Вакансии

Требования к кандидату: — 3+ года опыта в аналитике — Уверенное владение SQL — Опыт работы с dbt или аналогичными инструментами — Широкий аналитический опыт (продуктовая, бизнес- и revenue-аналитика) — Умение работать с логикой и данными как B2B-, так и B2C-бизнесов FunnelFox — no-code инструмент для роста дохода приложений через Web2App-воронки. Мы строим аналитическую инфраструктуру на базе собственного хранилища данных, dbt и Airflow. Ваша работа будет использоваться как для внутренних решений, так и для отчётности перед клиентами, поэтому точность и надёжность данных имеют критическое значение.

В компании Aston открыта вакансия Data Engineer с возможностью удалённой работы и полной занятостью. Основные обязанности включают выполнение полного цикла задач — от сбора требований до внедрения решений в продакшен. Кандидату предстоит разрабатывать и совершенствовать витрины данных, автоматизировать процессы с помощью оркестраторов, оптимизировать алгоритмы расчёта показателей и код, а также анализировать качество данных. В задачи также входит создание дата-продуктов и визуализаций, тестирование функционала и его передача заказчику, а также подготовка Adhoc-выгрузок по запросам. Требуется опыт работы на позиции Data Engineer не менее трёх лет, уверенное владение SQL (Oracle, Postgres, GreenPlum), технологиями Hadoop (HDFS, Hive, Impala), а также продвинутые знания PySpark с навыками оптимизации кода. Необходимы знания инструментов обработки и трансформации данных, таких как PySpark и Apache Airflow, а также теории баз данных. Важны умения структурировать и анализировать информацию, понимание основ банковской деятельности и принципов работы моделей Data Science.

Location: Europe; Warsaw Our client is a Global iGaming brand and platform, accessible to players worldwide. Combine the energy and speed of a startup with the clarity and structure of a well-established business. Move fast, every process — from product development to decision-making — is designed for maximum efficiency and impact. Perfect for those who aim to: Define key metrics and methodologies for Marketing and CRM analytics, align them with overall business goals, and assist in efficient decision-making; Identify opportunities and issues through data analysis, bring insights, and present them in an easy, actionable way; Work independently and autonomously, collaborating closely across Marketing, Finance, and Product to provide regular updates on the effectiveness of all marketing channels on the acquisition pipeline; Maintain data integrity from various sources, actively challenge and improve existing data flows; Contribute to the enhancement of accuracy, reliability, and overall data quality; Develop user-friendly Tableau dashboards to monitor primary Marketing and CRM KPIs, both existing and new; Recommend innovative ideas for optimizing marketing performance and efficiency; Lead automated reporting for timely and accurate information delivery. Experience you’ll need to bring: At least 3 years of analytical experience, preferably in B2C marketing analytics; Understanding of multi-touch attribution mechanisms; Advanced proficiency in SQL; Proficiency in Tableau or similar tools; Solid statistical knowledge and experience in using statistics to analyze complex data; At least an Intermediate level of English; Familiarity with GIT and Airflow is a plus; Experience with Python libraries is also a plus. It's a perfect match if you have those personal features: Capability to work self-sufficiently; Attention to detail and strong work ethic; Proactive and result-oriented mindset. Our clients offer competitive benefits to support your professional and personal growth, including: Health & Wellness Focus; Global Medical Coverage; Growth Opportunities; Benefits Programs (compensation for the gym/stomatology/psychological service & etc.); Performance-Driven Rewards; Dynamic Work Environment. Apply, and let your growth journey begin.

Задачи: — Создавать AI-агенты и платформы для них — Строить MLOps-инфраструктуру — Работать с данными для ML Требования: — Опыт работы в роли MLOps Engineer/Data Engineer/Python ML от 3,5 лет — Production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны — Опыт работы с Docker и Kubernetes (в контексте развертывания моделей как сервисов) — Опыт работы с одним из major cloud-провайдеров (желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud) — Умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol) — Знание распределенных вычислений (Spark) — Опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.) — Отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault — Знания Git, GitLab CI/CD

Задачи: — Проводить анализ источников, унификацию/подключение источников к DDS — Формировать витрины данных на слое DMT — Проводить тестирование разработанных витрин — Писать проектную документацию (ТЗ/S2T) Требования: — Опыт работы в роли аналитика в хранилище Банка от 2-х лет — Понимание архитектуры хранилищ данных (ODS,DDS,DMT) — Опыт работы с моделью данных (Data vault) — SQL – продвинутый уровень (группировки, join-ы, подзапросы, оконные функции, умение ориентироваться в запросах на 1000+ строк) — Опыт работы в построении витрин: прототипирование витрин, тестирование витрины — Опыт формирования требований на разработку ПО (ТЗ,S2T) — Опыт интервьюирования заказчика, сбор требований к витринам — Опыт подключения источников к DDS (будет плюсом) — Опыт работы c Greenplum (будет плюсом) — Опыт работы с Airflow (будет плюсом)

Задачи: — Глубокая работа с данными в финтех области. — Проверка полноты, корректности и актуальности данных для расчёта банковских показателей риска PD, LGD, EAD. Требования: — Опыт работы аналитиком данных не менее 3 лет (middle). — Опыт работы в финтехе или банковской сфере. — Владение SQL на уровне сложных запросов. — Коммерческий опыт работы с Oracle. — Опыт применения Airflow (основы). — Опыт работы с Service Desk или аналогами. — Знание FineBI (основы). — Коммерческий опыт с Informatica ETL и Python. — Опыт работы с банковскими показателями риска PD, LGD, EAD. — В резюме должны быть подробно описаны обязанности и проекты, раскрыт опыт применения технологий. — Указание компаний, образования и возраста. — Отсутствие нецензурных выражений и неподобающих контактов в резюме. — Минимум два года работы на последних трёх местах. Условия: — Жёсткий отбор, важна правильная подача резюме и раскрытие опыта.

Проект: команда развивает аналитические продукты и сервисы для внутренних пользователей и внешних клиентов Экосистемы банка. В рамках направления участвуют в развитии внутреннего продукта – Корпоративное хранилище данных на платформах Hadoop и Greenplum. Данные используются аналитиками банка для управленческой отчетности, моделирования, data science и автоматизированных процессов. Используются данные внутренних систем банка и внешних источников (Единый государственный реестр ЮЛ/ИП, база арбитражных дел, портал госзакупок и др.). Используемые инструменты: Hadoop, Greenplum, Oozie, Airflow, Nifi, Bash, Scala, Spark, Hive, Git, Jenkins, SonarQube. Требования: опыт работы со Scala и sbt, стеком технологий Hadoop (HDFS, Hive, Spark версии 2 и выше, spark SQL). Задачи: — разработка ETL потоков на платформе Hadoop (Scala + Spark SQL); — поиск возможностей оптимизации, повышение скорости расчёта и эффективности использования вычислительных ресурсов; — повышение стабильности работы приложений, анализ типовых ошибок и рисков, развитие системы логирования для промышленной эксплуатации, участие в решении инцидентов; — развитие системы контроля качества и автотестов. Условия: — возможность участия в интересном проекте; — профессиональный и карьерный рост в компании; — опыт работы в команде профессионалов; — уровень заработной платы обсуждается индивидуально; — формат работы офисный/гибридный в Москве; — перспективы профессионального развития в России и зарубежных представительствах.

Задачи: — Строить конвейеры подготовки данных: сбор, очистку, нормализацию, дедупликацию и разметку — Формировать обучающие, валидационные и независимые оценочные выборки, контролировать утечки и пересечения — Создавать baseline для задач извлечения, классификации, определения сущностей и связей — Дообучать модели, готовить инструктивные наборы, обучать адаптеры и сравнивать результаты с базовыми моделями — Определять метрики, стратифицировать выборки и анализировать ошибки по типам документов, сценариям и полям — Работать с извлечением сущностей и связей для построения и обновления графового представления данных — Разворачивать локальный inference и оптимизировать его под доступную инфраструктуру — Работать с tensor parallelism, batching, длиной контекста, GPU-памятью и квантованием Требования: — Стек: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, pandas, SQL, PostgreSQL, Airflow (или аналог), MLflow (или аналог), vLLM, CUDA, Docker, Kubernetes

Компания ВсеИнструментыру приглашает на должность Data Engineer для удалённой работы в России с полной занятостью. Основная задача специалиста — развитие корпоративной платформы данных и хранилища данных (DWH), включая модернизацию ETL-процессов с переходом с SSIS на Apache Airflow 3 и внутренний Python-фреймворк, а также повышение надёжности и удобства работы с данными для аналитических команд. В обязанности входит создание и поддержка устойчивых data-пайплайнов с обеспечением таких функций, как повторные попытки выполнения, backfill, идемпотентность, дедупликация и корректная обработка ошибок. Также требуется развитие проверок качества данных, оптимизация SQL-запросов и работы с Microsoft SQL Server, внедрение CI/CD-процессов для работы с данными, создание переиспользуемых инструментов и self-service решений, а также участие в развитии архитектуры DWH и методик моделирования данных. Кандидат должен иметь не менее трёх лет опыта работы Data Engineer, уверенные навыки SQL и опыт работы с Microsoft SQL Server, владение Python с применением ООП, модульной архитектуры, type hints, тестирования, логирования, работы с REST API и базами данных. Необходим опыт работы с Apache Airflow или аналогичными промышленными оркестраторами, знание dbt или похожих SQL-трансформационных фреймворков, понимание ETL/ELT процессов, batch и near-real-time обработки, умение строить отказоустойчивые data-пайплайны, опыт работы с Git и CI/CD, а также реализация проверок качества данных. Требуется понимание архитектуры DWH, организации слоёв данных и подходов к моделированию, таких как Kimball, Inmon, Data Vault и Anchor Modeling.

Компания Alif Tech — международная финтех-компания, работающая на рынках Узбекистана, Таджикистана, Пакистана, Великобритании и ОАЭ. Стек: Python (pandas, numpy), XGBoost/LGBM/CatBoost, SQL, Airflow, базовый DL. Формат работы: офис (предпочтительно), возможен гибрид или удалённая работа.

Location: Georgia; Belarus; Armenia; Serbia; Moldova; Kyrgyzstan; Uzbekistan; Dubai; Estonia; Finland; Greece; Montenegro; Poland; Romania; Bulgaria Workplace: remote About the Team We are Quadcode, a fintech company excelling in financial brokerage activities and delivering advanced financial products to our global clientele. Our flagship product, an internal trading platform, is offered as a Software-as-a-Service (SaaS) solution to other brokers. About the role We’re looking for a Linux Administrator to join our Ops team — a team working at the intersection of infrastructure and software development, supporting applications built with PHP and Go. The Ops team is responsible for keeping the infrastructure and services behind our products stable, secure and reliable in production. The team works across virtual machines, databases, CI/CD, monitoring, automation and internal platform services such as Thanos, Prometheus, Grafana, Ceph and profiling systems. Our infrastructure supports the stable operation of a large-scale trading platform and includes 2,000+ virtual machines and 300+ physical servers, running predominantly on Ubuntu. We work with Scrum, Agile and a data-driven approach, with two-week sprints and a strong focus on continuous improvement. The position is full-time remote, with a flexible start time — anytime before 12:00 pm EET/EEST. Why this role? You won’t be focused on just maintaining servers or working with isolated infrastructure components. You’ll be part of the team responsible for the production environment behind products used by millions of users, working directly with development teams, helping them troubleshoot infrastructure-related issues and keep their services running reliably in production. It’s a good fit for an engineer who enjoys troubleshooting, automation and making infrastructure more reliable and scalable, rather than simply maintaining servers. Tasks Administer Linux servers (Ubuntu) across development and production environments. Administer PostgreSQL databases and Greenplum clusters, including performance and reliability troubleshooting. Administer and support KeyDB, ClickHouse and Kafka. Configure and maintain infrastructure services such as Nginx, Jenkins, GitLab CI, DataHub, Allure and Airflow. Automate infrastructure and operational tasks using Ansible, as well as scripting with Python, Bash and other languages. Work with Docker and Kubernetes environments, including application deployments using Helm. Monitor production systems, troubleshoot incidents and improve system performance and reliability. Build and maintain CI/CD pipelines, working with tools such as GitLab CI and Jenkins. Work with OpenStack and AWS infrastructure. Support development teams with infrastructure-related issues and their working environments. Work closely with the Infrastructure team to troubleshoot issues and coordinate infrastructure changes, including new hardware provisioning. Contribute to security practices and PCI DSS requirements. Requirements 3+ years of hands-on experience administering Linux servers in production environments. Strong practical knowledge of Linux internals, networking, system services and troubleshooting. Experience administering PostgreSQL and/or Greenplum. Experience with containerization and orchestration technologies, including Docker and Kubernetes. Hands-on experience with Ansible for infrastructure automation. Good scripting skills with Python and/or Bash. Hands-on experience with CI/CD, particularly GitLab CI and/or Jenkins. Experience with monitoring, logging and system profiling, particularly Prometheus and Grafana. Fluent Russian (C2 or higher) for communication with the team. English B1+ for technical documentation and written communication. Nice to have DBA experience, including hands-on administration of databases and data infrastructure. Experience with Patroni. Experience supporting high-load or distributed production systems. Experience with AWS and OpenStack. Experience with PCI DSS. Experience reading and/or writing code in PHP/Go. Experience with Ceph. Experience with fintech/trading. We offer Full-time remote work (service provider contract). Competitive compensation (EUR). Flexible working hours. Corporate AI subscriptions (Claude, Gemini, GPT, etc.). Access to a rewards marketplace offering products and language courses, redeemable using the company’s internal currency. A strong team of engineers. Positive and friendly atmosphere. With a team of 500+ creative and tech-driven people across the globe, Quadcode is the place where ideas turn into impact, where every project is a chance to grow, innovate, and make your mark. Join us today, and let's shape the future of fintech together! Note: All applications will be treated with strict confidence. We thank all applicants for their interest, however, only those candidates selected for interviews will be contacted. #LI-JM1

Задачи: — Разработка и внедрение ML-моделей прогнозирования спроса (временные ряды, градиентный бустинг, нейросети) на уровне SKU; — Автоматизация пайплайнов ретрайна и мониторинга качества прогнозов в продакшене с использованием MLflow, Airflow, Docker; — Интеграция внешних факторов (промо, погода, сезонность, макроэкономика) и сценарное "what-if" моделирование; — Согласование иерархических прогнозов для оптимизации запасов в цепочке поставок (дефицит ↔ перепроизводство). Требования: — Уверенное владение Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn); — Продвинутый уровень SQL (оконные функции, CTE, оптимизация запросов); — Опыт работы с Big Data: PySpark (распределённые данные > 100 ГБ); — Знания MLOps: Airflow / Prefect, MLflow / Weights & Biases, Docker, CI/CD; — Опыт работы с облачными платформами: AWS (SageMaker, S3, Redshift) или Azure / Yandex Cloud; — Знания статистики: теория вероятностей, проверка гипотез, A/B-тестирование, байесовские методы; — Бизнес-ориентация: понимание метрик (WMAPE, Fill Rate, оборачиваемость) и их влияния на P&L; — Умение объяснять сложные вещи простым языком нетехническим менеджерам и закупщикам; — Проактивность: самостоятельный поиск гипотез и точек роста, а не просто выполнение ТЗ; — Стрессоустойчивость: работа с "грязными" данными и умение отстаивать качество прогнозов перед бизнесом. Условия: — Работа в офисе у м. Кунцевская, бизнес-центр Kutuzoff Tower; — График работы 5/2 с 09:00 до 18:00; — Официальное оформление по ТК РФ, официальная зарплата с больничными и отпусками; — Заработная плата обсуждается на собеседовании; — Корпоративные скидки на продукцию компании (алкоголь); — Подарки сотрудникам и их детям на праздники.

Location: Remote Workplace: Remote About Prefect Prefect builds automation for an unpredictable world. The last decade of automation was about protecting workflows from unpredictability; in the agentic era, unpredictability is the point. Our mission is to give people confidence in automated work, whether that work is a mission-critical data pipeline or a fleet of AI agents. In August 2026, Prefect and Dagster, competitors for eight years, joined forces to build the next generation of automation infrastructure. Today, our ecosystem includes Dagster, the data platform; Prefect, the agent platform; and FastMCP, the leading open-source developer framework for the MCP ecosystem. Together, our open-source and commercial products are trusted by Fortune 500 companies, data innovators, and high-growth technology companies around the world. We think of our culture as the operating system of the company. We’ve carefully created a supportive, high-performance environment that empowers our team to do the best work of their careers, have meaningful impact, and continue growing personally and professionally. We’re a remote-first team that values high standards, ownership, and thoughtful collaboration. ROLE SUMMARY: Prefect acquired Dagster this summer. Our sales engineers now sell three things. Prefect Cloud. Dagster+. And the next generation of AI tooling we're building across both: governed access to tools and data for agents, and durable workflows where agents and humans do the work together. We're also selling something that isn't on a pricing page. FastMCP, our open-source MCP framework, sits inside a lot of production agent stacks, so teams come to us for how the whole thing should fit: the data layer, the orchestration layer, the context layer, and how agents and humans operate across all three. Much of what a sales engineer does here is demonstrate the art of the possible. You're a Senior Sales Engineer on the Prefect subject-matter-expert pod, reporting to Wayne Grigsby, Sales Engineering Lead. The pod sits alongside our Dagster pod, and both roll up to Director of Sales Engineering, who runs the function end to end, pre-sale and post-sale. This is a pre-sales seat. You pair with account executives on new business from the first technical call to signature: discovery, tailored demos, proofs of concepts, security and architecture reviews, and the slow procurement stretch at the end. You'll work across the whole platform. Your job is to figure out how the pieces fit for a given customer, then prove it. Location & Time Zone: This is a remote, U.S.-based role. We're prioritizing candidates in the Eastern and Central time zones to ensure strong coverage for customers across the U.S. East Coast and Europe. Candidates in other locations who can consistently support these working hours are also encouraged to apply. WHAT YOU'LL DO: - Own the technical side of enterprise deals. From discovery through close: advising prospects, presenting and demonstrating the value of our platforms from a technical perspective. - Distill the use case. Most prospects don't arrive with a clean requirement. They arrive with a data platform, a pile of tools, a team of engineers and users expecting answers, and a budget. You figure out how our products fit together to solve for their use case, then help them validate the approach. - Sell across the platform. A single conversation can span Prefect, Dagster, FastMCP, hybrid architecture, and AI governance, often with a team that knows where it wants to end up but not how to get there. - Turn field signal into product direction. Sales engineers are the closest thing to a market pulse this company has. You'll carry what you hear into our GTM-engineering partnership channels, with evidence, and push when it matters. - Build the things we sell with. Demo environments, architecture diagrams, competitive battlecards, contributions to our internal repos, personal projects, and the occasional blog post. - Contribute and advocate for your ideas. Champion the culture, and keep projects from quietly failing. When something is going sideways, you say so early and you help fix it. YOUR QUALIFICATIONS: Five things. If you have these, apply, even if the nice-to-haves are thin. 1. 3+ years of engineering experience, building real solutions. Data engineering, DevOps, software engineering, data science: the discipline matters less than the fact that you've built something programmatically and shipped it. Python is our house language. 2. 2+ years in a customer facing role. Deep discovery skills and the habit of uncovering the real problem before proposing anything is key. You ask the second and third question, and you notice what the customer isn't saying. 3. Curiosity first, then creativity. You take things apart to see how they work, and you don't stop at the docs. Then you put the pieces together in ways nobody handed you: a new use case, a demo that didn't exist yesterday, a workaround the customer didn't know was possible. 4. You explain hard things clearly to engineers. What's required is that a senior platform engineer finishes a call with you and trusts you. Nice to have: - 2+ years of prior sales engineering experience. - 2+ years of Enterprise infrastructure depth. In at least one major cloud (Azure, AWS, or GCP), and comfort with Kubernetes, networking, IAM, service mesh, and a production database like Postgres. - Orchestration tooling as a user, builder, or seller: Prefect, Dagster, Airflow, Temporal, Step Functions, etc. - Fascinated by AI and tinkering with MCP, agents, or LLM applications. WHAT YOU'LL GET IN RETURN: OTE Ranges : - San Francisco Bay Area & NYC Metro: $252,000–$301,000 (OTE) - Washington D.C., Boston, LA Metro, Seattle: $241,000–$280,000 (OTE) - Denver, Chicago, Atlanta, & all other U.S. metros: $233,000–$279,000 (OTE) Actual base salary within each range depends on the candidate's location, experience, and qualifications. Equity and benefits are not included in the range above. Your recruiter can share more about the salary range for your preferred location during the hiring process. Perks and Benefits: - Remote-first team with flexible-first culture - Equity Stock Options - 401(k) with 5% company match (vests immediately!) - Unlimited PTO - Medical, Dental and Vision insurance - Generous Parental Leave - Life Insurance and Disability benefits - $800/month remote work stipend And that's just the start — for more info check out our benefits and perks on our careers page. BELONGINGNESS AT PREFECT: Belongingness at Prefect is our commitment to ensuring mutual power, access, and opportunity among all groups and individuals who make up our community. We operationalize belongingness through actions large and small on a daily basis, but always with the goal that all groups and individuals can contribute as their most authentic self to the evolution of our product, our team, and our community. Belongingness is also our commitment to bridge with individuals or groups not yet established in our community, acknowledge differences in a way that affirms distinct identities, and allows for a new, more expansive group identity to form. EQUAL OPPORTUNITY AT PREFECT: Prefect is an equal opportunity employer and encourages applications from people of all backgrounds. All applicants will be considered for employment without attention to race, religion, color, sex (including pregnancy, sexual orientation and gender identity/expression), national origin, disability or any other status protected under applicable federal, state, or local laws. Delaney is a real live person (👋🏻) and is looking forward to learning more about you through your application.

Ожидания: - Опыт работы от 3 лет; - Уверенное владение SQL: базовая оптимизация запросов, написание и разбор сложных JOIN, подзапросов для анализа и проверки данных, умение писать максимально «дешевые» по потреблению ресурсов запросы; - Знание особенностей работы (написание SQL) с БД Oracle и PostgreSQL; - Знание основ Airflow; - Опыт работы в инструментах Service Desk, умение анализировать инциденты качества данных и взаимодействовать с командами разработки и аналитики. Желательно: - Знание основных критериев качества данных (полнота, согласованность, актуальность) и умение формализовать их в виде проверок и технической документации; - Знание основ FineBI или иного BI-инструмента; - Знание Excel, Informatica ETL, Python; - Знание правил формирования PD, LGD, EAD и других показателей, входящих в ПВР.

В рамках данной позиции предстоит заниматься проектированием и разработкой AI-агентов, включая реализацию сценариев, оркестрацию, вызов инструментов и интеграцию с внутренними сервисами. Необходимо преобразовывать прототипы и модели Data Science в стабильные промышленные решения, обеспечивая их упаковку, интеграцию в сервисы и пайплайны, версионирование и сопровождение. Работа включает разработку на Python сервисов, библиотек и пайплайнов, написание автотестов и участие в код-ревью. Также требуется проектировать, создавать и поддерживать витрины данных для ML-моделей и агентов, обрабатывать большие объемы данных с использованием SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи. Важной частью является обеспечение качества и наблюдаемости решений через логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных. Кандидат должен иметь опыт промышленной разработки на Python не менее двух лет, уметь писать поддерживаемый код с типизацией, тестированием, обработкой ошибок и логированием, а также уверенно владеть SQL, включая сложные запросы, оконные функции и оптимизацию. Требуется опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных, а также опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию. Необходимо понимание принципов работы AI-агентов, включая оркестрацию, вызов инструментов, управление состоянием и интеграцию с API, а также жизненного цикла ML-модели от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления. Будет преимуществом опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора, а также опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами. Дополнительным плюсом считается опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах, работы с Kafka и событийными архитектурами, знание Docker, CI/CD и Kubernetes, практический опыт с Hadoop и Spark, внедрение ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре, а также опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте. Формат работы — офис или гибрид в Москве.

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

Location: Tel Aviv, Israel About Nebius: Nebius is leading a new era in cloud infrastructure for the global AI economy. We are building a full-stack AI cloud platform that supports developers and enterprises from data and model training through to production deployment, without the cost and complexity of building large in-house AI/ML infrastructure. Built by engineers, for engineers. From large-scale GPU orchestration to inference optimization, we own the hard problems across compute, storage, networking and applied AI. Listed on Nasdaq (NBIS) and headquartered in Amsterdam, we have a global footprint with R&D hubs across Europe, the UK, North America and Israel. Our team of 1,500+ includes hundreds of engineers with deep expertise across hardware, software and AI R&D. The role Nebius is looking for a Senior Data Engineer who in addition to building and owning data pipelines will also drive the design and technical leadership within the data engineering team. This is a hands-on data engineering role, focused on designing, implementing, and maintaining reliable data flows for analytics and machine learning. Infrastructure, cloud, and Kubernetes are used only as tools to run pipelines reliably and cost-efficiently — this is not an SRE or platform engineering role. You’re welcome to work in our offices in Tel Aviv, Israel. Your responsibilities will include: Core Responsibilities (Primary Focus) Design, build, and own production-grade data pipelines using Python and SQL. Develop stateless, idempotent pipelines that are resilient to retries, failures, and infrastructure interruptions. Implement data transformations, validation, and data quality checks. Optimize pipelines for performance, reliability, and cost efficiency. Collaborate closely with Analytics, Data Science, and ML teams to deliver trusted datasets. Supporting Infrastructure (Secondary Focus) Orchestrate pipelines using a workflow orchestration framework (e.g., Airflow or equivalent). Package and run data workloads using Docker and deploy them on Kubernetes. Use autoscaling and Spot / Preemptible compute for efficient pipeline execution. Build CI/CD automation for data pipelines. Use Infrastructure as Code only to provision and manage the infrastructure required to run pipelines. We expect you to have: 8+ years of experience as a Data Engineer, primarily focused on building data pipelines. 6+ years of hands-on experience with Python and SQL. 3+ years of experience running workloads on Kubernetes. Strong understanding of stateless system design and idempotent data processing. Experience building and operating data pipelines in cloud environments. Experience with workflow orchestration frameworks. Strong Linux fundamentals and production debugging skills. Working knowledge of spoken and written English It will be an added bonus if you have: Experience contributing to or working extensively with open-source software. Experience building data pipelines using Apache Spark or similar distributed processing frameworks. Experience building data pipelines that support machine learning workflows. Familiarity with cost-optimized data processing (e.g., Spot / Preemptible compute). Experience with relational and non-relational data stores. Experience working with large-scale or high-reliability data systems. Experience collaborating with strong Data Science and ML teams. Benefits & Perks: Competitive compensation Career growth and learning opportunities Flexibility and ownership Collaborative and innovative culture Opportunity to work on impactful AI projects International environment and talented teams What's it like to work at Nebius: Fast moving - Bold thinking - Constant growth - Meaningful impact - Trust and real ownership - Opportunity to shape the future of AI Equal Opportunity Statement: Nebius is an equal opportunity employer. We are committed to fostering an inclusive and diverse workplace and to providing equal employment opportunities in all aspects of employment. We do not discriminate on the basis of race, color, religion, sex (including pregnancy), national origin, ancestry, age, disability, genetic information, marital status, veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by applicable law. Applicants must be authorized to work in the country in which they apply and will be required to provide proof of employment eligibility as a condition of hire. If you need accommodations during the application process, please let us know.

Location: Metn, Lebanon The Company Toters is an on-demand e-commerce and delivery platform and operates a service that enables customers to get anything in their city at the highest level of convenience. At Toters, technology is at the heart of everything we do. We have product teams that are working hard every day to create products that make our customers' lives easier. Our engineers are also continuously creating solutions to make our processes more efficient, all in an effort to get to our customers fast and at the best cost. If you are interested in working in a high growth startup environment, and look to be part of a team that will potentially change the way customers shop in the Middle East, apply now. Role We are looking for a Senior Data Analyst to own end-to-end analytics for our core engines. In this role, you won't just build dashboards, you will partner directly with Business Leaders to define roadmaps, business cases, and design synthetic experiments. You will turn ambiguous data into an actionable strategy that directly impacts customer conversion, driver efficiency, and growth. What You’ll Do Product Partnership & Strategy: Collaborate with Product Managers, Strategy Directors and Business leaders to translate complex business problems into data-driven product features and strategic roadmaps. Experimentation & A/B Testing: Design, implement, and analyze rigorous A/B and multivariate tests to evaluate feature launches, pricing mechanics, and UX changes across our apps. Funnel & Marketplace Optimization: Deep-dive into consumer retention, funnel conversion, courier dispatch dynamics, and merchant metrics to unlock business growth and improve unit economics. Metric Standardization: Define core product KPIs and maintain a single source of truth by building robust data models (data warehouse) and production-grade dashboards (Tableau). Data Quality & Infrastructure: Enforce strict data validation standards, maintain data governance across clickstream/event tracking, and ensure downstream reporting reliability. Technical Leadership: Mentor junior analysts, lead code reviews for analytical SQL scripts, and elevate overall analytics best practices across the team. What We’re Looking For Experience: 4+ years of data analytics experience, ideally in a product-led tech company, hyper-growth startup, or multi-sided marketplace (e.g., delivery, ride-hailing, e-commerce). Advanced SQL Mastery: Recognized expert in writing clean, modular, scalable SQL code optimized for complex datasets. Statistical Rigor & Python/R: Strong understanding of hypothesis testing, causal inference, and statistical modeling using Python or R. BI & Data Modeling: Hands-on experience building centralized dashboards in Tableau and working with modern data stack tools (dbt, Snowflake, BigQuery, Databricks). Product Intuition: Demonstrated track record of leveraging user behavior analytics (event tracking, cohort analysis, funnel drop-off) to directly influence product decisions. Education: Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Data Science, Statistics, Mathematics, Economics, or an equivalent quantitative field. Nice to Have Experience working with clickstream tools (Mixpanel, Amplitude, Segment). Hands-on knowledge of data engineering tools or orchestration frameworks (Airflow, dbt). Experience in experimentation tools (Statsig)