Вакансии

– Уверенные знания SQL и Python. – Опыт работы с Apache Spark.

• Опыт системного анализа от трёх лет, включая проекты DWH и аналитической отчётности. • Уверенный SQL: сложные JOIN, CTE, оконные функции, агрегаты;

Сегодня мы расширяем команду и ищем Инженера данных для работы над внешними проектами в таких сферах, как ритейл, EdTech, банкинг и других. Чем предстоит заниматься Проектировать и разрабатывать потоки данных на ETL/ELT-инструментах;

Проектирование и развитие масштабируемой data-инфраструктуры (batch и streaming пайплайны); ClickHouse (MergeTree), S3 Data Lake, Kafka, Airflow (ETL/ELT);

• Опыт системного анализа от трёх лет, включая проекты DWH и аналитической отчётности. • Уверенный SQL: сложные JOIN, CTE, оконные функции, агрегаты;

Разрабатывать и развивать пайплайны данных и платформенный слой, от которого зависят AI-продукты компании; Анализировать использование LLM: стоимость, экономику токенов и кеширования, финансовую отчетность по расходам на AI;

Location: Москва Ищем специалиста, который сочетает инженерный подход к разработке ETL-процессов с глубоким пониманием аналитики данных. Обязанности Чем предстоит заниматься: • проектирование на основе спецификаций (Spec-driven) • разработка ETL/ELT процессов • оркестрация и мониторинг • аналитическая поддержка • работа с документацией • взаимодействие со стейкхолдерам Требования Мы ждём что ты: • Опыт работы от 4 лет в ролях Data Engineer, DWH-разработчика или системного аналитика данных • Продвинутый уровень SQL: оконные функции (ROW\_NUMBER, LAG/LEAD), CTE, понимание плана выполнения запроса (EXPLAIN) и оптимизации • Уверенное владение Apache Spark: опыт промышленной разработки на языке Scala, опыт работы с экосистемой Big Data: HDFS, Hive Metastore, YARN, Parquet/ORC форматы • Практический опыт работы с оркестраторами (Airflow, Luigi или аналоги) • Владение Git: ветвление (GitFlow), код-ревью, разрешение конфликтов Будет плюсом: • Опыт проектирования витрин с нуля под требования конкретных продуктовых метрик • Python (Pandas, PySpark) для вспомогательных скриптов, тестирования или легкого анализа • Начальные знания и интерес к развитию в области Machine Learning и Data Analysis Условия Что мы предлагаем: • офисный формат работы • ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия • 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 • подписку Прайм с возможностью совместного использования на троих членов семьи • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Команда инфраструктурного мониторинга отвечает за стабильность и производительность высоконагруженных систем. Мы переходим от реактивного подхода к проактивному: строим систему, которая предсказывает сбои до их возникновения. Наша цель — создать внутренний AI-слой, который автоматизирует рутину эксплуатации, анализирует петабайты логов и трассировок, а также помогает инженерам принимать решения на основе данных, а не интуиции. Обязанности ### Чем предстоит заниматься: * создавать и внедрять в продакшен модели временных рядов для прогнозирования нагрузки на инфраструктуру и предиктивного алертинга, чтобы выявлять аномалии за часы или дни до деградации сервиса * разрабатывать пайплайны автоматической классификации и группировки алертов и строить системы семантического поиска и суммаризации причин сбоев по неструктурированным данным с использованием внутренних LLM * проектировать архитектуру взаимодействия с внутренними LLM для автоматической категоризации инцидентов, генерации рекомендаций по устранению и нормализации данных мониторинга * выстраивать полный цикл работы с ML в production от версионирования данных и моделей (MLflow / DVC) до автоматизированного A/B-тестирования версий моделей, мониторинга деградации качества (data drift, concept drift) и автоматического переобучения * применять методы оптимизации инференса для обеспечения низкой задержки ответов AI-сервисов в контуре real-time мониторинга * участвовать в проектировании потоков данных (ClickHouse, Redis, Kafka) для обеспечения ML-моделей актуальными фичами в режиме, близком к реальному времени * работать в тесной связке с SRE, DevOps и разработчиками бэкенда для обеспечения отказоустойчивости AI-сервисов и развития CI/CD-процессов. Требования ### Мы ждем от тебя: * коммерческий опыт разработки на Python от 3-х лет, уверенное знание Python Core, GIL и принципов работы CPython * понимание классического машинного обучения от алгоритмов временных рядов (ARIMA, Prophet, LSTM, CatBoost для time-series) до задач классификации и кластеризации * опыт работы с СУБД в рамках написания сложных запросов, понимание партиционирования и движков таблиц (PostgreSQL, Oracle, Redis, ClickHouse) * опыт написания качественного, покрытого тестами кода (pytest, unittest, принципы TDD, проектирование тестируемой архитектуры) * опыт работы с Docker, понимание многослойных образов и оптимизации их размера, опыт работы с GitLab CI, Jenkins или GitHub Actions, написание пайплайнов для автоматической сборки, тестирования и доставки ML-сервисов * знание протоколов сетевого взаимодействия HTTP/1.1, HTTP/2, REST, gRPC, а также брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ) * практический опыт MLOps: контейнеризация моделей, настройка мониторинга дрейфа данных, пайпланы переобучения. Будет плюсом: * опыт работы с экосистемой Big Data: PySpark, Hadoop, Airflow (построение сложных DAG для подготовки фичей) * опыт работы с Kubernetes/Openshift: написание Helm-чартов, настройка ресурсов (CPU/Memory), работа с PodDisruptionBudgets и HorizontalPodAutoscaler. * понимание Observability-стека: Prometheus (архитектура, PromQL), Grafana, Loki, Tempo, OpenTelemetry * опыт работы в fintech, highload или data-intensive проектах, где цена ложного срабатывания или пропуска аномалии критически высока * опыт интеграции с LLM через API, prompt engineering, работа с векторными базами данных для RAG и семантического поиска * знание спецификаций взаимодействия с моделями или опыт разработки собственных AI-агентов для автоматизации рутинных задач эксплуатации. Условия ### **Мы предлагаем:** * офис рядом с м. Кожуховская * офисный формат работы на время адаптации * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, 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.

Location: Ukraine; Poland; Armenia The project is a mobile marketing and audience platform, that empowers the mobile app ecosystem and simplifies mobile marketing, audience building, and mobile monetization. Direct integration with over 500,000 monthly active mobile apps provides access to unprecedented levels of global first-party data, which can be leveraged to understand and predict behaviors, identify new opportunities, and fuel growth. We are looking for a dynamic and experienced Business Intelligence (BI) Developer to join our growing organization. The ideal candidate will possess strong technical expertise in BI tools and excellent communication skills. Responsibilities: Leading the organization to adopt advanced BI tools and BI concepts. End-to-end responsibility for processes – design, develop, test, monitor, support, and maintain. Guiding business and development teams to use reports and alerts properly. Work closely with business, data, product, and tech teams. Requirements: Relevant degree or studies (Information Systems / Industrial Engineering /etc). Proven experience 3-5 years as a Site Administrator Creator in Tableau. Experience writing complex queries in SQL. Experience with Python. Experience with Big Data. Analytical and problem-solving skills, ability to translate business requirements into a technical solution. Excellent leadership and communication skills, with the ability to effectively collaborate with cross-functional teams. Strong analytical and problem-solving abilities, with a keen attention to detail. Hands-on experience using AI tools to increase efficiency and support day-to-day BI development. Ability to thrive in a fast-paced, dynamic, and rapidly growing environment. Would be a plus: Experience with Airflow. Experience in project management and Agile methodologies. What we offer: 20 days of vacation. Purchase the necessary software. Health insurance coverage. Multisport coverage (Poland). Mobilization reservation available upon successful completion of the probation period (for Ukrainian colleagues). The exchange of experience and work with talented colleagues. Last but not least - valuable compensation for your efforts.

Взаимодействовать с аналитиками департамента по направлениям розничных продаж, маркетплейсов, товарных запасов: собирать и формализовывать требования к данным, витринам и BI-отчётности; Анализировать существующую Excel-отчётность, её источники и логику расчёта показателей;

Location: Armenia; Georgia; Uzbekistan; Egypt We’re looking for a Data Analyst to work on our loyalty and retention mechanics. You’ll tell the team whether a mechanic actually drives more bookings, what it costs, and how to tune it. The work goes well beyond reporting. You’ll segment partners by behavior, run and read experiments, build financial models for new program features, and turn your findings into rules that the Retention, Commercial and Finance teams act on. Requirements 2-4 years as a data or marketing/product analyst, ideally in e-commerce, travel, fintech or a marketplace. Explains findings clearly to non-technical people and turns ambiguous questions into a structured plan. English level B2+ (written and spoken). Strong SQL: window functions, CTEs, query optimization. Experience with Vertica, Trino, PostgreSQL or similar. Solid A/B testing: experiment design, power and significance, choosing the unit of randomization, calculating and interpreting results. Experience with a BI tool: we use Tableau (Looker or Power BI experience is fine too). Can work with large, messy data where business logic hides in free-text fields and edge cases. Hands-on experience with Claude Code or similar agentic coding tools (Cursor, Copilot, etc.): writing effective prompts, working with agents, and maintaining project context files (such as CLAUDE.md) so results are repeatable. Comfort building financial or scenario models in spreadsheets, with clear assumptions and adjustable parameters. Proactive approach: you spot inefficiencies in reporting and analysis workflows and fix them yourself (automation, reusable queries, templates), rather than waiting to be asked. Nice to have Hands-on experience with loyalty, CRM, rewards or affiliate program analytics: points economics, liability, redemption and breakage. Experience with segmentation and cohort or retention analysis. Python for analysis (pandas, scipy, seaborn). Experience with dbt and Airflow. Methods beyond classic A/B tests (causal inference, diff-in-diff). Benefits Flexible schedules and opportunity to work remotely. Ambitious and supportive team who love what they do, appreciate each other, and grow together. A structured onboarding, a personal development plan, and regular internal lectures and demos from the team. Internal programs for adaptation and training, development of soft skills, and leadership abilities. Partial compensation for participating in external training and conferences. Corporate English school: Group and individual lessons, speaking clubs with colleagues from all over the world. Corporate prices on hotels and travel services. MyTime Day Off - an extra non-working day without loss of compensation.

Location: New York, NY, United States About Us Fanatics is a leading global sports platform redefining how fans connect with the teams, players and moments they love. Our businesses — Fanatics Commerce, Fanatics Collectibles, Fanatics Betting & Gaming, Fanatics Events, Fanatics Advertising, Fanatics Markets and Fanatics Studios — maximize the presence and reach for hundreds of partners globally and create a one-stop experience that allows fans to buy, bet, collect, and earn, while engaging with sports in deeper, more immersive ways. This includes licensed fan gear and lifestyle products, sportsbook and iGaming, physical and digital trading cards, live events, premium sports entertainment content, credit card offerings and more. Together, they form a powerful, integrated ecosystem — connected by the Fanatics ONE loyalty program and FanCash, the currency of sport — delivering personalized experiences to over 100 million fans worldwide. Fanatics holds partnerships with over 900 sports properties, from professional leagues and players’ associations to teams, colleges and retail partners; over 7,000 athletes and celebrities; and over 2,000 retail locations, including all Lids stores. Backed by a team of more than 22,000 employees, Fanatics is committed to relentlessly enhancing the fan experience. About the Team Launched in 2021, Fanatics Betting and Gaming is the online and retail sports betting subsidiary of Fanatics, a global digital sports platform. The Fanatics Sportsbook is available to 95% of the addressable online sports bettor market in the U.S. Fanatics Casino is currently available online in Michigan, New Jersey, Pennsylvania and West Virginia. Fanatics Betting and Gaming operates twenty-two retail sports betting locations, including the only sportsbook inside an NFL stadium at Northwest Stadium. Fanatics Betting and Gaming is headquartered in New York with offices in Denver, Leeds and Dublin. About the Role We’re looking for a Staff Data Engineer to join our Data Engineering team, which builds and governs the data foundation that powers the business. You’ll set technical direction for our stack (Python ingestion pipelines, Airflow orchestration, and Snowflake/Databricks) and make sure data moves reliably, securely, and cost-effectively from source to decision-ready output. This is a senior individual-contributor role with broad scope and influence. You’ll own the architecture of our most critical data systems, define the standards the team builds against, and take on novel, ambiguous, high-stakes problems that don’t have a runbook. You’ll be accountable for outcomes, not just deliverables. Responsibilities Own the architecture and design of ingestion pipelines, orchestration frameworks, and data delivery systems, producing design docs that DE2s, DE3s, and senior engineers can implement against Define and evolve the team’s frameworks, conventions, and reference patterns for pipelines, Airflow DAGs, testing, monitoring, and catalog registration so new sources onboard quickly and consistently Lead diagnosis of the novel data integrity, performance, and reliability problems that escalate past senior engineers, driving systemic fixes and turning recurring failures into runbooks, automation, or better design Set and track reliability standards (SLOs, alerting, on-call health) and reduce operational toil Lead data security and governance strategy, including PII masking, RBAC, data classification, and lineage, in partnership with Security, Legal, and Compliance Design reverse ETL and data delivery integrations (e.g., Segment, LaunchDarkly, Kafka, S3) with clear SLAs, downstream-impact analysis, and failure-handling guarantees Drive platform decisions on Snowflake, Databricks, and AWS, including cost optimization, capacity planning, and build-vs-buy evaluation Lead spec and design review, anticipating downstream impact, race conditions, idempotency gaps, and failure modes before code is written, and review high-risk PRs with rigor Partner with BI, Data Science, Product, and business leadership to turn ambiguous requirements into scalable solutions, prioritize competing demands, and shape the roadmap Mentor engineers at every level, represent the team in cross-functional forums, pay down technical debt, and participate in hiring Experience and Skills 8+ years of professional software or data engineering experience, including significant experience owning production data platforms at scale A track record of designing and delivering large, cross-team data systems from ambiguous requirements through production operation Expert-level Python and SQL, with deep experience in ETL/ELT patterns for complex, high-volume transformations Deep expertise in Airflow / Managed Workflows for Apache Airflow, including DAG design at scale and operational best practices Strong command of pipeline fundamentals: idempotency, backfills, schema evolution, late-arriving data, data quality frameworks, and failure recovery Hands-on experience with several of Snowflake, Databricks, AWS, dbt, Tableau, MongoDB, and PostgreSQL, with the judgment to choose the right tool for the job Experience building data security and governance capabilities (PII masking, RBAC, catalog/lineage) and reusable pipeline frameworks that other engineers extend Strong testing, CI/CD, and code review practices, and the ability to set those standards for a team Proven ability to mentor engineers, influence without authority, and build alignment across teams Excellent written and verbal communication, including design docs, tradeoff analysis, and incident write-ups Nice to Have Experience with reverse ETL, real-time or streaming data (e.g., Kafka), and observability tooling (e.g., Datadog) Experience with FinOps and cost governance on cloud data platforms Background in gaming, betting, e-commerce, or another regulated industry, including audit, compliance, and responsible handling of PII Experience leading platform migrations or major re-architectures Depending on the role, your interview and onboarding experience may include in-person components, such as onsite interviews or Launching into Better: LIVE—a multi-day cultural immersion in New York City for full-time, non-seasonal hires. These sessions are designed to build connection and bring our culture to life, though specific travel and participation requirements will be confirmed based on your role and location. Your recruiter will provide clear guidance at each stage of the process. For information about our benefits, please visit https://benefitsatfanatics.com/ #LI-Remote #LI-AL1 Ranges will change based on country and state of residence, which are reflected in Geographical Zones defined by Fanatics Betting and Gaming. The range incorporates all of our Geographical Compensation Zones and is subject to change as the Zone associated with the actual offer is confirmed. In addition to the base and bonus, full-time employment, and more. For information about our benefits, please visit https://benefitsatfanatics.com/ Salary Range $180,500 — $237,500 USD By submitting your application, you agree to our terms of service and acknowledge you have read our Candidate Privacy Policy. Fanatics will never ask candidates for money, banking information, or other sensitive personal information as part of the interview process. If you receive a suspicious message claiming to be from Fanatics recruiting, please do not respond and report it here .

-Разрабатывать и развивать механизмы загрузки данных из источников (CDC, S3, REST, Oracle). -Проектировать и поддерживать структуры хранения staging-слоя в Oracle (партиционирование, сжатие, индексы).

* Design and maintain robust, scalable data pipelines. * Build infrastructure to power AI-driven product features.

Ищем Аналитика DWH для работы над крупным банковским проектом.

-Проектирование и разработка LLM-сервисов и API (REST/gRPC) для интеграции с внешними системами. -Создание и оптимизация RAG-пайплайнов и систем гибридного поиска для повышения качества и точности ответов.

▪️ От 3 лет коммерческой разработки интеграций на Python 📅.

RESPONSIBILITIES: Own the platform roadmap and architecture, setting priorities and directing work across staff and engineering partners. Design and maintain dbt models, the semantic layer, and data quality tests that keep reported numbers trusted.