Задачи:
— Участие в проекте симплификации процессов.
— Проведение интервью и рабочих сессий с владельцами и участниками процессов.
— Описание и визуализация текущих процессов (AS‑IS), фиксируя ключевые метрики и проблемные зоны.
— Анализ процессов на предмет потерь, избыточных операций и узких мест, формирование структурированных выводов и гипотез по их упрощению.
— Разработка совместно с бизнесом целевых моделей процессов (TO‑BE), подготовка предложений по изменениям в шагах, ролях, регламентах и ИТ‑системах.
— Участие в подготовке пакетов решений по каждому процессу (инициативы, «быстрые победы», долгосрочные изменения) и в оценке эффекта совместно с финансовым аналитиком.
— Сопровождение внедрения изменений и фиксации результата.
— Обеспечение актуальности описаний процессов и подготовки отчетных материалов по статусу и достигнутым показателям.
Требования:
— Высшее образование.
— Опыт работы от 3 лет в роли бизнес-аналитика в проектах по оптимизации/реинжинирингу бизнес‑процессов или внедрению ИТ‑решений.
— Опыт работы с непроизводственными функциями (ИТ, АХД, документооборот, финансы, HR) как плюс.
— Уверенное владение методами описания и анализа бизнес‑процессов.
— Опыт проведения интервью и фасилитации рабочих сессий с заказчиками и владельцами процессов.
— Базовые навыки анализа данных (Excel, сводные таблицы, простая визуализация).
— Понимание Lean (бережливого производства).
— Опыт участия в проектах по сокращению потерь и повышению операционной эффективности.
— Базовое понимание финансовых показателей и оценки эффекта от изменений.
— Опыт автоматизации процессов и внедрения ИТ‑систем.
— Знание английский – не ниже Pre‑Intermediate (чтение документации, базовая переписка).
— Опыт работы с инструментами моделирования процессов (например, MS Visio, draw.io, BPMN‑редакторы), онлайн‑досками (Miro/аналоги), системами постановки задач (Jira/аналоги).
TBC Uzbekistan is a digital financial services ecosystem powering some of Uzbekistan's most innovative financial experiences.
Languages required: English (C1), Russian (B2).
Work format: On-site in Tashkent, Uzbekistan.
ОфисseniorTashkent
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Написание и выполнение SQL-запросов
— Проведение расследований по качеству данных
— Анализ требований и подготовка технических заданий для разработки отчетов
— Описание настроек баз данных, таблиц, справочников и процессов
Требования:
— Экспертное владение SQL и MS Excel
— Опыт работы с FMCG рынком
— Навыки работы с транзакциями
— Опыт разработки алгоритмов формирования отчетов на основе агрегатов
— Опыт постановки задач на разработку отчетов
— Приветствуется опыт с Python и R
Условия:
— Полная занятость
— Официальное оформление
— Пакет ДМС
Проект:
Разработка единой системы оценки эффективности.
Задачи:
— Разработка решений вокруг DWH
— Создание ETL / настройка сбора данных, BI-аналитика
— Проработка архитектуры данных и системы для их сбора
— Внедрение нового функционала, сокращение техдолга
Требования:
— Опыт проектирования и построения пайплайнов: Python / Apache Airflow
— Интеграция источников с GraphQL, RESTful
— Хранение данных в Apache Iceberg / проектирование архитектуры хранения данных
— Проектирование архитектуры сбора данных и витрин
— Тестирование данных на всех уровнях требований к качеству данных
— Настройка метрик и алертов Prometheus / интеграция с внутренними системами оповещений
— Знание предметной области
Условия:
Удаленный формат работы
Интересный проект с архитектурными задачами
Профессиональный рост
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
О нас:
Мы строим ведущую платформу классифайд объявлений Узбекистана. ML - ядро нашего продукта: поиск, ранжирование, модерация и рекомендации.
Команда находится на активной стадии построения ML-инфраструктуры с нуля: мы выбираем технологии, формируем процессы и закладываем фундамент для ML-платформы следующего поколения.
Чем предстоит заниматься:
- Развивать качество поиска: LTR-модели (LambdaMART/LightGBM), разрабатывать и интегрировать векторный поиск, улучшение поискового пайплайна (работа с саджестером, catpred).
- Строить ML-модели для Trust & Safety: обнаружение мошенничества, модерация объявлений, NER в мессенджерах, скоринг нарушений.
- Развивать систему рекомендаций - item2item, user2item рекомендации.
- Участвовать в проектировании и развёртывании ML-платформы (SageMaker, MLflow, Feast, Evidently, Airflow).
About the company
We are an international fintech company developing modern payment solutions for businesses worldwide.
What you’ll do:
• Collect, validate, structure, and maintain business data
• Work with payment provider tariffs, clients, payment channels, terminals, and other operational data
• Ensure data is accurate, up-to-date, and correctly reflected in internal systems
• Work with Excel and databases on a daily basis
• Perform basic SQL queries and prepare data exports for Finance and other teams
• Support the Head of Analytics with regular data and reporting tasks
• Collaborate with Finance, PSP, Sales, Product, and other internal teams
• Potentially contribute to internal and product documentation
What we’re looking for:
• Junior / Junior+ level
• Strong Excel skills
• Basic knowledge of SQL and databases
• High attention to detail and accuracy
• Structured and analytical thinking
• Ability to work with routine and moderately large volumes of data
• Responsible, organized, and comfortable working with different systems
• Experience in FinTech / Payments / Banking is a plus, but not required
• Power BI is a plus, but not a must-have
Location: Cyprus — must-have
Working model: Office-based
You’ll be joining a small Analytics team with direct exposure to the Head of Analytics and the opportunity to gradually grow into more advanced BI, reporting, and analytics tasks.
Задачи:
— кастомизировать модели ранжирования
— персонализировать поисковую выдачу и работать с её разнообразием
— генерировать описание товара по фотографии
— развивать поиск по продавцам и интегрировать его в основную выдачу.
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
Нужны видео от первого лица в формате POV для обучения искусственного интеллекта. Общая сумма часов видео — 50 000 часов.
Подходящие видео:
Бытовые процессы:
— действия, выполняемые дома, на даче, в гараже, подсобном помещении или на улице;
— примеры: уборка, приготовление еды, сортировка вещей, организация шкафов и хранения, уход за обувью и одеждой, обслуживание бытовой техники, мытье окон, работа с домашними инструментами, мелкий ремонт, уход за территорией, другие повседневные действия руками;
— важно избегать большого количества одинаковых роликов, лучше разнообразить процессы по смыслу, предметам, условиям или способу выполнения;
— примеры разнообразия: разбирать шкаф с одеждой, посудой, инструментами; складывать полотенца разного размера; мыть окна разного размера; использовать разные средства и инструменты для уборки; применять разные последовательности действий;
— не нужно снимать одно и то же действие многократно одинаковым способом.
Коммерческие процессы:
— ручная работа на предприятиях, производствах, складах, в магазинах, мастерских, сервисах и других организациях;
— примеры: сборка изделий, упаковка продукции, сборка коробок, сортировка, комплектация заказов, обработка деталей, шлифовка, работа на производственных линиях, подготовка материалов, работа с инструментами и оборудованием, другие производственные операции;
— допускается длительная потоковая съемка с последующим разделением видео на логические части;
— важны изменения в процессе: другое положение детали, изменение материала, исправления, дополнительные операции, нестандартные ситуации;
— видео продолжительностью более 20 минут рекомендуется снимать по предварительной договоренности.
Продолжительность видео:
— для бытовых процессов рекомендуется снимать ролики от 1 до 20 минут;
— такой формат упрощает съемку, загрузку, проверку, разделение процессов, снижает ошибки и позволяет быстрее оценить соответствие материала требованиям;
— не нужно искусственно растягивать видео, если задача заканчивается раньше, главное — полезный и понятный процесс.
Задачи:
— Выявлять, анализировать и структурировать бизнес-потребности через интервью, воркшопы и мозговые штурмы со стейкхолдерами
— Документировать требования с помощью User Stories, Use Cases, BPMN/UML-диаграмм, а также создавать мокапы и прототипы в Figma, Balsamiq, Miro
— Постоянно коммуницировать с бизнес-заказчиками и командой разработки, чтобы все были в едином контексте
— Участвовать в планировании спринтов и оценке сложности задач
— Проводить приёмочное тестирование (UAT) и валидировать, что реализация соответствует требованиям
— Управлять изменениями требований (change request management) и приоритизировать бэклог вместе с Product Owner
Требования:
— Опыт работы от 2 лет в банковском секторе
— Опыт работы с HR-системами с точки зрения формирования требований и процессов внедрения
— Понимание Agile (Scrum, Kanban)
— Опыт работы в Jira, Confluence (или аналогичных ALM-инструментах)
— Владение техниками сбора и анализа требований (интервью, наблюдение, опросы, мозговые штурмы)
— Опыт создания: Use Cases, User Stories (с чёткими критериями приёмки), BPMN, UML (Use Case, Activity, Sequence диаграммы), ERD
— Навыки прототипирования (Balsamiq, Figma, Miro или аналоги)
Задачи:
— Развивать платформу для расчёта ML-признаков в batch-, streaming- и nearline-сценариях;
— Строить и поддерживать пайплайны для исторических расчётов, backfill и обновления признаков;
— Собирать обучающие датасеты так, чтобы в них не попадали данные «из будущего».
Ты будешь не просто работать с цифрами, а понимать причины изменений и превращать данные в решения для бизнеса, а так же оптимизировать процессы.
Что важно:
• продвинутый Excel;
• сильное аналитическое мышление;
• умение находить точки роста и предлагать решения;
• опыт автоматизации процессов;
• Qlik Sense будет плюсом.
Задачи:
— Проектировать и разрабатывать multi-agent системы.
— Интегрировать LLM с внутренними инструментами и сервисами.
— Разрабатывать backend-сервисы и API для agent workflows.
— Реализовывать RAG pipelines и tool/function calling.
— Создавать CLI-based agent workflows и инструменты автоматизации.
— Разрабатывать Computer Vision pipelines: object detection, multi-object tracking, person re-identification.
— Разрабатывать multi-camera multi-person tracking для сетей камер.
— Работать с видеопотоками в реальном времени и оптимизировать GPU inference.
Требования:
— Опыт работы с Node.js ecosystem и Express.js.
— Уверенное владение Python.
— Опыт работы с LLM APIs и prompt engineering.
— Опыт работы с RAG, tool calling или agent frameworks.
— Знакомство с Docker, Linux и Git.
— Опыт работы с PyTorch и OpenCV.
— Опыт в object detection и multi-object tracking.
— Опыт работы с YOLO, ByteTrack / BoT-SORT или аналогами.
— Понимание person re-identification и vector search.
— Опыт работы с Milvus / FAISS.
— Опыт обработки видео с ffmpeg / GStreamer.
— Работа с RTSP и hardware decoding.
Будет плюсом:
— Опыт в NLP и ML.
— Опыт развёртывания open-source LLM.
— Опыт оптимизации inference.
— Опыт работы с Vision-Language Models.
— TensorRT / ONNX Runtime.
Условия:
— Удалённый формат работы.
— Заработная плата: 1.600–3.200 USD net в месяц.
Удалённо
1 600 – 3 200 $
ГибридManila
Зарплата не указана
Аналитика, Данные и ML вакансии — страница 41 · Job Hunters