Загружаем вакансии…
Astana Hub — крупный международный технопарк IT-стартапов в Центральной Азии, расположенный в столице Казахстана. Офис находится в Астане, Казахстан.
Зарплата не указана
Зарплата не указана
Ищем аналитика, который работает на стыке системного анализа, продуктовой аналитики и experimentation. Основной фокус: — дизайн A/B-тестов — статистика A/B-тестов — работа с данными A/B-тестов — настройка и масштабирование процесса A/B-тестирования — работа с data pipelines — использование инструментов для экспериментов Системная составляющая: — работа с потоками данных — создание витрин данных — обеспечение качества данных — логика метрик — работа с платформами экспериментов — автоматизация процессов — взаимодействие с разработкой и QA Рассматриваются также сильные продуктовые и data-аналитики с опытом A/B-тестирования, даже если в резюме они не указаны как системные аналитики.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи: — Анализировать эффективность маркетинговых активностей и искать точки роста; — Разрабатывать и поддерживать систему аналитической отчетности; — Работать с маркетинговой командой над аналитическими инструментами; — Собирать, обрабатывать и анализировать большие объемы данных с использованием Python и SQL. Требования: — От 3 лет опыта в маркетинговой аналитике; — Отличное знание Python и SQL; — Понимание статистики, A/B-тестирования и маркетинговых метрик (CPM, CPC, CPI, CPA, ROAS); — Знание принципов атрибуции мобильных и веб-приложений; — Сильное аналитическое мышление; — Опыт в fintech и знание Google Ads/Facebook Ads будет плюсом; — Предпочтение кандидатам, уже находящимся на Кипре. Условия: — Работа в современном офисе в Лимасоле (15 минут от моря); — High-load продукт и сильная команда профессионалов; — Гибкое начало рабочего дня; — 22 рабочих дня отпуска; — Обеды, снеки, компенсация спорта; — Курсы английского и греческого; — Корпоративные мероприятия, спорт и активное комьюнити.
Зарплата не указана
Задачи: — Анализ бизнес-процессов компании — Сбор и формализация требований к IT-системам — Взаимодействие с разработчиками и заказчиками Требования: — Опыт работы системным аналитиком от 2 лет — Знание SQL для анализа данных — Умение работать с Jira Условия: — Офис в центре Москвы — График работы 5/2 — Официальное трудоустройство — Корпоративное обучение и развитие — Конкурентная заработная плата от 80 000 до 120 000 рублей в месяц (до вычета налогов)
Зарплата не указана
Обязанности: • Сбор, анализ и согласование требований по развитию антифрод-процессов юридических лиц и эквайринга, а также требований платежных систем и регулятора • Экспертиза и аналитика продуктов эквайринга и юридических лиц • Формирование требований к переносу антифрод-функций и правил в ЕРПУО, СПМ и СПР • Подготовка и актуализация документации по антифрод-процессам. Требования: • Понимание банковских продуктов, эквайринга, онбординга и операций юридических лиц • Понимание основных видов мошенничества на финансовом рынке • Опыт работы с антифрод-системами или системами фрод-мониторинга • Знание требований 161-ФЗ, 369-ФЗ и нормативных документов Банка России. Условия: • Заработная плата 150-185 тыс. руб. на руки в зависимости от опыта • Локация: Москва, гибридный формат работы • Оформление по ТК РФ с полной «белой» историей
150 000 – 185 000 ₽
Задачи: — масштабировать A/B-тестирование: гипотезы, дизайн, приоритизация, запуск и анализ экспериментов — рассчитывать метрики, sample size и длительность тестов, контролировать рандомизацию и статистическую корректность — настраивать и мониторить эксперименты, проводить QA и взаимодействовать с продуктом, разработкой и QA — анализировать результаты и сегменты, применять sequential testing, переводить выводы на бизнес-язык — развивать data pipelines, ETL/ELT и единый слой метрик для экспериментов — контролировать качество данных и оценивать их влияние на бизнес-метрики и статистическую достоверность — проводить sensitivity analysis и оптимизировать сбор данных без потери качества результатов — разрабатывать self-service инструменты для запуска и анализа экспериментов — автоматизировать аналитику с помощью LLM: SQL, отчёты, первичный анализ результатов — развивать документацию, стандарты и best practices по experimentation Требования: — от 2 лет опыта в A/B-тестировании — полный цикл от гипотезы до интерпретации результатов — практический опыт масштабирования experimentation-программ — хорошее понимание p-value, доверительных интервалов, статистической мощности, sample size — опыт работы с ratio-метриками: AOV, ARPPU, conversion rate и др. — знание методов анализа ratio-метрик: линеаризация, bootstrap — понимание рисков peeking и multiple testing, знание sequential testing — продвинутый SQL: оконные функции, сложные JOIN, агрегации на больших объёмах данных — Python для анализа данных и автоматизации: pandas, numpy, scipy / statsmodels — понимание архитектуры ETL/ELT и data pipelines, принципов построения витрин и контроля качества данных — опыт оценки влияния объёма и качества данных на бизнес-метрики и статистическую достоверность экспериментов — опыт применения sensitivity analysis для оценки ценности отдельных сессий и событий — опыт работы с платформами экспериментов: Optimizely, SiteSpect или внутренними решениями — опыт работы с product analytics: GA4, Amplitude, Mixpanel — понимание архитектуры сбора и обработки экспериментальных данных Будет плюсом: — опыт автоматизации аналитических задач с помощью LLM и AI-агентов (генерация SQL, первичный разбор результатов) — навыки разработки self-service инструментов для продуктовых команд — опыт создания internal experimentation platform: хранение метаданных, расчёт метрик, логика сегментации — знание особенностей mobile app testing и ограничений in-app экспериментов — опыт работы с персонализацией: Dynamic Yield, Nosto
до 170 000 ₽
Проектирование и развитие процессов сбора, загрузки, преобразования и передачи данных (ETL/ELT). Разработка и сопровождение пайплайнов обработки больших объемов данных.
от 600 000 ₸
Задачи: – Разрабатывать и дорабатывать ETL-процессы в Airflow – Подключать новые источники данных – Создавать и дорабатывать витрины – Оптимизировать SQL-запросы в GreenPlum и PostgreSQL – Работать с большими объемами данных – Развивать процессы контроля качества данных Требования: – От 1 года опыта работы с данными – Отличное знание SQL: JOIN, оконные функции, процедуры – Умение профилировать и оптимизировать запросы, понимать план выполнения – Понимание принципов работы реляционных БД и архитектуры DWH: ODS, DDS, DM – Практический опыт работы с Airflow и ETL-процессами – Python на базовом уровне – Знание Linux и умение работать с командной строкой – Опыт работы с Git – Понимание принципов работы Docker
Зарплата не указана
Обязанности: • Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач. • Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов. Требования: • Опыт работы Data Scientist от 2 лет. • Уверенный Python. • Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
250 000 – 350 000 ₽
Зарплата не указана
Задача: изучать исторические торговые данные для двух связанных инструментов. Создать модель, которая предсказывает индикаторы движения цены одного из них по информации об ордербуке, сделках и дополнительным данным. Работа с реальными биржевыми данными. Когда: 11 сентября — 15 ноября Призовой фонд: $13,600 Победители получат денежные призы, приглашение на собеседование в Wunder Fund, а также интеллектуальное удовлетворение. Wunder Fund занимается высокочастотным трейдингом с 2014 года, с дневным оборотом более $10 млрд.
до 13 600 $
Задачи: — Развивать модели прогнозирования спроса и ценовой эластичности — Исследовать подходы к causal inference, uplift-моделированию и оценки эффекта изменения цены — Проектировать временную валидацию, backtesting и бизнес-метрики качества
Зарплата не указана
Задачи: — Сбор и подготовка бизнес-требований и описание процессов — Описание моделей данных ИТ-систем (до атрибутов сущностей) — Проектирование пользовательских интерфейсов и UX-схем — Применение методологий функционального, информационного и процессного моделирования — Проектирование и интеграция enterprise-решений — Написание тестовых сценариев и участие в их автоматизации — Командная разработка с использованием Confluence и Jira Требования Hard Skills: — Высшее образование — Опыт работы в роли системного аналитика от 5 лет за период с 2018 г. по настоящее время на проектах по разработке и/или модификации и/или внедрению систем с использованием Java и/или Javascript — Опыт углубленного использования ИИ в работе (работа с ИИ-агентами, знание MCP) — Опыт описания моделей данных ИТ-систем (до атрибутов сущностей) — Опыт проектирования пользовательских интерфейсов и UX-схем — Опыт применения методологий функционального, информационного и процессного моделирования во всех указанных нотациях: eEPC, BPMN, UML — Опыт применения всех указанных подходов к проектированию и интеграции enterprise-решений: SOA, SOAP, MQ, клиент-серверная архитектура, веб-сервисы — Опыт работы в каскадных (waterfall) и гибких методологиях (Agile и/или DevOps и/или Scrum) разработки
140 000 – 150 000 ₽
О компании Aidentity — стартап в сфере AI × Human Intelligence. Продукт, который помогает человеку лучше понять свои сильные стороны и найти свое призвание. Стадия: MVP → развитие продукта → масштабирование Нам нужно: — Опыт работы в стартапе / яркое желание его получить — Готовность влиять на продукт с первого дня — Мышление продуктом, а не выполнение задач — Готовность работать только за долю от компании — ML / Data Science / AI — Python и привычный ML-стек — работа с данными, построением признаков, обучением и оценкой моделей — ML-эксперименты и проверка качества результатов — самостоятельное исследование неизвестной области — интерес к задачам на стыке AI, психологии, человеческие качества и рекомендационные систем — recommendation systems, embeddings, NLP/LLM, clustering, similarity / ranking models. Что предстоит делать ✔️создавать систему синтетических профилей данных ✔️развивать и улучшать алгоритм подбора профессий ✔️проектировать систему, которая будет обучаться на данных пользователей и специалистов ✔️экспериментировать с ML/AI-подходами и проверять гипотезы ✔️оценивать качество рекомендаций и разрабатывать метрики для сравнения разных подходов ✔️исследовать способы персонализации результатов для разных пользователей ✔️в перспективе — работать с NLP/LLM и другими AI-инструментами для анализа и обогащения данных ✔️участвовать в проектировании ML-части продукта и принимать технические решения вместе с командой Что предлагаем: — Удаленка — Гибкий график, part-time — Долгосрочное участие — Опционы — Маленькая команда, где слышат каждого — Продукт с большой миссией Подойдет тем, кто любит эксперименты и не боится неопределенности, готов влиять на будущий результат
Зарплата не указана
PPCDB — IT-компания, резидент Astana Hub. Мы строим AI-платформу для маркетинга: генерация видео и креативов через нейросети (аватары, липсинк, автомонтаж), а также запускаем собственную контент-фабрику — небольшую…
Зарплата не указана
Задачи: — Проектировать и поддерживать интеграцию источников данных (взаимодействие с процессинговыми системами и Автоматизированной Банковской Системой / АБС); — Организовывать мониторинг актуальности входящих данных и оперативно реагировать на инциденты; — Готовить данные для загрузки в оговоренные форматы хранения (Data Lake / DWH) для последующего потребления смежными командами; — Разрабатывать и оптимизировать витрины данных для BI-отчетности в Superset и PowerBI; — Проводить глубокую проверку качества данных (Data Quality), выявлять аномалии и устранять корневые причины ошибок; — Обеспечивать бесперебойную актуальность данных, нести ответственность за соблюдение SLA и быстрое восстановление при авариях. Требования: — Опыт в направлении финтех; — Отличное знание SQL (DDL/DML) в PostgreSQL; — Хорошее знание SQL (DDL/DML) в ClickHouse; — Отличные навыки оптимизации SQL-запросов в PostgreSQL; — Отличные навыки работы с Python: написание и поддержка DAG-ов в Airflow, опыт работы с асинхронными сервисами; — Хорошие навыки конфигурирования PostgreSQL.
Зарплата не указана
- 4+ лет коммерческого опыта в роли Data Engineer / ETL-разработчик. - Сильный SQL.
Зарплата не указана