPU-пайплайнов. — Погружение в области исследования языковых моделей (RL, архитектуры или данные для LLM).
Зарплата не указана
You make huge models, up to 1T+ parameters, answer fast and cheap in production. SGLang, caching, distributed inference, post-training.
Зарплата не указана
Semantics Innovations — технологическая IT-компания, которая специализируется на разработке, тестировании и внедрении программного обеспечения для цифровой экономики и финансового сектора.
Зарплата не указана
Подготовка аналитических материалов. : создание пресс-релизов для СМИ, отраслевых аналитических обзоров с высокой детализацией экономических тенденций.
от 150 000 ₽
Зарплата не указана