Компания МТС Банк ищет системного аналитика DWH (Oracle). Команда занимается финансовой и управленческой отчетностью, основная задача — работа с хранилищем данных (DWH), построение финансового результата, расчётов и отчётов. Ключевая предметная область: финансовый учёт в банке (бухгалтерские счета, проводки, локация). Текущий стек — Oracle, в планах переход на современные инструменты (Spark, Airflow).
Задачи:
— взаимодействовать с бизнес-заказчиками по вопросам сбора, анализа и формализации требований к данным для обязательной отчетности
— выбирать системные решения для обеспечения полноты, доступности и качества необходимых данных
— документировать, систематизировать и унифицировать витрины данных и аналитической отчетности
— строить логические модели данных, описания показателей отчетности
— взаимодействовать с командой разработки хранилища данных и аналитическое сопровождение процесса разработки
— принимать участие в тестировании и приёмке готового функционала
Требования:
— понимание архитектуры и принципов работы хранилищ данных и аналитических систем
— понимание основных задач и принципов управления данными
— опыт разработки или бизнес-анализа витрин, отчетности на базе хранилища данных
— опыт разработки документов (FSD, модель данных, методики расчета показателей)
— опыт построения эффективных коммуникаций, проведения совещаний, выявления и формулирования бизнес и технических требований
— знание SQL на уровне написания базовых запросов (предпочтительно СУБД Oracle)
— знание Excel на продвинутом уровне
— опыт работы с BI средствами на уровне аналитика/разработчика (предпочтительно MS Power BI)
Задачи:
— разрабатывать и поддерживать DAG в Apache Airflow
— работать со скорингом (рассчитывать стратегии взыскания клиентов)
— программировать на Python (основном языке)
— оптимизировать запросы и работать с Oracle (SQL, хранимыми процедурами)
— поддерживать и сопровождать выгруженные DAG
— участвовать в разработке и применении моделей (машинном обучении, сегментации клиентов)
— проводить код-ревью
— самостоятельно проводить аналитику (в команде нет системных аналитиков)
Требования:
— уверенное коммерческое программирование на Python
— опыт создания DAG и работы с Apache Airflow
— опыт оптимизации запросов в Oracle, знание хранимых процедур
— базовые навыки Linux (сборка образа, решение задач без DevOps)
— опыт работы с Kubernetes
— уровень Middle: около 2–3 лет коммерческой разработки на Python
— релевантный опыт с Airflow 2–3 года
— опыт именно оптимизации запросов в Oracle, а не просто написания простых запросов
Компания МТС Банк ищет специалиста на позицию ML/DevOps Engineer в Москве.
Задачи:
— деплоить и интегрировать модели, сопутствующие сервисы и инструменты, автоматизировать поставку и оптимизировать потребление ресурсов
— мониторить и поддерживать работоспособность
— обеспечивать соответствие политикам информационной безопасности и стандартам надёжности при развёртывании ML‑решений
Требования:
— уверенное администрирование Linux, понимание сетевых протоколов и потенциальных точек отказа
— опыт конфигурации и распределения мощностей видеокарт для обучения и инференса моделей
— опыт настройки мониторинга инфраструктуры и метрик деградации моделей
— опыт работы с vllm, Triton Inference Server, FastAPI, KServe или TorchServe
— опыт построения сложных многоэтапных пайплайнов с упором на безопасность
Технологический стек включает Docker, Linux, Kubernetes, Bash, GitLab CI, Ansible, Terraform, Airflow, Python, vllm, cuda, triton, Prometheus/Victoria Metrics, Grafana, SQL, Postgres, Elasticsearch, MLflow, Qdrant, Nexus, Vault.
Москва
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников;
— работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины;
— оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах;
— управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов;
— визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки бизнес-решений;
— оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности.
Требования:
— уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов);
— понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ;
— базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач;
— аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию.
Желательный опыт:
— опыт создания дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных);
— понимание концепций ETL/ELT;
— понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики);
— интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster).
Условия:
— срочный трудовой договор на 3 месяца;
— график 5/2, не более 30 часов в неделю;
— возможна удалённая, офисная или гибридная работа;
— стажировка доступна студентам любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.
Задачи:
— построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников;
— работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины;
— оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах;
— управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов;
— визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки принятия бизнес-решений;
— оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности.
Требования:
— уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов);
— понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ;
— базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач;
— аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию.
Желательный опыт:
— создание дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных);
— понимание концепций ETL/ELT;
— понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики);
— интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster).
Условия:
— срочный трудовой договор на 3 месяца;
— график 5/2, не более 30 часов в неделю;
— возможность работы удаленно, в офисе или в гибридном формате;
— стажировка открыта для студентов любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.
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:
— Строить и развивать CI/CD-пайплайны в GitLab (GitLab CI/CD): от структуры и раннеров до стратегий деплоя (blue-green, canary, rollback);
— Писать и поддерживать Ansible-плейбуки для конфигурации серверов, раскатки приложений и рутинных операционных задач;
— Разрабатывать автоматизацию для DBA-команды: скрипты обслуживания БД (Clickhouse, Redis, PostgreSQL), автоматизация бэкапов, ротации, мониторинга, регламентных проверок (Python/Bash);
— Писать скрипты и небольшие инструменты по запросу инженерных команд - на Python и Bash, с адекватным логированием и обработкой ошибок;
— Поддерживать и улучшать инфраструктуру как код (Docker, в перспективе - Helm-чарты и Kubernetes-манифесты);
— Участвовать в код-ревью инфраструктурных изменений и в разборе инцидентов, связанных с CI/CD и автоматизацией;
— По мере роста задач - подключаться к работе с Kubernetes, Kafka, RabbitMQ, Airflow, Nginx и тд (администрирование, автоматизация обслуживания, участие в проектировании).
Требования:
— Опыт построения и поддержки CI/CD от 2 лет, желательно с GitLab CI/CD;
— Уверенное написание Ansible-плейбуков (роли, инвентари, идемпотентность);
— Python на уровне написания production-скриптов;
— Bash на уровне уверенной автоматизации операционных задач;
— Опыт работы с Docker;
— Понимание принципов работы Linux на уровне администрирования (сеть, права, systemd, файловые системы);
— Готовность разбираться в предметной области смежных команд (специфика задач DBA) для написания релевантной автоматизации.
Будет плюсом:
— Опыт работы с Kubernetes (деплой, отладка, чтение манифестов) и/или Helm;
— Опыт работы с Kafka, RabbitMQ, Airflow, DataHub, Nginx — администрирование или автоматизация обслуживания;
— Опыт автоматизации задач вокруг Clickhouse, Redis, PostgreSQL;
— Опыт настройки мониторинга (Prometheus/Grafana) и алертинга (Alertmanager).
Условия:
— Официальное оформление в IT-аккредитованную компанию и зарплата на уровне топовых IT-компаний России;
— Удалённый формат работы, гибкое начало рабочего дня + 3 day off в год;
— Расширенный ДМС со стоматологией, экстренной и плановой госпитализацией и др.;
— Выдача необходимой техники для работы (Mac/Windows на выбор);
— Возможность посещать профессиональные конференции и выступать от имени компании на отраслевых мероприятиях;
— Performance Review дважды в год с возможностью влиять на профессиональное развитие и уровень дохода;
— Сотрудничество с BestBenefits - сервис корпоративных скидок, занятия с преподавателем-носителем по английскому языку;
— Возможность получить сниженную процентную ставку на ипотеку;
— Корпоративная скидка 50% на сервис каршеринга.
Задачи:
— участие в создании и поддержке аналитических решений для повышения эффективности маркетинговых кампаний;
— применение методов машинного обучения, особенно uplift-моделирования, для оптимизации взаимодействия с клиентами и повышения ROI;
— построение uplift-моделей по сегментам для разных групп;
— разработка uplift-моделей для различных номиналов промоакций с последующей оптимизацией;
— прогнозирование RFM;
— участие в проведении A/B тестов, расчет финансовых эффектов от внедрения моделей, генерация признаков для моделей.
Требования:
— базовое понимание статистики и теории вероятностей;
— опыт работы с Python (Pandas, NumPy);
— знание основ машинного обучения (линейная регрессия, деревья решений, случайный лес);
— понимание концепции uplift-моделирования;
— опыт работы с табличными данными;
— понимание принципов распределенных вычислений (PySpark);
— опыт коммерческой разработки.
Технологии и инструменты:
— работа с данными: pyspark, SQL, S3;
— классический ML и uplift: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, scikit-uplift;
— разработка и версионирование: Jupyter Notebook, VS Code/PyCharm, git;
— ML инфраструктура: JupyterHub, MLFlow, Airflow, PostgreSQL;
— ML: Transformers, SGLang, Triton;
— процессы: Jira, Confluence.
О позиции
Разработка дашбордов и аналитики на Apache Superset с элементами AI для поддержки экспертизы лекарственных средств и медицинских изделий.
Обязанности
• Разработка и поддержка интерактивных дашбордов в Apache Superset
• Написание и оптимизация сложных SQL-запросов, создание витрин данных
• Кастомизация дашбордов (Jinja, CSS, Python)
• Внедрение AI/ML-решений для аналитики и прогнозирования
• Взаимодействие с заказчиками, сбор требований, презентация результатов
Требования
• Высшее техническое / ИТ-образование
• Опыт BI-разработчика от 2 лет
• Опыт работы с Apache Superset от 1 года
• Продвинутый SQL
• Опыт работы с PostgreSQL / ClickHouse / MS SQL
• Знание Python (Pandas, SQLAlchemy)
• Понимание DWH и моделирования данных
Будет плюсом: опыт AI/ML в аналитике, Power BI/Tableau, Airflow, работа в фарме или госсекторе.
Условия
• Зарплата от 500 000 тенге
• Работа в офисе в Астане
• Социальный пакет по ТК РК
• Участие в проектах цифровизации государственной экспертизы
Задачи:
— проектировать, разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-пайплайны
— собирать, обрабатывать и трансформировать данные из различных источников
— разрабатывать и сопровождать слои DWH, витрины данных и data marts
— настраивать интеграцию источников данных: CRM, ERP, BI и внешних сервисов
— разрабатывать внутренние сервисы и API на Python
— заниматься мониторингом, логированием и устранением ошибок
Требования:
— практический опыт работы с Python, SQL, Airflow, ETL/ELT и DWH
— опыт разработки и поддержки data pipelines
— знание реляционных СУБД
— опыт работы с API
ОфисmiddleАстана
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 6 · Job Hunters