Загружаем вакансии…
На этой позиции вы будете отвечать за администрирование облачных платформ, автоматизацию CI/CD, Infrastructure as Code, контейнеризированные среды. Важной частью роли станет обеспечение стабильной и эффективной инфраструктуры для BI-сервисов, data-driven приложений и сопутствующих систем.
Зарплата не указана
-Проектирование и сопровождение БД: разработка и поддержка объектов базы данных (таблицы, представления, индексы, хранимые процедуры) в среде Greenplum. -Разработка витрин данных: проектирование и расчет показателей для витрин данных под бизнес-задачи с использованием SQL.
30 000 – 40 800 ₽
– Анализировать готовые бизнес-требования и собирать дополнительные требования непосредственно у заказчиков; – Создавать и декомпозировать задачи в Kaiten;
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Разработка и поддержка пайплайнов. – Проектирование ETL/ELT-процессов для переноса данных из PostgreSQL и других источников в ClickHouse.
200 000 – 290 000 ₽
As a Principal Infrastructure Architect on our Infrastructure Architecture team, you will be the architecture team's partner to ZoomInfo's data engineering organization. You bring the infrastructure patterns, evaluation rigor, and cross-team alignment that help them build and run those platforms well on GCP.
157 500 – 247 500 $
-Разработкой микросервисов управления данными Модели Космической Системы. -Разработкой пайплайнов обработки данных ETL/ELT.
Зарплата не указана
– Разработка, создание и поддержка надежных конвейеров обработки данных и процессов ETL/ELT для поддержки различных источников данных, включая структурированные и неструктурированные данные, с обеспечением высокого качества и целостности данных. Хороший опыт работы с Databricks.
Зарплата не указана
Развивать и сопровождать инфраструктуру AI-платформы. Разворачивать и поддерживать сервисы в Kubernetes.
Зарплата не указана
• Разработка моделей эластичности для различных групп клиентов, кластеризации клиентов по их поведенческим характеристикам. • Разработка поведенческих моделей для прогнозирования динамики объемов различных сегментов розничного портфеля Банка в множестве сценариев на периоде жизни портфеля.
Зарплата не указана
Требования: — Опыт миграции ETL-систем (желательно с Oracle/Informatica на Apache стек) — Глубокий SQL: оконные функции, сложные джойны, иерархические запросы — Оптимизация SQL для highload (партиционирование, индексы, explain plans) — Oracle (PL/SQL) и PostgreSQL — Greenplum и/или Clickhouse — Проектирование архитектур на Apache Spark (PySpark), NiFi, Airflow — Hadoop (HDFS) и Hive — Мониторинг ETL: Grafana/Prometheus или Victoria Metrics — Опыт работы с биллинговыми системами (желательно телеком-домен) Преимущества: — Потоковая обработка: Kafka Streams / Spark Streaming — Informatica PowerCenter (понимание мигрируемой системы) — Бинарные форматы хранения в Hadoop — Различия: Hive vs Impala, Greenplum vs PostgreSQL, Clickhouse vs PostgreSQL — Patroni для кластеризации PostgreSQL/Greenplum — S3-хранилища — КриптоПро или защищенные каналы передачи данных Задачи: — Миграция ETL-системы телеком-оператора с Oracle/Informatica на Apache стек (S3, Airflow, NiFi, Kafka, Greenplum) — Перенос бизнес-логики из Informatica в высокопроизводительный SQL-код — Написание и оптимизация SQL для витрин данных и ETL-процессов — Разработка DAG-ов в Airflow — Настройка пайплайнов в NiFi (источники: Oracle, PostgreSQL; приемники: S3, файловые архивы) — Разработка Spark-джобов (PySpark) для больших объемов — Интеграция с Kafka для потоковой передачи — Настройка мониторинга (Grafana/Prometheus) и отслеживание метрик — Разбор инцидентов по качеству данных и ошибкам загрузки — Code review
270 000 – 285 000 ₽
-Активное участие в разработке: микросервисы на Python. -Участие в проработке технических требований, архитектуры и подходов к решению.
250 000 – 320 000 ₽
LLM, RAG и векторные хранилища; оркестрация в Airflow;
Зарплата не указана
О нас за минуту DV Group — это eRetail маркетинг. У нас две собственные платформы: CDP (DV Platform) — сегментирует покупателей по чековым данным, MAID, строит Sales Lift. DSP (DV Programmatic) — закупает трафик в RTB с таргетингом на реальных онлайн-покупателей (не на интересы). Уникальная интеграция с ПБД. Что предстоит делать Разработка и внедрение ML-моделей Анализ больших объемов данных Построение recommendation / prediction моделей Подготовка и очистка данных Проведение A/B тестов Написание сложных запросов ClickHouse и их оптимизация Взаимодействие с frontend-разработчиками, backend-разработчиками, аналитиками, product-менеджером и DevOps Кто нам нужен Python, SQL, Spark, ClickHouse pandas, numpy, scikit-learn Опыт работы с ML-моделями Работа с оркестраторами (Dagster, Airflow) и Kubernetes Понимание статистики и теории вероятностей Способность разрабатывать надежные ETL пайплайны Что предлагаем Зарплата: 200 000 – 220 000 ₽ оклад net + годовая премия Формат: гибрид или полная удалёнка, но ты проживаешь в РФ График: 10:00–19:00 ДМС со стоматологией после испытательного срока, локация Москва Свой бариста в офисе и правда классный Экспертная среда — никакой скуки, только реальные AdTech-задачи и возможность влиять на продукт Продукт в реестре отечественного ПО — это важно для нас и для клиентов.
200 000 – 220 000 ₽
-Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив. -Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта.
260 000 – 300 000 ₽
• Администрировать и поддерживать Linux-инфраструктуру: 2 000+ виртуальных машин и 500+ физических серверов. • Работать с PostgreSQL и Greenplum, включая troubleshooting производительности и надёжности.
200 000 – 450 000 ₽
As the Senior Staff Machine Learning Platform Engineer, you will own the technical vision and evolution of Faire’s ML platform. You will set standards, influence org-wide architecture, and lead complex, cross-functional initiatives that unlock data science velocity at scale.
248 000 – 341 000 $
-Design, build, and maintain data infrastructure and pipelines spanning both batch and real-time / streaming workloads, contributing to architectural decisions along the way. -Build and maintain scalable, efficient, and reliable ETL/ELT pipelines using languages and frameworks such as Python, SQL, Spark, Flink, Beam, or equivalents.
126 000 – 180 000 $
• 3+ года опыта в аналитике. • Уверенное владение SQL.
Зарплата не указана