Вакансии

Задачи: — Поддержка клиентов на всех этапах взаимодействия с продуктом, включая работу с API, помощь в тестировании и поддержку при переходе в продакшн. — Оказание постоянной поддержки клиентам, ответы на вопросы по продукту, помощь с клиентским порталом, выявление и документирование багов и проблем. — Поддержка технической команды, Project Manager и Account Manager в управлении и помощи клиентам. — Помощь в расследовании транзакций и операций при возникновении вопросов или проблем в процессах отчетности и сверки. — Участие в мониторинге показателей производительности продукта и помощь в расследовании падений производительности, аномалий и инцидентов. — Поддержание высоких стандартов коммуникации и обслуживания клиентов. — Внесение предложений по улучшению процессов поддержки и документации. Требования: — Опыт работы не менее 2 лет на аналогичной позиции. — Опыт работы с финтех-продуктами, такими как платежные или банковские решения, виртуальные карты, цифровые кошельки или аналогичные продукты. — Готовность разбираться в сложных случаях, задавать вопросы и проактивно искать информацию. — Владение английским языком на уровне Intermediate и выше. — Опыт работы с Jira и Confluence. — Понимание жизненного цикла разработки ПО (SDLC) и процессов релиза. — Опыт работы с API: понимание процессов аутентификации, построение запросов, чтение технической документации, отправка запросов с помощью cURL, Postman или аналогичных инструментов, интерпретация ответов. — Желание понимать проблемы и помогать клиентам, умение работать в команде, проактивность и внимательность к деталям. — Опыт чтения и анализа логов в ClickHouse и Grafana будет преимуществом. Условия: — Удаленная работа. — Компенсация занятий по английскому языку. — Гибкий старт рабочего дня.

О компании Agvend — B2B SaaS-платформа для агросектора Северной Америки. Платформа работает 8 лет и охватывает около 30% рынка ag-retail в США и Канаде. В команде примерно 150 человек, около 100 — в R&D. Команда работает полностью удалённо; для желающих доступны офисы в Канаде, США и на Кипре. Стек и инфраструктура: — Backend: Python, Django, DRF, PostgreSQL, ClickHouse, AWS. — Frontend: React, TypeScript. — Архитектура: модульный монолит — 3 крупных приложения и микросервисы-сателлиты. — Инфраструктура: 5 production-кластеров Kubernetes, около 150 тенантов, примерно 5 000 запросов в минуту. — CI/CD: CircleCI, Docker/ECR, Helm, Terraform, blue-green deployments. Задачи: — Разрабатывать функциональность от API до UI, без разделения на backend и frontend. — Отвечать за свою зону: архитектуру, code review и работу в production. — Работать с PostgreSQL и ClickHouse под нагрузкой, мультитенантной архитектурой и миллионами записей. Требования: — От 5 лет коммерческой fullstack-разработки, уровень Senior. — Production-опыт одновременно с Python/Django/DRF и React/TypeScript. — Уверенное владение Python, Django и DRF. — Опыт работы с PostgreSQL под нагрузкой. — От 2 лет работы с React и TypeScript на продуктовом уровне. — Самостоятельность: ведение своей зоны и прямая работа с PM. — Русский язык для основной рабочей коммуникации, английский на рабочем уровне. Будет плюсом: — ClickHouse и другие аналитические базы данных. — Опыт с высоконагруженными системами или в финтехе. — Навыки работы с Kubernetes, Helm, Terraform и CircleCI, включая устранение проблем в пайплайнах. — Опыт с очередями и распределёнными системами: Kafka, RabbitMQ, идемпотентность. Условия: — Команда Senior-инженеров, плоская структура: Engineering Manager и Senior IC, без техлидов. — Безлимитные отпуска. — Нет фиксированных рабочих часов. — Асинхронная коммуникация без ожидания мгновенного ответа. — Оффсайты дважды в год: Кипр и Грузия или Армения. — Бюджет на обучение, конференции и технику. — Коммуникация внутри команды на русском языке. — По данным компании, многие сотрудники работают в команде по 5–6 лет.

Задачи: — поддержка и разработка batch ETL-пайплайнов на Airflow для аналитических витрин и ML; — потоковая обработка данных с использованием Spark Streaming, Kafka, MongoDB; — развитие feature store как инструмента, наполнение его фичами и интеграция данных для ML-моделей; — документирование, оптимизация и мониторинг пайплайнов и потоков данных. Требования: — уверенное знание Python и SQL; — опыт построения ETL-процессов на стеке команды: Airflow, Spark, Kafka, ClickHouse, MongoDB, Hive, S3; — будет плюсом опыт с CI/CD, Docker и Grafana; — будут плюсом базовые знания ML: обучение и инференс моделей, работа с feature store. Условия: — необходимое оборудование и софт для работы; — официальное трудоустройство; — ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; — льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; — бесплатная подписка на сервисы партнеров: корпоративный спорт; — насыщенная корпоративная жизнь; — электронная библиотека издательства МИФ с почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.

Задачи: — Разработка и поддержка высоконагруженных backend-сервисов на Python — Проектирование и разработка REST API — Интеграция сервисов с внутренними и внешними системами — Работа с асинхронным кодом и высоконагруженными сценариями — Настройка логирования, метрик, healthcheck endpoints и трассировки — Интеграция сервисов с observability-инфраструктурой: OpenTelemetry, Prometheus-compatible метрики, ElasticSearch — Работа с контейнеризацией и инфраструктурой: Docker, Kubernetes, Kafka — Участие в диагностике инцидентов, анализе логов, метрик и трейсов Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python от 4х лет — Опыт разработки REST API и микросервисной архитектуры — Опыт асинхронного программирования: asyncio, aiohttp/httpx или аналогичные инструменты — Опыт работы с FastAPI, Pydantic или аналогичным backend-стеком — Опыт работы с PostgreSQL, плюсом будет ClickHouse SQL — Опыт работы с Redis — Опыт работы с очередями или брокерами сообщений: Kafka или RabbitMQ — Опыт работы с Docker, базовое понимание Kubernetes: pod, deployment, service, liveness/readiness probes, Helm — Опыт настройки логирования: logging, structlog или аналогичные инструменты, ElasticSearch/OpenSearch — Опыт работы в Graphana, Kibana для мониторинга — Опыт написания тестов: pytest, unittest, mocks — Vibe-Coding (Cursor, Claude Code, Codex и другие) Будет плюсом: — Опыт в DevOps/Data Engineering — Опыт по разворачиванию локальных LLM-моделей: vLLM, SGLang, LM Studio, Ollama, llama.cpp (любой на выбор) — Практический опыт с OpenTelemetry Collector и OTLP — Опыт работы с VictoriaMetrics, Jaeger, AlertManager — Умение строить BI-дашборды из ClickHouse — Желание изучать язык программирования Go (опционально)

Компания ищет Senior Data Engineer для удалённой работы по московскому времени, который возьмёт на себя развитие нового контура DWH / Lakehouse и станет ответственным за хранилище данных от начала до конца. В задачи входит перенос текущей аналитики на новую Lakehouse-архитектуру, развитие DWH от источников данных и их загрузки до создания детального слоя и витрин, работа с технологиями dbt, Airflow, Trino, Iceberg, S3 и ClickHouse, проектирование моделей данных с использованием Data Vault, а также организация процессов Data Quality, CI/CD и надежного перехода от разработки к продакшену. Необходимо оптимизировать SQL-запросы, пайплайны и производительность хранилища. Требования включают минимум 3 года опыта в Data Engineering, опыт полного владения хранилищем данных от источников до витрин, уверенные навыки SQL и production-уровня Python, опыт работы с dbt в продакшене, практический опыт с Airflow, Dagster или Prefect, глубокое знание хотя бы одной MPP или колоннарной системы (Trino, ClickHouse, Greenplum, Spark и др.), а также понимание методологий Kimball, Data Vault и/или Anchor Modelling.

Задачи: — Составлять сценарии тестирования и чек-листы по проверкам — Проводить ручное, автоматизированное, нагрузочное тестирование приложений — Фиксировать и описывать найденные ошибки или некорректное поведение, контролировать их исправление — Отвечать за качество продукта — Оценивать риски, которые могут повлиять на ход ведения проекта, принимать меры для их снижения — Осуществлять коммуникацию с бизнес-заказчиками, менеджерами, разработчиками и аналитиками для быстрой локализации дефектов — Оперативно информировать коллег о ходе работ по задачам — Проводить демо реализованного функционала перед заказчиком Требования: — Знание методов и методик тестирования — Опыт работы со средствами автоматизированного тестирования ПО и написания автотестов от 3-х лет — Опыт тестирования web-приложений (frontend & backend) — Базовые знание SQL, опыт работы с БД (в том числе NoSQL) — Базовые знания любого из языков программирования — Опыт администрирования UNIX/Windows ОС — Понимание работы сетевых протоколов взаимодействия — Понимание работы брокера сообщений — Опыт работы с системами мониторинга и логирования (Grafana) — Английский язык на уровне чтения технической документации — Навыки подготовки презентационных материалов и демонстрации решения заказчику — Опыт подготовки проектной документации Будет плюсом: — Опыт построения или улучшения процесса CI/CD — Знание протоколов SIP, SMPP, IMAP, POP3, SMTP, WebRTC, WebSocket — Опыт работы с брокером NATS — Опыт работы с БД YDB, ClickHouse — Опыт работы тестировщиком в Agile командах

Задачи: — собрать сквозную модель данных: игрок, источник, ID, депозиты, бонусы, GGR/NGR; — настроить витрины и дашборды; — считать GGR и NGR на FTD по источникам, партнёрам и GEO; — определять, каких партнёров масштабировать, а каких отключать при текущем CPA; — вести когортный retention и LTV; — строить ранний прогноз LTV на 3-й и 7-й день после FTD; — контролировать бонусную нагрузку по сегментам вместе с retention-командой; — проектировать и анализировать A/B-тесты и holdout-группы; — искать сигналы фрода и абьюза вместе с риск-менеджерами; — вести отчётность. Требования: — от 2 лет опыта в продуктовой аналитике или аналитике данных, из них от 1 года в iGaming; — опыт с Tier-3 / LATAM; — сильный SQL: оконные функции, CTE, когорты; — опыт с ClickHouse или PostgreSQL; — уверенная работа с GGR/NGR, bonus cost, LTV, ARPPU и когортным retention; — самостоятельная сборка дашбордов в Metabase, Superset, Tableau или Power BI; — знание статистики для A/B-тестов; — умение превращать данные в выводы и рекомендации. Опыт с партнёрским трафиком и Python для автоматизации / ETL будет преимуществом. Условия: — полностью удалённая работа; — конкурентная зарплата; — оплачиваемые отпуск и больничный; — возможность развиваться вместе с продуктом.

Задачи: — Строить сквозную аналитику: источники, партнёры, саб-ID, депозиты, бонусы, GGR/NGR. — Анализировать качество трафика и окупаемость партнёров при текущем CPA. — Считать когортный retention и LTV, прогнозировать LTV на D3/D7. — Оценивать бонусную нагрузку, проводить A/B-тесты и holdout-эксперименты. — Находить признаки фрода и бонус-абьюза вместе с риск-командой. — Настроить дашборды и еженедельно представлять выводы CEO. Требования: — От 2 лет в аналитике, из них от 1 года в iGaming. — Сильный SQL (CTE, оконные функции, когорты), опыт с ClickHouse или PostgreSQL. — Понимание GGR/NGR, bonus cost, LTV, ARPPU и retention. — Опыт работы с BI-инструментами: Metabase, Superset, Tableau или Power BI. — Знание статистики A/B-тестов и умение превращать данные в бизнес-решения. — Свободный русский. Будет плюсом: Python, ETL/Airflow, партнёрский трафик (постбэки, саб-ID, трекеры) и опыт работы с LATAM. Условия: — Финансовое вознаграждение обсуждается индивидуально. — Полностью удалённо, команда работает по GMT+3. — Испытательный срок — 3 месяца, прямое подчинение CEO. — Работа под NDA, название продукта раскроем на этапе отбора.

Условия и бонусы: Фултайм, удаленно или офис (Белград). Наши ожидания: Стек: Java / Kotlin. Spring Boot. Hibernate. Microservices. Kafka. PostgreSQL. Redis. Cassandra. ClickHouse. Kubernetes. Docker. AWS. Не обязательно знать весь стек — важнее сильная база Java и понимание того, как работают JVM, concurrency, БД и распределенные системы.

Требования: - Опыт работы от 4-5 лет; - Знание DevOps методологии, опыт поддержки процесса разработки ПО; - Опыт работы с Docker, Nginx; - Понимание и опыт работы с Kubernetes (понимание/создание Helm chart, Traefik, ingress); - Опыт конфигурации и уверенное владение Linux (RedOS, Astra); - Опыт конфигурирования БД (NoSQL/SQL) (Postgres, Qdrant, Redis, Tarantool и т.п.); - Опыт автоматизации CI/CD-процессов (GitlabCI и т.п.); - Понимание сетей, сетевых протоколов, принципов работы ОС; - Опыт использования систем управления конфигурацией и знакомство с Infrastructure as code (Ansible, terraform и т.п.); - Знание скриптовых языков (bash, python и т.п.); - Опыт настройки инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Victoriametrics); - Опыт использования GenAI инструментов для выполнения рабочих задач; - Опыт настройки gitops инструментов (ArgoCD); - Опыт работы с облачной инфраструктурой (Ya cloud, VK Cloud, AWS); - Готовность к очному выезду к заказчикам в МСК, для внедрения продукта к закрытых контурах. - На текущий момент 60% клиентов в удаленном формате, а 40% onsite; - Практический опыт развертывания и эксплуатации Kubernetes в production; - Уверенное владение Kubespray — самостоятельное развертывание кластера с нуля, понимание работы архитектурных компонентов и их взаимодействия; - Опыт работы в закрытых (air-gapped) контурах без доступа к интернету; - Умение самостоятельно подготовить все необходимые пакеты, образы и зависимости для offline-развертывания; - Опыт установки и настройки сервисов в Kubernetes через Helm; - Умение дебажить и дорабатывать Helm-чарты «на лету» в процессе внедрения; - Уверенное знание Linux, Ansible, Terraform, Docker/Container Registry; - Навыки диагностики и устранения проблем Kubernetes, Helm, Linux; - Опыт внедрения решений у заказчиков; - Способность самостоятельно доводить внедрение от подготовки инфраструктуры до запуска и эксплуатации продукта; - Будем плюсом работа с VK Cloud и Openstack; - Также важен опыт работы с различными БД и Сервисами в Kubernetes: Kafka, ClickHouse, Postgres, Qdrant, Traefik, Opensearch, Nats, NACK; Обязанности: - Поддержка работоспособности и отказоустойчивости сервисов и компонентов платформы; - Автоматизация процесса подготовки окружений, тестовых сред, сборки и развертывания приложений; - Организация работы сервисов в облаке Условия: - Полный рабочий день; - Можно удалённо; - Оформление как ИП; - Зарплата от 220 000 до 240 000 рублей в месяц, гросс.

Задачи: — Проектирование и оптимизация ClickHouse: MergeTree, партиционирование, TTL, шардирование, репликация, бэкапы в S3. — Организация ETL/ELT процессов и оркестрация с использованием Airflow, dbt, обеспечение качества данных, тестирование, мониторинг свежести данных, управление data contracts. — Управление командой: найм, онбординг, развитие сотрудников, проведение performance review, управление процессами разработки, формирование roadmap, постановка OKR, управление бюджетом. — Взаимодействие с бизнесом и Data Governance: сбор требований, приоритизация задач, коммуникация с C-level, ведение каталога данных, lineage, соблюдение GDPR и 152-ФЗ, разграничение доступа. Условия: — Удалённая работа из любой точки мира. — Конкурентная зарплата и performance премия два раза в год. — Гибкий график с фокусом на результат. — Оплата обучения, курсов и конференций. — Возможность влиять на продукт и команду.

Location: Remote; Slovakia (Remote); Spain (Remote); Czechia (Remote); Switzerland (Remote); Portugal (Remote); USA (Remote); Austria (Remote); Iceland (Remote); Hungary (Remote); Ireland (Remote); UK (Remote); Romania (Remote); Poland (Remote) Workplace: Remote WHO WE ARE Hi, we're DuckDuckGo, the online protection company and remote-first team of 400+ on a mission to raise the standard of trust online. Founded in 2008 and profitable since 2014, our annual revenue is in the hundreds of millions USD and millions use our browser on Mac https://spreadprivacy.com/introducing-duckduckgo-for-mac/, Windows https://spreadprivacy.com/windows-browser-open-beta/, iOS https://spreadprivacy.com/duckduckgo-privacy-browser-ios14/, and Android https://spreadprivacy.com/introducing-app-tracking-protection/, our search engine https://duckduckgo.com/, and the DuckDuckGo subscription https://duckduckgo.com/pro. We also offer private, useful, and optional AI, including Duck.ai https://duck.ai/, which lets you chat privately with ChatGPT, Claude, and other AIs, all in one place.   Our culture https://duckduckgo.com/how-we-work of trust, inclusivity, and empowered project management underpins everything we do, where each team member takes full ownership of their projects, from scoping and execution to postmortem. If you're seeking end-to-end ownership of your work, you've come to the right place! YOUR TEAM AND ROLE Working on the Data Science Functional Team, you'll drive product and business impact through statistical modeling, experiment design, Bayesian marketing analysis, and classifier implementation across our search engine, instant answers, AI, and revenue optimization, and work on related projects. Recent projects include: - Defining core growth metrics for our products and building the infrastructure to monitor trends and anomalies - Measuring the impact of major marketing campaigns for Duck.ai http://duck.ai, translating full-funnel data into actionable decisions - Building monitoring pipelines to detect unexpected shifts in search traffic patterns faster and more reliably - Expanding evaluation datasets for page context understanding across complex scenarios like multi-tab browsing and content reattachment - Improving the trigger systems that determine when AI-assisted answers surface in DuckDuckGo Search, balancing quality and our privacy-first approach   Our data meets rigorous privacy standards and is necessarily sparse, so you'll need to think creatively to surface actionable insights in an evidence-first culture where quantitative rigor is the baseline, not the exception.   ABOUT YOU - You have 7+ years of experience in Data Science and a track record of leading high-complexity projects from scoping to production with minimal direction. - You can do 2 or more of the following: - Deploy and iterate on ML in production environments - Develop and deploy NLP solutions - Apply knowledge of LLMs including fine-tuning, LLM-as-judge, and AI-assisted development - Conduct marketing campaign analysis using Bayesian methods - You write production-grade code in Python or a comparable high-level language. - You have advanced SQL and query optimization skills, familiarity with columnar databases like BigQuery, Clickhouse, Redshift, or Druid; experience with a BI tool like Tableau or PowerBI is a plus. - You can design, implement, and analyze experiments across product surfaces, and are comfortable deriving insights from sparse or privacy-constrained data. - You collaborate effectively with product teams and contribute to overall team throughput. COMPENSATION This role is paid on a regional pay scale, in local currency, and stock options: - United States: $190,500 USD annually - United Kingdom: £134,600 GBP annually - Canada: C$253,500 CAD annually - Europe/Rest of World: €157,350 EUR annually In Spain, pay is expected to transition to the EUR scale on January 1, 2027, and in other Europe/Rest of World countries on February 1, 2027.   Compensation is transparent across the organization, and all team members within the same professional level and global region receive the same compensation.   Eligibility for company-sponsored health benefits is limited to team members based in the United States. This program does not extend to team members located in other countries, such as Canada or the UK.   Our Team Member Support Guide https://duckduckgo.com/assets/hiring/team_support_guide.pdf explains how we prioritize your wellbeing including paid parental leave, office setup, and co-working allowances. HIRING PROCESS Hiring works best when it's a two-way street. Learn how we help you get to know DuckDuckGo, envision your future role here, and find out more about how we hire https://duckduckgo.com/how-we-hire. DIVERSITY, EQUITY, AND INCLUSION DuckDuckGo provides equal work opportunities to all team members and applicants, and it prohibits discrimination and harassment of any type on the basis of race, color, ethnicity, caste, religion, age, sex (including pregnancy), national origin, disability status, genetics, protected veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by our policies or federal, state, or local laws. We want to ensure that our hiring process is accessible. If you need reasonable accommodation for any part of the application process because of a medical condition or disability, please send an email to careers@duckduckgo.com to let us know the nature of your request. PLEASE NOTE THAT: - You’ll be required to attend meetings on camera via video conferencing - Expect to travel at least two times a year: once for our all-hands meetup and again for a team retreat (each around 4-5 days). While extenuating circumstances may impact attendance, everyone is strongly encouraged to attend. - While we offer a flexible work arrangement with no core hours, expect an average full-time commitment of 40 hours per week. - A successful candidate must pass a background check as a condition of joining the team. - By applying for this role, you confirm that all information submitted is accurate and complete. You further acknowledge that providing false or fraudulent information during the application process is cause for denial of an offer, revocation of any existing offer, or other adverse action, up to and including termination after the start of your commencement of work. DISCLOSURE STATEMENT: USE OF AI IN HIRING PROCESS As part of our commitment to enhancing our recruitment process, we utilize artificial intelligence (AI) technology to assist in reviewing and summarizing job applications and test projects, including those tools integrated into our recruitment vendor platforms. We use AI to flag potentially fraudulent applications, analyze and summarize applicants’ experience, interviews, and project performance, and help streamline our selection process. KEY PRINCIPLES: - Data Privacy: All information provided in your application will be handled in accordance with our Recruiting Privacy Policy https://duckduckgo.com/static-assets/files/pages/careers/DuckDuckGo-Recruiting-Privacy-Policy-effective-February-5-2025.pdf. We ensure that your personal information is protected and used solely for recruitment purposes. - Human Oversight and Accountability: The AI technology is designed to support our hiring team by providing insights and summaries of applications and evaluations of test projects against scoring rubrics. All final evaluations and hiring decisions, however, will be made by our hiring team, who will consider the AI's input alongside other factors. - Transparency: We believe in transparency regarding our hiring practices. If you have any questions about how AI is used in our recruitment process, please feel free to reach out to us. By submitting your application, you acknowledge and consent to the use of AI technology in our review process. If you would like to request an alternative selection process, please contact us as at careers@duckduckgo.com. Thank you for your interest in joining DuckDuckGo! #LI-DNI

Требования: — ClickHouse — основная экспертиза: проектирование MergeTree, партиционирование, TTL, оптимизация запросов — ETL/ELT и оркестрация: Airflow, dbt, data quality, тесты, мониторинг свежести данных, data contracts — Управление командой: найм, онбординг, развитие, performance review, процессы разработки, roadmap, OKR, бюджет — Бизнес и Data Governance: сбор требований, приоритизация, коммуникация с C-level, каталог данных, lineage, GDPR/152-ФЗ О компании: ggsel — компания в сфере e-commerce с теплой атмосферой и возможностью реального влияния на продукт.

Задачи: — Разработка backend и frontend веб-приложений и внутренних систем. — Использование Python (Litestar/FastAPI), async API. — Проектирование баз данных, миграции и оптимизация тяжёлых SQL-запросов. — Применение DDD и слоистой архитектуры. — Интеграции через gRPC, брокеры сообщений и фоновые задачи. — Работа с Docker, GitLab CI. — Разработка UI-компонентов на React + TypeScript. — Интеграция frontend с API и работа с OpenAPI. — Участие в архитектуре и выпуск кода в production. Требования: — Коммерческий опыт от 3 лет, fullstack — от 1 года. — Знание Python 3.12+ с полной типизацией. — Опыт с Litestar/FastAPI, Pydantic v2, Dishka. — Владение SQLAlchemy 2.0, Alembic, asyncpg. — Глубокие знания PostgreSQL: индексы, планы запросов, оконные функции, оптимизация. — Опыт работы с ClickHouse, Elasticsearch или Neo4j. — Навыки работы с Git, Docker, GitLab CI. — Опыт с Taskiq/Celery, NATS, Redis. — Знание React 19, TypeScript, Vite, bun. — Опыт с TanStack Router/Query/Table, Zustand, react-hook-form, zod. — Владение Mantine 8 или Tailwind 4 + Radix/shadcn. — Понимание Feature-Sliced Design или другой структурированной архитектуры frontend. — Самостоятельность, системное мышление и внимание к качеству кода. Условия: — Полная занятость. — График 5/2. — Работа в офисе в Астане.

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 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 — Умение 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 Условия: — null

О компании: Мы — команда Eidos.inc, создаём и развиваем IT-продукты для англоязычного рынка. Задачи: — Разрабатывать и поддерживать серверную логику на Java Spring и Node.js. — Проектировать схемы БД, оптимизировать запросы, работать с транзакциями, индексами и масштабируемостью (PostgreSQL, ClickHouse). — Строить ETL/ELT-пайплайны, писать аналитические запросы, агрегации и материализованные представления в Data Warehouse. — Проектировать highload-архитектуры, подбирая оптимальные решения под конкретную нагрузку и объём данных. — Ускорять разработку с помощью AI-IDE и ассистентов (Cursor, Codex, Claude Code), контролируя качество результата. Требования: — Уверенное владение Java Spring и Node.js. — Практический опыт работы с PostgreSQL и ClickHouse. — Хорошее знание структур данных и алгоритмов, умение выбирать решения под нагрузку. — Практический опыт с ORM, понимание их ограничений при высоких нагрузках и умение писать raw SQL при необходимости. — Опыт работы с очередями (RabbitMQ, Bull, Kafka) и кешированием (Redis), включая стратегии инвалидации кеша. — Опыт использования AI-инструментов в разработке (Cursor, Codex, Claude Code). — Не бояться ответственности и нетривиальных задач, доводить работу до результата. Будет плюсом: — Понимание context engineering и умение грамотно формулировать промты. Условия: — Зарплатная вилка $2500–$3500 net, итоговая сумма зависит от опыта и скорости работы. — Оплата в USDT. — Удалённая работа и гибкий график: важен результат, а не количество часов. — Испытательный срок 1 месяц, оплачивается полностью. — Возможности карьерного и финансового роста внутри команды.

Компания ggsel в сфере электронной коммерции ищет руководителя отдела хранилища данных (DWH). Кандидат должен обладать сильными техническими знаниями в области DWH и ClickHouse, а также навыками архитектурного проектирования и управления командой. В работе предполагается использование технологий и инструментов: ClickHouse, SQL, Python, Airflow, dbt, PostgreSQL, Docker и Git. Формат работы — удалённый по России.

Задачи: — null Требования: — 4–5+ лет в роли аналитика данных — Опыт именно в Pharma обязателен — Уверенная работа с большими данными — Продвинутый SQL и Excel, опыт с ClickHouse или другими колоночными СУБД — Умение писать SQL самостоятельно, без генерации нейросетями — Гражданство РФ и фактическое нахождение в России Условия: — удалённая работа (remote)