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.
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
Задачи:
– Заниматься обеспечением бесперебойной работы DEV/STAGE/PROD стендов;
– Заниматься построением и поддержкой процессов CI/CD;
– Использование подходов gitOps и IaC.
Требования:
– Опыт работы с контейнерными приложениями; опыт работы с ОС Linux (OEL, redhat, ubuntu); знание Kubernetes;
– Опыт работы с высоконагруженными системами;
– Знание bash, python;
– Знание инструментов CI/CD (gitlab-ci);
– Опыт работы с системами мониторинга и сбора логов(Prometheus/VictoriaMetrics/Vlogs/OpenSearch/Loki/Grafana;
– Опыт работы с Ansible/Terraform;
– Опыт работы с Postgres, Clickhouse, kafka.
Вакансия в компании МТС, работа удалённая, полная занятость, зарплата обсуждается на собеседовании.
Удалённоsenior
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
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
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).
Задачи:
— Реагирование и разрешение инцидентов в продакшене (Sev1–Sev4)
— Участие в ротации дежурств (1 неделя из 5, отдельная оплата)
— Создание и поддержка runbook'ов (управляемых как код с CI валидацией)
— Разработка автоматизации и изменений инфраструктуры для клиентских окружений
— Настройка систем наблюдения (Datadog, Prometheus, Grafana)
— Подготовка постмортемов и техническая коммуникация с клиентами
— Внесение вклада в базу знаний
— 30–40% времени уделяется инженерным проектам (автоматизация, AI-инструменты, наблюдение)
— Участие в развитии AI-усиленного L1 слоя (триаж и автоматизация на основе RAG)
Требования:
— Опыт работы 5+ лет с Kubernetes, Terraform, AWS/GCP/Azure, Datadog, Prometheus, Grafana, PagerDuty, Linux, Python, Bash, ArgoCD, Helm, CI/CD (GitLab CI / GitHub Actions)
— Опыт дежурств в продакшене — обязателен
— Опыт Java-разработчика или SRE
— Умение работать с AI-агентами (критическое мышление)
— Чтение чужого кода и внесение мелких исправлений
— Знание SQL
— Управление инцидентами (Sev1–Sev4)
— Продвинутый английский для прямого общения с клиентами
— Внимательность, ответственность, хорошие коммуникативные навыки
Условия:
— Работа полностью удалённая, только для LATAM (AMER хаб, GMT-3…-6)
— Стандартные часы работы 09:00–18:00 по местному времени
— Дежурства 1 неделя в ротации с отдельной оплатой (стендбай + оплата за инциденты)
— Нет ночных смен, обязательное время восстановления после дежурств
— Возможность стать одним из основателей AMER хаба
— Реальная автономия, не позиция обработки тикетов
— 30–40% времени на инженерные проекты
— Работа напрямую с техническим лидом и командой CEMEA
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
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.
Wolt развивает платформу быстрой доставки еды, продуктов и других товаров из ресторанов и магазинов через мобильное приложение и сайт. С 2022 года Wolt входит в группу DoorDash и работает в десятках стран.
Требования:
— 5+ лет опыта
— Владение Python или R
— Знание SQL
— Опыт работы с Airflow
Формат работы: удалённо или в офисе в Берлине.
Задачи:
— Оценивать эффективность CVM-кампаний (SMS, push/МП, баннеры, CRM) и готовить регулярную отчётность.
— Анализировать отток B2C и удержание абонентов.
— Создавать дашборды в Apache Superset и формировать требования к витринам данных.
— Участвовать в совместных пилотах с подразделениями Банка.
— Готовить и проверять целевые сегменты под запуски кампаний.
— Рассчитывать объёмы, доставку и конверсии, сравнивать с бенчмарками, делать выводы и рекомендации.
— Вести регулярные отчёты и дашборды, контролировать качество данных.
— Анализировать отток: когорты, профили сегментов риска, готовить материалы для руководства.
— Проверять гипотезы и разрабатывать дизайн пилотов.
— Автоматизировать выгрузки и расчёты, документировать методики.
Требования:
— Уверенное владение SQL: оконные функции, сложные соединения, оптимизация запросов.
— Опыт работы с Oracle будет преимуществом.
— Владение Python: библиотеки pandas, numpy, scipy/statsmodels; Jupyter.
— Знание математической статистики: A/B-тесты, контрольные группы, значимость, когортный анализ.
— Опыт работы с системами бизнес-аналитики: Apache Superset, Power BI или Tableau.
— Умение превращать расчёт в вывод и рекомендацию для бизнеса, готовить презентации.
— Самостоятельность и умение довести задачу до результата без пошагового контроля.
— Критичность к данным: проверяет цифры и методику, прежде чем делать выводы.
— Структурное мышление, умение коротко и ясно излагать вывод.
— Ответственность за сроки регулярной отчётности.
— Готовность объяснять расчёты коллегам и заказчикам.
— Опыт в телеком-отрасли или банке, понимание метрик оттока, MNP, ARPU, CLTV будет преимуществом.
— Опыт постановки задач разработке и приёмки витрин данных будет преимуществом.
— Внимательность к деталям и критичность к данным.
— Коммуникабельность и умение объяснять сложные вещи простым языком.
Условия:
— Гибридный график работы 5/2 с 9.00, 9.30 или 10.00, в пятницу сокращенный рабочий день на 1 час 15 минут.
— Официальная заработная плата обсуждается с успешными кандидатами на собеседовании.
— Испытательный срок 3 месяца.
— Льготная ипотека после 6 месяцев работы.
— ДМС со стоматологией + НС с возможностью подключить родственников и гибкой настройкой услуг после испытательного срока.
— Компенсации (фитнес, английский, участие в спортивных мероприятиях, мат.помощь, обучение).
— Корпоративная пенсионная программа.
— 100% скидка на связь СберМобайл.
— Комфортный офис рядом с метро Белорусская.
Обязанности Обеспечение стабильной работы внутренней IT-инфраструктуры компании и техническая поддержка полностью удаленной международной команды. Администрирование Microsoft 365, Google Workspace, ChatGPT Enterprise и других корпоративных сервисов.
О компании и команде
Мы — ITK Академия, резиденты Сколково и аккредитованная IT-компания. Помогаем специалистам развиваться в IT и получать реальный коммерческий опыт на проектах наших партнёров.
Сегодня рынку нужны не просто выпускники курсов, а разработчики, которые умеют решать реальные бизнес-задачи. Поэтому мы создали систему развития, которая помогает начинающим специалистам быстрее выйти на уверенный профессиональный уровень и получить опыт коммерческой разработки.
Сейчас мы ищем Junior 1С-разработчика, который хочет развиваться в профессии и участвовать в реальных проектах под руководством опытных наставников.
Ожидания от кандидата
• Опыт работы с 1С от 6 месяцев или профильное обучение с практикой;
• Понимание архитектуры платформы 1С:Предприятие;
• Базовые навыки программирования на встроенном языке 1С;
• Знание основ работы с запросами, регистрами и объектной моделью платформы;
• Аналитический склад ума и желание развиваться в разработке.
Будет преимуществом
• Высшее техническое или экономическое образование;
• Опыт работы в поддержке 1С (особенно 2-я линия поддержки);
• Опыт анализа и исправления ошибок конфигураций;
• Знание типовых конфигураций (УТ, БП, ЗУП и др.);
• Опыт разработки на Python, Java или других backend-языках и желание перейти в экосистему 1С.
Условия работы
• Удалённый формат работы;
• Индивидуальный план развития;
• Прозрачный карьерный трек Junior → Middle;
• Доход 60 000 – 90 000 ₽ (в зависимости от уровня и прогресса).
• Официальное трудоустройство после дообучения.
• Менторское сопровождение 12 месяцев: помощь, рекомендации, разбор задач.
Задачи:
— Решать технические проблемы клиентов от начала до конца (Helpdesk + Slack) в рамках SLA
— Проводить анализ корневых причин с использованием Grafana, Datadog (логи, метрики, трассировки)
— Создавать дашборды мониторинга и проактивные оповещения
— Писать скрипты на Python для автоматизации и массовых операций
— Активно использовать AI-инструменты (Claude, Cursor, ChatGPT) для ускорения устранения проблем
Требования:
— Опыт ежедневной работы с LLM и prompt engineering
— Практические навыки работы с Grafana и Datadog (создание дашбордов и оповещений)
— Скриптинг на Python и хорошее понимание распределённых систем
— Опыт 2+ года в TechOps/технической поддержке (приветствуется опыт в FinTech/Forex/Crypto)
— Отличное владение английским языком (C1+)
Условия:
— Удалённая работа, предпочтительно в часовом поясе GMT+5 - GMT+8
Если вы технически любознательный решатель проблем, который хочет работать с современными AI-инструментами в реальном FinTech продукте, отправьте резюме.
Удалённоmiddle
Зарплата не указана
ТТоварищество с ограниченной ответственностью MoDes Systems
- Опыт разработки и применения моделей машинного обучения для решения прикладных задач: прогнозирования, классификации, оптимизации, выявления аномалий и анализа производственных процессов. - Разрабатывать и внедрять алгоритмы машинного обучения и интеллектуального анализа данных для задач энергетической отрасли.
Взаимодействие с функциональными заказчиками, ИТ-специалистами и должностными лицами заказчика, сбор требований, анализ процессов, защита решений; Проведение обследования объектов автоматизации, анализ и оформление требований Заказчика;
lead
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 29 · Job Hunters