🖼 Product Data Analyst
Удалёнка/Гибрид (Москва)

EMCD — это глобальная криптоинфраструктурная компания, обслуживающая миллионы пользователей по всему миру.

Требования:
– Опыт работы аналитиком данных/продукта от 4 лет.
– Отличное знание SQL.
– Уверенное владение Python, включая области за пределами стандартного аналитического стека.
– Опыт работы с одним из основных BI-инструментов: Tableau, Power BI, Superset.
– Практический опыт проведения экспериментов и A/B тестирования будет плюсом.
– Глубокое понимание статистики.
– Страсть к систематизации, организации и поддержанию порядка.
– Знание принципов ETL будет плюсом.
– Опыт работы с GitLab и Airflow является преимуществом.
– Опыт работы в технологических компаниях (VK, Яндекс, Авито и др.) приветствуется.

➡️ Подробнее о вакансии на h.careers

🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub

🖼 Data engineer (Flink)
290 000 – 350 000 ₽
Удалёнка

ЛИАН — системный интегратор с фокусом в аналитике и управлении данными.

Требования:
– Опыт работы с Apache Flink на реальных проектах (streaming, stateful processing)
– Уверенное знание Java (работа с многопоточностью, коллекциями, stream API)
– Хорошие знания по SQL (написание сложных запросов, понимание оконных функций, оптимизация)
– Опыт работы с Apache Kafka (проducers, consumers, Kafka Streams — как плюс)
– Понимание принципов замены традиционных ETL/ELT на потоковую обработку
– Опыт работы с Kubernetes (деплой Flink-кластеров)
– Опыт работы с DWH
– Опыт работы с SAP (как источник данных)
– Опыт работы с Hadoop: Hive, NiFi, Spark будет преимуществом

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub

💻 Data Scientist Middle
Удалёнка

beeline — российский телеком-оператор.

Требования:
– Успешный профессиональный опыт работы в финтех индустрии не менее 1 года, или стаж в DS и ML более 2 лет.
– Опыт построения моделей с помощью классического ML-стека.
– Навыки работы с Python, (py)Spark, SQL, уверенные знания теории вероятности и статистики.
– Понимание ООП и структур данных.
– Кейсы с применением собственных методик в анализе данных и построении моделей на табличных данных.
– Хорошие отношения с Git, Jira, Confluence.

➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com

🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub

💻 Старший Data Engineer
Удалёнка

Cloud.ru — ИТ-компания в сфере облачных и ИИ-технологий.

Требования:
– SQL на хорошем уровне
– Python на хорошем уровне
– Навыки проектирования БД / приложений
– Опыт разработки Дагов Airflow
– Опыт работы со Spark
– Создание и использования Докер образов, хелмов кубера
– Опыт работы на лидерской позиции от года - работа с Git

➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com

🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub

🖥 Аналитик данных / Analytics Engineer
180 000 – 250 000 ₽
Офис (Санкт-Петербург)

SmartShell — продуктовая IT-компания в сегменте B2B2C gaming.

Требования:
– Уверенное владение SQL: сложные выборки, JOIN’ы, агрегации, оконные функции, работа с несколькими источниками данных, подготовка витрин и датасетов для BI.
– Опыт работы с Yandex DataLens, ClickHouse или другими аналитическими хранилищами.
– Самостоятельность, системность, внимательность к деталям и сильное аналитическое мышление.

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub

💻 Data Scientist
250 000 —‍ 380 000 ₽
Гибрид (Москва)

Aston — это международная аутсорсинговая IT-компания. Работает на российском рынке с 2007 года.

Требования:
– Опыт работы в роли Data Scientist от 3-х лет.
– Отличное владение ML- и DL-стеком Python: PyTorch, LightGBM/XGBoost/CatBoost, scikit-learn, pandas, NumPy.
– Опыт работы с инструментами Spark, Hadoop, Hive, MLflow, Airflow/Argo Workflows.

➡️ Подробнее о вакансии на getmatch.ru

🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub

🖥 Data Scientist (Middle)
Офис (Москва)

Ecom.tech — делаем ИТ для ритейла реального времени.

Требования:
– Опыт работы в ML на позиции Middle от 2 лет;
– Хорошие знания Deep Learning (Pytorch, актуальные архитектуры);
– Опыт работы с NLP моделями (задачи векторного поиска, классификации, NER, QA и тд);
– Опыт работы с LLM и построения Агентов (RAG, tool calling);
– Опыт продуктивизации NLP моделей и LLM с использованием спец фреймворков (sglang, vllm, triton);
– Опыт разработки на Python, опыт разработки сервисов.

➡️ Подробнее о вакансии на dreamjob.ru

🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub

🗓 14 мая в 19:00 (Мск) встречаемся в онлайне.

Тема: Почему AI-продукты на базе LLM ломаются и как сделать, чтобы работало.

В кружке выше Эмиль Сатаев рассказал, какие именно проблемы с LLM в проде будем разбирать.

Что в программе:

- Разберем реальные кейсы стартапов и ограничения LLM.
- Обсудим рабочие архитектуры: RAG, human-in-the-loop, контроль качества.
- Ответим на ваши вопросы и разберем кейсы участников.

🎁 Бонусы: в конце вебинара подарим промокод на скидку 10.000 ₽ на курсы и разыграем подписки на полезные AI-сервисы.

👉 Зарегистрироваться на вебинар

🖼 ML-Аналитик
Гибрид (Москва)

Правила Мебели — один из лидеров на рынке розничной торговли мебелью и товарами для дома.

Требования:
– Желание и умение анализировать большой объем информации, формулировать гипотезы;
– Степень бакалавра / магистра или PhD в области математики, физики, Computer Science и др;
– Опыт работы с современными подходами machine learning;
– Уверенное владение SQL;
– Опыт проведения и интерпретации результатов A/B экспериментов;
– Будет плюсом - опыт взаимодействия с отделом маркетинга;
– Будет плюсом - опыт работы в ECommerce-проекте;
– Будет плюсом - знание процессов работы с маркетплейсами.

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub

🚨 Откликаешься на всё подряд, но собесов нет?

Третий месяц рассылаешь резюме на ML/DS вакансии. На hh, на Хабре, везде. В ответ тишина, даже до собеседования не доходишь. А на редкие, которые всё-таки случаются, приходишь и валишься на технике.
Знакомо?

Я Богдан, ML-инженер с 6+ годами опыта. Веду канал «Раскатываем ML кабины». Честно разбираю собесы, рынок и реальные кейсы учеников.

Например, недавно расписал кейс аналитика. 4 года в данных, зарабатывал 200к, хотел вырасти. За 7 месяцев перекатился в ML. Финал: 8 офферов от 350к, выбрал лучший на 500к на руки в крупной российской компании. Полный разбор подготовки и переговоров в канале.

А ещё у нас крутая пиратская тематика 🏴‍☠️

😐 Подписывайся 😐

Реклама. ИП Камаев Богдан Эльмарович, ИНН 770973951244. Erid 2Vtzqwtqfh9

💻 Product & Marketing Data Analyst
от 200 000 ₽
Офис/Гибрид (Санкт-Петербург)

Горбилета — сервис, который делает городскую культуру доступнее.

Требования:
– 2–4 года в продуктовой или маркетинговой аналитике в digital-продукте (e-commerce, маркетплейс, подписочный сервис, мобильное приложение).
– SQL: оконные функции, оптимизация запросов, опыт работы с большими таблицами.
– Python для анализа и автоматизации: pandas, работа с API, парсинг, простые скрипты для ETL.
– Опыт с Яндекс.Метрикой: настраивал цели, разбирался с разметкой, дебажил
передачу данных.
– A/B-тесты понимаешь как методологию.
– BI-инструмент в опыте: DataLens, Superset, Tableau или Power BI.

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub

🖥 Data Engineer
от 200 000 ₽
Офис (Астана)

BI Group — крупнейшая девелоперская компания Центральной Азии.

Требования:
– Опыт работы более 3 лет в роли Data Engineer или на смежной позиции с фокусом на построение data-пайплайнов;
– ClickHouse — глубокое понимание движков семейства MergeTree (ReplacingMergeTree, AggregatingMergeTree, SummingMergeTree), партиционирования, проекций, материализованных представлений;
– Опыт настройки шардирования и репликации;
– Навыки оптимизации тяжёлых запросов;
– Debezium + Kafka — опыт настройки CDC-коннекторов для реляционных и NoSQL-источников, понимание snapshot/streaming-режимов, обработка schema evolution, работа с Kafka Connect;
– Apache Airflow — уверенное написание DAG'ов, опыт с TaskFlow API, разработка кастомных операторов и хуков, понимание архитектуры (scheduler, executor, workers), настройка мониторинга и алертинга;
– DBT — построение моделей и тестов (generic и singular), макросы, инкрементальные модели, работа с источниками и снапшотами, ведение документации;
– Уверенный SQL: оконные функции, CTE, чтение и оптимизация планов выполнения;
– Python на уровне продакшн-кода;
– Опыт работы с качеством данных: написание тестов, data contracts, observability-практики.

➡️ Подробнее о вакансии на dreamjob.ru

🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub