Задачи:
- Выявлять, анализировать и структурировать бизнес-потребности через интервью со стейкхолдерами;
- Самостоятельно собирать требования и уметь задавать правильные вопросы, чтобы выявлять неявные ожидания и реальные бизнес-проблемы;
- Документировать требования с помощью User Stories, Use Cases, BPMN/UML-диаграмм;
- Трансформировать бизнес-требования в функциональные и нефункциональные требования для команды разработки (проходит валидацию РП);
- Проводить приёмочное тестирование (UAT) и валидировать, что реализация соответствует требованиям.
Требования:
- Опыт работы бизнес-аналитиком с навыками системного анализа от 1,5 лет;
- Навыки эффективной коммуникации как и с бизнес-заказчиками (стейкхолдерами), так и с ИТ командой;
- Опыт написания ТЗ, пользовательских историй, use-case;
- Понимание процессов UAT-тестирования;
- Скрупулезность и внимательность к деталям;
- Проактивность и умение отстаивать свою позицию;
- Сильное аналитическое мышление.
Условия:
- Белая ЗП, оформление по ТК РФ с 1 дня работы;
- Комфортный офис в шаговой доступности от станции метро "Спортивная", гибридный формат работы;
- Возможность влиять на процессы и карьерный рост в быстро развивающейся компании;
- Отсутствие бюрократии.
Задачи:
— Анализ требований от заказчиков и согласование ФЗ;
— Разработка технических заданий и спецификаций;
— Проектирование интеграций и API;
— Описание структуры данных и моделей;
— Взаимодействие с разработчиками, тестировщиками и архитекторами;
— Участие в приёмке готовых решений;
— Ведение проектной документации.
Требования:
— Экспертное знание BPMN/UML/ER;
— Продвинутый уровень SQL;
— Опыт проектирования интеграционных решений (REST, RabbitMQ);
— Понимание микросервисной архитектуры, опыт участия в разработке и валидации архитектурных решений;
— Умение писать тех. документацию и ставить задачи разработчикам/QA;
— Навыки презентации решений.
Будет плюсом:
— Знание профильного законодательства, в частности, 224-ФЗ;
— Опыт использования LLM для написания сложных SQL-запросов и валидации данных;
— Умение составлять эффективные промпты;
— Критическая оценка результатов ИИ, понимание ограничений нейросетей.
About LawnStarter
LawnStarter is the nation's leading on-demand marketplace for lawn care and outdoor services, with over $100M in annual bookings. The company is expanding beyond lawn care to become a one-stop shop for all home services, operating across three brands (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) on a single shared platform.
About Analytics at LawnStarter
The analytics team supports the entire company including product, marketing, operations, and finance. The data platform includes a centralized Redshift data warehouse, modeled in dbt and orchestrated by Airflow, with Segment feeding event data. The team is mid-migration to Lightdash as the single BI platform, replacing Tableau and Metabase. Currently, data quality, tracking standards, and platform hygiene are side tasks handled by analysts.
The Role
The Analytics Engineering Manager will be the first dedicated person for data governance, responsible for data trustworthiness and the roadmap to improve it quarterly. Responsibilities include ensuring quality and freshness of source data, pipelines, reports, metric definitions, Segment event tracking standards, Lightdash workspace health, data feeding ML models, and data security. The role involves collaborating with product, marketing, ops, and finance to prioritize platform work. It is a hands-on role starting solo, building automation, checks, fixing issues, and establishing scalable processes. Eventually, the manager will hire a Lead Analytics Engineer and grow the function as needed.
Key differentiators of the role:
- First dedicated governance role, reshaping existing standards.
- Owns the data roadmap, discovering business needs and prioritizing work.
- Whole-stack ownership from source data to ML models.
- Leading the migration to Lightdash, setting up permissions and norms.
Responsibilities:
- Develop and manage the data roadmap balancing business needs and platform health.
- Automate monitoring of data quality and freshness, resolve incidents.
- Maintain data lineage and impact analysis to assess downstream effects of changes.
- Administer Lightdash workspace, permissions, and rollout.
- Extend and guard the semantic layer with governed metric definitions.
- Govern Segment event tracking catalog, standards, and drift detection.
- Ensure AI data readiness for internal AI tools querying the warehouse.
- Manage data security, privacy, access controls, and compliance with US state laws.
- Maintain governance documentation, ownership models, and review processes.
Challenges to solve:
- Convert business requests into a prioritized data roadmap.
- Ensure Lightdash migration improves platform usability without dashboard sprawl.
- Complete and maintain a trustworthy semantic layer.
- Manage event-tracking standards and prevent entropy.
- Proactively detect and prevent data pipeline breakages with automation and lineage.
Success metrics for year 1:
- Zero pipeline incidents from unannounced data changes.
- Zero freshness incidents; stakeholders never see stale dashboards.
- All business areas use official, well-maintained metrics and dashboards.
- Every Segment event has an owner and meets standards.
- Governance operates as a documented, sustainable system.
Requirements:
- Passion for data governance as a craft.
- Daily use of AI tools for automation, anomaly triage, and documentation.
- Hands-on manager who codes, debugs, and configures personally.
- Product-minded, able to translate vague requests into prioritized plans.
- Automation-first approach to quality checks.
- Ability to enforce standards with clear rules and good tooling.
Role exclusions:
- Not a large-team leadership role; starts solo with potential to hire one lead.
- Not a policy or committee role; hands-on fixing with code and conversations.
- Not a BI analyst role; focuses on platform and guardrails, not dashboard building.
- Not a mature system babysitting role; involves building and evolving the platform.
Technologies involved:
- Warehouse & pipelines: Redshift, dbt, Airflow
- Ingestion: Fivetran, custom Airflow pipelines
- Event tracking: Segment
- BI tools: Lightdash (primary), Tableau and Metabase (sunsetting)
- AI tooling: Claude Code, Codex, Brain (internal AI toolkit)
- Observability: AI-powered Analytics Engineer agent for monitoring and anomaly detection
Benefits:
- Base salary $75k-$120k/year
- Fully remote with asynchronous collaboration
- Flexible PTO
Equal employment opportunity statement included.
Задачи:
— Владение дорожной картой данных: выявление потребностей продукта, маркетинга, операций и финансов в данных, приоритизация задач с учетом состояния платформы и последовательное планирование инвестиций.
— Обеспечение качества и актуальности данных: автоматический мониторинг источников данных, конвейеров и отчетов, выявление изменений в схемах и источниках до возникновения проблем, управление инцидентами.
— Анализ происхождения данных и влияния изменений: создание живой карты от источника до отчетов, оценка влияния изменений на downstream компоненты до их внедрения, внедрение контрактов данных с инженерией.
— Администрирование Lightdash: настройка структуры рабочего пространства, прав доступа, обучение пользователей, поддержание порядка и производительности.
— Управление семантическим слоем: расширение и поддержка единого определения метрик, предотвращение неконтролируемого роста.
— Управление каталогом событий Segment: проверка новых событий на соответствие стандартам, поддержание соответствия с продакшеном, развитие правил и обнаружение отклонений.
— Обеспечение готовности данных для AI: контроль доступа AI-инструментов к данным, поддержание документации, консистентности и безопасности.
— Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных: контроль доступа, обработка персональных данных в соответствии с законами штатов США, регулярные проверки.
— Поддержка системы управления: документация, модели владения и циклы обзора для устойчивой работы процессов.
Требования:
— Профессиональное отношение к управлению данными, стремление к поддержанию чистоты и надежности систем.
— Активное использование AI-инструментов для автоматизации проверок, обработки аномалий и документации.
— Практический опыт управления командой и самостоятельной работы с SQL, Airflow, настройкой прав доступа.
— Ориентация на продукт, умение превращать запросы бизнеса в приоритетный план.
— Стремление к автоматизации повторяющихся проверок.
— Умение устанавливать стандарты и добиваться их соблюдения с помощью инструментов и коммуникации.
Условия:
— Базовая зарплата $75,000-$120,000 в год.
— Полностью удаленная работа с асинхронным взаимодействием.
— Гибкий отпуск по результатам работы.
Описание роли:
— Первая позиция, посвященная управлению данными и их качеством в компании.
— Роль с полным владением цепочкой данных от источника до отчетов и моделей машинного обучения.
— Роль с практической деятельностью и последующим расширением команды.
— Не руководящая большая команда, а построение и развитие функции.
— Не роль BI-аналитика или политика, а инженерно-управленческая позиция.
Технологии:
— Хранилище и конвейеры: Redshift, dbt, Airflow.
— Интеграция данных: Fivetran, кастомные Airflow конвейеры.
— Отслеживание событий: Segment.
— BI-платформы: Lightdash (основная), Tableau и Metabase (выводятся).
— AI-инструменты: Claude Code, Codex, Brain (внутренний AI-инструмент).
— Наблюдение: AI-агент для мониторинга свежести, обнаружения аномалий и lineage dbt.
Стажировка для иностранных студентов, желающих поработать в области анализа и разработки данных.
Требования:
— знание английского
— высокая академическая успеваемость
— хорошие организаторские способности
Дедлайн: как можно скорее.
Оплата: стажировка предусматривает стипендию.
Specific-Group — международная IT-компания, которая занимается разработкой заказного программного обеспечения и IT-консалтингом.
Работа удалённая (Польша).
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.
Мы - Phygital+. AI-платформа для креативных и дизайн-команд. Помогаем крупным компаниям ускорять создание визуального контента с помощью нейросетей, сохраняя качество и контроль. Ищем Product Analyst.
В компании Lamoda открыта позиция HR-аналитика уровня Middle или Senior с работой в офисе в Москве. В обязанности входит анализ HR-данных, определение и расчет ключевых метрик, а также формирование комплексного понимания HR-показателей компании. Работа предполагает тесное взаимодействие с командами продукта, IT и бизнес-подразделениями для эффективного покрытия HR-ландшафта и поддержки принятия решений на основе данных.
Компания Plata приглашает на позицию Finance Analyst в команду финансов в Колумбии. Основная задача специалиста — контролировать правильность и своевременность сверки транзакций и движения денежных средств в рамках финансовых операций компании. Рассматриваются кандидаты уровня Junior и Middle. Роль предполагает работу с финансовыми данными и аналитикой для обеспечения точности финансовой отчетности.
Nitka Technologies is an international IT company specializing in custom software development and IT consulting.
The position is for a Senior Data Engineer working with Delphix technology.
The work format is remote.
Задачи:
— Разработка и масштабирование World Models: проектирование и обучение массивных 3D/видеотокенизаторов и бэкбонов на базе Diffusion Transformers (DiT), Flow Matching и других технологий.
— Построение пайплайнов для распределённого обучения тяжёлых foundation-моделей на вычислительном кластере.
— Обучение Model-Based RL (MBRL) и политик IL + RL внутри замороженной латентной симуляции World Model.
— Интеграция вспомогательных лоссов для perception-задач 3D-детекции, сегментации, трекинга.
— Создание надёжного safety-контура поверх выходов модели и подготовка конструкции к реалтайм-инференсу на edge-девайсах робота.
Требования:
— Экспертное владение JAX и PyTorch.
— Навыки масштабного распределённого обучения.
— Глубокая математическая и ML-база.
— Умение писать, генерировать и проверять быстрый оптимизированный код.
Будет плюсом:
— Опыт работы с Vision Foundation Models, генеративными видео- и image-моделями, синтезом лидарных облаков.
— Опыт в Reinforcement Learning.
— Опыт продвинутой квантизации тяжёлых трансформеров или диффузионных моделей для edge-девайсов.
— Оптимизация инференса на борту робота.
— Бэкграунд в Autonomous Driving, Motion Planning или Robotics.
Условия:
— Возможность обучения и компенсация 50% стоимости курсов по языку.
— Другие бонусы, полный список которых доступен на сайте компании.
Задачи:
• Написание и выполнение SQL-запросов
• Проведение расследований по качеству данных
• Анализ требований и подготовка технических заданий для разработки отчетов
• Описание настроек БД, таблиц, справочников и процессов
Требования:
• Экспертное владение SQL и MS Excel
• Опыт работы с FMCG рынком
• Навыки работы с транзакциями
• Опыт разработки алгоритмов формирования отчетов на основе агрегатов
• Опыт постановки задач на разработку отчетов
• Приветствуется опыт с Python и R
Условия:
• Полная занятость
• Удалённый формат в РФ
• Официальное оформление
• Пакет ДМС
Ключевые компетенции: бизнес-анализ, системный анализ, финтех, fullstack анализ, продуктовая разработка.
Есть этап с ИИ-интервью.
При подаче необходимо указать: 1) Когда…
Задачи:
— Строить крупномасштабные конвейеры данных, обрабатывающие миллиарды событий ежедневно.
— Проектировать и развивать платформу самообслуживания для хранилища данных и бизнес-аналитики для игровых команд.
— Проектировать и развивать конвейеры машинного обучения для поддержки дата-сайентистов в создании новых моделей на основе игровых данных.
— Применять практики непрерывной интеграции и доставки.
— Оптимизировать тестирование, инструменты и качество данных.
— Сотрудничать с инженерами данных, дата-сайентистами, бизнес-аналитиками, командами маркетинга и продуктовых команд.
Требования:
— Обучение или недавнее завершение обучения по специальности компьютерные науки, программная инженерия или смежные области.
— Понимание принципов проектирования ПО, объектно-ориентированного программирования, паттернов проектирования, алгоритмов и структур данных.
— Навыки программирования на Python, Java, C# или аналогичных языках.
— Знание реляционных баз данных.
— Интерес к построению конвейеров данных и работе с крупномасштабными данными.
— Возможность работать в гибридном формате на территории Белграда, Сербия.
Условия:
— Оплачиваемая стажировка на полный рабочий день с гибкостью в связи с учебой.
— Наставничество и поддержка от опытных разработчиков игр, помощь в развитии карьеры.
— Коллаборативная среда, основанная на прозрачности, доверии и командной работе.
— Обеды, закуски, напитки, доступ в спортзал, организованные спортивные мероприятия, эргономичные рабочие места и современное техническое оборудование.
— Доступ к игровой комнате для детей, музыкальному уголку, настольным играм, видеоиграм и последним игровым консолям.
— Возможность внести вклад в игры, которыми пользуются миллионы пользователей.
Задачи:
— Классический ML на табличных данных: бустинги (CatBoost/XGBoost/LightGBM), feature engineering, работа с признаками и метриками, валидация
— Работа с Python и SQL на продовом уровне (не только ноутбуки)
— Понимание статистики, умение обосновать выбор модели и метрики
Плюсом будет:
— Опыт в графовом ML: GNN, graph embeddings, link prediction, PyG/DGL/NetworkX
— Опыт в смежных направлениях: сетевой анализ, антифрод, рекомендации, маршрутизация
— Работа с пространственными данными: OSM, PostGIS, H3/geohash, дорожные графы
Требуется системный аналитик на проект ведущего банка России по созданию платформы Platform V Works. Компания Сила знаний (Power of Knowledge) разрабатывает продукты для повышения национального суверенитета в области ПО, развивая собственную линейку на базе OpenSource инструментов.
Задачи:
— Формировать системные требования (функциональные и нефункциональные) на основе входных бизнес-требований и макетов, учитывая особенности защиты системы и данных от внешних угроз
— Проектировать низкоуровневое поведение системы и особенности реализации (в том числе в текстовых (md), табличных и графических нотациях), интеграционные взаимодействия, включая механизмы доступности и отказоустойчивости
— Предлагать, описывать и защищать принципиальные варианты концептуальной архитектуры системы, коммуницировать с лицами, вовлечёнными в реализацию, тестирование, использование и сопровождение технического решения, организовывать совещания
— Изучать внутренние стандарты компании
Требования к кандидату:
— Опыт работы: от 3 лет
— BPMN
— UML (C4, sequence, use case)
— Confluence
— Jira
— Miro/Excalidraw
— SQL
— Git
Условия работы:
— full-time
— Трудоустройство: ИП/Самозанятость
Удалённо
140 000 – 180 000 ₽
Удалённо
75 000 – 120 000 $
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.