Вакансии

Компания «S7 Techlab» — IT-подразделение крупнейшей частной авиакомпании России. Разрабатывает собственные продукты для продажи авиабилетов, коммуникаций с путешественниками, учета финансов и обслуживания в аэропорту. Системы прогнозируют спрос и управляют предложением услуг, автоматизируют поддержку и улучшают пользовательский опыт на сайте и в приложении S7 Airlines. Программные решения регулируют работу авиапарка, оптимизируют маршруты, оценивают потребности в обслуживании самолетов. Внедряют искусственный интеллект, машинное обучение и облачные технологии, исследуют большие данные и клиентский опыт. Data office S7 построен на принципах data mesh и децентрализованной аналитики. В линейке продуктов представлены хранилища данных по коммерции, флоту, сотрудникам, пассажирам и рейсам. Задачи: — Управление командой разработки в продуктах систем класса DWH: распределение задач, найм, менторинг и развитие подчиненных, контроль и ответственность за результат команды; — Формирование технических решений; — Разработка, поддержка и оптимизация ETL процессов для формирования слоя модели данных, витрин данных, а также загрузки данных систем источников; — Настройка инструментов для обработки и анализа данных; — Взаимодействие с командой аналитиков по постановке задач и выявлению приоритетов, с командой разработки по технической реализации, со смежными командами (DBA, devops, SRE); — Миграция с легаси решений на новые целевые. Требования: — Опыт от 3-х лет на аналогичной должности; — Экспертное знание SQL и Python; — Понимание способов моделирования систем класса DWH и компонентов платформы данных; — Опыт работы с MPP БД / движками (Vertica, Greenplum, Trino, Spark), глубокое понимание особенностей работы распределенных вычислений; — Опыт работы с оркестраторами ETL процессов (Airflow, Dagster); — Опыт управления командой разработки от 2-3 человек. Будет плюсом, если знаете и применяли в работе: — Распределенный брокер сообщений Kafka; — DQ фреймворки (Great Expectations, Soda, Deeque); — Распределенные объектные хранилища (HDFS, S3); — SQL фреймворки (dbt, sqlmesh); — Контейнеризация и оркестрация (Docker, Kubernetes). Условия: — Работа в аккредитованной IT-компании; — Гибридный/офисный формат работы; — Работа в комфортном офисе по адресу ул. Петровка, 7; — ДМС со стоматологией после прохождения испытательного срока; — Корпоративная жизнь с разнообразными коллективными событиями; — Подарки для детей к первому классу и на Новый год; — Профессиональное развитие: обучение в компаниях-партнерах, участие и выступление в конференциях; — Полеты по корпоративным тарифам S7 Airlines; — Корпоративные скидки в BestBenefits: рестораны, обучающие курсы, товары и т.д.; — Программа комплексной поддержки «Понимаю» (бесплатные консультации юристов, психологов, нутрициологов, финансистов).

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.

Location: Worldwide Workplace: remote We are looking for a Data Analyst to join our team.Requirements:Solution-oriented mindset;Understanding specifics of  iGaming / Fintech;Knowledge of mathematical statistics and hypothesis testing;SQL (complex queries + optimization);Python (general principles + libraries for data analysis);Experience with Airflow, DBT, ClickHouse (DAGs + MVs);Experience with building reports in BI systems.Responsibilities:Solving business problems using data;Collecting and processing data from various sources (ClickHouse, PostgreSQL);Building batch data pipelines using Airflow and DBT;Building core dashboards and models for self service analytics in BI systems (Metabase);Formulating hypotheses and conducting A/B tests with subsequent evaluation of results;Identifying insights and making recommendations for product improvements.We offer:High salary (plus performance bonuses and salary revision);Remote work;Work schedule: Mon-Fri (8 hours per day) with flexible starting hours;24 days holiday leave;Corporate English lessons;Exciting work challenges that allow you to grow to your full potential;A strong team of like-minded professionals who will be by your side to accomplish ambitious projects, stimulate your professional development and bring experience.

Задачи: — Планирование и проведение внедрения инструментов хранения и обработки данных. — Проектирование целевой архитектуры хранилищ данных. — Анализ потоков данных и выбор релевантного инструментария. — Проектирование пайплайнов данных, обеспечение качества данных. — Написание DAG, кастомных операторов и интеграций на Python. — Оптимизация SQL-запросов и настройка ресурсов кластеров. — Организация хранения и обработки данных для OLAP/OLTP задач. — Работа с заявками в Service-Desk, документирование технических решений. Требования: — Опыт работы на позиции Data Engineer от 4 лет в сфере разработки ПО. — Уверенная работа с Postgres и MSSQL. — Опыт настройки и оптимизации OLAP-движков (Trino, StarRocks) и современных хранилищ (Cassandra, Redis). — Практический опыт работы с Apache Airflow (написание DAG, кастомные операторы). — Опыт использования Apache Kafka (producer/consumer) и Apache Flink (разработка стриминговых джоб). — Опыт работы с Apache Iceberg, понимание архитектуры lakehouse, использование Lakekeeper, работа с S3. — Опыт реализации Change Data Capture паттернов. — Глубокие знания архитектуры данных и баз данных, нормализация, денормализация, проектирование моделей. — Уверенное владение Python, включая асинхронность. — Навыки оптимизации процессов и SQL-запросов. — Владение Jira и Confluence на уровне confident user. — Опыт организации хранения и обработки данных с учетом требований consistency/integrity. — Опыт работы с batch processing и CDC паттернами. — Умение структурировать информацию, работать с требованиями, документировать решения. — Английский на уровне чтения и написания технической документации. Будет плюсом: — Опыт работы с Timeseries базами данных (InfluxDB, TimescaleDB, TDengine). — Опыт эксплуатации кластеров (Hadoop, YARN, Kubernetes) в production. — Продвинутые знания SQL (оптимизация, window functions, CTE). — Опыт работы с CI/CD для data-пайплайнов. — Понимание принципов DDD, event-driven архитектуры. — Опыт работы с Apache NiFi. Условия: — Удаленная работа по РФ. — Полная занятость (full-time). — Зарплата 270 000 - 295 000 рублей в месяц, gross.

Задачи: — Разработка Data Pipelines: проектирование и реализация ETL/ELT-пайплайнов, построение DAG в Apache Airflow, написание кастомных операторов и сенсоров на Python, настройка ретраев, алертинга и зависимостей. — Стриминг и батч-обработка: разработка стриминговых джоб на Apache Flink и батч-процессинга на Apache Spark. — Оптимизация производительности: поиск и устранение узких мест, оптимизация медленных SQL-запросов (анализ execution plans, индексы, партиционирование), тюнинг конфигурации движков обработки (Flink, Spark) и баз данных для минимизации потребления ресурсов (CPU, RAM, I/O). — Обеспечение качества данных: организация тестирования трансформаций данных, внедрение механизмов проверки целостности и актуальности данных, реализация процессов нормализации и дедупликации. — Интеграции: разработка и поддержка интеграций между системами: REST/gRPC API, базы данных, message brokers (Kafka, MQTT), файловые хранилища (S3), Timeseries DB. — Взаимодействие с разработчиками и тестировщиками для уточнения технических ограничений и требований. Требования: — Опыт работы на позиции Data Engineer от 4 лет в сфере разработки ПО. — Опыт работы с Postgres и MSSQL. — Опыт настройки и оптимизации OLAP-движков (Trino, StarRocks) и современных хранилищ (Cassandra, Redis). — Практический опыт работы с Apache Airflow (написание DAG, кастомные операторы). — Опыт использования Apache Kafka (producer/consumer) и Apache Flink (разработка стриминговых джоб, состояние, чекпоинты). — Опыт работы с Apache Iceberg, понимание архитектуры lakehouse, использование Lakekeeper для управления метаданными, работа с объектным хранилищем S3. — Опыт реализации Change Data Capture паттернов для синхронизации данных между системами. — Знания в области архитектуры данных и баз данных: понимание принципов нормализации и денормализации, проектирование relational и columnar моделей, стратегии управления данными (lifecycle, retention, versioning). — Владение Python: написание скриптов, модулей, работа с асинхронностью при необходимости; опыт написания DAG в Apache Airflow, включая кастомные операторы, hooks, sensors. — Умение профилировать процессы, находить bottlenecks, оптимизировать SQL-запросы и настраивать ресурсы кластеров под нагрузку. — Опыт организации хранения данных для последующих задач OLAP / OLTP с учетом требований (consistency / integrity). — Опыт организации обработки данных в рамках задач OLAP / OLTP с применением различных паттернов (batch processing, CDC). — Понимание ключевых особенностей и сценариев применения различных паттернов организации интеграционных потоков (batch processing, CDC) с учетом их характеристик (3V+). — Умение структурировать информацию, работать с требованиями, документировать технические решения. Будет плюсом: — Опыт работы с Timeseries базами данных (InfluxDB, TimescaleDB, TDengine и др.). — Глубокий опыт эксплуатации кластеров (Hadoop, YARN, Kubernetes) в production-среде. — Знание SQL на продвинутом уровне (оптимизация сложных запросов, window functions, CTE). — Опыт работы с CI/CD для data-пайплайнов. — Понимание принципов DDD, event-driven архитектуры. — Опыт работы с Apache NiFi.

Задачи: — Специалист отвечает за всю инженерию под капотом продукта: выбор базы данных, инструментов управления очередями, организация кеша, оптимизация запросов в API, работа интеграций. — Следить за производительностью, предлагать и настраивать решения, рекомендовать стек, настраивать мониторинги и логи. Требования: — Умение организовывать бесшовный CI/CD для доработок дев, тест, прод. — Умение настраивать взаимодействие внутренних компонентов системы от загрузки данных до выгрузки в смежные системы. — Опыт проведения аудита наработок ИИ агента, формирование логического плана рефакторинга. — Опыт настройки интеграции (nifi) и организации их настройки. — Опыт реализации технических доработок продуктов с помощью ИИ агентов. — Опыт работы с FastAPI, Django, PostgreSQL, Celery, Apache Airflow, JavaScript, Kubernetes, Python, Grafana. Описание продукта: — Система автоматического расчёта прогнозных цен для ежемесячного формирования интегрированного плана работы компании с 5 тыс. клиентов. — Продукт покрывает весь процесс от ведения формул в контрактах до формирования цен, корректировки и выгрузки в системы планирования. — Продукт развивается с мая, пилотный контур в ОПЭ, планируется доработка. Условия: — Зарплата 200 000 рублей на руки. — Полностью удалённый формат работы. — Режим работы с 9:00 до 18:00 по московскому времени. — Локация любая. — Работа с крупной IT-компанией и большой командой профессионалов. — Обучение не предусмотрено. — Рассматриваются только кандидаты с опытом по всем ключевым требованиям.

Location: San Francisco, CA | New York City, NY About Anthropic Anthropic’s mission is to create reliable, interpretable, and steerable AI systems. We want AI to be safe and beneficial for our users and for society as a whole. Our team is a quickly growing group of committed researchers, engineers, policy experts, and business leaders working together to build beneficial AI systems. About the role As a Data Engineer supporting Billing & Payments Engineering, you’ll join the Finance Data Engineering team and build the foundation for accurate, scalable billing and revenue data across Anthropic. You’ll work closely with Billing Engineering, Finance and Accounting, as well as Product and other partners, to turn billing and payments data into reliable metrics, reporting and insights. You’ll make sure teams have trustworthy data that scales with our growth, and you’ll lead your own projects to enable self-serve insights that help teams make data-driven decisions. Key responsibilities Partner with Billing Engineering, Finance and Accounting to understand their data and reporting needs, and translate them into technical requirements Design, build and maintain data models and pipelines in dbt that transform raw billing, usage and payments data into canonical datasets Own revenue data accuracy and reconciliation, making sure billing, usage and revenue data tie out across systems Define success metrics for billing systems, and build the data models and monitoring to track them Set data integrity standards and SLAs for timely, accurate delivery of billing and revenue data Share on-call and data operations responsibilities for Finance Data Engineering pipelines Build dashboards and self-serve data products that track core metrics and deliver insights across the company Promote best practices for dbt, data modeling and SQL Influence the Billing Engineering roadmap from a data systems perspective Build a thorough understanding of our data models and data architecture Minimum qualifications Experience as a Data Engineer, Analytics Engineer or in a similar role Experience with SQL and Python, and building multi-step data pipelines with tools like dbt Experience with workflow orchestration tools like Airflow, and version control with GitHub Familiarity with billing concepts such as invoicing, payments, credits, refunds and subscriptions, and experience working with data from billing systems Experience building dashboards and reporting in tools like Hex for multiple cross-functional teams Ability to prioritize and deliver practical solutions quickly Willingness to solve problems end to end, including work beyond the original scope Ability to define next steps and keep work moving when requirements are unclear Interest in Anthropic’s mission of building safe and beneficial AI Preferred qualifications 5+ years of experience as a Data Engineer, Analytics Engineer or in a similar role Experience partnering with billing, finance or accounting teams on revenue metrics and reconciliation Experience building an analytics or data engineering function from an early stage The annual compensation range for this role is listed below. For sales roles, the range provided is the role’s On Target Earnings ("OTE") range, meaning that the range includes both the sales commissions/sales bonuses target and annual base salary for the role. Annual Salary: $320,000 — $405,000 USD Logistics Minimum education: Bachelor’s degree or an equivalent combination of education, training, and/or experience Required field of study: A field relevant to the role as demonstrated through coursework, training, or professional experience Minimum years of experience: Years of experience required will correlate with the internal job level requirements for the position Location-based hybrid policy: Currently, we expect all staff to be in one of our offices at least 25% of the time. However, some roles may require more time in our offices. Visa sponsorship: We do sponsor visas! However, we aren't able to successfully sponsor visas for every role and every candidate. But if we make you an offer, we will make every reasonable effort to get you a visa, and we retain an immigration lawyer to help with this. For roles performing work in California: We will consider for employment all qualified applicants, including those with arrest or conviction records or criminal histories, in a manner consistent with the requirements of applicable state and local laws, including the San Francisco Fair Chance Ordinance, the City of Los Angeles’ Fair Chance Initiative for Hiring Ordinance, the Los Angeles County Fair Chance Ordinance for Employers, and the California Fair Chance Act. We encourage you to apply even if you do not believe you meet every single qualification. Not all strong candidates will meet every single qualification as listed.  Research shows that people who identify as being from underrepresented groups are more prone to experiencing imposter syndrome and doubting the strength of their candidacy, so we urge you not to exclude yourself prematurely and to submit an application if you're interested in this work. We think AI systems like the ones we're building have enormous social and ethical implications. We think this makes representation even more important, and we strive to include a range of diverse perspectives on our team. Your safety matters to us. To protect yourself from potential scams, remember that Anthropic recruiters only contact you from @anthropic.com email addresses. In some cases, we may partner with vetted recruiting agencies who will identify themselves as working on behalf of Anthropic. Be cautious of emails from other domains. Legitimate Anthropic recruiters will never ask for money, fees, or banking information before your first day. If you're ever unsure about a communication, don't click any links—visit anthropic.com/careers directly for confirmed position openings. How we're different We believe that the highest-impact AI research will be big science. At Anthropic we work as a single cohesive team on just a few large-scale research efforts. And we value impact — advancing our long-term goals of steerable, trustworthy AI — rather than work on smaller and more specific puzzles. We view AI research as an empirical science, which has as much in common with physics and biology as with traditional efforts in computer science. We're an extremely collaborative group, and we host frequent research discussions to ensure that we are pursuing the highest-impact work at any given time. As such, we greatly value communication skills. The easiest way to understand our research directions is to read our recent research. This research continues many of the directions our team worked on prior to Anthropic, including: GPT-3, Circuit-Based Interpretability, Multimodal Neurons, Scaling Laws, AI & Compute, Concrete Problems in AI Safety, and Learning from Human Preferences. Come work with us! Anthropic is a public benefit corporation headquartered in San Francisco. We offer competitive compensation and benefits, optional equity donation matching, generous vacation and parental leave, flexible working hours, and a lovely office space in which to collaborate with colleagues. Guidance on Candidates' AI Usage: Learn about our policy for using AI in our application process.

Задачи: — Тестировать витрины данных, пайплайны, интеграции и API. Требования: — Опыт работы в аналогичной роли от 3 лет. — Уверенное владение Python и pytest, знание теории тестирования. — Практика написания и оптимизации сложных SQL-запросов: JOIN, CTE, оконные функции. — Умение работать с ClickHouse и опыт применения Airflow. — Docker, Docker Compose и testcontainers для тестового окружения. — Будет плюсом GitLab CI/CD, Spark, Trino, Kafka и понимание устройства DWH.

Location: Lisbon, Portugal Joom is a global cross-border marketplace where millions can find anything they want at fair prices. Joom helps consumers to make shopping easy and entertaining and provides access to interesting and unique goods from around the world. Joom is one of the key businesses of Joom Group, an international group of tech-centric group of e-commerce companies founded in 2016 in Latvia. Joom Group also includes other businesses: JoomPro, the first and only end-to-end cross-border B2B marketplace; JoomPulse, an AI analytics tool for Mercado Livre sellers; and Onfy, a pharmaceutical marketplace in Germany. Joom Group has offices in Latvia, China, Germany, and Brazil, with its headquarters in Lisbon, Portugal. We work as one international team, sharing knowledge and collaborating across countries, businesses and products. We’re looking for an analyst for Order Experience – the area responsible for the user experience from the moment an order is placed: payment and the user’s journey in the app after purchase. Here, analytics directly affects both the user experience and the business economics: how easy it is to pay for a purchase, how quickly a customer’s issue gets resolved, and how much that resolution costs the company. You’ll work with the Product, Payments, Billing, and Support teams: together with managers, engineers, support specialists, and the finance team, you’ll identify opportunities for improvement, test hypotheses, and see them through to implementation. To do this, we have a mature internal A/B testing platform, a set of MCP tools and AI agents for analytical tasks, high-quality data in BigQuery and Spark, and transparent data preparation processes built on Airflow and dbt. This role is a great fit for someone who enjoys proactively proposing changes, taking part in setting priorities, and seeing the results of their work in the product and in business metrics. Responsibilities Improving checkout and the post-purchase experience. Identifying the reasons that prevent users from completing payment, and testing hypotheses that make this journey simpler Developing AI support. Working with the team to improve AI Chat: finding scenarios for automation, and assessing the quality of user problem resolution and the impact on the business Improving the support contact experience. Researching the user journey from ticket creation to problem resolution, agent performance, and refund decision-making Increasing operational efficiency. Forecasting support workload, improving the automatic refund model, and finding opportunities to reduce costs while maintaining service quality Designing and analyzing A/B tests. Helping teams choose metrics and experiment designs, interpret results, and automate analysis. Developing the metrics system. Making payments, billing, and support metrics clear and useful for decision-making, and investigating changes and anomalies Influencing team priorities. Identifying growth opportunities, estimating the potential impact of initiatives, and helping decide where it’s worth investing time Enabling teams to work with data independently. Preparing data for AI tools and automating repetitive analysis so that colleagues can answer basic questions on their own Requirements Strong SQL and Python skills for data analysis and automation A solid understanding of mathematical statistics and hands-on experience with A/B testing – from forming a hypothesis to drawing conclusions and making recommendations Experience applying AI in analytical work: the ability to integrate it into everyday tasks, verify its outputs, and find new opportunities for automation Independence and an interest in the business: the ability to dig into a problem, propose hypotheses, and connect analysis results to a specific decision The ability to explain complex topics clearly to colleagues with different backgrounds — from engineers to support, finance, and legal specialists The ability to manage work for multiple stakeholders: making priorities transparent, agreeing on scope and timelines, and justifiably deprioritizing less important tasks Preferred Experience in e-commerce, payments, support, or operations automation Building your own AI tools and agents for data analysis We offer Compensation package: base salary and performance-based bonuses Office-first: flexible hours with a possibility to work remotely 52 days per year Care & Wellbeing: health insurance (including dental care) for employees and their children, daily meal allowance, and 100% paid sick leave Relocation Support: full assistance for a smooth relocation for the employees and their family AI-first approach: licenses and access to a wide range of AI tools Team & Growth: collaboration with colleagues across Portugal, Brazil, Latvia and China, with opportunities for promotions, professional trainings, and English & Portuguese courses Community & Engagement: annual team building activities, knowledge-sharing workshops, and a strong sense of team work Before applying for the above position please review our Candidate Privacy Notice here . By responding to the vacancy, you acknowledge that you have read our Privacy notice.

Задачи: — Писать понятные и структурированные тест-кейсы — Создавать, поддерживать и приоритизировать backlog багов — Проводить функциональное и исследовательское тестирование — Выполнять регрессионное тестирование в рамках регулярных релизов — Следить за тем, чтобы тестирование оставалось неотъемлемой частью процесса разработки и поставки продукта — Анализировать требования и выявлять потенциальные проблемы на ранних этапах — Самостоятельно локализовывать, воспроизводить и описывать найденные проблемы — Тестировать REST API Требования: — От 3 лет опыта тестирования веб-приложений — Уверенное знание техник тест-дизайна — Опыт тестирования REST API — Базовое понимание HTTP — Умение самостоятельно анализировать и воспроизводить проблемы — Английский язык — B1 или выше, достаточный для чтения технической документации и рабочей коммуникации Будет преимуществом: — Опыт работы с SQL — Опыт работы с OpenSearch и Prometheus — Опыт работы с BrowserStack — Опыт работы с Apache Airflow — Понимание DAG, зависимостей между задачами, retries и обработки ошибок — Хорошие troubleshooting skills — Внимательность к деталям и умение работать с несколькими задачами одновременно Условия: — Оплачиваемые отпуска, больничные, праздники по ТК РФ — Корпоративный лэптоп

Требования: — 3+ лет опыта в Data Engineering. — Опыт полного ownership хранилища: от источников до пользовательских витрин. — Сильный SQL и production Python. — Production-опыт с dbt. — Практический опыт Airflow / Dagster / Prefect. — Глубокий опыт хотя бы с одной MPP / columnar системой: Trino, ClickHouse, Greenplum, Spark и др. — Понимание Kimball, Data Vault и/или Anchor Modelling. Условия: — Удалённая работа. — Работа по времени МСК. — Полная занятость (Full-time).

Location: European Union; Moldova; Latvia; Albania; North Macedonia; Slovakia; Malta; Croatia; Czech Republic; Slovenia; Romania; Spain; Bulgaria; Kazakhstan; Poland; Hungary; Montenegro; Estonia; Ukraine; Cyprus; Lithuania; Greece; Serbia; Bosnia; Georgia Workplace: Remote ABOUT US Ruby Labs is a leading tech company that creates and operates innovative consumer products. We offer a diverse range of opportunities across the health, education, and entertainment industries. Our innovative teams are driving the future of consumer-led products, and we're always looking for passionate individuals to join us. Learn more about our story at: https://rubylabs.com/about-us/ ABOUT THE ROLE Ruby Labs is hiring an experienced Senior Data Analyst to join our fast-paced, high-ownership environment. You will drive analytics across subscription products and web funnels, partnering with Product, Marketing (UAM), and Data teams to improve conversion, retention, and LTV- while ensuring trusted tracking, strong data models, and decision-ready reporting. This role is hands-on and cross-functional: you will own analysis from problem framing to recommendation, and you’ll mentor analysts while collaborating closely with Data Engineering/BI to keep data foundations reliable. RESPONSIBILITIES - Partner with Product, Marketing, and Data Teams to define KPIs, success metrics, and decision criteria. - Create new dashboards, maintain and improve existing reporting (e.g., Product Reports, Marketing Performance Reports), ensuring clarity and trust. - Deliver full-funnel analysis, identify bottlenecks, and propose improvements or A/B test ideas. - Analyze payment and subscription performance across checkout, trial-to-paid conversion, renewals, failed payments, refunds, and chargebacks; identify revenue leakage and recommend improvements. - Partner with Product, Engineering, and Finance to investigate payment issues and ensure payment metrics and revenue reporting are accurate and consistent. - Lead user behavior analysis (journeys, drop-offs, activation/aha moments) using event data. - Monitor key metrics and anomalies; escalate issues and communicate updates to stakeholders with defined SLAs - Own and maintain event taxonomy and tracking structure (events, properties, naming conventions); validate implementation and business logic alignment. - Design and build robust, reusable SQL data models (clean layers, consistent definitions, performance-minded queries). - Mentor Junior/Middle Analysts in SQL, validation, funnel/cohort analysis, and experimentation quality; provide regular feedback and guidance. - Give and receive direct, actionable feedback with peers and the Leadership Team; maintain a high bar for quality in a demanding environment. REQUIREMENTS - Degree in an analytical field (e.g., Mathematics, Data Science, Economics) or equivalent practical experience. - 3+ years of experience as a Data Analyst, with proven ownership of end-to-end analysis and stakeholder delivery. - Strong analytical and problem-solving skills; ability to identify trends, patterns, and root causes in large datasets. - Excellent verbal and written communication; ability to translate analysis into clear business actions. - Ability to think strategically and make data-driven recommendations aligned with company goals. - Strong experience in Product Analytics: funnels, cohorts, retention, LTV, churn, segmentation. - Hands-on experience with event analytics tools: Mixpanel, GA4, Amplitude, or similar - Advanced SQL - Experience with popular BI tools such as Tableau, Looker, or similar - Experience in subscription business - Hands-on experience analyzing payment and subscription data, including checkout conversion, payment approval rates, renewals, failed payments, refunds, and chargebacks. - Ability to adapt quickly, learn new tools and methods efficiently, and work effectively in a high-pressure, fast-changing environment - Strong spoken and written English NICE TO HAVES - Experience in Marketing Analytics - Experience with Python, R - Experience with GCP, BigQuery - Experience with Google Ads, Facebook Ads etc - Experience with orchestration frameworks such as Airflow, dbt - Experience with git and code review process LOCATION Ruby Labs operates within the CET (Central European Time) zone. Applicants from any country are welcome to apply for the position as long as they are located within approximately ± 4 hours of CET. This ensures optimal collaboration and communication during working hours. BENEFITS Discover the perks of being part of our vibrant team! We offer: - Remote Work Environment: Embrace the freedom to work from anywhere, anytime, promoting a healthy work-life balance. - Unlimited PTO: Enjoy unlimited paid time off to recharge and prioritize your well-being, without counting days. - Paid National Holidays: Celebrate and relax on national holidays with paid time off to unwind and recharge. - Company-provided MacBook: Experience seamless productivity with top-notch Apple MacBooks provided to all employees who need them. - Flexible Independent Contractor Agreement: Unlock the benefits of flexibility, autonomy, and entrepreneurial opportunities. Benefit from tax advantages, networking opportunities, reduced employment obligations, and the freedom to work from anywhere. Read more about it here: https://docs.google.com/document/d/1nkrN76JlZkbKj9WSOhlT1_mni_CZeDkHdwfIjPXVwvk/preview?tab=t.0#heading=h.ndsdl4wapxtt Be part of our fast-growing team and seize this excellent opportunity for personal and professional growth! INTERVIEW PROCESS After submitting your application, we conduct a thorough review which typically takes 3 to 5 days, but may occasionally take longer due to the volume of applications received. If we see a potential fit, we proceed with the following steps: - Recruiter Screening (40 minutes) - Technical Interview (60 minutes) - Final Interview (30 minutes) LIFE AT RUBY LABS At Ruby Labs, we move fast, aim high, and expect the same from our team. We’re not here to play small—we’re here to build, grow, and win. That means we look for people who are ambitious, driven, and ready to give their best every single day. This is a place for individuals who thrive under pressure, embrace challenges, and see opportunity in every obstacle. If you’re hungry to achieve, motivated by impact, and want to grow at the speed of your own ambition, Ruby Labs offers the platform to make it happen. Here, effort is matched with reward. We recognize those who go all in and deliver results, and we create space for people who want more—more responsibility, more growth, and more success. #LI-Remote

Кто мы и что строим: Flowwow — международный маркетплейс подарков. Под ним работает Data Platform, построенная с нуля: lakehouse на Apache Iceberg + Trino, Spark для тяжёлых вычислений, CDC-пайплайны на Kafka/Debezium, всё в Kubernetes. Собственный код: Data Vault — моделирование хранилища как код, обвязка Airflow с собственными операторами и хуками, lineage и инструменты наблюдаемости, AI-слой с агентами на LangGraph + MCP для расследования инцидентов и анализа качества данных. Почему эта роль интересная: Позиция Senior Data Engineer с уклоном в платформенную разработку. Проектирование инструментов для ускорения написания пайплайнов, работа с lakehouse-стеком на глубоком уровне: оптимизация Trino-запросов, maintenance Iceberg-таблиц, эволюция схем, REST-каталог. AI-native команда, ежедневное использование Claude Code и аналогичных инструментов, построение harness-систем вокруг LLM. Задачи: — Развивать ядро платформы: Data Vault, обвязка Airflow, lineage-инструменты, проектировать API и нести за них ответственность. — Писать библиотеки и фреймворки на Python: клиенты к источникам, инструменты тестирования пайплайнов, обёртки над инфраструктурой. — Работать с lakehouse: Iceberg maintenance, оптимизация layout таблиц, тюнинг Trino, Spark-джобы. — Строить интеграции с источниками: OLTP-базы, REST/gRPC API, Kafka, файловые хранилища, SaaS-системы, проектировать унифицированные интерфейсы. — Внедрять AI в инженерные процессы: агенты для расследования инцидентов, ассистенты для DAG'ов и code review. — Развивать агентную инфраструктуру (LangGraph, MCP). — Участвовать в архитектурных решениях: выбор технологий, дизайн интерфейсов, best practices. — Делать code review и менторить коллег. Требования: — Опыт от 5 лет в data engineering или backend-разработке с сильным дата-уклоном, опыт эксплуатации production-систем. — Python — главное требование. — Уровень senior: ООП, проектирование API, типизация, тесты, переиспользуемые компоненты. — Практический опыт с lakehouse-стеком: Apache Iceberg (или Delta/Hudi), понимание отличий lakehouse от классического DWH. — Опыт с Trino или другим MPP-движком: архитектура, оптимизация, коннекторы. — Глубокие знания Apache Airflow: внутреннее устройство, собственные операторы и хуки. — Опыт с Apache Spark: PySpark, Spark SQL. — Продвинутый SQL: оконные функции, CTE, оптимизация, работа с большими объёмами. — Уверенное владение Git, CI/CD. — Будет плюсом: опыт разработки внутренних платформенных инструментов, AI-native подход, Kubernetes, Helm, CDC (Debezium, Kafka Connect), знание форматов хранения Parquet, опыт с системами контроля доступа к данным (OPA, row-level security, маскирование). Условия: — Полная занятость. — Трудовой договор. — График 5/2. — Удалённый формат работы. — Уровень дохода обсуждается на этапах найма. Дополнительно: — ДМС со стоматологией или компенсация на медобслуживание, сервис психологической поддержки. — Компенсация расходов на спорт и спортивное оборудование. — Компенсация стоимости техники для работы. — Оплата обучения, конференций, митапов. — Корпоративная программа лояльности с персональными скидками и предложениями от партнёров. Наши ценности: — Забота и любовь к продукту. — Развитие и рост. — Культура взаимопомощи. — Открытость к изменениям. — Благотворительность и социальная ответственность.

Задачи: — Разработка моделей машинного обучения, направленных на борьбу с нарушениями правил площадки и недобросовестными пользователями (формализация и постановки задачи, сбор данных, обучение, онлайн/оффлайн оценка качества, мониторинг) — Внедрение своих ML-моделей в продакшн: написание микросервисов и Airflow DAG’ов

Требования: — 5+ лет в промышленной разработке на Python. — Экспертиза в Python 3.8+, Django 3+, FastAPI. — Понимание алгоритмов и структур данных (не просто «знаю», а «применяю»). — Свободное владение SQL и опыт работы с PostgreSQL, Redis. — Опыт настройки *nix окружения. — Понимание принципов REST, HTTP. — Лидерские качества: Опыт распределения задач и выработки технических решений. — AI-грамотность: Понимание, как использовать AI в разработке, не создавая «когнитивный долг» и не жертвуя надёжностью. Стек: Python, TypeScript, Django, FastAPI, Flask, VueJS 3, PostgreSQL, Redis, Elastic Search, AirFlow Локация: Москва. Условия: — Офис/гибрид.

Задачи: — Создавать и развивать AI-ассистентов для разработки и аналитики: кодовые AI ассистенты для автоматизации разработки, помощник аналитика для ускорения экспериментов с использованием LLM. — Проектировать архитектуру агентских решений и их интеграцию с платформой: определять, что остаётся доменной логикой, а что становится переиспользуемым компонентом платформы. — Совместно с командой MLOps формировать требования к платформенным примитивам (Embedding Service, Vector Store, Retrieval/Search API) и внедрять их в пайплайны ассистентов. — Проектировать и развивать систему оценки агентов: разрабатывать метрики, строить симуляции, изолированные и верифицируемые среды оценки. — Вести полный цикл разработки: от ресёрча и MVP до поддержки и развития решения – с анализом ошибок и фидбека пользователей. — Исследовать новые подходы в разработке AI-агентов: harness-среда агента, память, компактизация контекста. Требования: — Опыт промышленной ML-разработки от 5 лет, опыт с LLM от 3 лет. — Опыт разработки AI-агентов и понимание современных паттернов проектирования: память, планирование, циклы агента, tool use, structured output. — Владение Python, способность системно писать код и доводить решения до продакшена. — Ежедневное использование кодинг AI-ассистентов (Codex / Claude Code): понимание их внутреннего устройства, границ применимости, настроенный цикл разработки. — Опыт разработки RAG-систем: retrieval, чанкование, sparse / dense / hybrid поиск, reranking, agentic retrieval. — Понимание основ ML/DL и NLP: метрики качества, embeddings, устройство трансформеров, инференс LLM. — Знание алгоритмов и структур данных, опыт работы со стеком (FastAPI, Docker, Redis, Postgres, Airflow, vLLM). Условия: — ДМС со стоматологией, телемедициной и программой поддержки ментального здоровья. — Страхование жизни. — Ежемесячные промокоды на Lamoda: два по 25%, два по 15% и в день рождения — 40%. — Программа привилегий и скидок от BestBenefits. — До 15 дней больничного в год оплачиваем в размере 100% от действующего оклада. — Бесплатные юридические консультации. — Дополнительные выходные в случае важных событий. — Яркие мероприятия и много неформального общения. Развитие для каждого: — Опытный наставник для каждого новичка. — Обучение и участие во внешних конференциях. — Помогаем развивать личный бренд, выступать на конференциях и писать статьи. — Performance Review дважды в год, чтобы развиваться системно. — Проводим митапы и demo-дни для обмена знаниями. — Погружаем в fashion и каждый сезон знакомим с модными трендами.

Задачи: — поддержка и разработка batch ETL-пайплайнов на Airflow для аналитических витрин и ML; — потоковая обработка данных с использованием Spark Streaming, Kafka, MongoDB; — развитие feature store как инструмента, наполнение его фичами и интеграция данных для ML-моделей; — документирование, оптимизация и мониторинг пайплайнов и потоков данных. Требования: — уверенное знание Python и SQL; — опыт построения ETL-процессов на стеке команды: Airflow, Spark, Kafka, ClickHouse, MongoDB, Hive, S3; — будет плюсом опыт с CI/CD, Docker и Grafana; — будут плюсом базовые знания ML: обучение и инференс моделей, работа с feature store. Условия: — необходимое оборудование и софт для работы; — официальное трудоустройство; — ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; — льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; — бесплатная подписка на сервисы партнеров: корпоративный спорт; — насыщенная корпоративная жизнь; — электронная библиотека издательства МИФ с почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.

Задачи: — Создавать новую информационную систему «с чистого листа». — Развивать и поддерживать существующий ландшафт систем. — Проектировать архитектуру, которая выдержит федеральные нагрузки. — Менторить команду и формировать стандарты обмена знаниями. — Управлять технической частью проектов: оценка, делегирование, принятие решений. Требования: — 5+ лет в промышленной разработке на Python. — Экспертиза: Python 3.8+, Django 3+, FastAPI. — Понимание алгоритмов и структур данных (не просто «знаю», а «применяю»). — Свободное владение SQL и опыт с PostgreSQL, Redis. — Опыт настройки *nix окружения. — Понимание принципов REST, HTTP. — Лидерские качества: опыт распределения задач и выработки технических решений. — AI-грамотность: понимание, как использовать AI в разработке, не создавая «когнитивный долг» и не жертвуя надёжностью. Условия: — Офис / Гибрид. Технологический стек: — Python, TypeScript, Django, FastAPI, Flask, VueJS 3, PostgreSQL, Redis, Elastic Search, AirFlow.