Вакансии

Отработка гипотез, создание форм отчетности, аналитика и проверка данных, аналитика показателей эффективности персонала: Анализ данных и поиск закономерностей в результатах проведенных исследований;

Location: Argentina; Brazil Workplace: Remote We're looking for an experienced and strategic Senior Data Analyst to join Uberall's product team. In this role, you’ll be at the heart of product decision-making, working closely with product managers on how we measure each product, whether launches work, and what the data tells us. Your skills in distilling complex data into meaningful narratives will be instrumental in supporting our growth and product innovation. If you’re passionate about using data to tell compelling stories, enjoy structuring insights that influence product decisions, and thrive in a collaborative environment, this could be the perfect role for you. Join us in creating exceptional experiences for our clients and helping shape the future of our products. Apply today to make a tangible impact with your data expertise! Your Responsibilities: - Build and maintain well-documented product data models in dbt, working within the BI team's shared standards and review process. - Act as the analytics point of contact for the Product data domain, working with domain owners and data partners to keep metric definitions and standards consistent across the company. - Build and maintain dashboards and reports that give product managers a clear, self-serve view of how their products are performing. - Define and monitor key product performance metrics with stakeholders, focusing on areas such as acquisition, retention, monetization, and adoption to drive product and business insights. - Collaborate with product managers, engineers, and cross-functional teams to prioritize features and drive a data-informed product roadmap. - Create clear, concise stories from data analyses, presenting findings to technical and non-technical audiences to inform product decisions and strategy. - Conduct in-depth analyses of user behavior, feature usage, and A/B test results to evaluate product changes and measure their impact on user engagement, retention, and revenue. - Analyze product usage trends to define activation metrics that increase customer lifetime value (LTV), and contribute product usage signals to churn prediction alongside data and Customer Success partners. - Shape the product analytics roadmap together with product managers, prioritizing the questions that matter most for each product area. - Mentor and support team members, promoting best practices in data analysis and effective communication across the organization. - Use AI-powered analytics tools and agentic workflows (LLM assistants, automations, AI product tracking) on top of our shared data platform to scale self-serve insights for product teams. Your Profile: - 5+ years of experience in data analysis, ideally with experience in or close collaboration with product teams in a SaaS or technology environment. - Advanced skills in BI and product analytics tools (e.g. Metabase, Pendo), and comfortable picking the right tool for each question. - Strong command of SQL, with the ability to create and optimize complex queries on large datasets. - Solid experience in data modelling (e.g. dimensional modelling, dbt or similar), designing clean, documented and reusable models that act as the single source of truth for product metrics. - Hands-on experience using AI tools (e.g. coding assistants, LLM-powered analytics) to accelerate query and model development, automate repetitive work and speed up insight generation, while keeping a critical eye on accuracy. - Proven ability to translate complex data insights into clear, actionable recommendations for cross-functional teams. - Hands-on experience with adoption analysis, A/B testing frameworks and statistical analysis, with a solid foundation in designing and analyzing experiments. - Proven experience in establishing and tracking core product metrics and driving insights that influence product development and growth initiatives. - Exceptional communication and presentation skills, adept at engaging and aligning stakeholders at all levels. - Highly organized, with strong prioritization skills to manage multiple projects and deadlines. - Comfortable working both independently and collaboratively in a dynamic, fast-paced environment. - Fluency in English is required; additional language skills are a plus.

Location: Москва Мы команда DS Департамент «Занять и сберегать» (Управление искусственного интеллекта и исследования данных), мы умеем быстро и качественно проверять гипотезы, строить ML-модели, консультировать бизнес, проводить A/B-тесты и защищать финансовые результаты. Вас встретит дружная команда, мощные кластеры, много данных и самое главное – интересные, амбициозные и сложные задачи. Мы разрабатываем и внедряем решения от идеи до вывода в промышленную эксплуатацию, включая исследования источников, построение витрин, разработку моделей и встраивание в существующую инфраструктуру исполнения моделей. У нас вы сможете поработать с действительно большими данными и внедрить решения масштаба страны, используя самый современный технологический стек. Обязанности Ключевые направления, в котором вы будете работать: * ценообразование * uplift-моделирование * задачи ранжирования * модели склонности * look-a-like * response модели * работа с регрессионными таргетами * кластерный и факторный анализ. Требования * опыт в части ML задач - не менее 1 года * опыт работы и глубокое понимание классического ML * продвинутые знания статистики и машинного обучения * опыт оценки качества результатов (DS и бизнес-валидация) * опыт проведения A/B-тестов * хорошие знания Python, SQL, Bash, PySpark. Будет плюсом: * опыт работы с Transformers * успехи в ML-соревнованиях, хакатонов * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. Условия * работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро Кутузовская. * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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.

Location: Remote Workplace: Remote About Us Launched in 2019, Constructor is an AI-first e-commerce search and discovery platform that helps shoppers find the right products at the right time and enables leading global e-commerce brands to drive meaningful revenue and conversion gains. About the Team We build the AI agent that helps merchandisers, product managers, and executives grow their e-commerce business: it finds opportunities in their data, tailors insights to each person's role, and takes routine work off their plate by delivering answers where they already work. We are transforming how digital merchandising teams work: instead of digging through reports and configuring rules by hand, they ask in plain language, get answers grounded in their own data, and approve the changes the agent prepares. Customers already rely on the agent to save time and make better decisions. We own the agent end to end, from the first question a merchant asks to the answer they act on. We also own the analytics behind it: the pipelines and cubes for search, browse, and recommendation performance, and the metric definitions merchants rely on. That is why we build the agent and the Customer Dashboard as a platform that every Constructor team extends. We create the foundation that other teams build on: the agent framework, shared components, and infrastructure. On top of it, teams add their own data, tools, and skills, so the agent can answer questions in their domain and the dashboard can show their features without separate interfaces. Each new capability gives merchants more ways to grow their business. What you'll do - Build and own the batch pipelines and cubes behind dashboard analytics and agent insights - Model shopper, trend, and benchmark data so the agent can find opportunities across the shopping journey - Shape data for each role: a merchandiser's category, a product manager's funnel step, an executive's total - Own data quality and trust: freshness, monitoring, alerting, and metric definitions - Work with engineers, analysts, and product to find the data the agent is missing and turn merchant questions into data products - Ship your data into the product: simple analytics UIs, and the agent skills, tools, and prompts that use it Requirements Must-have - Proficiency in Python and SQL (any dialect) - Experience building and maintaining batch data pipelines with Spark (PySpark) - Familiarity with the big data stack: Databricks, ClickHouse and dbt - Experience with data modeling for analytics: aggregated tables and cubes that feed dashboards and APIs - Experience with data quality and pipeline monitoring: freshness checks, alerting, incident response - Ability to prototype fast and pick the metrics that matter in e-commerce - Ability to translate business questions into technical requirements, and back - Clear communication with engineers and non-technical stakeholders Nice-to-have - Experience building frontend UIs, or willingness to work across the full stack to ship data into product features - Experience with pandas, NumPy - Experience building AI agents: tools, skills, prompts, context, and evaluations - Experience with real-time analytics: ClickHouse, Cube.js - Experience with AWS - Familiarity with statistics for experimentation (A/B tests) Benefits - 🏝️ Unlimited vacation, with a recommended minimum of 3 weeks per year - 🌎 Fully remote team: choose where you live - 🛋️ Work-from-home stipend to set up your home office - 💻 Apple laptop for new employees - 🧑‍🎓 Annual training and development budget for every employee - 👪 Maternity and paternity leave for qualified employees - 🧠 Smart colleagues who help you grow and make a meaningful impact - 💵 Base salary: 80-120K USD, depending on knowledge, skills, experience, and interview results - 📈 Stock options, in addition to the base salary - 🎉 Regular team offsites to connect and collaborate Diversity, Equity, and Inclusion at Constructor At Constructor.io http://Constructor.io we are committed to cultivating a work environment that is diverse, equitable, and inclusive. As an equal opportunity employer, we welcome individuals of all backgrounds and provide equal opportunities to all applicants regardless of their education, diversity of opinion, race, color, religion, gender, gender expression, sexual orientation, national origin, genetics, disability, age, veteran status or affiliation in any other protected group. Studies have shown that women and people of color may be less likely to apply for jobs unless they meet every one of the qualifications listed. Our primary interest is in finding the best candidate for the job. We encourage you to apply even if you don’t meet all of our listed qualifications. How we handle your data. By submitting this application, you acknowledge that Constructor will collect and process the personal data you provide for the purpose of evaluating your candidacy for this role. If you are not selected, we will retain your data for a limited period as described in our Recruitment Privacy Notice https://constructor.com/recruitment-privacy-notice. After that period your data will be deleted or anonymized.

Location: Москва Workplace: Гибридный О компании Геоэффект — это аналитический сервис компании МТС, основанный на обработке обезличенных больших данных мобильного трафика и геопозиции абонентов. Он позволяет проводить детальный анализ населения, туристических потоков, посещаемости объектов и инфраструктуры с высокой точностью и частотой обновления. Сервис используется в различных отраслях, включая ритейл, банковскую сферу, туризм, транспорт, государственное управление и урбанистику, для оптимизации решений по размещению объектов, развитию инфраструктуры, анализу аудитории и повышению эффективности бизнес-процессов. Обязанности Выгрузки, обработка гео и телеком-данных (трафик, локации нахождения абонентов); Разработка простых ETL-процессов; Выполнение ADHOC-задач на PySpark; Создание сегментов пользователей; Подготовка отчетности, обработка таблиц на PySpark Требования В том числе Студенты бакалавриата, специалитета или магистратуры; Базовое знание SQL и Python; Знание основ Hadoop и PySpark будет большим плюсом Условия Собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах; Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше; Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации; Участие во внешних IT конференциях. Мы выступаем на HighLoad++, DataFest, Mobius, Test Driven Conf, Joker, DevOps, Матемаркетинг и даже проводим собственную конференцию по архитектуре True Tech Arch; Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку; ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию; Страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальную помощь в сложных жизненных ситуациях; Отпуск 28 календарных дней (+3 дополнительных дня за ненормированный рабочий день); Гибридный формат работы; 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.

Задачи: — Развитие продукта, построение системы работы с данными, усиление процессов и консультирование бизнеса по вопросам точек роста. — Анализ игровой экономики, баланса, поведения игроков и других аспектов игрового продукта. Требования: — Опыт работы продуктовым или маркетинговым аналитиком не менее 2,5 лет, общий опыт в аналитике от 4 лет. — Высшее физико-математическое или техническое образование и/или быстрый карьерный рост в крупных продуктовых компаниях с большим объемом данных (например, Avito, Yandex, inDrive). — Уверенные технические навыки в SQL, Python, мощная математическая и статистическая база, опыт работы с AB-тестами. Условия: — Работа удалённо из любой страны, при этом у компании есть офисы в Армении, Грузии, Казахстане, Сербии, Кипре. — Использование современного технического стека: databricks, pyspark, AWS, Appsflyer, Amplitude, S3, Airflow, Redshift, Monte Carlo. — Аналитики работают с данными через SQL и Python в Jupyter/Databricks ноутбуках, создают прототипы дашбордов в Tableau.

Задачи: — Проектировать и разрабатывать дашборды и отчёты в BI-системах (Power BI, Superset) — Повышать долю процессов, покрытых ии-агентами или генеративными пайплайнами с использованием LLM — Обеспечивать наглядность и понятность представления данных для бизнес-пользователей — Формировать регулярную и ad-hoc отчётность Департамента — Поддерживать и развивать существующие отчёты и дашборды — Обеспечивать единые стандарты визуализации и дизайна отчётности — Участвовать в разработке и внедрении новых подходов к визуализации данных и отчётности — Управлять зависимостями, влияющими на своевременность построения отчётности (источники данных, доступы, смежные команды) Требования: — Уверенное владение SQL — Опыт работы с Python — Опыт работы с BI инструментами (Power BI или иные инструменты визуализации) — Знание LLM Условия: — Внутренние семинары, внутренние 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

Location: Горно-Алтайск **Релокация на Алтай обязательна!** Курорт «Манжерок» — крупнейший инвестиционный проект в Росссии. Мы ищем системного аналитика, который станет связующим звеном между бизнесом, IT и данными. Ваша задача — превратить разрозненные данные о гостях в инструмент для роста выручки и улучшения сервиса. Вы будете отвечать за построение аналитической инфраструктуры, внедрение BI-отчетности и использование современных ИИ-инструментов для анализа дополнительных трат гостей. Обязанности ### Чем предстоит заниматься **Аналитика и отчетность:** * Сбор и формализация потребностей коммерческих и операционных подразделений. * Выстраивание системы показателей, витрин данных, регулярной отчетности и BI-дашбордов. **Работа с данными:** * Организация получения и объединения данных о гостях и их тратах из PMS, CRM, POS и других систем курорта. * Определение правил сопоставления транзакций с гостем и бронированием, контроль полноты и качества данных. **Бизнес-анализ и рекомендации:** * Анализ дополнительных трат по сегментам, услугам и этапам клиентского пути. * Выявление возможностей роста выручки и формирование практических рекомендаций для маркетинга, продаж и сервисных направлений. **Прогнозное моделирование:** * Построение, проверка и развитие прогнозных моделей для сегментных и персонализированных предложений (вероятность покупки, отклик, прогноз трат, повторный визит, LTV). **Внедрение ИИ:** * Внедрение процесса использования ИИ-агента для сбора и проверки данных по доп. тратам, классификации операций, выявления аномалий и подготовки выводов. **Маркетинг и CRM:** * Совместно с CRM и маркетингом: запуск и оценка сегментных предложений, измерение конверсии, доп. выручки и инкрементального эффекта. **Управление проектами:** * Управление взаимодействием с IT, владельцами систем и подрядчиками по интеграции данных, автоматизации и внедрению моделей. * Документирование метрик, правил расчета и процессов. Требования ### Наши ожидания * **Опыт**: от 3 лет в аналитике данных / бизнес-аналитике. * **Технические навыки:** * Уверенный SQL, опыт работы с витринами данных, ETL/ELT, BI-инструментами и контролем качества данных. * Python для анализа данных и моделирования (pandas, numpy, scikit-learn); понимание валидации моделей и интерпретации результатов. * **Предметная область**: опыт клиентской аналитики, сегментации, прогнозирования спроса и покупательского поведения, оценки эффективности персонализированных предложений. * **Понимание систем:** понимание архитектуры и интеграции PMS, CRM, POS и транзакционных источников. Опыт в гостиничном бизнесе, туризме или услугах будет преимуществом. * **ИИ-грамотность:** понимание возможностей и ограничений ИИ-агентов и LLM в аналитике, принципов проверки результатов и защиты клиентских данных. * **Soft skills:** навыки управления проектами, постановки задач IT и подрядчикам, презентации выводов руководству и бизнес-заказчикам. * Образование: высшее (математика, экономика, информационные технологии или смежные направления). ### Личные качества * Системное мышление. * Ответственность за результат. * Инициативность. * Внимательность к качеству данных. * Умение выстраивать взаимодействие между подразделениями. Условия ### Мы предлагаем * Возможность стать частью команды флагманского проекта туристической отрасли * **Компенсация аренды жилья**; * **Компенсация расходов на переезд**; * **ДМС со стоматологией;** * **Корпоративный трансфер** из г. Горно-Алтайска, с. Майма; * **Корпоративное питание** * Скидки на пользование услугами курорта: ски-пассы и байк-пассы, возможность аренды горнолыжного оборудования со скидкой, скидки в ресторанах и детском центре Курорта; * **Занятия по горным лыжам и сноуборду;** * Возможность получения льготного ипотечного кредитования; * Бесплатное подключение к системе «СберПрайм +», подписка на онлайн кинотеатр Okko

Location: Москва Мы создаем сервисы кредитования в Сбербанке, позволяющие клиентам быстро и удобно получать кредиты онлайн. Клиент может подать заявку на получение кредита через мобильное приложение или WEB, получить одобрение всего за две минуты и мгновенно перевести средства на свою банковскую карту или счет, без необходимости посещать отделение банка лично. Наш проект постоянно развивается. Мы планируем улучшать клиентский опыт и развивать наши сервисы внедряя механики динамического ценообразования. Работа в нашей команде позволит вам принять участие во всех этапах разработки высоконагруженных распределённых систем, начиная от проектирования и заканчивая внедрением в промышленную эксплуатацию. Вы сможете активно влиять на создание новых продуктов и улучшение существующих бизнес-процессов, применяя современные технологии и подходы. Возможность углублять знания и улучшать навыки в области современного программирования и управления проектами. Комфортные условия труда - современное оборудование и стабильность занятости в одной из крупнейших финансовых организаций страны. Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью инновационного процесса, создающего удобные решения для миллионов пользователей по всей России! Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности * исследование и разработка новых методов и алгоритмов машинного обучения * эксперименты в области глубинного обучения, обучения с подкреплением, байесовских методов, VAE и других прикладных направлений * исследование и применение современных NLP-методов: трансформеры, LLM API, LangChain * анализ данных для проверки исследовательских гипотез * проектирование и проведение экспериментов, оценка результатов * подготовка прототипов для тестирования новых подходов * анализ применимости новых методов к задачам компании * подготовка предложений по архитектуре моделей и выбору методов * подготовка отчётов и презентация результатов исследований. Требования * опыт работы на позиции Data Scientist / исследователя — от 2 лет, в том числе в исследовательских задачах * Python — уверенное владение, включая фреймворки для ML и DL: PyTorch, scikit-learn, pandas, numpy * SQL — составление запросов; опыт работы с PostgreSQL * глубокое знание классических и современных методов ML * понимание глубинного обучения, обучения с подкреплением, байесовских подходов, VAE * опыт проведения исследований: формулирование гипотез, дизайн экспериментов, статистическая оценка * математическое моделирование, статистика, системный анализ * опыт экспериментальной работы с NLP-моделями и трансформерами. Будет плюсом: * опыт работы с Hugging Face Transformers, LangChain, LLM API * опыт контейнеризации и запуска экспериментов в Docker * опыт работы с большими данными (PySpark, Hive, HDFS) * опыт работы в банковской / финансовой сфере * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах * навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * гибридный формат работы (4 дня офис) на Кутузовском, 32к1 * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * 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.

Responsibilities: — Develop algorithms focused on women's hormonal health using AI-powered technology. — Translate complex hormonal data into actionable insights and product features. Requirements: — At least 3 years of experience in data science. — Proficiency in Python and SQL. — Experience working with health, wearable, or biomarker data. — Strong judgment in model validation. — Ability to communicate effectively with stakeholders. Benefits: — Remote work opportunity. Mira is a company transforming hormone health through AI-powered technology, helping individuals track and understand their hormones at every stage of life.

Location: Москва SberData - департамент по управлению данными всего Сбербанка. SberData строит централизованное хранилище данных - Корпоративную аналитическую платформу, объем которого превышает 100 ПБ. Это продуктово-ориентированная инженерная команда с функциями развития выделенных технологических направлений, отражающих новый подход Сбербанка к данным и к применению AI. Обеспечим развитие и интересные задачи в направлениях: работа над сопровождением крупных проектов хранилищ данных на базе Apache Hadoop и Kubernetes; Hadoop Ecosystem: Apache Spark, Hive, HBase, Kafka, NiFi; оптимизация процессов: Performance Tuning, улучшение SLA поставки данных; мониторинг качества данных, управление Мастер-данными и поддержание доступности платформ. Обязанности ### Задачи: * разбор и решение инцидентов по платформам и сервисам: Spark, Kafka, Hive, K8s * взаимодействие с разработчиками, бизнесом и 2-й линией * анализ причин проблем, выработка предиктивных мер и корректирующих действий * участие в приемо-сдаточных испытаниях прикладного ПО * исследование поведения системы, локализация дефектов, сопровождение патчей * консультации бизнес-пользователей и 2-й линии по вопросам работы с платформой. Требования ### Требования: * опыт работы Data Engineer / Support Engineer от 1,5 лет * уверенное владение SQL * опыт работы с СУБД (Oracle, PostgreSQL, Teradata) * знание клиент-серверных и микросервисных архитектур, понимание принципов построения интеграций через REST API * английский язык: чтение технической документации. ### Будет плюсом: * опыт работы со стеком Hadoop: Apache Hive, Spark, Kafka * python — для написания скриптов автоматизации * опыт создания дашбордов мониторинга: Grafana, Prometheus * опыт работы с продуктами Atlassian: Jira, Confluence * владение PSQL * понимание принципов функционирования хранилищ данных (OLTP/DWH) и систем хранения. Условия ### Условия: * комфортный современный офис: БЦ Даниловский форт, рядом с М.Тульская, Верхние котлы * **график работы – офис** * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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.

Задачи: — Анализ и проверка данных с использованием SQL и Python. — Работа с реляционными базами данных, аналитическими витринами и BI-инструментами для визуализации и создания дашбордов. — Участие в проекте единой цифровой платформы для мониторинга и управления операционной деятельностью крупной транспортно-логистической компании. — Уточнение у заказчика необходимых операционных показателей, согласование правил их расчёта, формулирование требований к аналитическим витринам и разработка дашбордов. — Совместная работа с командой по сверке показателей с исходными данными и участие в проверке отчётности перед запуском платформы. Требования: — Практический опыт анализа данных. — Уверенное владение SQL. — Умение работать с данными из разных систем, проверять их полноту и корректность, находить причины расхождений и объяснять результаты бизнес-пользователям. — Хорошее владение английским языком; знание китайского будет преимуществом. Условия: — Официальное трудоустройство согласно ТК РК. — График работы 5/2, с 09:00 до 18:00. География работы: оффлайн, город Астана.

Location: ES - Barcelona, Spain Scopely is looking for a Lead Product Analyst to join our new unannounced project in Barcelona, Spain, on a hybrid basis, working 3 days a week from the hub. At Scopely, we care deeply about what we do and want to inspire play, every day - whether in our work environments alongside our talented colleagues, or through our deep connections with our communities of players. We are a global team of game lovers who are developing, publishing and innovating the mobile games industry, connecting millions of people around the world daily. We are in development stages on an ambitious, unannounced, cross-platform Strategy/MMO title, creating a team of talented and passionate game makers to join us on this exciting journey! What you will do As a Lead Product Analyst, you will partner with a team of Analytical Engineers and product analysts, to support the game team. In this role, partnering with our internal data platform and data science teams, you will use data to generate player behaviour insights and improve feature performance; from data modelling and event tracking, through to AB-testing, insightful analyses and recommendations that answer the game’s most complex and challenging questions. Data Analysis: Dive deep into large, complex data sets to extract actionable insights that drive strategic decision-making. Analyse player behaviour, game performance, and trends to inform product strategies and optimisations. Analytics Roadmap: Collaborate with cross-functional teams to develop comprehensive analytics roadmaps tailored to specific game verticals. Define key metrics, establish data collection processes, and implement analytical frameworks to drive continuous improvement. Ownership of Analysis: Take ownership of end-to-end analytical projects, from data gathering and processing to interpretation and presentation. Drive the execution of analytical initiatives with precision and attention to detail. Cross-functional Collaboration: Work closely with teams across the organisation to translate data insights into impactful business outcomes. Product Roadmap Influence: Partner to shape the future direction of the game. Leverage data-driven insights to prioritise features, optimise game economies, and refine product roadmaps for maximum player engagement and satisfaction. Presentation and Communication: Effectively communicate complex findings and recommendations to stakeholders at all levels of the organisation. Present insights in a clear, concise manner through compelling presentations and reports. What We’re Looking For 7+ years of experience as a Data Analyst or Business Intelligence-related role Gaming industry background Working knowledge of SQL and comfort working in large data sets – exposure to BigQuery and Python/R experience a plus Working knowledge of visualization tools: Looker (Preferred), QlikView, Tableau or PowerBI. Please ensure that the résumé/CV you attach is written in English. About Scopely Scopely is a leading video game and global interactive entertainment company, home to many of the world’s most beloved and enduring experiences, including two of the most successful mobile games of all-time “MONOPOLY GO!” and “Pokémon GO,” along with “Stumble Guys,” “Star Trek™ Fleet Command,” “MARVEL Strike Force,” “WWE Champions,” the Scrabble® franchise, “Yahtzee® With Buddies,” and many others. Across mobile, web, PC, and console, Scopely creates, develops, publishes, and live-operates one of the most diversified and award-winning portfolios in the games industry — bringing hundreds of millions of players together through a shared love of play. Founded in 2011, Scopely is powered by its exceptional team — including thousands of world-class gamemakers around the globe, a distinctive tenet-driven culture, and its proprietary technology platform, Playgami. Together, these strengths have fueled Scopely’s position as the #1 mobile games company in the U.S. and #2 globally, generating more than $10 billion in lifetime revenue. Whether building global sensations like “MONOPOLY GO!” from the ground up, or expanding through strategic acquisitions, including the FoxNext, GSN, and Scopely Explore games businesses — Scopely consistently delivers experiences players love today and return to for years to come. Recognized multiple times as one of the "100 Most Influential Companies in the World" by TIME magazine and one of Fast Company's "World's Most Innovative Companies" and “Best Workplaces for Innovators,” Scopely believes that video games can be a force for good — creating meaningful connections, vibrant communities, and making life better through play. Scopely has global operations and partners across four continents in more than a dozen countries worldwide. For more information, visit: https://www.scopely.com/ . Notice to Candidates: Scopely will never request payment or financial information during the application or hiring process. Please apply only through our official website and verify that all Talent Partner communications come from an email address ending in @ scopely.com . Should you have any questions or encounter any fraudulent requests/emails/websites, please immediately contact recruiting@scopely.com. Our job applicant privacy policies are available here: California Privacy Notice and EEA/UK Privacy Notice . Employment at Scopely is based solely on a person's merit and qualifications. Scopely does not discriminate against any employee or applicant because of race, creed, color, religion, gender, sexual orientation, gender identity/expression, national origin, disability, age, genetic information, veteran status, marital status, pregnancy or related condition (including breastfeeding), or any other basis protected by law. We also consider qualified applicants with arrest or conviction records, consistent with applicable federal, state and local law.

Location: USA Workplace: Remote Solvd Inc. is a rapidly growing AI-native consulting and technology services firm delivering enterprise transformation across cloud, data, software engineering, and artificial intelligence. We work with industry-leading organizations to design, build, and operationalize technology solutions that drive measurable business outcomes. Following the acquisition of Tooploox, a premier AI and product development company, Solvd now offers true end-to-end delivery—from strategic advisory and solution design to custom AI development and enterprise-scale implementation. Our capability centers combine deep technical expertise, proven delivery methodologies, and sector-specific knowledge to address complex business challenges quickly and effectively. We are looking for a Senior / Staff Data Engineer to build what the Agent Assist provider calls: the Bedrock Knowledge Base configuration, the OpenSearch Serverless collection, the versioned retrieval API, and the quality dashboard. You’ll own the retrieval workstream end to end, paired with the ingestion engineer, with technical direction from the Solution Architect. This role carries the most technical risk in the engagement — entitlement filtering is a severity-one commitment. The mission: ship a retrieval API that returns the right passages, with citations, only to callers entitled to see them, at a latency and cost the client accepts, and that the client can version and operate after week 10. WHAT YOU’LL DO - Stand up the Bedrock Knowledge Base and OpenSearch Serverless vector collection in the client’s account from infrastructure code, with the embedding model, chunking strategy, and metadata fields the architect specified. - Implement hybrid retrieval — vector plus keyword — with metadata filtering by taxonomy, source, status, and review date; tune top-k, score thresholds, and reranking against the golden question suite. - Build the retrieval API on API Gateway and Lambda per the Integration Blueprint — versioned paths, authentication for the Agent Assist provider, per-client rate limits and usage metrics, structured error responses, and a citation payload with source URL, title, section, and last modified date. - Enforce entitlement at query time by filtering on permission metadata the ingestion pipeline captures — no restricted passage is ever returned to an unentitled caller. - Provide the Bedrock retrieve-and-generate reference endpoint used for pilot validation in weeks 7–9. - Build the quality dashboard — relevance, grounding, and citation scores trended per run; permission test results; freshness lag per source; API latency and error rate; OpenSearch capacity. - Support the contact center pilot in weeks 7–9 — capture retrieval misses, tune, and re-run the suite before each change ships. - Write the retrieval and API runbooks including model change, re-embedding, and index rebuild procedures with cost implications. - Pair with client platform owners in weeks 9–10 and hand over on the transition readiness checklist. REQUIRED SKILLS & EXPERIENCE - 4+ years as a software or ML engineer, with at least one RAG or enterprise search system delivered to production and measured with an evaluation suite — not just demos. - Hands-on with Amazon Bedrock — Knowledge Bases, Retrieve and RetrieveAndGenerate APIs, embedding models — and Amazon OpenSearch Serverless vector search including hybrid queries and metadata filters. - Python, with experience shipping Lambda-based APIs behind API Gateway including auth, versioning, and throttling. - Infrastructure-as-code with Terraform or AWS CDK and CI for deployment into a client-owned account. - Practical understanding of chunking, embedding model selection, reranking, and the trade-offs between relevance, latency, and cost. - Experience building operational dashboards in CloudWatch or an equivalent tool. PREFERRED QUALIFICATIONS - AWS Certified Generative AI Developer Professional or AWS Certified Machine Learning Engineer Associate. - Experience with RAG evaluation frameworks and metrics — faithfulness, context precision and recall, citation accuracy. - Experience integrating with a contact center Agent Assist product as an API provider. - Familiarity with Bedrock Guardrails and permission-aware retrieval patterns over Microsoft 365 content. When you join Solvd, you'll… - Shape real-world AI-driven projects across key industries, working with clients from startup innovation to enterprise transformation. - Be part of a global team with equal opportunities for collaboration across continents and cultures. - Thrive in an inclusive environment that prioritizes continuous learning, innovation, and ethical AI standards. Ready to make an impact? If you're excited to build things that matter, champion responsible AI, and grow with some of the industry’s sharpest minds. Apply today and let’s innovate together. Solvd is an equal opportunity employer.

Location: USA Workplace: Remote Solvd Inc. is a rapidly growing AI-native consulting and technology services firm delivering enterprise transformation across cloud, data, software engineering, and artificial intelligence. We work with industry-leading organizations to design, build, and operationalize technology solutions that drive measurable business outcomes. Following the acquisition of Tooploox, a premier AI and product development company, Solvd now offers true end-to-end delivery—from strategic advisory and solution design to custom AI development and enterprise-scale implementation. Our capability centers combine deep technical expertise, proven delivery methodologies, and sector-specific knowledge to address complex business challenges quickly and effectively. We are looking for a Senior Data Engineer to build the four source connectors and ingestion pipeline that turns raw knowledge content into a governed, permission-tagged corpus in S3 and Amazon Bedrock Knowledge Bases. You’ll own the ingestion workstream end to end inside an architecture set by the Solution Architect, working paired with the retrieval engineer so no deliverable sits with one person. The mission: get every in-scope item from four source systems into the index with its metadata, permissions, and lineage intact — on a sync schedule the client can tune, with retirement propagating on the next run. WHAT YOU’LL DO - Build the iKNOW connector against Oracle B2C Service knowledge APIs — full inventory extract, then incremental sync by modified date with article status and answer version captured. - Build SharePoint, OneDrive, and Teams connectors on Microsoft Graph — site and drive enumeration, delta queries for incremental change, and capture of sharing and group membership as permission metadata on every item. - Build the Sitecore connector against its content APIs for public web content in scope. - Implement the ingestion pipeline — landing in S3 with per-source prefix convention, document conversion and text extraction, deduplication by content hash, metadata enrichment from taxonomy, and Bedrock Knowledge Base data source sync with chunking parameters set by the architect. - Produce inventory extracts for content disposition reviews and counts that feed the end-of-Phase-1 re-baselining. - Implement retirement handling — items marked retired or deleted at source are removed from the index on the next sync. - Handle throttling and backoff for Oracle and Microsoft APIs, idempotent re-runs, and failure isolation per source so one connector’s outage does not stall the others. - Instrument every pipeline stage with CloudWatch metrics and write the ingestion runbooks. - Pair with client IT during weeks 7–10 so they can run, re-run, and extend the pipelines after transition. REQUIRED SKILLS & EXPERIENCE - 4+ years building data pipelines in production, at least 2 of them on AWS with Python. - Hands-on with Microsoft Graph API for SharePoint and Teams content — delta queries, permissions, and throttling — or equivalent enterprise content platform experience. - Experience landing unstructured content (HTML, Office documents, PDF, chat transcripts) into S3 and preparing it for search or vector indexing. - Working knowledge of Amazon Bedrock Knowledge Bases data sources and sync behavior, or a comparable vector ingestion path on OpenSearch. - Infrastructure-as-code experience with Terraform or AWS CDK and CI for pipeline deployment into a client-owned account. - Comfortable working from a shared backlog in client repositories with documentation written as the work is done. PREFERRED QUALIFICATIONS - AWS Certified Data Engineer Associate. - Prior integration with Oracle B2C Service or another Oracle Service Cloud product. - Prior integration with Sitecore XM or XP content APIs. - Experience with AWS Glue, Step Functions, or EventBridge for orchestration, and with document parsing libraries for Office and PDF formats. When you join Solvd, you'll… - Shape real-world AI-driven projects across key industries, working with clients from startup innovation to enterprise transformation. - Be part of a global team with equal opportunities for collaboration across continents and cultures. - Thrive in an inclusive environment that prioritizes continuous learning, innovation, and ethical AI standards. Ready to make an impact? If you're excited to build things that matter, champion responsible AI, and grow with some of the industry’s sharpest minds. Apply today and let’s innovate together. Solvd is an equal opportunity employer.

Задачи: — Развивать корпоративное хранилище данных, проектировать витрины под управленческую и финансовую отчетность. — Разрабатывать процессы сборки витрин и подключать новые источники данных. — Взаимодействовать с сотрудниками банка для выявления и уточнения требований, разбираться в методологии расчетов и согласовывать результаты. — Предлагать варианты реализации с оценкой трудоемкости и ограничений. — Решать ad-hoc запросы бизнеса, быстро находить данные и объяснять расхождения в цифрах. — Разрабатывать отчеты и дашборды. — Готовить сопроводительную документацию, включая описание витрин и регламент расчета показателей. Требования: — Опыт работы аналитиком и/или инженером данных от 6 лет, из них от 2-3 лет в банковской сфере обязательно. — Экспертное знание SQL, включая оконные функции, аналитические запросы и сложные соединения. — Навыки оптимизации запросов, включая чтение плана выполнения, работу с большими таблицами, партиционирование и индексы. — Опыт работы с промышленными СУБД. — Опыт развития хранилища данных, включая проектирование витрин и разработку ETL/ELT процессов. — Умение эффективно общаться с бизнесом, задавать уточняющие вопросы и понимать методологию. Будет плюсом: — Высшее техническое или экономическое образование. — Опыт работы с Airflow, Informatica, FormIT. — Опыт разработки дашбордов в BI-инструментах. — Знание финансов и бухгалтерского учета, опыт построения отчетности по этим направлениям. — Опыт работы с регуляторной отчетностью. Условия: — Оформление через ИП. — Удалённый формат работы. — Локация: Россия. — Уровень дохода обсуждается индивидуально.

Задачи: ▫️ Управление пайплайнами данных: batch и CDC-загрузки, трансформации, оркестрация, разбор инцидентов. ▫️ Разработка технических решений: физическая модель данных, структура dbt-проекта, шаблоны. ▫️ Руководство командой из 6–7 дата-инженеров и аналитиков: декомпозиция задач, код-ревью, найм и развитие сотрудников. ▫️ Поддержка AI-разработки: навыки, автопроверки, CI, контекст для AI-агентов. ▫️ Обеспечение качества данных: code review, контроль качества данных, сверка с источниками, мониторинг. ▫️ Обеспечение безопасности: управление доступами, секретами, аудит, взаимодействие с ИБ банка. ▫️ Управление контурами Dev / UAT / Prod: релизы, перенос данных с обезличиванием. ▫️ Выступать технической точкой контакта для банка и смежных команд. Требования: ▫️ Опыт работы в data engineering не менее 7 лет, из них минимум 2 года на позиции технического лидера. ▫️ Готовность активно писать код самостоятельно. ▫️ Опыт построения DWH или Lakehouse, понимание типичных проблем и их решений. ▫️ Экспертные знания SQL, уверенное владение Python, опыт моделирования данных (SCD, историчность). ▫️ Опыт работы с Iceberg, Trino, Spark, dbt, Airflow или аналогичными технологиями. ▫️ Умение аргументировать технические решения и объяснять компромиссы. ▫️ Опыт работы в банковской или другой строго регулируемой среде. Плюсом будет: ▫️ Опыт работы с CDC (Debezium, Kafka Connect), Ansible или другими инструментами Infrastructure as Code. ▫️ Опыт создания платформы данных с нуля. Условия: ▫️ Удалённая работа с необходимостью приезжать в Ереван 1–2 раза в месяц на 2–3 дня, при этом логистика и проживание оплачиваются. ▫️ Оформление через ИП. ▫️ Зарплата обсуждается индивидуально.

Задачи: — Решение задач компьютерного зрения. — Разработка и обучение нейросетевых моделей, а также поддержка и улучшение существующих решений. Требования: — Опыт разработки от 3-х лет. — Уверенное знание Python, PyTorch, OpenCV. — Практический опыт в задачах машинного обучения и компьютерного зрения.