Загружаем вакансии…
Требования: — Поддержка и доработка текущих приложений — Разработка новых модулей и сервисов — Обёртка моделей в API — Контейнеризация (Docker) — Мониторинг — Участие в работе с большими языковыми и визуально-языковыми моделями.
Зарплата не указана
Ipoteka bank OTP Group — ведущий банк Узбекистана из группы OTP, специализирующийся на ипотечных, потребительских и автокредитах. Ищет Senior Data Engineer.
Зарплата не указана
Toloka AI is a global tech company offering end-to-end data labeling solutions combining public crowd, domain experts, and machine learning.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Зарплата не указана
Требования: — Коммерческий опыт в роли Data Engineer. — Хорошее владение Python или Scala / Java для написания кода обработки данных. — Отличные знания SQL (оконные функции, сложные объединения, оптимизация запросов). — Опыт работы с современными хранилищами данных (колоночные/реляционные/NoSQL БД) и инструментами обработки больших объемов данных. — Опыт автоматизации и управления процессами с помощью современных систем оркестрации (например, Airflow или аналоги). — Понимание принципов контейнеризации (Docker), работы с системами контроля версий (Git) и базовые навыки работы в Linux-окружении. — Аналитический склад ума, умение работать в команде, структурированность и проактивность.
Зарплата не указана
Описание продукта: Один из ключевых юнитов в Big Data МТС - это платформа поиска и рекомендаций, которая использует ML и большие данные для подбора релевантных айтемов для клиентов из каталогов МТС. Поставляет рекомендации в онлайн-кинотеатр КИОН, читалку «Строки», МТС Банк, сервисы по продаже билетов, интернет-магазин и другие продукты экосистемы МТС. Задачи включают объединение рекомендательных движков в единую платформу, создание универсального поискового движка, realtime триггеров и масштабирование на все сервисы компании. Задачи: — Генерировать гипотезы по улучшению рекомендаций для роста бизнес-метрик клиентов — Превращать гипотезы в работающие ML модели — Катить модели в прод и по итогам АВ-тестов формулировать новые гипотезы по улучшению рекомендаций — Ставить задачи data инженерам на доработки витрин, взаимодействовать с разработчиками для формирования пайплайнов поставки рекомендаций, совместно с аналитиками сетапить АВ-тесты Требования: — Коммерческий опыт в data science от 2-х лет — Опыт разработки и продуктивизации ML-сервисов (от моделей до API) — Опыт внедрения ML-пайплайна в real-time сервисы — Опыт работы с docker, шедулерами (airflow или любой другой) и sql/nosql базами данных Условия: — Собственная платформа MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, деплой, мониторинг, observability — Профессиональные гильдии инженеров — Внутренняя площадка TechTalks для обмена опытом и развития навыков — Участие во внешних IT конференциях (HighLoad++, DataFest, Mobius, Test Driven Conf, Joker, DevOps, Матемаркетинг, собственная конференция True Tech Arch) — Курсы и вебинары в корпоративном университете и электронная библиотека — ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию — Страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы — Материальная помощь в сложных жизненных ситуациях — Отпуск 28 календарных дней — Прием врачей общей практики и массаж в офисе — Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких — Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.
Зарплата не указана
Задачи: — проектировать межсервисные взаимодействия в микросервисной архитектуре с использованием REST и Kafka — проектировать модели данных для новых функций — писать сложные SQL-запросы для анализа состояния системы и данных без использования UI — разрабатывать проектную документацию: технические задания, спецификации, функциональные и бизнес-требования — проектировать API, описывать контракты (JSON, XML, XSD, написание XSLT-преобразований) — ставить задачи команде разработки и проводить приемку готового функционала — использовать AI-инструменты и методологию Specification-Driven Development (SDD) для ускорения описания контрактов и требований Требования: — высшее образование — общий опыт работы в IT от 3 лет, из них в роли системного аналитика от 3 лет — опыт от 1 года в разработке систем промышленного уровня (бэкенд биллинговой системы, CRM, банковский бэк-офис и т.п.) — практический опыт самостоятельного проектирования нескольких микросервисов — глубокое понимание HTTP, REST, принципов межсервисного взаимодействия — понимание всего жизненного цикла разработки ПО Условия: — офис рядом с метро Кутузовская — формат работы гибридный — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Зарплата не указана
Задачи: — автоматизация процессов на базе 1С; — управление данными; — администрирование проектов по созданию и развитию информационных систем, и внедрению технологий искусственного интеллекта; — аналитика и развитие информационных систем на платформе 1С. Оформляется допуск к государственной тайне. Требования: — высшее образование в сфере информационных технологий; — опыт работы в госсекторе в сфере IT приветствуется; — навыки проектного управления; — знание конфигурации 1С.
Зарплата не указана
Задачи: — Подготовка управленческой отчетности по розничному кредитному портфелю, выявление зон риска, факторов изменения резервов, план-факт анализ. — Оценка уровня риска и составление профессиональных суждений по действующим ссудам и портфелям однородных ссуд. — Контроль уровня резервирования по РСБУ и МСФО, расчет величины потерь и определение размера резерва. — Подготовка ответов и данных на аудиторские запросы. Требования: — Уверенное владение Excel (сводные таблицы, формулы массивов и индексы), Word, PowerPoint. — Владение SQL. Будет плюсом: — Знание процессов резервирования кредитов по РСБУ и МСФО. — Python, VBA. — Визуализация данных в BI инструментах. — Знание основ бухгалтерского учета. Условия: — Соблюдение ТК РФ. — ДМС, включая стоматологию, и доплата разницы по больничному листу до зарплаты (до 10 дней в год). — Офис у метро 1905 года. — Стараются не задерживаться после 18:00. — Доступ 24/7 к большой библиотеке программ развития. — Спортивные команды, благотворительные проекты и корпоративные мероприятия.
Зарплата не указана
Задачи: — Поиск инсайтов и точек роста самостоятельно — Работа с AdHoc запросами — Аналитическое сопровождение релизов фич: оценка и исследование — Разработка и поддержка дашбордов для продуктовых команд — Мониторинг и глубокий анализ ключевых продуктовых метрик — Формулировка data-driven рекомендаций и их защита перед командой Требования: — 2+ года опыта в продуктовой или игровой аналитике — Уверенный SQL: сложные запросы, оконные функции, агрегации, оптимизация — Опыт работы с A/B тестами и понимание статистических основ (p-value, доверительные интервалы, размер выборки) — Умение самостоятельно формулировать гипотезы и проверять их данными — Работа с BI-инструментами — Понимание воронок и метрик мобильного продукта Будет плюсом: — Опыт в геймдеве, игровой опыт в MMO — Опыт с ClickHouse — Python Условия: — Официальное трудоустройство и 100% белая заработная плата — 100% покрытие больничных — Частичная компенсация тренажерного зала и курсов по профессиональному развитию — Оплата конференций — Мощный ноутбук и другие необходимые для работы инструменты
Зарплата не указана
Задачи: — Автоматизация отчетности: сбор ежедневных/еженедельных метрик складской логистики (KPI, производительность, ошибки), консолидация данных из WMS, logista Excel, визуализация данных (презентации и отчеты), разработка и поддержка регулярных выгрузок для бизнес-подразделений, перенос и оптимизация запросов между базами данных Vertica, ускорение производительности витрин данных и сложных запросов. — Бизнес-аналитика и Ad-hoc анализ: выявление аномалий в данных, расчет ключевых метрик эффективности, разработка логики расчета мотивационных коэффициентов и симуляция выплат. — Прогнозное моделирование (Capacity Planning): построение моделей прогнозирования загрузки складов, подбор гиперпараметров, оценка качества оптимальной модели, расчет потребности в ресурсах на долгосрочные периоды. — Инфраструктура данных: настройка справочников и маппингов (операция-процесс), оптимизация источников данных для корректной работы отчетов, поддержка рабочего окружения аналитика (доступы, окружение, инструменты). — Развитие и передача знаний: передача разработанных решений в продуктивную среду (автоматизация), документирование логики расчетов и отчетов для смежных команд. Требования: — Оконченное высшее образование. — Опыт работы на аналогичной позиции аналитика/бизнес-аналитика в FMCG, ритейле, e-com, логистических компаниях от 1-2 лет. — Продвинутый уровень Excel, развитые навыки работы с SQL для написания запросов и выгрузки из баз данных нужных показателей для формирования отчетов. — Понимание операционных показателей работы складов и логистики. — Высокая скорость работы: умение быстро переключаться между аналитикой и рутинными задачами. — Стрессоустойчивость: готовность работать в динамичной среде складской логистики, готовность подключиться к задачам. — Проактивность: способность не просто найти ошибку в данных, но и предложить решение.
Зарплата не указана
Задачи: — Формирование выгрузок с помощью SQL-запросов; — Взаимодействие с разработчиками БД по вопросам качества данных; — Анализ данных о поведении клиентов из информационных систем компании (БД, CRM, Hadoop), сегментирование, выявление паттернов; — Взаимодействие и презентация результатов работы отделам продаж и смежным подразделениям; — Создание дашбордов с метриками; — Выявление проблем, построение простых моделей, поиск и выявление зависимостей для формирования гипотез об улучшениях бизнес-процессов и финансовых показателей компании; — Дизайн и интерпретация A/B тестов. Требования: — Продвинутый уровень SQL (виды джойнов, подзапросы, аналитические функции, оптимизация запросов, оконные функции); — Python (основные методы работы с данными, pandas); — Знание инструментов визуализации (FineBI, Tableau, PowerBI); — Знания в области A/B тестирования, подсчета стат. значимости экспериментов; — Умение видеть за цифрами причины и суть явлений и выделять главное. Плюсы: — Опыт работы с PostgreSQL, Hadoop (Hive/Presto); — Опыт работы с sales подразделениями. Условия: — Гибкий гибридный график; — Корпоративный ДМС с первого месяца работы; — Активная корпоративная жизнь, неформальные оффлайн-встречи, возможность командировок из другого города; — Кофе в кофемашинах, чай, печенье, фрукты на кухне; — Электронная корпоративная библиотека; — Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в конференциях; — Достойный уровень заработной платы; — Аккредитация в Минцифры.
Зарплата не указана
Задачи: — исследовать клиентский опыт, анализировать поведение пользователей, проводить UX/UI-исследования и находить скрытые барьеры в воронках продаж продуктов — оценивать результативность, измерять эффект от запущенных инициатив и превращать метрики в понятные инсайды для бизнеса — искать возможности для роста, генерировать и приоритизировать гипотезы для обгона конкурентов и захвата новой доли рынка Требования: — продвинутый уровень Excel (финансовые модели, массивные формулы, сводные таблицы) — уверенный SQL (join’ы, оконные функции, агрегации, подзапросы, оптимизация запросов, работа с временными рядами) — Python (pandas, numpy) Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — формат работы – офис — ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Зарплата не указана
Задачи: — разработка моделей по продуктам кредитов физических лиц (КФЛ) для Блока Финансы — модели досрочного погашения кредитов/вкладов ФЛ на портфельном/клиентском уровне — модели эластичности КФЛ — модели рефинансирования КФЛ — модели детекции аномалий по НОСТРО счетам Обязанности: — сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark) — тестирование различных гипотез — полный пайплайн разработки модели (бустинг, нейронные сети, временные ряды) — общение с заказчиками и Data Engineer Требования: — опыт работы Data Scientist от 2 лет — образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике» — глубокие знания в области теории вероятностей, статистики — понимание алгоритмов ML-моделей (регрессии, классификации и т. д.) — владение Python (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost и др.) — будет плюсом владение одним из фреймворков DL, pyspark Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — офисный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (зависит от должности и системы премирования) — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Зарплата не указана
Задачи: — Сбор, анализ и структурирование бизнес- и пользовательских требований — Проведение интервью и рабочих встреч с внутренними заказчиками и владельцами процессов — Описание пользовательских сценариев и бизнес-процессов AS IS / TO BE — Формирование требований к функционалу платформы и декомпозиция задач для разработки — Подготовка user stories, use cases, acceptance criteria и бизнес-правил — Проработка интеграций с внутренними и внешними информационными системами — Описание сущностей, данных, статусов, ролей и прав доступа — Выявление противоречий, пробелов и неучтённых сценариев в требованиях — Совместная с руководителем продукта проработка состава MVP и последующих релизов — Сопровождение команды разработки в процессе реализации требований — Участие в тестировании и приёмке реализованного функционала — Поддержание продуктовой и аналитической документации в актуальном состоянии Требования: — Опыт работы бизнес- или системным аналитиком в цифровых продуктах от 5 лет — Опыт сбора и декомпозиции требований, описания бизнес-процессов и пользовательских сценариев — Умение самостоятельно разбираться в сложных и не до конца формализованных процессах — Владение BPMN, понимание UML и основных подходов к моделированию процессов — Понимание принципов работы REST API, интеграций и JSON — Умение работать с моделями данных, сущностями и справочниками — Базовое знание SQL и способность самостоятельно проверять данные — Опыт подготовки постановок для разработки и критериев приёмки — Умение работать одновременно с бизнесом, продуктом и технической командой — Структурное мышление, самостоятельность и внимательность к деталям Будет плюсом: — Опыт работы с личными кабинетами, платформенными продуктами или B2B-сервисами — Опыт проектов с большим количеством интеграций и различными типами пользователей — Опыт работы с legacy-системами и постепенной модернизацией существующего продукта — Понимание ролевых моделей, авторизации и управления доступами — Опыт работы с юридически значимыми документами и корпоративными информационными системами — Опыт запуска продуктов на несколько тысяч пользователей или организаций — Опыт работы в крупных корпоративных структурах, институтах развития или технологических компаниях Условия: — Работу над одним из ключевых цифровых продуктов экосистемы «Сколково» — Возможность влиять на архитектуру процессов и развитие продукта, а не только фиксировать готовые требования — Прямое взаимодействие с руководителем продукта, бизнес-заказчиками и командой разработки — Задачи на стыке продукта, технологий и сложных корпоративных процессов — Возможность участвовать в развитии платформы от MVP до масштабного продукта для участников проекта «Сколково» — Сильную профессиональную среду и доступ к экосистеме Сколково
Зарплата не указана
Задачи: — формирование и реализация стратегии управления товарными запасами для различных категорий товаров, филиалов и складов с учетом факторов сезонности, маркетинговых кампаний (пополнение, оборачиваемость); — проведение и регулярная актуализация матричных анализов (ABC/XYZ, FMR) для дифференцированного подхода к управлению остатками; — управление нормами и лимитами, расчет оптимальных страховых запасов; — расчет потребности в закупках; — участие во внедрении и доработке алгоритмов анализа и управления остатками; — разработка и внедрение регламентов по работе с медленно реализуемыми и устаревшими запасами, выявление залежалого товара, неликвидов, товаров с истекающими сроками годности; — балансировка запасов в сети: регулярный перераспределительный аудит (перемещения между складами) для ликвидации локальных излишков и дефицита. Требования: — понимание математических моделей управления запасами (страховой запас, расчет точек перезаказа, ABC/XYZ-анализ, анализ ликвидности); — умение работать с массивами данных, показателями в сфере продаж, складского учета, товарного запаса, оборачиваемости; — опыт проведения глубокого аналитического сегментирования матриц; — понимание логики работы цепочек поставок: учет плеча доставки, условий поставщиков; — опыт работы MS Office – Excel (сводные таблицы, сложные формулы, макросы); — организованность, гибкость и адаптивность, аналитические и коммуникативные навыки; — опыт работы в должности аналитика не менее 3-х лет; — активность, ответственность, коммуникабельность, умение работать в команде, инициативность, аналитический склад ума. Условия: — официальное трудоустройство в крупном холдинге; — "белая" заработная плата, полное соблюдение ТК РФ; — ДМС со стоматологией после испытательного срока; — комфортный офис в пешей доступности от ст. метро "Авиамоторная" (10-12 мин. пешком); — программа лояльности для сотрудников, специальные условия от банков-партнеров; — уютный офис; библиотека, столовая для сотрудников на территории офиса, вендинговые автоматы с полезной едой, оборудованная кухня с вкусным кофе; — материальная помощь в сложные моменты; — культура открытости и взаимопомощи, лояльное руководство; — возможность профессионального и карьерного роста.
Зарплата не указана
Задачи: — создание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы) — создание RAG-систем — разработка и поддержка ML/DL моделей, включая их обновление и адаптацию к меняющимся условиям и требованиям бизнеса — дообучение и адаптация открытых LLM — создание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности. Требования: — опыт работы от 3-х лет в коммерческой разработке на позиции Data Scientist / ML Engineer с подтверждённым опытом вывода моделей в продакшен — понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF) — уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch / Hugging Face — уверенный Python (чистый код, ООП, знание numpy/pandas/scikit-learn) и понимание принципов микросервесной архитектуры (Asyncio, FastAPI) — опыт создания агентов на LangChain/LangGraph — знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling — опыт проектирования и развития RAG-систем (Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers, Chunking strategies) — опыт развертывания локальных open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) в продакшн-окружении и настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM — опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей (PEFT, LoRA/QLoRA) — настройка мониторинга data drift и model decay, а также валидация моделей — навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом — опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов — инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия: — инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти — среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды — сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать — нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам — стабильная заработная плата и годовой бонус — полностью офисный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Зарплата не указана
Задачи: — Прорабатывать клиентские пути создания витрин данных — Собирать и анализировать требования к развитию CI/CD-платформы и инструментов разработки — Разрабатывать технические задания на создание DevOps-решений — Проектировать функциональные решения и интеграционные взаимодействия со смежными информационными системами посредством REST API — Консультировать разработчиков и пользователей по вопросам реализации требований и устранения выявленных ошибок — Оценивать трудозатраты, планировать задачи и участвовать в спринтах в рамках методологий Agile/Scrum — Подготавливать, актуализировать и вести техническую документацию с использованием UML, BPMN и OpenAPI Требования: — Знание видов требований, составление технического задания, UML/BPMN, Jira, Confluence, Git — Знание, проектирование интеграций (REST API/MQ/Kafka), знание облачных DWH (ClickHouse, Greenplum), SQL — Опыт описания и согласования клиентского пути под разработку витрин данных Условия: — Внутренние семинары, митапы — ДМС со стоматологией для сотрудников и скидка на покупку ДМС для ближайших членов семьи — Техника для комфортной работы — Сессии профессионального развития персонала с планом индивидуального развития каждого сотрудника
Зарплата не указана