Data jobs — вакансии по data science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

💻 Data EngineerГибрид (Санкт-Петербург)Марс — компания с более чем вековой историей и один из мировых лидеров отрасли FMCG.Требования:– Опыт разработки пайплайнов обработки данных в Apache Airflow.– Опыт оптимизации приложений на Apache Spark.– Понимание работы СУБД и принципов построения хранилищ данных.– Опыт работы с Hadoop (Apache Spark, HDFS, YARN etc.).– Уверенное владение SQL, Python/Scala/Java.➡️ Подробнее о вакансии на getmatch.ru📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

📚 Senior Data AnalystУдалёнкаTRIBE — HR-агентство, предоставляющее услуги по подбору, релокации и адаптации сотрудников.Требования:– Релевантный опыт в аналитике данных от 2-х лет– Стек БД: MySQL (или аналоги), Clickhouse (или аналоги)– Уверенное знание SQL (оконные функции, оптимизация запросов)– Анализ результатов A/B-тестирования– Знание Python, включая библиотеки для анализа данных (numpy/pandas/scipy/statmodels/sklearn и другие)– Опыт работы с BI-системами (Power BI или аналоги)– Понимание основных продуктовых метрик (LTV, ARPU, Retention и т.д.)– Умение качественно документировать результаты– Soft skills: аналитическое мышление, коммуникативные навыки и работа в команде, саморазвитие➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

Готов к космическому разгону AI‑продукта? Приходи на One Day Offer для Product Analysts! 🚀20 июня команда GigaChat планирует найти будущего коллегу — продуктового аналитика, который поможет вывести LLM‑платформу на новую орбиту.Ты будешь:✔️ анализировать поведение пользователей; ✔️ проводить A/B‑тесты; ✔️ создавать дашборды; ✔️ работать с метриками. А ещё ты станешь частью крупнейшего IT‑комьюнити.Хочешь влиять на продукт для миллионов? Регистрируйся на One Day Offer прямо сейчас!

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!Тема:«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».👉 Успей присоединиться к уроку

💻 Senior Data Scientistот 250 000 ₽УдалёнкаАльфа-банк — крупнейший независимый частный банк в России.Требования:– Физико-математическое, экономико-математическое образование.– Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения.– Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов.– Знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: NumPy, pandas, scikit-learn, XGBoost / LightGBM / CatBoost и т.п.).– Опыт работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark) или иными реляционными базами данных.– Опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket.– Желание пробовать новые идеи и готовность непрерывно учиться новому.– Владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.➡️ Подробнее о вакансии на getmatch.ru📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.После урока вы:🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой;🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего;🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем;🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов.🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК)⏱️ 90 минут👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽

💻 Senior Data ScientistОфис (Алматы)BI Group — крупный системообразующий инновационный холдинг, объединяющий ведущие компании в строительстве, недвижимости, образовании, сервисе и инжиниринге.Требования:– 3–5+ лет опыта в Data Analysis / Data Science;– Сильная база в статистике, математике и эконометрике;– Опыт работы с большими и разнородными данными;– Практический опыт применения вероятностных моделей, регрессий, hypothesis testing и sensitivity analysis;– Умение работать в условиях неопределённости и неполных данных;– Критическое мышление и готовность говорить: «данных недостаточно для вывода», когда это действительно так;– Умение структурировать данные и представлять результаты анализа в понятном для бизнеса формате;– Опыт участия в проектах по автоматизации и цифровизации процессов будет преимуществом;➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

💻 Data AnalystОфис (Алматы)Kaspi kz — объединяет сервисы онлайн-платежей и P2P-переводов, управления личными средствами и онлайн-покупок с доставкой.Требования:– Опыт работы в аналитике от года– Знания основ машинного обучения, математики и статистики– Обязательное владение Excel, Power Point (Python, R, SQL будет плюсом).– Инициативность, самостоятельное продвижение задач– Коммуникабельность, письменно и устно ➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программуИнструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».⏳ До 20 июня действует сниженная цена.За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.Что разберём:🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;🔹 MCP и работу с внешними инструментами;🔹 RAG-системы;🔹 AgentOps, observability и evals;🔹 безопасность и защиту от prompt injection;🔹 мультиагентные системы и A2A.На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой

💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компаниюДля следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.Одно направление закрывает только часть задачи.Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥Собери стек навыков под свою цель:🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);🔹 новый оффер и рост дохода.Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.

👾 Data Scientistот 300 000 до 400 000 ₽УдалёнкаCenticore — разработка собственных цифровых продуктов в различных сферах – безопасность, финансы, логистика, промышленность.Требования:– От трех лет опыта в DS. Опыт вывода моделей в прод.– Стек: Уверенный Python, продвинутый SQL, PySpark как плюс.– Классический ML: Большой опыт в решении задач классического ML. Бустинги, регрессия, ранжирование, классификация.– Математика и аналитика: Статистика, A/B тесты, знание основ оптимизации и того как работают используемые методы.– Soft skills: Умение презентовать результат сложных решений понятным бизнесу языком, проактивность в поиске точек роста и генерации новых идей.– Образование: топ-10 вуз по техническому направлению как плюс.– Огромный приоритет от кандидатов из банков, которые занимались/работали с поиском борьбы с мошенничеством.➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом?На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:▪️ Теорию вероятностей и статистику ▪️ Линейную алгебру ▪️ Математический анализ ▪️ КомбинаторикуИменно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science».Что вас ждет:🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python 🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей 🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований 🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрииКурс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.👉 Записаться на бесплатный демо-урок

🧪 ML Engineer270 000 —‍ 340 000 ₽Гибрид (Москва, Санкт-Петербург)Dodo Brands — компания, которая развивает такие бренды, как Додо Пицца, кофейни Дринкит, IT-подразделение Dodo Engineering. Требования:– Strong ML Background: Глубокое понимание Learning to Rank и метрик ранжирования. Ты умеешь работать с градиентным бустингом и кастомными лоссами.– Data Engineering Skills: Уверенное владение SQL и PySpark. Ты можешь самостоятельно собрать витрину данных для обучения модели из сырых логов и чеков. Понимание принципов построения DWH и слоев данных.– Product Mindset: Ты думаешь о том, как модель влияет на User Journey и деньги бизнеса, а не только на NDCG.– MLOps Stack: Опыт работы с инструментами для управления жизненным циклом моделей (MLflow, Feast/Feature Store).➡️ Подробнее о вакансии на getmatch.ru📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

🔐 Data AnalystОфис (Алматы)Freedom Ticketon — крупнейшая платформа по продаже билетов в Казахстане и Центральной Азии. Требования:– Опыт в аналитике данных от 3 лет (e-commerce, marketplace, digital-продукты или высоконагруженные сервисы).– Уверенный SQL: оконные функции, CTE, оптимизация запросов на больших данных.– Python для анализа и автоматизации: pandas/polars, чистый код, работа с API и БД.– Опыт построения дашбордов в BI-инструментах (Metabase, Superset, Power BI, Tableau или аналоги).– Понимание основ построения хранилищ данных (слои, факты/измерения, нормализация vs денормализация).– AI-native мышление: активно используете LLM и AI-инструменты в работе, понимаете их сильные и слабые стороны, умеете формулировать промпты и проверять результат.– Умение переводить бизнес-вопрос в проверяемую задачу и доводить её до результата самостоятельно.➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

💻 Data Engineerот 200 000 до 400 000 ₽Офис (Москва)italy — ресторанное сообщество.Требования:– Опыт работы с PostgreSQL в production– Patroni или аналоги для отказоустойчивости– Обеспечение высокой доступности БД– Оптимизация производительности– Написание скриптов автоматизации– Английский — читать и писать документацию➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

💻 BI-аналитикУдалённоitaly — ресторанное сообщество.Требования:– Опыт работы BI-аналитиком от 2–3 лет– Самостоятельность: вы будете единственным аналитиком в команде– Умение говорить с бизнесом на его языке– Готовность строить, а не поддерживать готовое➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектурыКурс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.

💻 Data-аналитикГибрид (Москва)X5 Digital — часть крупнейшего ритейлера и лидера в e-grocery, X5 Group. Требования:– Работа с большими данными: (опыт обработки >1 млн записей, распределенные системы).– SQL: уверенное владение DDL, DML, умение читать и анализировать планы запросов (EXPLAIN), оптимизация.– Python: импорт данных из разных источников (CSV, Excel, API, БД), очистка, обработка (pandas, NumPy), проверка гипотез (scipy, statsmodels), визуализация (matplotlib, seaborn, plotly), экспорт результатов.– BI-инструменты (Tableau, Power BI, Superset, Looker или аналоги) — преимущество.➡️ Подробнее о вакансии на getmatch.ru📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

💻 Junior Data AnalystОфис/Гибрид (Санкт-Петербург)Sputnik8 — аккредитованная IT-компания, развивающая сервис для бронирования экскурсий по всему миру.Требования:– Отличное владение Excel/Google sheets– Базовые знания SQL и опыт анализа данных на Python– Знание основ математической статистики– Профильное образование (прикладная математика/ статистика/ экономика/программирование и т. п.)– Умение задавать вопросы к данным, а не просто выполнять запросы– Любознательность и желание разбираться, как устроен продукт➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

💻 Data EngineerУдалёнкаCoral Club — занимается разработкой, изготовлением и продвижением комплексных решений для здоровья.Требования:– Опыт работы в роли Data инженера / ETL-инженера от 3 лет;– Отличное знание SQL, умение писать и оптимизировать сложные аналитические запросы;– Глубокое знание архитектуры ClickHouse и PostgreSQL;– Умение строить и поддерживать ETL/ELT-процессы с использованием Apache Airflow;– Опыт администрирования и оптимизации СУБД;– Знание Python (преобразование данных);– Внимательность к деталям;– Ответственность за результат и умение работать в команде.➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования