🖥 Senior Data Scientist
Удалёнка/Гибрид (Москва)

Ecom.tech — ИТ-решения для ритеила реального времени

Требования:
– Опыт от 3 лет в задачах ранжирования, поиска или рекомендательных систем в продакшене.
– Опыт обучения LTR-моделей на градиентном бустинге (XGBoost, LightGBM, CatBoost): кастомные функции потерь, работа с признаками под ранжирование, интерпретация моделей.
– Понимание двухуровневой схемы поиска (отбор кандидатов и реранкинг), метрик ранжирования и их компромиссов на разных этапах.
– Понимание типовых проблем ранжирования (смещения в кликовых данных, дрифты, feedback loop) и подходов к их решению.
– Понимание современных нейросетевых подходов в ранжировании (dense retrieval, нейронные реранкеры, sequence-модели) — применимость и компромиссы.
– Продакшен-качество Python-кода: модульность, тесты, читаемость, готовность к передаче MLE на продуктивизацию без переписывания.
– Самостоятельная разработка пайплайнов подготовки данных на PySpark и Polars — нетривиальные трансформации без помощи DA/DE.
– Понимание A/B-тестирования: устройство эксперимента, классы метрик (целевые, прокси, защитные, информационные), формирование набора метрик и ожидаемых эффектов до запуска.
– Умение разбирать ошибки модели, превращать их в продуктовые гипотезы и связывать метрики качества модели с метриками бизнеса и воронкой конверсии.
– Самостоятельность в работе с задачами высокой неопределённости: декомпозиция, оценка сроков, проактивное обсуждение рисков с командой.

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

👾 Data Engineer
Удалёнка

Точка Сверки — динамично развивающаяся консалтинговая компания.

Требования:
– Уверенное знание Python (типизация, асинхронность, ООП).
– Опыт работы с PostgreSQL (написание сложных запросов, индексация, оптимизация).
– Опыт работы с Clickhouse (написание запросов, понимание специфики колоночных БД).
– Опыт разработки и поддержки ETL-процессов (извлечение, трансформация, загрузка данных).
– Умение писать парсеры (работа с HTTP-клиентами, XPath/CSS, обход антибот-защиты).

➡️ Подробнее о вакансии на dreamjob.ru

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

😱 Data Analyst
от 250 000 ₽
Удалёнка

Биапи — быстрорастущая IT-компания, создающая digital-продукты/сервисы.

Требования:
– 3+ года в продуктовой аналитике, желательно с опытом работы в мобильных приложениях. Понимание жизненного цикла продукта, специфики мобильных сторов и событийного трекинга.
– Опыт работы без команды аналитиков, способность самостоятельно разбираться в чужом стеке без документации и принимать архитектурные решения по данным.
– Эффективное взаимодействие с продактами, маркетингом и сео - расставлять приоритеты и доносить информацию нетехническим языком
– Способность оценивать задачу в контексте всей архитектуры данных и её последствий, фокус на построении масштабируемых решений и процессов, а не разовых исправлений

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

🖥 System Analyst
Удалёнка/Гибрид/Офис (Москва)

Coral Club — производит компоненты здорового питания, косметические средства, безопасные чистящие и моющие средства для дома.

Требования:
– Опыт работы системным или дата-аналитиком в проектах по созданию/развитию DWH от 3 лет.
– Уверенное владение SQL: написание аналитических запросов, оптимизация, оконные функции.
– Понимание принципов построения реляционных и нереляционных баз данных.
– Знание методологий моделирования данных (Kimball, Inmon, Data Vault).
– Опыт работы с инструментами визуализации требований (схемы процессов, ER-диаграммы) в Miro, Draw.io или аналогичных.
– Большой плюс знание нашего стека: Airflow, dbt, ClickHouse, PostgreSQL.
– Английский язык — желательно не ниже уровня B2.

➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

🐅 Senior Data Engineer
Удалёнка

Флаувау — международный маркетплейс подарков.

Требования:
– 5+ лет в data engineering или backend с дата-уклоном. Production-опыт под реальной нагрузкой с ответственностью за эксплуатацию.
– Python — senior-уровень: ООП, проектирование API, типизация, тесты, переиспользуемые компоненты.
– Lakehouse — Apache Iceberg (или Delta/Hudi): устройство таблиц, snapshots, компакция, schema evolution. Разница между lakehouse и DWH на практике, не в теории.
– Trino или другой MPP: распределённое выполнение, чтение планов запросов, оптимизация, коннекторы.
– Airflow глубоко: scheduler, executors, метаданные, собственные операторы и хуки.
– Spark — PySpark, Spark SQL, модель выполнения.
– SQL — оконные функции, CTE, оптимизация, планы исполнения, большие объёмы.
– Git, CI/CD — уверенно.

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

💻 Senior ML-инженер
Удалёнка/Гибрид (Москва)

ГНИВЦ —‍ современная IT-компания и ведущий технологический партнёр государственных структур и лидеров российского бизнеса в области комплексной автоматизации сложных бизнес-процессов.

Требования:
– Высшее образование (желательно в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин);
– 2+ года опыта в NLP/ML, включая fine-tuning transformer-моделей (BERT/RoBERTa/DistilBERT);
– Глубокий опыт с PyTorch, Hugging Face Transformers, pandas, datasets;
– Опыт работы с PostgreSQL: SQL, создание/оптимизация схем, хранимые функции, производительность запросов;
– Знание техник model optimization: quantization, layer-wise LR, custom loss functions;
– Опыт production ML: monitoring, anomaly detection, model serving;
– Уверенное владение Python, Git, Linux/Shell scripting.

➡️ Подробнее о вакансии на getmatch.ru

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

📈 [Hiring] Quant Researcher (Middle/Senior) — QST (Quantstellation)
$7–15k net + Bonus / Profit Share
Limassol / Moscow · Hybrid / Relocation

Знаете, в чём заключается настоящий карьерный арбитраж? Когда рейтинг на Codeforces и медали Kaggle можно превратить в прозрачный PnL, а исследования — в реальные торговые стратегии.

QST (Quantstellation, ex-Созвездие) — один из первых русскоговорящих бутиковых HFT prop-фондов (~35 человек). Уже 18 лет команда торгует деривативами (фьючерсы и опционы) на крупнейших мировых биржах — CME, Eurex, NSE, KRX и других. Крипта тоже есть, но как дополнительное направление.

QST в цифрах:
— 18 лет торгуют на собственный капитал;
— более $80 млрд объёма в месяц;
— средний стаж сотрудников — более 6 лет.

Здесь исследователь не отвлекается на продакшен. Основной рабочий язык — Python, а интеграцией моделей занимается отдельная команда Quant Dev. Внутри компании — собственная исследовательская платформа, FPGA и GPU-кластер, поэтому от идеи до запуска стратегии проходит минимум времени.

🔤 Кого ищут:
— Middle/Senior Quant Researcher с сильной математической подготовкой и Machine Learning;
— человека, который умеет строить альфу с нуля, а не только дорабатывать существующие модели;
— опыт в TradFi будет плюсом, но кандидатов из крипты также готовы рассматривать.

🔤 Что предлагают:
— $7–15k net + бонус из profit pool по прозрачной PnL-модели без искусственных ограничений;
— команду, где работают Kaggle Masters, PhD и выпускники ШАД, а основатели — выпускники мехмата МГУ;
— гибкий график, 40-часовую рабочую неделю без регулярных переработок;
— готовность обсуждать комфортный переход, если действует NCA.

✉️ Готовы конвертировать свой трек-рекорд в оффер с понятным матожиданием? Пишите: @QuantScout

🔎 Аналитик данных
Офис (Санкт-Петербург)

SmartShell — развивают SaaS-платформу для управления компьютерными клубами и мобильное приложение для геймеров.

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

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

👾 ML engineer / Data Scientist
Гибрид (Москва)

TOM TAILOR — немецкий бренд одежды.

Требования:
– Отличное владение Python и SQL.
– Сильный математический/статистический бэкграунд.
– Уверенное знание машинного обучения и статистического анализа, понимание алгоритмов и метрик «под капотом».
– Знание классических алгоритмов и структур данных.
– Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения.
– Умение работать с API.
– Будет плюсом: опыт внедрения LLM в коммерческие процессы.
– Soft skills: самостоятельность, проактивность, инициативность.

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

💻 Data инженер
Удалёнка

Джетлин — заказная и продуктовая разработка, внедрение и поддержка программного обеспечения.

Требования:
– Опыт с СУБД ClickHouse - создание и оптимизация витрин данных; 
– Умение оптимизировать сложные SQL-запросы и диагностировать проблемы производительности (включая анализ системных таблиц и работу с планировщиком запросов); 
– Опыт работы с инструментами визуализации данных — DataLens или Power BI; 
– Опыт с инструментами оркестрации (Airflow) и трансформации данных (dbt, Zeppelin). 
– Понимание методологий моделирования данных и опыт создания витрин; 
– Умение создавать и вести базы знаний (документировать решения и процессы); 
– Опыт в миграции больших массивов отчётов из Power BI/Tableau в другие аналитические экосистемы (будет являться преимуществом); 
– Умение объяснять сложные технические ограничения («почему нельзя так писать запрос») простым и доступным языком для продуктовых аналитиков и представителей бизнеса; 
– Продуктовое мышление — способность не просто переносить данные, а создавать удобные и быстрые решения для конечного пользователя; 

➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

🫤 Системный аналитик
Удалёнка

Extyl — поддержка и развитие ИТ-систем любого масштаба.

Требования:
– Опыт сбора и проработки бизнес-требований (интервьюирование экспертов предметной области, анализ документов, моделирование процессов to be и т.д.);
– Опыт постановки задач на разработку;
– Опыт прототипирования в Figma обязателен;
– Проектирование (REST) и документирование (Open API) API;
– Написание документации: ТЗ, ЧТЗ, БТ (и такое редко, но бывает: помогает бизнесу сформулировать его «хотелки» под бизнес-цель), ПМИ, инструкции и руководства;
– Понимание современных паттернов архитектуры информационных систем;
– Составление схем, диаграмм, моделей данных, USM, пользовательских историй, вариантов использования;
– Знание методологий и понимание принципов гибкой разработки;
– Опыт работы с Jira, Confluence (либо умение работать с аналогичными системами и понимание принципов и схем их работы).
– Опыт работы в ИТ - не менее 3-х лет.

➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования