Вакансии

Workplace: Удаленно Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Сейчас мы разрабатываем несколько ML-продуктов в системе управления складом (WMS Коледино) и ищем Data Scientist с опытом разработки полного цикла ML-решений (Classic ML + Computer Vision) и уверенным знанием алгоритмов и структур данных. ML-стек: PyTorch, Pandas, NumPy, Scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, Hadoop, Pyspark, PostgreSQL, ClickHouse. Обязанности Разрабатывать архитектуру ML-пайплайна на основе бизнес-требований; Обучать модели машинного обучения (Classic ML + Computer Vision); Улучшать качество текущих моделей и бизнес-метрик решений; Проводить анализ результатов, метрик и формулировать гипотезы по улучшению моделей; Выкатывать модели в Production и проводить A/B тесты; Требования Опыт разработки полного цикла ML-решений; Уверенный опыт обучения и использования современных моделей компьютерного зрения; Опыт в Data science от 3-х лет; Уверенные знания алгоритмов и структур данных, прикладной статистики и мат. анализа; Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Задачи: – Разработка и рефакторинг ETL/ELT пайплайнов на pyspark; – Разработка и поддержка OLAP движков Starrocks/Clickhouse; – Поддержка текущих пайплайнов на Greenplum и Hadoop; – Миграция с HDFS на S3; – Оптимизация spark-приложений. Требования: – Опыт работы с Python от 3 лет; – Глубокое знание SQL и опыт работы с большими данными; – Опыт работы с Apache Airflow; – Опыт проектирования и разработки ETL/ELT процессов; – Опыт работы с колоночными БД (ClickHouse); – Знание принципов построения Data Warehouse и Data Lake; – Понимание разницы между OLTP/OLAP системами; – Уверенная работа c linux и git; – Понимание процессов ci/cd.

Отличное знание Python, опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3; Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации;

Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа; Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций;

Предстоит проектировать и наполнять аналитические витрины, описывать данные, ставить задачи дата-инженерам и согласовывать результат с заказчиками.

Ваша задача — внедрять новые технологии, разрабатывать и тестировать интеграционные решения, а также создавать витрины данных и развивать слой данных для BI-систем.

Location: London QRT is a global quantitative and systematic investment manager, operating across all liquid asset classes. We are a data- and technology-driven organization applying scientific methods to investing. Our collaborative culture and focus on innovation enable us to solve complex challenges and deliver high-quality returns for our investors. The Business Data & Analytics (BDA) Team develops applications and business insights for senior stakeholders. Its data platform supports the team’s applications and analytical tools, alongside work in data science, analysis and applied AI. Your future role within QRT We are seeking a Data Engineer to help build and maintain the BDA data platform. You will work directly with business stakeholders, translating open-ended questions into reliable datasets, analyses and tools. The role is expected to involve the following activities: Design, build and operate data pipelines and datasets on AWS using services including S3, Lambda, Step Functions, Glue and Athena. Define infrastructure as code and deliver changes through CI/CD. Integrate internal and external data sources, validating data quality and reliability. Build reporting and BI views and communicate findings to non-technical stakeholders. Use agentic coding tools in day-to-day development and design data and systems that AI agents can use safely. Contribute to LLM-powered projects, including document extraction, natural-language data access and automated data quality. Share ownership of the team’s systems, documenting design decisions, assumptions and limitations. Your present skillset A degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, Statistics or another relevant technical discipline. At least three years’ experience building and operating production data pipelines and datasets. Strong hands-on experience with AWS, including IAM. Strong Python and SQL skills, with the ability to write clean, structured and tested code. Experience with infrastructure as code and agentic coding tools, including reviewing and verifying their output. Strong analytical and problem-solving skills, intellectual curiosity and a consulting mindset. A proactive, organised and versatile approach, with enthusiasm for BI, analysis and data science alongside engineering. Comfortable working through problems where requirements are not fully defined. Desirable to have experience or a willingness to learn in the following areas Terraform. Dash, FastAPI or similar frameworks for dashboards, reporting and data applications. LLMs, including agents, tool use, retrieval or MCP. AI-friendly data architectures, including machine-readable data contracts, catalogues and metadata. Applying machine learning or statistical methods to business problems. Spark or PySpark. QRT is an equal opportunity employer. We welcome diversity as essential to our success. QRT empowers employees to work openly and respectfully to achieve collective success. In addition to professional achievement, we are offering initiatives and programs to enable employees achieve a healthy work-life balance.

Location: Москва Мы ищем опытного DS для участия в масштабном проекте по внедрению системы индивидуального ценообразования в Сбере. Проект направлен на увеличение прибыли банка посредством персонализированных предложений клиентам. Обязанности * глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей * опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке * разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования) * анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV) * построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений. Требования * глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха * продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов. Понимание принципов микроэкономики и теории цен * опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа) * продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML * опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse). будет плюсом: * опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning). Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный 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.

Location: Poland; Czechia; Bulgaria; Croatia; Romania; France About Gramian Gramian Consultancy is a boutique consultancy specializing in IT professional services and engineering talent solutions. With a strong background in software engineering and leadership, we help companies build high-performing teams by matching them with professionals who truly fit their needs. About the Role Our client is a Big4 Consultancy group that works with leading financial institutions on AI-driven transformation, automation, advanced analytics, and financial crime prevention . Their are building a production-grade AI-assisted KYC / Customer Due Diligence platform for an international insurance environment. We are looking for an experienced Data / Integration Engineer to own the data flowing into and out of the platform. The role focuses on Databricks, Python / PySpark, SQL, data modelling, data contracts, APIs, legacy-system integration, and data quality , replacing mocked sources with reliable production integrations. CONTRACT: B2B or B2C contract COMMITMENT: Full-time, 3-4 months contract with possibility of extension or getting on new projects LOCATIONS: Remote, EU-based candidates START: ASAP PROCESS: Initial qualification followed by client interviews Responsibilities Inventory and map all internal and external data sources. Define data contracts and canonical data structures for client, screening, evidence, audit, and reporting data. Build connectors to external screening providers, public registers, and local data sources. Connect Databricks with SQL Server, legacy databases, and core enterprise systems. Support API, database-link, batch, file, and SFTP-based integrations. Design and maintain data models supporting evidence, audit trails, and reporting. Implement data quality checks, contract tests, and retention rules . Validate incoming and outgoing data flows across production services. Support integration troubleshooting and production-readiness activities. Contribute to a business-critical platform where data accuracy and reliability are essential. Requirements Strong hands-on experience with Databricks , including Delta Lake and Unity Catalog. Strong experience with Python / PySpark . Advanced SQL skills. Experience integrating with SQL Server and legacy databases . Strong experience with REST APIs, DB links, batch processing, files, and SFTP integrations . Experience with data modelling and data-contract design . Experience implementing data-quality validation and integration testing. Fluent English and ability to work remotely within the EU.

глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей. опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке.

– Разработка и деплой моделей: gроектировать и внедрять ML-решения (от классического регрессионного анализа до Time Series и Uplift-моделей). – Работа с Big Data: строить высокопроизводительные пайплайны обработки данных и генерации признаков на PySpark.

• Погружаться в бизнес-контекст антифрода и комплаенса, изучать процессы, данные и текущие модели. • Находить точки роста и предлагать новые ML-подходы.

Задачи: — Разработка ETL/ELT процессов для хранилищ данных и озер данных — Оптимизация SQL запросов, включая OLAP задачи — Создание DAG’ов и управление зависимостями ETL-пайплайнов с использованием Apache Airflow Требования: — Опыт работы от 2-х лет в качестве инженера данных, разработчика ETL на SQL и Pyspark — Опыт работы с SQL, PostgreSQL, Apache Airflow, API, веб-сервисами, очередями и другими технологиями интеграции данных — Навыки оптимизации SQL для OLAP — Экспертиза в реализации ETL/ELT — Базовый уровень владения Apache Hadoop (Spark, Hive или Impala) — Опыт работы с брокерами сообщений Kafka, RabbitMQ — Опыт работы с S3 Minio и Apache Iceberg Условия: — Удалённая работа, полный рабочий день — Оформление по ИП/ГПХ

Location: Москва Мы ищем аналитика данных в команду, которая отвечает за профиль клиента — физического лица. Наши цели — обогащение профиля данными, рост доходности от коммуникаций по текущим клиентам и привлечение новых клиентов в Сбер. Вы будете работать с большими данными, искать точки роста и превращать цифры в решения, которые влияют на бизнес-результат. Обязанности \- выгрузка и анализ данных (Hadoop) для аналитических задач и ad-hoc запросов \- формулирование и проверка гипотез, A/B-тесты, оценка эффекта от изменений в процессах и продуктах \- проектирование и разработка дашбордов и регулярной отчётности в BI \- перевод бизнес-потребности в аналитические задачи и метрики, подготовка выводов с конкретными рекомендациями \- презентация результатов продуктовым командам и руководству. Требования \- SQL на продвинутом уровне: оконные функции, оптимизация запросов, работа с большими таблицами \- опыт работы с Hadoop / Spark (знание PySpark как преимущество) \- Python для анализа данных (Pandas, NumPy, SciPy) \- опыт построения дашбордов в BI-системах (Tableau/Power BI или аналоги) \- знание статистики: A/B-тестирование, корреляции, распределения, проверка гипотез \- опыт работы в банке с клиентскими данными будет плюсом. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия *  корпоративный спортзал и зоны отдыха * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития *  расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * 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 * корпоративная пенсионная программа.

Предстоит: Разрабатывать ETL-процедуры с использованием Python, PySpark, Hadoop, Airflow; Собирать данные из разных реляционных и нереляционных источников (Kafka, Redis, Hadoop);

• Опыт работы от 2-х лет в качестве инженера данных, разработчика ETL на SQL и Pyspark;

Location: Москва Workplace: Гибридный О компании Цель продукта: оптимизировать инвестиции в строительство и модернизацию сети радиодоступа. Обязанности Работа с PySpark и геоданными; Требования Студенты 3-6 курсов бакалавриата, специалитета или магистратуры; Уверенное знание SQL Будет плюсом: Опыт работы с Python Умение валидировать данные и разбирать бизнес-логику формирования данных Понимание бизнес-процессов и опыт общения с заказчиком Опыт систематизации и описания требований Знание подходов к визуализации Условия Cобственную 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; Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку. А еще: 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.

Location: Москва Workplace: Гибридный О компании MTC Web Services (MWS) — бигтех-компания, предоставляющая облачные, AI-сервисы и платформенные решения под разные задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации процессов. Также мы запустили новую публичную платформу собственной разработки — MWS Cloud Platform. Ищем стажера Data Engineer в команду Dynamic Pricing. Продукт занимается созданием комплексного решения, которое позволяет гибко управлять ценами товаров/услуг/подписок в зависимости от профиля клиента и характеристик товара для достижения различных бизнес-целей. Обязанности Разрабатывать ETL-процедуры с использованием Python, PySpark, Hadoop, Airflow; Собирать данные из разных реляционных и нереляционных источников (Kafka, Redis, Hadoop); Создавать и наполнять витрины данных в Hive/Postgres/Greenplum; Писать базовые дата-процессы и поддерживать существующие пайплайны; Оформлять и актуализировать техническую документацию; Помогать в решении текущих технических задач (работа с мелкими файлами в Hadoop и др.); Участвовать в обсуждениях архитектуры и процессов обработки данных. Требования Студенты 3 - 6 курсов бакалавриата, специалитета или магистратуры; Хорошее знание Python; Уверенное знание SQL и умение работать с реляционной СУБД; Понимание принципов работы с Git; Базовое понимание концепций ETL и работы с данными. Условия График работы 40 часов в неделю; Гибридный формат работы; Развитие в командах профессионалов и опытный наставник, готовый делиться опытом; Мобильная связь за счет компании; Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети; Специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС; Непрерывное развитие — доступ к курсам и вебинарам корпоративного университета и онлайн-библиотеке.