Команда YandexART развивает генеративные модели для создания и редактирования изображений. Работа над агентными возможностями моделей: цепочки рассуждений, использование веб‑поиска и других инструментов для решения многошаговых задач.
Задачи:
— Оценка качества агентных сценариев: разработка метрик и измерений качества при сложной генерации и редактировании картинок (фокус на цепочки рассуждений, веб‑поиск, VLM‑feedback loop).
— Создание пайплайнов генерации данных для агентных сценариев: генерация траекторий рассуждений, вызов дополнительных инструментов, разметка через judge‑модели.
— Аналитика и улучшение обучающих датасетов: выявление точек роста, определение метрик качества данных, анализ влияния на качество генераций, проектирование сбора и контроль качества разметки.
Требования:
— Опыт в аналитике более 1 года.
— Уверенное владение Python и SQL для анализа данных.
— Понимание основ ML и метрик качества моделей.
Условия:
— Работа в офисе в Москве.
— Крупные офисы с спортзалами (тренажёры, инвентарь, душевые) и другими бонусами.
Задачи:
- Анализ и документирование бизнес-требований
- Разработка проектной документации (спецификации, ТЗ)
- Участие в тестировании, внедрении и сопровождении
- Взаимодействие с заказчиками и разработчиками
Требования:
- Опыт работы в роли аналитика от 2х лет
- Опыт работы с СУБД Oracle
- Хорошее знание PL/SQL: умение писать запросы, пакеты, хранимые процедуры
Задачи:
— Проектировать и разрабатывать пайплайны загрузки данных, оптимизируя их под потребности команд-потребителей
— Проектировать загрузку данных, раскладку по слоям, витрины в ClickHouse, включая выбор движка таблиц, ключей сортировки, партиционирования, шардирования и репликации
— Оптимизировать запросы и хранение данных, выявлять и устранять причины медленных запросов и аномального роста таблиц
— Разрабатывать и поддерживать DAGи в Apache Airflow с учетом идемпотентности, ретраев, бэкфиллов и зависимостей между задачами
— Обеспечивать качество данных через проверки полноты и консистентности, сверки между системами, алертинг и мониторинг пайплайнов
— Взаимодействовать с продуктовыми командами и аналитиками для разбора требований, согласования контрактов данных, объяснения ограничений и предложения вариантов
Требования:
— Опыт работы с ClickHouse, включая идентификацию проблем на кластере и работу с распределенной БД
— Уверенное владение SQL и опыт работы с большими объемами данных (таблицы 50+ Тб)
— Владение Python для разработки пайплайнов и бекенда на FastAPI
— Опыт работы с Apache Airflow, включая разработку и эксплуатацию DAGов в продакшене
— Опыт работы с Apache Kafka, понимание модели топиков, партиций, консьюмер-групп, оффсетов и семантики доставки, опыт построения загрузки из Kafka в хранилище
— Опыт интеграции данных из REST API и реляционных БД (PostgreSQL и аналоги), включая инкрементальную загрузку и работу с изменениями данных
ГибридmiddleМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
В данной роли предстоит заниматься разработкой и проектированием AI-агентов, которые автоматизируют процессы отчетности и выявления отклонений в бизнес-процессах. Задачи включают создание пайплайнов для обнаружения аномалий, интеграцию этих решений с большими языковыми моделями (LLM) для генерации текстовых отчетов, а также работу с большими данными: подготовку признаков, агрегацию и передачу данных в модели. Кроме того, необходимо оптимизировать, упаковывать и разворачивать агентные системы в продуктивной среде. Важной частью работы является тесное взаимодействие с бизнес-подразделениями и аналитиками для преобразования их требований в технические AI-решения. Кандидат должен иметь не менее трех лет опыта коммерческой разработки на Python, хорошо разбираться в языковых моделях, включая понимание их ограничений, а также иметь опыт работы с LangChain или аналогичными инструментами для интеграции LLM в бизнес-задачи. Требуется знание математической статистики и основ различных методов машинного обучения, а также понимание принципов DevOps и процессов CI/CD. Работа предполагает офисный формат в Москве.
Задачи:
- Участвовать в обследовании существующей системы
- Прорабатывать механизмы наполнения витрины данных
- Создавать механизмы миграции данных из старой в новую систему
- Прорабатывать интеграционные взаимодействия
- Ставить задачи на разработку новой CRM-системы
- Составлять и проверять маппинг данных
Требования:
- Опыт самостоятельной работы с SQL и желание с ним продолжать работать
- Навыки работы с EXCEL на уровне анализа данных (ВПР, свободные таблицы, преобразование кодировок)
- Опыт работы с реляционными базами данных (ORACLE 11g, Postgres 15)
- Знание нотации UML, BPMN
- Опыт работы с ER-диаграммами
- Понимание уровней нормализации данных (до 3NF|BCNF)
- Опыт проработки и подачи задач на синхронное и асинхронное взаимодействие
- Опыт работы с ETL-инструментами (Apache NiFi) (будет плюсом)
- Опыт работы с PL\SQL на уровне создание функций на уровне БД (будет плюсом)
- Опыт построение индексов в рамках БД Postgres (будет плюсом)
- Опыт участие в миграции данных (будет плюсом)
Требования:
— Уверенный опыт работы с данными на позиции аналитика от 4-5 лет
— Опыт работы с аналогичным функционалом в Retail/FMCG в разрезе продаж, категорий
— Приветствуется опыт работы в крупных компаниях производителях FMCG
— Опыт работы с большими данными
— Продвинутый уровень SQL и Excel, ClickHouse. Важно уметь формировать SQL запросы без помощи нейронок
— Опыт построения отчётности на базе справочников и аналитических агрегатов
— Опыт постановки ТЗ для формирования отчётов
— Умение находить оптимальные способы решения задачи (оптимально по скорости, затраченным ресурсам и работе с БД)
— Интерес к профессии, желание развиваться и решать сложные задачи.
Задачи:
— Работать с большим объемом данных
— Разрабатывать логику аналитических выборок и отчётов
— Работать с данными продаж, чеков, заказов, формировать агрегаты из транзакций, обогащать сырые данные
— Писать сложные SQL запросы
— Переводить бизнес-запросы в понятные технические задания для разработки отчётов, витрин
— Работать с расхождениями в данных, находить и анализировать ошибки
— Настраивать фильтры и метрики для BI
Просьба указывать ваши финансовые ожидания при отклике.
Задачи:
— Исследование и анализ данных для продуктовых решений
— Самостоятельный поиск и интеграция новых источников данных
— Написание сложных SQL-запросов для построения витрин и аналитики
— Проектирование логики многокомпонентных фич и новых продуктовых инструментов
— Изучение и анализ работы репрайсеров (Ozon, Wildberries, Яндекс Маркет)
— Сбор информации по правилам и API новых площадок
— Построение витрин и дашбордов на данных маркетплейсов
Требования:
— Опыт работы в аналитике данных или продуктовой аналитике от 3 лет
— Отличное знание SQL и умение собирать витрины «с нуля» без BI-инструментов
— Базовые навыки Python (Pandas, Matplotlib) для EDA
— Понимание специфики e-commerce и маркетплейсов
— Опыт самостоятельного поиска и интеграции новых источников данных
— Умение проектировать сложные продуктовые фичи и работать с API
— Аналитический склад ума, самостоятельность и инициативность
Условия:
— Полностью удалённая работа: работай из любой точки мира
— График 5/2, 8-часовой рабочий день
— Оформление по ТК, стабильная зарплата
— ЗП 150 000 - 170 000 рублей + премия OKR
Проект посвящен расчёту величины кредитного риска по кредитному портфелю требований к корпоративным заёмщикам и ценным бумагам Банка (Положение 483-П). Включает управленческую отчетность по RWA ПВР, факторный и портфельный анализ, оптимизацию RWA, а также расчет тестовых гипотез без отражения в отчётности Банка.
Задачи:
• Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и уточнять требования;
• Проектировать целевые витрины (разрабатывать логическую и физическую структуру);
• Разрабатывать новые и дорабатывать текущие витрины данных в рамках перехода на ПВР;
• Внедрить промышленную базу (витрину) дефолтов с необходимыми атрибутами (дата дефолта, дата выздоровления и др.);
• Разрабатывать витрины с историческими данными и интегрировать их в процессы и потоки данных;
• Составлять детальную техническую документацию (FSD, Source2Target);
• Разрабатывать контроль качества данных;
• Проводить ПСИ витрин.
Требования:
• Высшее естественнонаучное, техническое или экономическое образование;
• Опыт работы на проектах внедрения/развития хранилищ данных (DWH) и/или Data Lake от 3 лет;
• Глубокое знание SQL (диалекты Oracle, PostgreSQL), написание сложных запросов, чтение PL/SQL-кода;
• Опыт проектирования объектов БД на всех слоях, понимание архитектуры DWH;
• Навыки описания потоков загрузки данных, составления технической документации (Source2Target, ТЗ, FSD);
• Опыт управления командой от 2 человек, выстраивание процессов, обучение и менторство;
• Опыт в согласовании FSD и проведении Code Review;
• Понимание целей проведения ПМИ и ПСИ, опыт работы с JIRA.
Будет плюсом:
• Знание принципов построения отчетности для регуляторов, понимание метрик PD, LGD, EAD, EL;
• Опыт работы с ETL-средствами (предпочтительно Informatica Power Center);
• Опыт работы в финтехе в команде DWH не менее 5 лет.
О проекте:
Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для зарубежной экосистемы бизнесов.
Задачи:
— Принимать технические решения и самостоятельно реализовывать ключевые части платформы.
— Владеть архитектурой и развитием Data Core.
— Проектировать слои Bronze / Silver / Gold и модели данных.
— Исследовать банковские, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику.
— Строить pipelines от raw-данных до подготовленных data products.
— Разрабатывать трансформации на SQL / dbt / Python.
— Определять инженерные стандарты для ELT, data modelling, metadata, lineage и data quality.
— Развивать data catalog и metadata-as-code подход.
— Проектировать data contracts и интеграции Data Core с другими компонентами.
— Переводить исследовательские решения и ручные процессы в production.
— Работать с Git, CI/CD, Docker, Linux и закрытыми Dev/UAT-контурами.
— Взаимодействовать с инженерами и data scientist в команде.
Требования:
— Опыт работы Lead / Staff / Principal Data Engineer или сильного Senior с архитектурным ownership.
— Опыт проектирования и самостоятельной реализации data platform / DWH / Lakehouse.
— Знания Core banking / legacy banking systems.
— Опыт с Customer 360 / Golden Record / MDM.
— Сильный SQL и уверенный Python.
— Опыт работы с dbt или аналогичными transformation frameworks.
— Опыт работы с Airflow / Dagster / Prefect или аналогами.
— Хорошее понимание data modelling, historization, grain и master entities.
— Практический опыт data quality, lineage и metadata management.
— Знание Data Vault 2.0.
— Опыт работы с OpenMetadata или другими data catalog solutions.
— Умение самостоятельно принимать технические решения и отвечать за результат.
— Опыт работы с плохо документированными источниками.
— Навыки работы с Git, CI/CD, Docker, Linux.
— Практический AI-native способ разработки.
Условия:
— Оформление: ИП.
— Формат работы: полная занятость.
— Локация: Ереван либо готовность к регулярным командировкам (до 2 раз в месяц на несколько дней) в Ереван для работы с данными и специалистами заказчика.
— Уровень дохода обсуждается индивидуально.
Задачи:
– формировать дискуссионные линии вокруг законопроектов, регуляторных рисков и инициатив бизнеса;
– оперативно анализировать законопроекты, размещенные в СОЗД Госдумы, а также инициативы министерств, ведомств и регуляторов;
– писать аналитические посты, отраслевые разборы и спецпроекты;
– оценивать последствия изменений регулирования для девелопмента, ритейла, банковского сектора, IT, фармацевтики и других отраслей;
– находить сильный смысловой угол и формировать рамку для профессионального обсуждения;
– использовать ChatGPT, Claude и другие AI-инструменты для сбора и первичной обработки информации, проверять и дорабатывать результаты.
Требования:
– выпускник или аспирант профильного направления: политология, экономика, GR, юриспруденция, международные отношения (образование в ВШЭ, МГУ, МГИМО или РАНХиГС будет преимуществом);
– четкое понимание законотворческого процесса в России и структуры органов государственной власти;
– способность видеть связь между регуляторикой, медийной повесткой и бизнес-решениями;
– умение писать лаконично, точно и содержательно — без эмоций и лишней «воды», но с ярким смысловым акцентом;
– готовность работать в AI-assisted формате: нейросети ускоряют рутинные задачи, а автор отвечает за проверку фактов, качество анализа и редакционный вектор.
Условия:
– полностью удаленная работа из любой точки мира;
– нагрузка: от 5 до 8 глубоких аналитических материалов в неделю;
– уровень оплаты обсуждается индивидуально;
– возможность быстро вырасти до ведущего аналитика или редактора спецпроектов.
Задачи:
— Анализировать процессы взаимодействия банка с Центральным банком и клиентским приложением.
— Описывать потоки данных.
— Готовить технические задания для разработчиков.
Условия:
— Гибридный формат работы.
— Работа в проекте цифрового рубля, одном из самых обсуждаемых проектов банковского рынка.
— Использование современного стека технологий: Java 21, Kubernetes, Kafka.
Компания:
— ОТП Банк — российский банк с иностранным капиталом, часть международной финансовой группы OTP Group.
Playerok — это маркетплейс цифровых товаров и услуг. Компания соединяет покупателей и продавцов, берёт на себя безопасность сделки и запускает собственные продукты. Строит масштабный бизнес на быстрорастущем рынке, на стыке гейминга, финтеха и e-commerce.
Кого мы ищем?
Мы ищем главного исследователя в маркетинге, который поможет команде глубже понимать аудиторию, бренд, продукт и рынок. Человек должен уметь находить закономерности и превращать исследования в инструмент принятия решений. Работать предстоит в команде с хэдом исследований компании (маркетинг, продукт). Цель исследователя — получать информационные инсайды в маркетинге, которые полезно влияют на бизнес.
Чем придется заниматься:
— Проводить качественные и количественные исследования по бренду, продукту, аудитории и рынку.
— Выстраивать исследовательскую методологию под разные бизнес-задачи.
— Переводить бизнес-вопросы в исследовательские гипотезы и находить способы их проверки.
— Проводить глубинные интервью, ad hoc-исследования и другие research-активности под задачи бизнеса.
— Сопоставлять качественные и количественные данные, искать противоречия и проверять выводы через несколько источников информации.
— Готовить выводы, инсайты и рекомендации для маркетинга, продукта и других команд.
— Оперативно запускать исследования без лишней бюрократии и затягивания процессов.
— Работать с подрядчиками, исследовательскими агентствами и респондентами.
— Помогать формировать систему измерения бренда, узнаваемости, BHI и других бренд-метрик.
— Взаимодействовать с продуктом, маркетингом и аналитикой для запуска исследований внутри пользовательских когорт.
Нам важно:
— Опыт работы в research, insights, CX, UX research или маркетинговых исследованиях от 3 лет.
— Умение проводить глубинные интервью и работать с качественными исследованиями.
— Понимание методологий: CustDev, JTBD, опросы, бренд-исследования и других подходов.
— Умение работать с данными, замечать противоречия и делать обоснованные выводы.
— Понимание продуктового и маркетингового контекста исследований.
— Опыт работы с маркетплейсами, digital-продуктами или смежными сферами будет значительным плюсом.
Что предлагаем:
— Полностью удаленный формат сотрудничества.
— 140 000 руб — стартовая вилка, далее — KPI по результатам.
— Возможность выбрать форму сотрудничества и оплаты (все налоги — наша забота).
— Онбординг-квест — не бросим в бой без подготовки, введем в курс дела и подключим к команде.
— Занятость 5/2 с 8-часовым рабочим днем - c 10 до 19.
— Пауза на восстановление — «перезагрузиться» можно в оплачиваемом отпуске или на больничном.
Компания Tabby ищет опытного инженера данных для работы в команде Data Services. В обязанности входит разработка внутренних решений, включая Feature Store, а также выполнение операционных задач. Ключевые задачи включают создание хранилищ данных и других сервисов обработки, разработку конвейеров EL/ELT/ETL, а также интеграцию новых инструментов для обработки и хранения данных. Требуется опыт от 3 до 5 лет в роли инженера данных, инженера машинного обучения или бэкенд-инженера, умение создавать высокопроизводительные и масштабируемые системы обработки и хранения данных, а также знание систем управления событиями и потоковых конвейеров. Необходимы навыки программирования на Python с применением лучших практик, владение SQL и его эффективным использованием, а также понимание современных методов проектирования систем. Технологический стек включает Airflow, Debezium, BigQuery или Clickhouse, PostgreSQL или CockroachDB, Docker, GitLab (CI/CD), GCP. Также важен опыт работы с REST API, GRPC API, брокерами сообщений и очередями.
В АО «Bereke Bank» открыты вакансии для IT-специалистов в различных продуктах с разнообразными задачами. Предлагается гибридный формат работы (удаленка и офис).
В AI команду требуются:
— Senior Data Scientist
— Middle Fullstack (честное разделение 50/50 между фронтендом и бэкендом)
— Senior Fullstack (с уклоном в бэкенд на Python)
— ML-инженер
Для отклика и получения деталей по проектам необходимо связаться через Telegram @dashan13 с резюме.
Задачи:
— Владеть AI-функциями от концепции до производства в масштабе 50k RPS и 450M пользователей.
— Создавать большие языковые модели (LLM) и обучать кастомные модели для приложений в реальном времени.
— Тесно сотрудничать с продакт-менеджерами для трансформации целей в решения.
— Оценивать и внедрять мониторинг производительности моделей, отслеживать дрейф и регрессии.
Требования:
— Опыт работы инженером 5+ лет с практическим опытом LLM в продакшене.
— Умение обучать и выпускать модели на неструктурированных данных.
— Глубокое понимание оценки моделей и мониторинга в продакшене.
— Владение Python и основами машинного обучения.
— Английский язык на уровне Intermediate и выше.
Условия:
— Конкурентная зарплата, бонусы и опционы (каждый сотрудник — партнер).
— Официальное трудоустройство на Кипре с поддержкой визы для сотрудника и супруга.
— Комфортный офис в Лимассоле с питанием и перекусами.
— Медицинская страховка.
— Доступ к матчам и мероприятиям Aris Limassol F.C.
— Возможности профессионального роста и командных активностей.
Задачи:
— Лидирование в процессе сбора, анализа, интерпретации, подготовки рекомендаций по корректировке рабочих процессов на основании план/факт/прогноза динамики ключевых показателей эффективности;
— Разработка схем ключевых процессов, их анализ и корректировка с использованием VISIO или других инструментов;
— Разработка рекомендаций по корректировке ключевых процессов на основании анализа KPI;
— Автоматизация процесса управления по КPI, настройка интеграции 1С, BI;
— Проведение регулярных встреч с ключевыми сторонами для определения потребностей бизнеса и выявления новых возможностей для оптимизации процессов, создание рабочих групп;
— Подготовка и представление отчетов по результатам работы группы, включая визуализацию данных, для обеспечения ясности и понимания ключевых выводов;
— Оценка рисков и выявление потенциальных проблем в бизнес-процессах с целью минимизации негативных последствий для организации;
— Сотрудничество с IT-отделом для определения технических требований и создания эффективных решений, соответствующих бизнес-целям.
Требования:
— Высшее оконченное образование (математическое/управление/инженерное);
— Продвинутый пользователь 1С ERP, AI, VISIO (или аналогов), OLAP, BI программ, МС Оffice, Битрикс 24;
— Аналитический склад ума, широкий кругозор и эрудиция, самостоятельность, любовь к регламентам и инструкциям, сфокусированность на результате.
Условия:
— Комфортный офис в 5 мин. от метро Павелецкая;
— Официальное оформление по ТК РФ и все социальные гарантии;
— Работу в сильной, растущей компании с амбициозными целями;
— Корпоративные скидки на продукцию — для себя и близких;
— Подарки к праздникам — и сотрудникам, и их детям;
— Возможности для обучения: доступ к корпоративным программам и оплата внешних курсов для повышения квалификации;
— Материальную поддержку в важных жизненных ситуациях.
ОфисМосква
Зарплата не указана
Аналитика, Данные и ML вакансии — страница 29 · Job Hunters