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.
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.
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.
Офисmiddle
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
- Готовить отчёты, расчёты и презентации для клиентов.
- Работать с данными мониторинга рекламных размещений.
- Проверять актуальность и корректность данных, находить расхождения, ошибки и дубли.
- Оперативно отвечать на вопросы клиентов в рабочих чатах.
- Вести базу рекламных конструкций: искать и добавлять объекты, заполнять координаты и параметры.
- Собирать креативы, адресные программы и открытую геоинформацию.
- Использовать Python, SQL и ИИ-инструменты для обработки данных и подготовки материалов.
Требования:
- Уверенный Excel: формулы, ВПР/XLOOKUP, фильтрация, сводные таблицы.
- Уверенный PowerPoint: работа с графиками и сборка презентаций по шаблону.
- Базовый Python: работа с таблицами и CSV, запуск и простая доработка готовых скриптов; знание pandas будет плюсом.
- Базовый SQL: простые запросы с использованием SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY.
- Умение использовать ИИ-инструменты и проверять полученный результат.
- Готовность к повторяющимся задачам и большим объёмам информации.
- Грамотный русский язык.
Условия:
- Полная занятость.
- Гибкий график.
- Формат на выбор - удаленный, гибридный, офисный (офис в Ташкенте).
- Оплата от $600 до $1 000 по результатам собеседования.
Задачи:
— разработка и внедрение LLM моделей для решения NLU задач бизнеса (SFT, RAG (Retrieval Augmented Generation), Agents, Summarization, Text Ranking, Text Matching, Language Modeling)
— дообучение LLM моделей
— разработка подходов и процессов разметки данных для оценки качества работы LLM
— формирование и работа с ML пайплайнами: работа с данными, обучение/дообучение NLP моделей, оценка качества решений, поддержка/автоматизация решений
— оптимизация работы моделей для промышленного контура на CPU/GPU
— работа с командой бизнес-представителей, DS-разработчиками
— организация проверки и генерация гипотез для решения технических и бизнес-задач.
Требования:
— опыт разработки на python, numpy, sklearn, pandas + библиотеки обработки текстовых данных
— опыт работы с Pytorch для построения DL текстовых моделей
— опыт работы с библиотеками LangChain/LangGraph
— опыт практической работы с LLM через API
— отличные теоретические знания классического и нейросетевого NLP, в тч LLM
— опыт дообучения классических трансформеров и LLM
— практический опыт, эксперименты, внедрение в ПРОД LLM решений
— опыт prompt-engineering
Будет плюсом:
— работа с инструментами Hadoop (HDFS, Hive), Spark
— опыт постановки и проведения a/b тестов
— опыт работы с распределенным обучением, глубокое знание GPU архитектуры.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможен гибридный формат работы
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и 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.
RELOCATION TO MANILA PH Salmon is a technology-driven financial company building a banking and lending platform across Southeast Asia, starting in the Philippines. We combine global fintech expertise with deep local market knowledge to make financial services simple, accessible, and useful for millions of people across the region. 7M+ app downloads. 2M+ monthly active users. 7,000+ partner stores. US$310M+ raised from leading global investors. Manila-based, globally distributed, and hybrid-first — our team spans 45+ countries.
About the role:
You'll own the NPV and unit economics model behind Salmon's credit card business — the core logic behind how we price, size, and monitor profitability across the portfolio.
What you'll do:
— Work directly with the Head of Economics to turn model logic into production-ready Python/SQL code
— Build and maintain the datasets that feed the model — cohorts, cashflows, losses, funding, fees, revenue — with help from other analysts
— Automate scenario and sensitivity runs so pricing, limit, and product decisions are backed by real numbers
What you'll own:
— Own the end-to-end NPV / unit economics model for credit cards — clean, testable, versioned logic
— Validate model outputs against actual portfolio performance and investigate gaps when they don't match
— Translate model logic into clear, implementation-ready specs when other teams need to build on it
— Step outside your immediate scope when the work calls for it — we value ownership over rigid roles
What makes you a strong fit:
— 2–3+ years of hands-on experience in data analytics
— Strong Python (pandas) and SQL — for data exploration and for implementing analytics logic in production
— Solid understanding of unit economics / financial modeling — cashflows, NPV, cohorts — through direct modeling experience or hands-on work with such models
— High attention to detail — small errors break economics in production
What we offer:
— Ownership and flexibility
— Stock option plan — four-year vesting with a 25% cliff after the first year
— Hybrid-first work environment
— Company-provided tools and equipment
— Office in Bonifacio Global City, Manila — a modern, walkable district at the centre of the Philippines' growing tech scene
— Health and time off
— Medical insurance support for you and your family through co-funding or reimbursement, depending on your location and subject to policy limits
— Access to an internal mental health support specialist
— 22 vacation days, Philippine public holidays, and 15 sick days
— 105 days of paid maternity leave and up to 14 days of paid paternity leave for employees relocating to Manila
— Relocation and family support
— Relocation support for you and your family — including flights, two weeks of accommodation, visas, paperwork, and logistics
— Reimbursement of eligible pet relocation expenses
— USD 2,500 per year for flights home
— Baby and family stipends for employees relocating to Manila: USD 1,000/month per child under two, USD 500/month per child aged two to 18
— Growth and team experience
— Opportunities to learn and share your expertise through internal expert meetups, external conferences, speaking opportunities, and industry publications
— Company-sponsored trips to Manila to meet and work with your team in person
— Regular team offsites, sports activities, and team events
— High-performing teams can earn a dedicated beach house week in Southeast Asia
Задачи:
— Поддержка Product, Marketing и Operations, преобразование их запросов в срезы данных, анализ трендов и четкие ответы в короткие сроки
— Работа с полным стеком отчетности: SQL, Databricks data marts, Tableau dashboards, автоматизация на Python
— Разделение операционной работы с Lead Analyst, владение ежедневными запросами для освобождения времени лидера для стратегических проектов
Что будете делать:
— Создание и поддержка Tableau dashboards и регулярных отчетов по ключевым метрикам Auto/Moto
— Написание SQL-запросов и построение data marts в Databricks
— Ответы на ad-hoc запросы заинтересованных сторон: срезы данных, анализ трендов, объяснение аномалий
— Развитие системы отчетности: стандартизация метрик, автоматизация ручных процессов, улучшение надежности данных
— Автоматизация повторяющихся отчетов с помощью Python (pandas)
— Взаимодействие с Product, Marketing и Operations для уточнения потребностей в данных и согласования метрик и структур данных
Требования:
— Опыт работы в аналитике данных от 2 лет
— Сильные навыки SQL
— Умение самостоятельно создавать и поддерживать дашборды в Tableau
— Знание Python (pandas) для автоматизации
— Способность работать самостоятельно и комфортно взаимодействовать с командами для сбора контекста и согласования требований
— Рабочий английский для коммуникации с заинтересованными сторонами
Условия:
— Владение и гибкость в работе
— Полностью удаленная работа с основными часами сотрудничества с 12:00 до 18:00 по манильскому времени (UTC+8)
— Предоставление компанией инструментов и оборудования
— Медицинская страховка для вас и вашей семьи с софинансированием или возмещением в зависимости от местоположения и политики
— Доступ к внутреннему специалисту по психическому здоровью
— 22 дня отпуска, государственные праздники Филиппин и 15 больничных дней
— Возможности для роста и обмена опытом через внутренние встречи экспертов, внешние конференции, выступления и публикации
— Поездки, спонсируемые компанией, в Манилу для личных встреч и работы с командой
— Возможность для высокоэффективных команд получить неделю в пляжном доме в Юго-Восточной Азии
Задачи:
— Подготовка данных: выгрузки из PostgreSQL и POS, очистка, пропуски, выбросы
— Прогнозные модели: поток гостей, спрос на позиции меню, потребность в закупках
— Признаки предметной области: сезонность, праздники, погода, история продаж
— Валидация: разбиение по времени, контроль утечек, бизнес-метрика рядом с технической
— Продуктовые исследования: сегменты гостей, средний чек, отток, эффективность акций
— Передача модели в прод вместе с бэкендом: контракт данных, инференс, мониторинг качества
— Код-ревью, обсуждение гипотез, планирование задач
Требования:
— Python 3.11+, аннотации типов
— pandas, NumPy: группировки, join'ы, оконные функции, даты
— scikit-learn: пайплайны, кросс-валидация, подбор гиперпараметров
— Метрики и переобучение: MAE / MAPE, бейзлайн, утечки
— SQL: join'ы, агрегаты, оконные функции
— EDA: matplotlib или seaborn
— Git, ветки, PR, код-ревью
— Плюсом: statsmodels, Prophet, CatBoost, Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, LLM и RAG
Условия:
— Удалённо из России, свободный график
— Доступы к AI-сервисам (ChatGPT, Claude и другие)
— Обучение за счёт компании: курсы, книги, конференции, хакатоны
— Ревью каждые 6 месяцев, путь до Middle+ за 0.5–1 года
Обязательно:
- Опыт оценки работ и распределения загрузки по команде.
- Знание критериев качества данных: полнота, согласованность, актуальность.
- Опыт формализации правил качества данных в виде проверок и технической документации.
- Хорошее владение SQL.
- Практический опыт работы с Oracle и PostgreSQL.
- Опыт разработки ETL-процессов.
- Опыт разработки витрин данных.
- Базовые навыки Python и Pandas.
- Базовые навыки работы с Apache Airflow.
- Опыт проведения code review и согласования MR.
- Опыт сопровождения и мониторинга информационных систем, инфраструктуры и интеграционных взаимодействий.
- Опыт настройки или модернизации мониторинга.
- Опыт анализа инцидентов систем обработки и контроля качества данных.
- Опыт участия в релизном процессе и установке релизов.
- Опыт работы с ролевыми моделями и требованиями ИБ.
- Опыт участия в DR-тестировании.
- Опыт ведения сервисной, функциональной и технической документации.
Необходим опыт:
- Опыт работы с Informatica ETL.
- Опыт работы с FineBI.
- Опыт сопровождения систем контроля качества данных.
- Опыт работы с системами регистрации и маршрутизации инцидентов.
Задачи:
- Мониторинг доступности и работоспособности ИС, её компонентов, инфраструктуры и интеграционных взаимодействий.
- Настройка и модернизация мониторинга и алертинга.
- Анализ инцидентов, логов и результатов автоматических проверок качества данных.
- Разработка и сопровождение ETL-процессов и витрин данных.
- Проведение code review, согласование MR и контроль соблюдения архитектурных требований.
- Декомпозиция задач, оценка работ и распределение загрузки внутри команды.
- Приёмка функциональной, технической и сервисной документации.
- Ведение admin guide, паспорта ИС, базы знаний и эксплуатационных регламентов.
- Сопровождение ролевой модели и выполнение требований ИБ.
- Приёмка изменений, установка релизов и проведение пост-релизных проверок.
- Участие в DR-тестировании.
- Координация устранения критических инцидетов
Задачи:
— разработка моделей с применением алгоритмов и техник машинного обучения;
— развёртывание моделей в выбранной среде;
— обработка и устранение возникающих проблем, связанных с работой модели после вывода в продуктивное использование.
Требования:
— опыт работы по направлению не менее 2 лет;
— знание алгоритмов и техник машинного обучения, их преимуществ, недостатков и особенностей применения;
— понимание теории вероятности и математической статистики;
— опыт программирования на языке Python, уверенное владение синтаксисом и основными конструкциями языка, использование библиотек для анализа данных и машинного обучения, знание библиотек для работы с веб-технологиями (Numpy, Pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn, XGBoost, CatBoost, PyTorch);
— знание системы контроля версий и методов CI/CD;
— понимание принципов работы с API и опыт их интеграции в проекты.
Условия:
— удалённый формат работы либо гибрид.
— ДМС со стоматологией, индексация зарплаты, бонусы за командные и личные достижения, кафетерий льгот (20 000 на услуги от образования до здоровья каждый год), программы финансовой, психологической и юридической поддержки, компенсация питания, программы адаптации.
— индивидуальные планы развития, помощь в наращивании экспертизы, работа с внутренним кадровым резервом внутри Северстали и Севергрупп.
— корпоративная культура, взаимоуважение и поддержка на всех уровнях управления.
Задачи:
— Разработка ML-моделей и алгоритмов
— Вывод в production ML-моделей и расчетных модулей
— Аналитика на больших данных
— Поддержка реализованных решений
— Разработка ML-моделей и алгоритмов для прогнозирования временных рядов
Требования:
— продвинутые знания в области математики (мат.анализ, линейная алгебра, теория вероятностей, мат.статистика)
— python: типы данных, структуры, ООП
— классический ML: задачи (классификация, регрессия), метрики, basic ML stack (pandas, numpy, sklearn, catboost, xgboost), SQL
— BigData stack (Hadoop, Spark, SparkML)
— умение работать с git, Jira, Confluence
Будет плюсом:
— знания в области финансов
— опыт продуктовой аналитики
— опыт работы с временными рядами (анализ, разработка моделей)
— опыт работы с LLM (langchain, langgraph)
— опыт end-2-end разработки ML-моделей (EDA-MVP-Solution-Validation-Production)
— опыт backend разработки
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— гибридный формат работы
— 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
— бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— участвовать в полном цикле разработки моделей по рискам розничного бизнеса: постановка задачи, сбор данных, разработка ML-модели, подготовка артефактов для внедрения
— исследовать источники данных и современные архитектуры для повышения качества работы моделей
— написание алгоритмов для целей сегментации выдач по риск-доходности
— презентация результатов исследований бизнес-заказчикам.
Требования:
— опыт разработки моделей машинного обучения (классический стек)
— знание ключевых методов и алгоритмов в области Machine Learning
— знание Python и библиотек Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, Transformers
— навыки работы с базами данных, знание SQL, PySpark
— высокий уровень ответственности и самостоятельности
Будет плюсом:
— опыт стажировок
— опыт с LLM и AI-агентами
— учебные знания в области розничного кредитования, портфельного управления и математики кредитных рисков.
Условия:
— оплачиваемая стажировка
— возможность выбрать удобный график – офис или гибрид (локация: м. Кутузовская)
— корпоративный спортзал и зоны отдых.
Проект
Raft AI4BI — платформа, объединяющая BI, DWH и AI-аналитику, позволяющая пользователям задавать вопросы к данным на естественном языке и получать аналитику и визуализации. Продукт используется крупными заказчиками в ритейле, финансах, производстве и других отраслях.
Кого ищем
Специалиста, который самостоятельно доводит внедрение AI4BI у клиента от подписанного контракта до реальной эксплуатации, работая руками, а не через постановку задач большой команде. В проектной группе с ним работают разработчик и DevOps, а архитектор подключается при необходимости новых решений. Аналитика в команде нет, обследование, модель данных, ТЗ, витрины и приёмка — зона ответственности руководителя проекта. Разработчик реализует, DevOps отвечает за контур и деплой. Вторая часть роли — развитие аккаунта, выявление новых потребностей клиента и формулирование следующих этапов работ.
Задачи:
— Обследовать ландшафт заказчика: источники, качество данных, доступы, интеграционный контур
— Проектировать аналитическое решение: ER-модели, зерно и структура витрин, семантический слой
— Писать ТЗ и спецификации интеграций
— Проектировать пайплайны загрузки: REST/SOAP API, ETL/ELT, потоковая доставка через Kafka/RabbitMQ
— Вести проект: скоуп, сроки, риски, статусы, коммуникация с заказчиком от аналитика до директора
— Собирать и проверять данные самостоятельно с помощью SQL и Python
— Проводить демо, UAT, обучение пользователей, передавать проект в поддержку
— Формулировать и обосновывать задачи для архитектора при необходимости новых решений
— Вести карту аккаунта и инициировать расширения: новые домены, интеграции, тираж на смежные подразделения
Требования:
Обязательно:
— Уверенный уровень SQL: оконные функции, CTE, чтение планов запросов, оптимизация
— Опыт ведения проектов внедрения от старта до сдачи с небольшой командой (2–4 человека), включая системный анализ и постановку задач
— Системный анализ с фокусом на моделирование данных: нормализованные и звёздные модели, SCD, выбор зерна витрины, ER-диаграммы
— Опыт проектирования аналитических решений и интеграций: REST/SOAP API, ETL/ELT, загрузка из нескольких гетерогенных источников
— Python для работы с данными: pandas, requests, разбор ответов API, трансформации, проверка качества выгрузки
— Использование AI-инструментов для быстрого создания PoC/прототипов (Claude Code, Cursor, Codex)
— Понимание брокеров сообщений (Kafka/RabbitMQ): когда нужны, описание контрактов событий
Плюсом:
— Знание Apache Superset: датасеты, семантический слой, дашборды, разграничение доступа
— Знание доменов закупок и/или продаж
— Опыт скрапинга данных
— Понимание процессов CI/CD
Отбор:
— Интервью с рекрутером
— Тестовая задача с навайбкодиванием
— Техническое интервью: обсуждение тестового задания, SQL, работа с данными, моделирование и системный анализ
— Финальное интервью: управление проектами, коммуникация с заказчиками и командой
Условия:
— Работа с реальными внедрениями AI/BI-решений и крупными заказчиками
— Возможность влиять на проект целиком — от обследования и проектирования до внедрения и развития клиента
— Команда технических специалистов и возможность роста в AI и работе с данными
— Полный рабочий день с гибким графиком
— Заработная плата до 200 000 рублей gross
Задачи:
— сопровождение и развитие аналитической отчетности с фокусом на работу с данными, SQL-логикой и корректностью бизнес-показателей;
— автоматизированный отчет, который обращается к данным витрины с использованием PySpark, обработка данных на Python и Pandas, формирование итоговой HTML-страницы;
— анализ и доработка источников данных;
— контроль корректности показателей, актуальности бизнес-логики, качества данных и стабильности формирования отчета;
— доработка SQL-логики, обработки данных, структуры отчета и итоговой HTML-страницы.
Дополнительно:
— участие в развитии AI-агента по отчетности, автоматизирующего text2sql-задачи: перевод пользовательских запросов в SQL, сбор данных, проверка показателей, подготовка структурированных ответов для руководства банка;
— понимание SQL, аналитического контекста, структуры витрин данных;
— проверка корректности сгенерированных запросов и результатов;
— участие в настройке логики взаимодействия агента с данными.
Требования:
— опыт работы в разработке на Python от 3 лет;
— уверенное владение Python, Pandas, SQL, PySpark (Hadoop/Spark);
— знание matplotlib/seaborn, Jupyter Notebook;
— знание HTML;
— навыки работы с Git, умение читать код DS и приводить его к инженерным стандартам production.
Условия:
— график работы 5/2, офисный формат (м. Кутузовская);
— оформление по ТК РФ, оплачиваемые больничные листы;
— спортивные и корпоративные мероприятия;
— программа обучения;
— добровольное медицинское страхование;
— и многое другое.
Группа Компаний “Вита Плюс” — фармацевтический холдинг, основанный в 2005 году, представленный на региональном рынке под брендами: «Вита Плюс», «Аптека нашего города», «Семейная аптека», «Склад Лекарств», «Вавилон Фарм», «Первая аптека». Компания объединяет более 3000 профессионалов и достигает ежегодного роста и развития.
Задачи:
— Выявление аномалий и глубокая сегментация данных для поиска неочевидных корреляций
— Бенчмаркинг и сравнение показателей сети с рынком для выявления слепых зон
— Сценарное моделирование развития событий с построением нескольких вариантов прогноза
— Стресс-тестирование влияния внешних факторов на маржинальность
— Разработка имитационных моделей для оценки влияния изменений параметров на прибыль
— Декомпозиция целей, определение ключевых метрик и создание индексных показателей
— Трансформация данных в стратегические планы и подготовка материалов для ТОП-менеджмента
Требования:
— Продвинутый SQL (оконные функции, CTE)
— Python (Pandas, NumPy, SciPy) или R для статистического моделирования
— Понимание регрессии, корреляции, кластеризации, теории вероятностей
— Знание разницы между Gross Profit, Net Profit, EBITDA, ROI, ROMI
— Системное мышление: видеть цепочку X → Y → через 3 месяца Z
— Коммерческая интуиция: опыт в ритейле, e-com или дистрибуции
— Здоровый скептицизм к данным: не верить «средней температуре по больнице», искать хвосты распределения
Условия:
— Зарплата от 100 000 ₽ (обсуждается по итогам собеседования)
— Официальное оформление по ТК РФ
— График 5/2
— Удаленный формат работы или гибрид
— Современный стек, приветствуется инициатива и новые инструменты
— Возможность влиять на процессы с первых месяцев, отсутствие жесткой бюрократии
Требуется специалист с хорошим знанием Python (Pandas, Numpy, MatPlotLib и другие аналитические библиотеки), отличным знанием SQL (Postgre с умением написания оконных функций), опытом построения отчетности (PowerBI предпочтительно), уверенным знанием Excel (ВПР, Сводные таблицы и пр.). Опыт работы в антифрод-аналитике или риск-менеджменте является преимуществом. Понимание алгоритмов ML также является плюсом.
Задачи:
— разрабатывать и выгружать обязательную отчетность для Центрального Банка РФ;
— подготавливать аналитические отчеты и дашборды для смежных подразделений компании;
— участвовать в модернизации и настройке систем мониторинга транзакций (антифрод-систем).
Задачи:
— Разрабатывать новые отчеты и поддерживать существующие;
— Автоматизировать подготовку и доставку отчетов с помощью Python;
— Проектировать концепты дата-моделей и витрин для своих отчетов;
— Участвовать в проверке данных для витрин в продакшене;
— Плотно взаимодействовать с разными командами: CRM, антифрод, маркетинг, финансы, випы и т.д.;
— Поддерживать актуальность и прозрачность показателей, документировать метрики и логику расчетов;
— Участвовать в разработке различных бизнес-моделей;
— Создавать и дорабатывать дашборды в Tableau;
— Искать возможности для автоматизации и улучшения существующих решений.
Требования:
— Уверенное владение основными конструкциями Python и понимание принципов работы языка;
— Практический опыт использования функций, генераторов, декораторов и т.д.; понимание принципов организации кода: модули, пакеты, зависимости;
— Умение писать надежный код с обработкой исключений и логированием;
— Опыт работы с Pandas;
— Опыт работы с Git;
— SQL: умение читать большие сложные витрины, дебажить их и грамотно писать запросы;
— Понимание принципов оптимизации запросов и работы с большими объемами данных;
— Tableau или любой другой BI тул: базовый уровень.
Будет плюсом:
— Опыт работы с Airflow.
Условия:
— Удалённая работа из любой точки мира с возможностью посещения офиса в Москве;
— Достойный уровень заработной платы;
— Сильная техническая команда и обмен опытом;
— Сложные задачи и использование новых технологий;
— Отсутствие бюрократии и технологическая свобода;
— Возможность карьерного роста и профессионального развития;
— Открытая и свободная атмосфера;
— 50% компенсация оплаты изучения английского языка;
— Частичная оплата занятий спортом.
Задачи:
— работать с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, SQL) — от выгрузки и разведки до построения витрин для моделей
— разрабатывать индивидуальные модели эластичности и клиентского поведения в сегменте B2C — от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и предсказаний
— проверять бизнес-гипотезы и превращать их в измеримый эффект: дизайн и оценка A/B-тестов (мэтчинг, продвинутые методы causal inference, интерпретация результатов)
— выстраивать коммуникацию с заказчиками: согласовывать метрики, защищать подходы, показывать ценность данных на понятном языке
— обеспечивать надёжность и мониторинг внедрённых решений — чтобы модель работала стабильно и приносила пользу каждый день.
Требования:
— опыт работы Data Scientist от 5 лет
— высшее техническое образование (будет плюсом если выпускник - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)
— понимание теории вероятностей и статистики
— уверенное владение широким спектром ML-алгоритмов — регрессия, классификация, кластеризация, а также uplift-моделирование (способность оценивать причинно-следственные эффекты, а не просто предсказывать)
— владение Python и ML библиотеками (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, etc.)
— плюсом будет опыт работы с pytorch, pyspark.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости 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.
ГибридseniorМосква
Зарплата не указана
ГибридManila
Зарплата не указана
Удалённоlead
до 180 000 ₽
Все вакансии в одном месте — страница 4 · Job Hunters