🔐 BI analyst
Гибрид (Москва)

Консалтика — российская аккредитованная IT-компания-вендор и лидер в разработке решений для финансового сектора.

Требования:
– Опыт работы в роли BI Analyst от 3 лет.
– Требуется уверенное знание Superset.
– Уверенное знание SQL (Hive, Impala, Hadoop), опыт работы с крупными данными.
– Опыт построения витрин данных (DWH), понимание моделей «звезда», «снежинка», слоев ETL/ELT.
– Владение Python для аналитики: Pandas, NumPy, SciPy; библиотеки визуализации.
– Умение работать с BI-инструментами: Superset, Tableau, Power BI, Qlik, Looker и др.
– Уверенные знания SQL, опыт анализа и трансформации данных; понимание структур реляционных баз данных, принципов проектирования витрин данных (DWH), моделей «звезда», «снежинка», слоёв ETL/ELT.
– Практический опыт работы с BI-платформами: Tableau, Power BI, Qlik, Looker и др.; навык создания прототипов дашбордов — как преимущество.
– Опыт взаимодействия с ETL/ELT-инструментами (Airflow, Talend, Informatica, dbt, DataFlow и др.), понимание процессов загрузки и агрегации данных.
– Знание принципов интеграции систем, понимание REST API и форматов обмена данными (JSON, XML).
– Навык сбора, структурирования и документирования требований к отчётности, KPI, метрикам и аналитическим панелям.
– Опыт работы в Agile (Scrum/Kanban), владение методами управления бэклогом, участия в планировании и ревью.
– Профессиональное владение Jira и Confluence, умение вести сквозную документацию по требованиям и изменениям.
– Высокий уровень аналитического мышления, внимательность к данным, способность выявлять несоответствия и логические ошибки.

➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru

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

💻 Data Engineer
Удалёнка

Coral 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

💻 Junior Data Analyst
Офис/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-аналитик
Гибрид (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

💻 BI-аналитик
Удалённо

italy — 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

💻 Data Engineer
от 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

🔐 Data Analyst
Офис (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

🧪 ML Engineer
270 000 —‍ 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

📊 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
▪️ Комбинаторику

Именно 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 индустрии

Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.

👉 Записаться на бесплатный демо-урок

👾 Data Scientist
от 300 000 до 400 000 ₽
Удалёнка

Centicore — 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

👾 Data Engineer Middle+/Senior
270 000 —‍ 300 000 ₽
Удалёнка

Secreate — ИТ-компания с подходом 360°.

Требования:
– Опыт в роли Data Engineer от 4-х лет.
– Глубокая экспертиза в Python/Java, Spark, Airflow, Scala, Hadoop, Hive.
– Опыт проектирования БД и написания средних/сложных SQL запросов.
– Работа с БД (PostgreSQL, ClickHouse и другие).
– Опыт построения DWH.
– Владение ETL/ELT инструментами.
– Работа с Cloud-сервисами (Yandex.Cloud, Google, AWS).
– Опыт работы с Docker, k8s.
– Умение вести проекты в Git.
– Опыт написания Pytest и понимание TDD методологии разработки.
– Опыт с CI/CD.

➡️ Подробнее о вакансии на careered.io

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

💻 Senior Data Engineer
270 000 —‍ 300 000 ₽
Офис (Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород)

Cinimex — разработчик ПО и системный интегратор.

Требования:
– Глубокий экспертный опыт работы с Apache Spark от 4-5 лет (оптимизация джобов, работа с широкими и узкими зависимостями, настройка памяти и shuffle-операций);
– Опыт работы с ClickHouse;
– Опыт работы с Hadoop (HDFS, Hive);
– Опыт проектирования и разработки потоков данных, алгоритмов загрузки и обработки данных;
– Опыт оптимизации ETL-пайплайнов и SQL кода;
– Продвинутые знания SQL;
– Готовность осваивать Java для использования Spark.

➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com

📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

💻 Data Analyst
Офис (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

💻 Senior Data Scientist
Офис (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

💻 Senior Data Scientist
от 250 000 ₽
Удалёнка

Альфа-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

📚 Senior Data Analyst
Удалёнка

TRIBE — 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