Загружаем вакансии…
🌸Own the Backoffice end-to-end — functionality, business logic, data model, documentation, roadmap, and lifecycle. 🌸Manage reconciliation — define matching rules and thresholds, oversee breaks, and reduce manual intervention and recurring discrepancies.
Зарплата не указана
ASOS.com — британский онлайн‑ритейлер модной одежды, обуви, аксессуаров и косметики. В компании работают русскоговорящие ребята. Технологии и инструменты: SQL, Databricks, Spark, DBT, Python, Mixpanel, Adobe и другие. Компания основана фаундерами Nick Robertson, Andrew Regan, Quentin Griffiths, Deborah Thorpe. Размер команды: 1k-5k человек. Инвестиции: £587.5M.
Зарплата не указана
🔸Провести аудит текущих рекламных кампаний, Метрики и данных по заказам и сформировать план изменений; 🔸Вести и развивать Яндекс Директ: поисковые кампании по НЧ/СЧ/ВЧ, РСЯ, товарные кампании и ретаргетинг;
70 000 – 90 000 ₽
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
-Создавать Web API, фоновые сервисы и обработчики сообщений.
Зарплата не указана
-разработка и внедрение технических решений по автоматизации бизнес-процессов. -доработка и поддержка внутренних сервисов.
Зарплата не указана
-Junior / Middle Java AQA: умеешь писать тесты, хочешь прокачаться в инженерии качества. -Начинающий Java Developer: хочешь войти в IT через автоматизацию, чтобы в будущем перейти в разработку, зная систему изнутри.
до 90 000 ₽
В команду технологического развития инвестиционного бизнеса ищем системного аналитика для развития платформы с открытыми блокчейнами. • Опыт работы системным аналитиком от 4 лет.
350 000 – 380 000 ₽
На этой позиции вы будете отвечать за администрирование облачных платформ, автоматизацию CI/CD, Infrastructure as Code, контейнеризированные среды. Важной частью роли станет обеспечение стабильной и эффективной инфраструктуры для BI-сервисов, data-driven приложений и сопутствующих систем.
Зарплата не указана
-Проектирование и сопровождение БД: разработка и поддержка объектов базы данных (таблицы, представления, индексы, хранимые процедуры) в среде Greenplum. -Разработка витрин данных: проектирование и расчет показателей для витрин данных под бизнес-задачи с использованием SQL.
30 000 – 40 800 ₽
Day In The Life You are a seasoned Software Engineer with a strong background in full-stack application development. Work closely with Product Managers, Engineering Managers, and peer engineers to deliver well-scoped product features.
Зарплата не указана
Описание вакансии Ищем Full-Stack QA Engineer, который умеет работать как с ручным тестированием, так и с автоматизацией. Важная часть роли — тестирование web и API, взаимодействие с разработчиками, анализ изменений и активное использование AI-инструментов в работе.
Зарплата не указана
Требования: — 2+ года опыта работы Data Analyst, Data Engineer или Analytics Engineer — Сильные навыки SQL и опыт работы с PostgreSQL или другими реляционными базами данных — Опыт построения и поддержки ETL/ELT пайплайнов — Владение Python для обработки данных и автоматизации — Понимание моделирования данных и концепций хранилищ данных — Опыт работы с большими наборами данных и оптимизации запросов — Свободное владение английским языком Условия: — Поддержка релокации — Полная занятость — Конкурентная зарплата — Работа в офисе в Лимассоле Задачи и подробности не указаны.
Зарплата не указана
Создание и поддержание актуальной тестовой документации (тест-планов, тест-кейсов, чек-листов, тестовых сценариев). Определение критериев приемки и требований к тестированию на основе пользовательских историй и спецификаций.
Зарплата не указана
Участие в проектах разработки, внедрения и сопровождения программного обеспечения. Разработка серверной части БД PostgreSQL:
Зарплата не указана
Компания Aston приглашает на позицию Дата инженер (ученик) с последующим трудоустройством. Задачи: — пройти онлайн-интенсив длительностью 1 месяц, изучая теорию и выполняя практические задания; — совмещать обучение с работой; — после успешного окончания интенсива зачисление на стажировку в Лабораторию ASTON; — обучение на стажировке 3-4 месяца, 5 дней в неделю с 9:00 до 18:00 с перерывом на обед; — изучение теории с еженедельными проверками; — практика на учебных проектах под руководством опытного технического руководителя; — подготовка к собеседованию и самопрезентации; — посещение офиса обязательно для кандидатов, где есть офис компании; — для кандидатов из городов без офиса обучение возможно удаленно; — после старта на коммерческом проекте формат работы гибридный (3 дня в офисе ASTON, 2 дня удаленно) до уровня М2, затем полное посещение офиса заказчика; — возможны командировки в Санкт-Петербург или Москву. Требования: — законченное высшее или среднее специальное профильное образование; — готовность пройти стажировку в компании ASTON. Условия: — выплата стипендии во время обучения; — официальное трудоустройство; — доступ к корпоративной программе обучения; — регулярный пересмотр и повышение зарплаты после выхода на проект; — гарантированный финансовый бонус при старте на коммерческом проекте; — офис в центре города, корпоративные мероприятия, частичная компенсация спортивных абонементов. Требуемые навыки: визуализация, математическая статистика, NoSQL, Apache Hadoop, Greenplum, базы данных, Agile, Python, SQL.
от 73 900 ₽
Russian required Experience with APIs: authentication flows, building requests (Postman/curl), reading technical documentation Experience with Jira and Confluence;
Зарплата не указана
О компании OperAI — интерактивная система на базе ИИ для управления операционной деятельностью компании. Цель — создать «второй мозг для CEO», сделать процессы прозрачными и управляемыми, помочь руководителям видеть риски, договорённости и реальное состояние компании. Сейчас запускают пилоты с первыми командами и проверяют продуктовые гипотезы. Требования: — Опыт в продуктовой или data-аналитике от 3 лет — Опыт проектирования архитектуры данных и построения аналитической инфраструктуры с нуля — Умение создавать модели, схемы и пайплайны для сбора, обработки и хранения структурированных и неструктурированных данных, в том числе с AI — Практический опыт работы с неструктурированными данными: переписками, расшифровками встреч, документами и корпоративными коммуникациями — Опыт построения процессов разметки данных: разработка схем разметки, критериев качества и инструкций для разметчиков — Уверенное владение SQL и Python для анализа и обработки данных — Понимание ETL/ELT-процессов, требований к качеству данных и принципов Data Governance — Глубокое понимание принципов работы LLM, embeddings, RAG и AI-агентов — Умение проектировать метрики и системы оценки AI-функций: точность, полнота, галлюцинации и реальная польза для пользователя — Готовность брать на себя ответственность и строить аналитическую функцию продукта с нуля Задачи: — Проектировать систему внутренней аналитики — Проектировать структуру хранения данных: события, встречи, задачи, решения, коммуникации и связи между ними — Помогать формировать единую модель данных для AI-функций продукта — Оценивать качество работы LLM: точность извлечения фактов, полноту, галлюцинации и полезность результатов — Разрабатывать подходы к разметке данных и созданию датасетов для тестирования AI-системы — Участвовать в проектировании AI-пайплайнов, RAG, embeddings и систем поиска по корпоративным данным — Находить закономерности в операционных процессах клиентов и превращать их в продуктовые решения — Определять ключевые продуктовые метрики и строить дашборды для команды и фаундеров — Анализировать поведение пользователей, пилотные запуски и продуктовые гипотезы — Вместе с разработчиками улучшать качество, наблюдаемость и надёжность продукта Будет большим плюсом: — Опыт проектирования архитектуры AI- или ML-систем — Работа с LLM API, векторными базами, LangChain/LangGraph или аналогичными инструментами — Опыт построения систем мониторинга и оценки качества LLM — Понимание операционной деятельности компаний: задач, встреч, решений, ответственности, сроков и отчётности — Опыт работы с BI-инструментами и продуктовыми системами аналитики — Опыт в B2B SaaS, стартапах или продуктах для руководителей и команд — Опыт взаимодействия с data engineering, ML и backend-командами Условия: — Equity-модель компенсации на начальном этапе — опцион — Возможность с нуля построить аналитику AI-продукта — Высокое влияние на архитектуру, продуктовые решения и развитие компании — Прямая работа с фаундерами — Пилотные клиенты и реальные данные для проверки гипотез — Гибкий формат работы и быстрый цикл принятия решений — Возможность вырасти в Head of Data / AI Analytics по мере развития проекта
Зарплата не указана
- Анализ и формализация требований заказчиков; - Подготовка ТЗ и технической документации, в том числе Source2Target;
250 000 – 350 000 ₽