Data Science Jobs

#вакансия #удаленнаяработа #fulltime #remote #DWH #Analyst #аналитик #Middle+ #Senior #РФ #TopSelectionПозиция: DWH аналитик (Middle+/Senior)💻Вилка: 250.000 - 270.000 руб. gross💰Занятость: ПолнаяЛокация: РФФормат работы: УдаленныйОформление: ИПКомпания: Top SelectionПривет! Меня зовут Анастасия. Я представляю группу компаний Top Selection.Мы занимаемся трудоустройством IT специалистов на проектную занятость.На данный момент мы в поисках DWH аналитика 🔥📝Задачи:▪️Выполнение задач развития витрин БКИ: - анализ требований от методолога/бизнес-аналитика - проведение встреч с заказчиком - описание ФТ в DataGovernance - постановка задач на разработку - тестирование и участие в приемки заказчиком▪️Поддержка текущего функционала: выполнение инцидентов, мониторинг процессов, консультация коллег из соседних команд; ▪️Участие в запросах Центрального Банка: проработка требований по запросам, формирование выгрузок данных или событий в БКИ, проведение приемки результатов с бизнесом✅Требования:▪️Опыт работы с SQL, DWH, Greenplum, Airflow, БКИ (!)▪️Высшее образование (техническая специализация);▪️Уверенное владение SQL (обязательно);▪️Знание ETL-инструментов (Apache Airflow);▪️Опыт работы с хранилищами данных (GreenPlum как преимущество);▪️Понимание процессов взаимодействия с БКИ (!).📞Контакты для связи: @AnastasyaSad

🔥 Продвинутый Rust без учебных игрушекБазу уже прошли? Тогда следующий шаг - production-разработка.На Stepik идет скидка 60% на продвинутый курс по Rust для тех, кто хочет не просто знать синтаксис, а строить реальные системы.Внутри: async, unsafe, gRPC, lock-free, observability, Kafka, NATS, axum, tower, CI/CD и канареечный деплой.Финальный проект - production-ready feed-сервис от архитектуры до релиза.21 модуль, 84 урока, 400+ проверочных шагов.Если хотите перейти от маленьких Rust-утилит к коммерческой разработке, сейчас хороший момент зайти: https://stepik.org/a/285608/pay

Роль: Senior-Lead Data EngineerКомпания: Finframe (финтех)Формат: Удаленно по РФ Ищем Lead/Senior Data Engineer, которому интересно не просто поддерживать существующие решения, а строить Data Platform с нуля. Будет много hands-on работы: запуск новых контуров, оптимизация производительности, развитие Lakehouse и аналитического DWH. При этом это роль с лидерской зоной - создание и развитие команды, внедрение best-practice разработки, процессов, артефактов. ✅Основные задачи:Архитектура и развитие платформы (совместно с Data Architect): - Проектирование архитектуры Data Platform (DWH + Lakehouse)- Выбор технологических решений и инструментов- Участие в проработке подходов к Data Quality, lineage и monitoringРазработка- Проектирование, разработка и поддержка ETL/ELT-пайплайнов- Разработка витрин данных- Реализация ingestion и обработки данных в Lakehouse- Настройка оркестрации и мониторинга в Airflow- Поддержка и развитие LakeHouse, DWH- Внедрение практик CI/CD для data-разработки- Документирование разработкиЛидерство и развитие команды:- Создание команды Data Engineers- Развитие компетенций, процессов разработки, code review и внедрение engineering best-практик- Планирование roadmap развития платформы- Взаимодействие с архитекторами, аналитиками и backend-командамиТехнический стек:S3, Iceberg, Airflow, Spark, Python, Trino, ClickHouse, Greenplum, DBT, Superset (опыт со стеком обязателен)📌Наши ожидания- Опыт работы Data Engineering / DWH / Big Data от 6 лет- Опыт работы с DBT / Airflow / Spark / объектными хранилищами- Опыт проектирования Data Platform или ключевых её частей- Опыт оптимизации производительности DWH или Big Data систем- Опыт technical leadership (lead / tech lead / играющий тренер)- Понимание принципов Data Governance и Data Quality- Будет плюсом: опыт создания Data Platform с нуля, включая MVPВакансия: https://hh.ru/vacancy/133215284Контакты: @olesyaaaassss

Как не потеряться в потоке кандидатов?На каждую DS-вакансию десятки откликов, а работодатели становятся разборчивее: хотят не только технические навыки, но и понимание бизнеса, умение решать реальные задачи.11 июня в 19:00 Вера Коливерда, старший аналитик данных Райффайзен Банка и преподаватель НИУ ВШЭ, расскажет, какие навыки востребованы в аналитике в 2026 году и как выстроить траекторию.На бесплатном вебинаре разберем задачу предсказания оттока - реальный кейс: сегментация клиентов и алгоритмы ML без учебных датасетов.Подойдет тем, кто входит в DS или хочет структурировать знания для уверенного старта на рынке/Присоединяйтесь к эфиру 11 июня в 19:00 по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFG65QBsРеклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFG65QBs

#работа #вакансия #продуктовыйаналитик #удаленноПродуктовый аналитикЛокация: РФКомпания: Цифровые привычки (проект Банка)ЗП: 230-300 трЗанятость: ПолнаяТрудоустройство: ИП или ГПХПроект для развития чата с ИИ-ассистентом в банковском приложении Требования:- Уверенное владение SQL и опыт работы с базами данных (Oracle/Postgres/MySQL, Google BigQuery, Hadoop, Vertica, SQL Server).- Опыт работы с системами визуализации (Power BI, Tableau, Datalens, Superset, Google Data Studio, QlikView/QlikSense)- Опыт построения автоматизированной отчетности: от сбора, хранения, подготовки данных до построения отчетов/дашбордов и проведения анализа данных.- Владение Excel (сводные таблицы, формулы)- Опыт работы с одной или несколькими системами аналитики: Appsflyer, Amplitude, Firebase, Mixpanel, Google Analytics, Яндекс.Метрика, AppMetrica или аналогами (не обязательно).- Знание инструментов для автоматизации сбора, статистической обработки сырых данных (Python/R)- Опыт дизайна и проведение A/B тестов Обязанности- Организовывать и автоматизировать сбор данных для отчетности, объединить данные систем-источников и строить регулярную отчетность/дашборды по клиентской активности.- Принимать участие в продуктовых исследованиях, помогать командам в генерации гипотез и проведении экспериментов.- Погрузиться в процессы и текущие потребности продуктовых команд, наборы необходимых метрик и методик их расчета для оценки путей клиентов.- Дизайнить и просчитывать А/B тесты- Активно помогать в разметке действий пользователей для системы продуктовой аналитики, в т.ч. взаимодействовать с продуктовыми командами в рамках этого процессаРезюме @ithrevgenya

🖥 На stepik обновили курс Python в 2026 - рабочий инструмент для автоматизации, ботов, парсинга, API, данных и разработки с ИИ.Проблема новичков в том, что они учат Python кусками: синтаксис, пару задач, немного теории - и потом не понимают, как собрать из этого реальный проект.Этот курс закрывает именно этот разрыв. Здесь вы не просто смотрите уроки, а учитесь писать код, разбирать ошибки и собирать рабочие решения на практике.Внутри:- Python с нуля- много практики без сухой теории- реальные задачи и проекты- автоматизация рутины- работа с файлами, данными и API- понятная логика программирования- современная разработка с ИИ- отдельный блок по вайбкодингуВайбкодинг это нормальный навык 2026 года и вас научат- правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и быстрее доводить проект до рабочего состояния.48 часов скидка 60%: https://stepik.org/course/288218/

#вакансия #работа #job #leadproductanalyst #продуктоваяаналитика #тимлид #sql #abтесты #aifirst #ecom #ecommerce #digitalLead Product Analyst (AI-first), удаленноРаботодатель, наш партнер — крупный игрок в сегменте здоровья и красоты с развитой цифровой экосистемой. Компания доверила нам поиск Lead Product Analyst.В компании внедрен AI-first подход к аналитике: значительная часть рутинной работы (сбор данных, базовые срезы, поддержка дашбордов) автоматизирована через собственную AI-платформу. Это позволяет аналитикам тратить время не на отчеты, а на исследования, инсайты и влияние на продукт. О ролиИщут Lead Product Analyst, который:- построит и разовьет новую команду продуктовой аналитики- выстроит AI-driven процессы внутри нее- останется hands-on по ключевым задачам Это не роль «поставщика отчетов».Важно уметь находить неочевидные вопросы, инициировать исследования, помогать продукту принимать более сильные решения.Что предстоит делать:- Управлять командой продуктовой аналитики и формировать исследовательскую культуру.- Внедрять AI-driven процессы, повышая эффективность команды через AI-инструменты.- Самостоятельно инициировать исследования в поиске точек роста (а не только отрабатывать входящие запросы).- Участвовать в ключевых аналитических задачах, помогать команде формулировать сильные выводы и рекомендации.- Работать с продуктовыми командами как партнер: влиять на приоритеты и решения.- Развивать аналитическую платформу со стороны бизнеса (формулировать потребности, улучшать сценарии использования). ТребованияОбязательные:- Опыт в продуктовой аналитике от 4 лет- Опыт в лидирующей роли от 1 года- Уверенный SQL- Практический опыт проведения и анализа A/B-тестов- Продуктовое мышление: умение превращать данные в четкие выводы и рекомендации- Проактивность — самому находить, какие исследования нужны бизнесу- Ориентация на результат (не объем задач, а влияние)- Готовность совмещать управление с hands-on аналитикой- Интерес к AI-first подходуБудет плюсом:- Опыт пост

Компания ExcdevДолжность Head of DataЛокация сотрудника не в РФУдаленный формат 5/2 Команда из 8 человек: тимлид DE + 3 DE, тимлид BI + 3 BI. Ищем TeamLead и руководителя команды, который будет осуществлять полное операционное управление обеими командами и hands-on вклад по линии DWH / ETL / SQL / BI. Стек: ClickHouse, Kafka, Airflow, Python, SQL, Tableau, Superset, PostgreSQLЧем заниматься• Управлять командой из 8 человек: 1:1, выстраивание процессов, найм, перформанс, бэклог, управление конфликтами.• Ревьюить код и принимать архитектурные решения по ClickHouse, Airflow, Kafka (архитектура DWH, ETL/ELT-процессы, модели и витрины данных, интеграции cвнутренними и внешними системами, производительность хранилища и системы построения отчетности).• Обеспечить выполнение задач подразделения по формированию аналитических отчетов• Поддерживать контроль качества данных• Провести миграцию Tableau → Superset, переучить или заменить команду BI под новый инструмент.• Hands-on участвовать в сложных задачах по DWH / ETL / SQL / BI.Что нужно• 7+ лет в данных, 3+ года реального управления командой 5+ человек (с наймом, перформансом, увольнениями).• ClickHouse в продакшене: моделирование, оптимизация, материализованные представления.• Kafka: проектирование и поддержка ETL pipeline'ов.• Airflow: DAG'и в продакшене, разбор инцидентов.• Python: продакшен-код, не уровень скриптов.• Сильный SQL.• Tableau на уровне руководителя направления + опыт с open-source BI (Superset / Metabase / Redash).• Опыт перестройки процессов в команде данных.• Опыт управления проектами DWH/BI – оценка сроков, управление roadmap, управление рисками, выстраивание процессов • Опыт взаимодействия с бизнес-заказчиками• Опыт миграции BI-инструмента или сопоставимой технологической миграции.• Опыт в документировании процессов/описании БД.• Постоянно быть на связи с менеджментом компании, уметь включиться в горячие ситуации.Плюсом• Уже делал миграцию Tableau → Superset.• dbt или другой analytics engineering tooling

🔥 Ищем ML Engineer (NLP/LLM) в команду AI Сбербанк ФакторингПривет! Мы растём, задач становится всё больше, и ищем классного ML-инженера (Junior/Middle) в команду AI & Data Science. ✈️Коротко о том, что делаем:Автоматизируем сложные факторинговые и юридические процессы с помощью LLM-агентов. Не «чат-боты для галочки», а реальные продукты: AI-агенты, сервисы автораскрытия аккредитивов, анализ 500-страничных сканов контрактов, структурирование сделок, лидогенерация.😎 С чем работаем:• LLM & Agentic: Minimax, DeepSeek, GigaChat, мультиагентные системы• RAG: LangChain + самопис, FAISS / PGVector, ClickHouse• Сложные данные: OCR + LLM для длинных PDF-сканов и таблиц• Инженерия: Python, Flask, Docker, k8s, Cloud.ru для файн-тюнинга• 80% engineering / 20% R&D (каждую неделю выводим в прод новые решения, а не только в Jupyter экспериментируем)💠 Команда: 5 сильных ML-инженеров full-stack (DS, backend, архитектура, MLOps — всё сами). Никакой «узкой специализации» и легаси-болота. Сильная культура код-ревью и обмена знаниями.❤️ Вилки (net, на руки, ориентировочные):• Junior: 130 000 – 160 000 ₽• Middle: 180 000 – 250 000 ₽🎧 Формат: гибрид (1 день в офисе у м. Динамо) или полная удалёнка. ДМС, премии, плюшки Сбера.👨‍💼 Собеседования проводим хоть с завтрашнего дня.Процесс быстрый и прозрачный — 3 этапа без домашних заданий на неделю:1. Тех. скрининг + лайв-кодинг (до 1 часа, онлайн)2. Углублённое интервью по NLP / Classic ML / System Design (45-60 мин)3. Финал с Лидом направления (15-20 мин)Во многих вопросах идём навстречу — обсуждаем условия, график и формат индивидуально. 😍 Откликайтесь в ЛС: @xEnotWhyNotx — скину подробности, отвечу на вопросы и сразу поставлю встречу на удобное время.Буду рад пообщаться! 🙌#вакансия #ml #nlp #llm #python #dataScience #работа #remote #москва

#vacancy #вакансия #quant #HFTПозиция: Junior / Middle Quant DeveloperКомпания: HFT-фондВилка: $3 000 – $6 000Формат: Удаленно из любой точки мира (европейский часовой пояс).О проекте: Фонд более 3 лет занимается высокочастотной торговлей на Binance и Bybit на свои средства. Команда небольшая, гибкая и без бюрократии. В квант-направлении сейчас работают 2–3 человека под руководством сильного лида.Кого мы ищем: Junior и middle специалистовСтек и требования:- Уверенный Python (NumPy, pandas, numba).- Понимание многопоточности, multiprocessing и асинхронности.- Сильная математическая база, знание алгоритмов и структур данных.- Понимание работы финансовых рынков и биржевой инфраструктуры.- Знание С++ (алгоритмы, ООП, templates) будет большим плюсом.Огромный плюс: золото/призерство на IMO/IOI, участие в ICPC World Finals, высокий рейтинг Codeforces, статус Kaggle Master/GM или публикации на top-tier ML-конференциях (NeurIPS, ICML и др.).Задачи:- Участие в разработке, тестировании и улучшении торговых стратегий;- Оптимизация скорости и эффективности алгоритмов;- Адаптация и масштабирование стратегий под новые площадки.Контакты: @purrcruiter

Senior Analytics Engineer (ClickHouse / Fintech Payments)О компанииМы строим аналитическую платформу для платежной системы (payment gateway / orchestration). Наша задача — не отчёты, а полноценная система анализа транзакций: KPI - drivers - root cause - сравнение сущностей.ЗадачиПроектирование аналитических слоев:• KPI layer• Decline analytics layer• Comparative analysis layer• Перенос аналитики из реляционной БД в ClickHouse• Построение агрегатов и materialized views• Оптимизация аналитических запросовРазработка моделей:• approval rate decomposition• decline breakdown• share-based analytics• entity comparison (provider vs provider, merchant vs baseline)• Поддержка data pipelines (SQL + немного Python)• Участие в разработке аналитических интерфейсовТребования• Сильный SQL (обязательно)• Опыт работы с ClickHouse или другим OLAP• Опыт построения аналитических моделей (не только визуализация)• Понимание агрегаций, оконных функций, performance• Умение работать с большими объемами данныхБудет плюсом• Опыт в fintech / payments• Понимание authorization / decline flow / 3DS• Python (pandas)• BI инструменты (Tableau / Superset / Metabase)Мы ищемЧеловека, который:• умеет строить аналитические системы, а не просто отчеты• думает через метрики и причинно-следственные связи• может объяснить, почему падает метрика, а не просто показать графикФормат:• Удаленно • Full-time • Высокая автономность Отправляйте резюме в Telegram: @Yakovleva_Yulia_V

Устал инициализировать претрейны весами Qwen? Приходи к нам — мы честно учим с нуля! 😉Ищем Senior/Senior+ AI Engineer и продактов в RnD-команду: как отдельных специалистов, так и целые команды, — которые готовы разрабатывать прорывные AI-решения.Познакомиться ближе с нашими направлениями и оставить отклик можно на сайте.А если хотите следить за тем, как команда RnD ML Сбера исследует и разрабатывает AI-технологии, — подписывайтесь на Telegram-канал команды. Там делятся исследованиями, экспериментами и инсайтами из мира AI, а также свежими вакансиями 🚀

#вакансия #dataинженер #Dataинженер #аутстафф #middle #senior #fulltime #удаленка Data инженер Middle SeniorКомпания: Dstlab Локация: РФЗП: 220 т.р. - 260 т.р.Занятость: проектнаяОписание вакансии: Ищем Data инженера на аутстафф проекты наших партнеров!Обязательные требования- Опыт работы от 4хлет- Общее представление о стеке технологий Lakehouse;- Понимание различия работы между BigData/Lakehouse и с данными обычного размера;- Знание SQL (индексы, функции, оптимизация, профилирование производительности);- Знание языков программирования (JAVA, Python);- Опыт работы c реляционными БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL,т.п.);- Умение работать с Git (знание команд git pull/commit/push);- Опыт работы с DBT, Cosmos, Ni-Fi;- Опыт разработки на Spark;- Понимание особенностей Trino;- Понимание форматов данных Iceberg, Parquet, Avro;- Понимание работы с minio или любого другого хранилища на основе S3;- Опыт использования системами ведения проектов и документации.Писать: @okabirorin

Data Engineers в 2ГИССейчас ищем сразу двух Middle Data Engineer’ов в команды SMT и Holocron.Обе команды занимаются новой корпоративной дата-платформой: уходят от легаси, проектируют архитектуру заново и строят инфраструктуру для данных, которой будут пользоваться десятки команд внутри 2ГИС.Что по стеку:— Spark— Kafka— ClickHouse— S3— Python / Scala— SQLЧто по задачам:— ETL/ELT и пайплайны— highload Kafka-топики— миграция с Hadoop/HDFS— OLAP и BI— работа с большими объёмами данных— архитектурные решения и развитие платформыПодойдёт тем, кому интересно не просто поддерживать готовое, а строить data-инфраструктуру и влиять на технические решения.Можно удалённоВакансии:Middle Data Engineer — SMTMiddle Data Engineer — HolocronДругие инженерные инсайты от 2ГИС → в Telegram-канале RnD

#вакансия #vacancy #удаленка #удаленно #remote #DS #MLКомпания: Quickly SearchВакансия: Data ScientistОриентир по вилке: до 350-400т.р. на рукиФормат работы: гибридный (Москва) или удаленный (РФ)👋🏼 Нахожусь в поиске нескольких Middle+/Senior Data Scientist в команду автоматизации ML-разработки на крупный финтех-проект.Команда занимается развитием внутренней AI/ML-платформы, AutoML, разработкой LLM/NLP-решений, мониторингом качества моделей.📌 Предстоящие задачи:• Разработка и развитие ML/LLM-сценариев для production;• Работа с AutoML, NLP и RAG-пайплайнами;• Оптимизация качества и стабильности ML-решений;• Интеграция с MLOps/DE-инфраструктурой;• Быстрое прототипирование и проектирование AI-решений.📌 Ожидания:• 3+ лет опыта в DS/ML;• Хороший Python и уверенный ML-стек (Sklearn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, Pandas, NumPy), опыт с табличными данными;• Опыт с LLM/NLP (для проекта в данном направлении);• Опыт работы с Spark/Hadoop/Hive;• Понимание production ML-процессов.Будет плюсом:• PyTorch / DL;• Open-source contribution;• Full-stack опыт.📌 Условия:• Оформление по ТК или ИП в аккредитованную ИТ-компанию;• Сильная инженерная команда и обмен экспертизой;• Гибридный или удаленный формат работы (РФ!);• ДМС со стоматологией с 1го дня;• Предоставление техники (на выбор, по запросу).Если тебя заинтересовала вакансия, или есть кого порекомендовать на данную позицию, присылай свое резюме мне в личку @liza_mich 😌