2b:I[349676,["/_next/static/chunks/02vz48n8cwap-.js","/_next/static/chunks/0sionvc70biiq.js","/_next/static/chunks/3bygfz22w3i0w.js","/_next/static/chunks/3wpd2zkry5i8e.js","/_next/static/chunks/2ade0au5754aq.js","/_next/static/chunks/3jel_17z3a0ij.js","/_next/static/chunks/3d86yrwyuv975.js","/_next/static/chunks/1n1mxr3-c_w0c.js","/_next/static/chunks/34vs1gv113pnw.js","/_next/static/chunks/3ldyk5yycrizg.js","/_next/static/chunks/1q9odia-s2_9l.js","/_next/static/chunks/2vrifspa7ucw5.js","/_next/static/chunks/0-qjmc7xa-77s.js","/_next/static/chunks/1xz2em9vwytgs.js","/_next/static/chunks/2tz46qsvdi4_s.js","/_next/static/chunks/0pj1uxlo662q1.js","/_next/static/chunks/2z2g8k34h_0u1.js","/_next/static/chunks/0eownduo8if6q.js","/_next/static/chunks/0o4cgbos3-_ll.js","/_next/static/chunks/4200ca8sor758.js","/_next/static/chunks/3-_4lshzcl0_b.js","/_next/static/chunks/1ki-susjhwxg5.js","/_next/static/chunks/3ody5wwiin-qp.js","/_next/static/chunks/1lrsvom8c5an3.js","/_next/static/chunks/1pg9b9s_o-pkl.js","/_next/static/chunks/2var-d5nnd5s-.js","/_next/static/chunks/3ya07ud43vxe8.js","/_next/static/chunks/25ok_yki1vn4o.js","/_next/static/chunks/0cbg1nejcz-2y.js"],"default"] 28:["$","script",null,{"type":"application/ld+json","dangerouslySetInnerHTML":{"__html":"{\"@context\":\"https://schema.org\",\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Главная\",\"item\":\"https://www.workaem.com\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Вакансии\",\"item\":\"https://www.workaem.com/jobs\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":3,\"name\":\"Вакансии SQL\",\"item\":\"https://www.workaem.com/jobs/s/sql\"}]}"}}] 2c:Ta05,Приложения Яндекс Go, Uber, Яндекс Еда, Лавка и другие наши сервисы можно обнаружить едва ли не на каждом устройстве в России и не только. Впрочем, мы как никто знаем, что на достигнутом останавливаться рано, и каждый день трудимся, совершенствуя наши продукты. Ищем аналитика в группу исследования конкурентов. Как быть лидером на рынке такси, когда конкурент возит клиентов бесплатно? Если вас волнуют такие задачи и вопросы, приходите к нам! Какие задачи вас ждут **Оценка конкурентов** Вы будете анализировать конкурентов по всем ключевым параметрам и оценивать эффективность наших действий — часто в условиях неполных данных и высокой неопределённости. **Разработка аналитических инструментов** Вам предстоит создавать инструменты с нуля: от сбора и обработки данных до готовых решений, которыми будет пользоваться команда. Вы будете превращать разрозненные данные в рабочую систему. **Поддержка бизнес-решений** Ваша аналитика ляжет в основу важных решений. Вы будете тем, чьи выводы и расчёты помогают бизнесу двигаться в верном направлении и избегать дорогостоящих ошибок. **Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics** Мы ждём, что вы • Получили техническое или экономическое образование • Знаете SQL и Python • Умеете формулировать и тестировать гипотезы • Готовы отвечать на вопросы бизнеса и решать нестандартные задачи • Мечтаете вылавливать инсайты в настоящем океане больших данных2d:T1704,Телемост объединяет звонки и чаты для работы и повседневного общения. Пользователи приходят к нам по приглашению на встречу из Яндекс Поиска и других сервисов Яндекс 360. Мы хотим понять, что помогает им получить первую ценность и начать пользоваться продуктом регулярно. Ищем аналитика, который возьмёт на себя направление привлечения, активации и монетизации пользователей. Вместе с командами продукта и маркетинга вы будете исследовать пользовательские сценарии, предлагать собственные инициативы и проверять их влияние на активную аудиторию и покупки. Какие задачи вас ждут **Исследование привлечения и авторизации пользователей** Вы будете разбираться, откуда пользователи приходят в Телемост и где сталкиваются с трудностями: при переходе из другого сервиса, первом запуске приложения или входе в аккаунт. Вам предстоит строить воронки, сравнивать поведение разных сегментов и находить способы увеличить долю пользователей, которые успешно доходят до использования продукта. Вместе с командой разработки вы будете улучшать измерение этих переходов, чтобы видеть потери и оценивать эффект изменений. **Поиск первой ценности и развитие активации** Вам предстоит определить aha moment — опыт, после которого пользователь понимает ценность Телемоста и хочет вернуться. Вы будете исследовать сценарии организаторов и участников встреч, общение в чатах и переходы между ними, проверять связь первых действий с дальнейшим использованием. На основе исследований вы сможете предлагать изменения онбординга и продуктовых сценариев, которые помогут пользователям быстрее освоиться и сформировать привычку. **Развитие конверсии в покупку подписки** Ваша задача — исследовать, каким пользователям и в какой момент становятся полезны платные возможности Яндекс 360. Вам предстоит анализировать путь от знакомства с предложением до выбора тарифа и оплаты, находить барьеры и вместе с командой продукта проверять способы их устранения. Важная часть работы — оценивать потенциал инициатив и уточнять модель покупок по фактическим данным, учитывая влияние изменений на использование продукта и удержание. **Проверка гипотез и влияние на продуктовые решения** Вы будете участвовать в выборе приоритетов: предлагать гипотезы, оценивать ожидаемый эффект и совместно с продуктовой командой проводить A/B-эксперименты. Вам предстоит развивать метрики направления, связывая авторизацию, активацию и использование с ростом аудитории и покупок. Нужно будет самостоятельно формулировать выводы и рекомендации, помогать команде решать, какие изменения развивать, дорабатывать или останавливать. **Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics** Мы ждём, что вы • Работали с DataLens, Tableau, Qlik, Power BI или с любым другим BI-инструментом • Активно применяете SQL для решения рабочих задач, можете сами подготовить данные для дашборда • Готовы быстро освоить BI-систему DataLens, если её не знаете • Умеете общаться с внутренними заказчиками, определять их потребности в аналитике и отчётности • Знаете, как лучше представить данные, чтобы бизнесу было проще принимать решения • Умеете обоснованно говорить «нет» и можете предложить заказчику альтернативное решение • Готовы учиться, осваивать новые технологии и предметные области2e:T14c6,Привет! Меня зовут Вася, я руковожу группой алгоритмов ресторанного ранжирования в Яндекс Еде. Ищу ML-разработчика, который будет развивать ранжирование ресторанов и блюд. Василий Гламаздин Руководитель группы Яндекс Еда — сервис доставки из ресторанов и магазинов с миллионами пользователей и заказов. Для машинного обучения это означает работу с большими данными, быструю проверку гипотез в A/B-тестах и обработку данных в реальном времени под нагрузкой. Наша команда занимается алгоритмической и ML-составляющей ранжирования. Мы определяем порядок отображения: • ресторанов — на главной странице; • блюд — как внутри ресторана, так и на блюдоцентричных поверхностях; • ресторанов и магазинов вместе — в тех местах, где вертикали пересекаются (например, в поиске); • подборок заведений для офлайна (в разделе «Сходить»). От наших моделей зависит, какие позиции пользователь увидит первыми и что в итоге закажет. В работе мы используем как классические методы ML, так и нейросетевые подходы. Какие задачи вас ждут **Цикл ML-проекта** Вы будете преобразовывать бизнес-требования в ML-задачи, собирать пайплайн, обучать и проверять модель, внедрять её в реалтайм-сервис и тестировать с помощью A/B-теста. **Развитие продукта** Вам предстоит искать точки роста, предлагать и отстаивать свои идеи, а также запускать рекомендации на новых поверхностях и вертикалях. При этом нужно не только ранжировать по предпочтениям, но и учитывать доступность и загрузку ресторана, скорость и стоимость доставки, а также балансировать органику с рекламным продвижением. **Работа со смежниками** Вам нужно будет сотрудничать с продуктовыми командами, аналитиками и MLOps — решать общие задачи, проводить совместные эксперименты и защищать результаты. **Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML** Мы ждём, что вы • Разрабатывали на Python или C++ • Хорошо знаете методы анализа данных и ML и применяли их на практике • Готовы вести решение от обработки данных до внедрения в продакшен Будет плюсом, если вы • Делали рекомендательные системы или поиск • Работали с высоконагруженными реалтайм-системами Больше о команде **Над чем мы работаем сейчас** • **Дискавери на главной.** Историю заказов уже закрывает отдельная карусель, но и на остальных поверхностях главной пользователь встречает в основном знакомые ему рестораны. Хотим, чтобы эти поверхности открывали новое — места, где человек ещё не заказывал, но закажет. • **Блюдоцентричное ранжирование.** Учимся ранжировать не рестораны, а сами блюда — на поверхностях вне карточки ресторана. • **Общий поиск Еды.** Ищем баланс между семантической релевантностью и бизнес-метриками. • **Ядро ранжирования.** Новые факторы и новые архитектуры — сквозная задача для всех поверхностей сразу. **Что у нас есть** • **Стек**: Python, C++, SQL. • **Инфраструктура Яндекса**: общие фреймворки, собственная A/B-платформа и вычислительные мощности. Узнайте про разработку Городских сервисов Яндекса на dev.go.yandex.2f:T10f3,Заправка, мойка, эвакуатор, платная дорога, парковка, шиномонтаж, зарядка электромобиля… Для пользователя это разные кнопки в приложении, а для нас каждая из них — платёж, который нельзя провести дважды и нельзя потерять. Деньги ходят не внутри одного сервиса: между кнопкой в приложении и колонкой на АЗС стоят системы партнёров, программы лояльности, платёжные системы и фискализация — своя в каждой стране присутствия. Отсюда и архитектура: outbox-подход поверх очередей, заказ как сага из десятков шагов, идемпотентность на каждом шаге, распределённые блокировки против гонок и компенсации, когда что-то пошло не так. Наш стек: C#, .NET 10, ASP.NET Core, MongoDB, YDB, Redis, Docker, очереди (SQS + YDB Topics), xUnit + Testcontainers. Какие задачи вас ждут **Развивать платёжный процессинг** Проектировать сценарии с авторизациями, списаниями, частичными и полными возвратами, корпоративными балансами и фискализацией. Делать денежные операции идемпотентными, предотвращать повторные списания и разбираться в расхождениях между нашей системой, партнёрами и платёжными провайдерами. **Развивать платформу обработки заказов** У нас заказ — это не одна запись в базе, а распределённый процесс из множества шагов, который может выполняться долго и затрагивать несколько внешних систем. Поэтому вам предстоит развивать саги и outbox-механизмы, работать с очередями, ретраями, распределёнными блокировками и компенсациями — чтобы заказы корректно завершались даже при таймаутах, повторной доставке сообщений и недоступности партнёров. **Строить и поддерживать интеграции** Наш бэкенд находится на пересечении множества систем: АЗС, платёжных провайдеров, программ лояльности, моек, эвакуаторов, платных дорог и зарядных станций. Нужно подключать новых партнёров, проектировать и версионировать контракты, приводить разные внешние модели к единой логике сервиса и делать интеграции устойчивыми — в том числе когда партнёр отвечает медленно, присылает дубли или ведёт себя не совсем по документации. **Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend** Мы ждём, что вы • Писали на C# в проде и понимаете различия между конкурентностью, параллельностью и асинхронностью, хорошо знакомы с .NET Core и Linux • Знаете MongoDB, Redis и SQL • Работали с очередями и распределёнными системами • Интегрировались с чужими API — включая те, что отвечают не по документации • Не боитесь сложных архитектурных задач • Умеете работать в команде30:Td09,

Мультиканальная платформа информирования и управления высокоприоритетными сбоями в Банке и экосистеме Сбера с оценкой влияния на клиентские сервисы в онлайн режиме. Продукт предназначен для топ-менеджмента банка и экосистемы, руководителей подразделений, владельцев и лидеров продуктов, дежурных смен и специалистов по сопровождению ИТ-услуг. Основная цель — эффективное управление массовыми отклонениями для минимизации негативного влияния на внешних и внутренних клиентов.

Обязанности

разработка микросервисов для АС «Sber911» на java
разработка тестов для микросервисов
ревью и оптимизация кода
подготовка документации для развертывания микросервисов
участие в тестировании и исправлении ошибок в микросервисах
помощь сопровождению АС «Sber911» в устранении проблем, проведении релизов, локализации ошибок при возникновении инцидентов
обучение, развитие своих компетенции, помощь коллегам.

Требования

опыт коммерческой разработки от 5-х лет
знание Java 17, 21
опыт работы с Quarkus Framework или Spring Framework (с доучиванием на Quarkus)
знание SQL
навыки работы с Apache Kafka
опыт использования Docker и Jenkins
опыт работы с AI ( langchain4j,mcp, a2a)
понимание принципов микросервисной архитектуры.

Условия

офис: г Москва, проезд 2-й Южнопортовый, 12Ак1стр1
гибридный формат работы на территории Москвы и МО
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

31:T187a,

Сбер2В — система бизнес-сервисов под единым управлением. Вместе мы решаем комплексные задачи государства, бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, искуственного интеллекта, автоматизации и ЭДО.

Мы в цифрах:
• 50+ собственных решений
• 1,2 млн клиентов малого бизнеса
• 40+ отраслей используют наши продукты
• 2,5 тыс. клиентов крупного бизнеса и госсектора

Наши технологии (аналитика больших данных, машинное обучения, визуализация) помогают бизнесу расти, а регионам — развиваться.

В связи с большой востребованностью продуктов нашей команды Аналитики ассортимента появилась необходимость в еще одном Аналитике данных для работы над различными Ad hoc задачами (BigData).

Команда занимается анализом ключевых трендов рынка на уровне категорий и товаров, в частности: анализом сегментов целевой аудитории, анализом профиля товара, динамики спроса на ассортимент, анализом корзины, мониторингом цен, анализом промо, а также готовит аналитику вывода новинок и аналитику ёмкости.

Новому участнику команды предстоит участвовать в работе над улучшением продукта, который помогает клиенту лучше понимать свою аудиторию, понимать причины изменения спроса, видеть потенциал развития категорий, обоснованно строить выводы о положении на рынке.

Чем предстоит заниматься:

Анализом и интерпретацией данных
Разработкой и проверкой гипотез
Разработкой прототипов витрин данных
Выполнением ad hoc запросов
Расчетом и проверкой регулярной аналитики
Разработкой методологии для продуктов и контрактов
Разработкой проектной и технической документации

Мы будем рады познакомиться, если у тебя есть:

Продвинутые знания SQL для анализа данных (оптимизация запросов, подзапросы, оконные функции, хранимые процедуры)
Опыт работы с данными (СУБД, BI, DWH)
Опыт работы с ETL-инструментами
Высшее техническое/экономическое образование (или последний курс университета)
Проактивный подход и умение самостоятельно решать задачи
Опыт презентации результатов перед заказчиком, умение грамотно излагать свои мысли в письменной и устной форме
Будет преимуществом: знание Python, Scala, ML, Hadoop, Spark

Что мы предлагаем:

Работу в аккредитованной IT-компании;
Удобный офис;
Ежегодный бонус по итогам работы;
Подключение к ДМС, телемедицина, чек-ап – после трех месяцев работы в компании;
Ведение беременности и родов, лазерная коррекция зрения и стоматология после двух лет непрерывного стажа в группе Сбер;
Специальные условия для страхования семьи;
Возможность участия в корпоративной пенсионной программе;
Корпоративное обучение;
Бесплатную подписку на СберПрайм+ и скидки у партнёров;
Новогодние подарки для детей, корпоративные мероприятия и поддержку в особых жизненных ситуациях;
Скидки в спортклубы X-Fit, WorldClass.

Почему у нас классно работать:

Видимый результат: твой вклад напрямую влияет на продукт и развитие компании;
Минимизируем бюрократию, даём возможность проявлять инициативу;
Есть возможность карьерного роста внутри команды или других подразделений;
Вклад в развитие общества: наши исследования способствуют улучшению экономики регионов и качества жизни людей.

Мы верим в силу данных как инструмента позитивных изменений.

32:T19ec,

Сбер2В — система бизнес-сервисов под единым управлением. Вместе мы решаем комплексные задачи государства, бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, искусственного интеллекта, автоматизации и ЭДО.

Мы в цифрах:
• 50+ собственных решений
• 1,2 млн клиентов малого бизнеса
• 40+ отраслей используют наши продукты
• 2,5 тыс. клиентов крупного бизнеса и госсектора

НПФ СБЕРБАНКА активно развивает свою IT-экосистему.
Мы ищем аналитика в область безопасной разработки (SSDLC), который умеет выстраивать диалог между бизнесом и IT, анализировать риски и изменения в инфраструктуре, давать экспертное заключение по договорам и архитектурным решениям.

Основная задача: Обеспечивать защиту разрабатываемых и используемых приложений компании: архитектура, требования к ПО и интеграциям, контроль реализации требований.

Чем предстоит заниматься:

Обеспечить взаимодействие продуктовых команд с подрядчиком, внедряющим процесс SSDLC;
Участвовать с владельцем продукта во встречах с бизнес-заказчиками, обсуждение новых фичей;
Проводить аудиты безопасности разрабатываемых сервисов (архитектура, стандарты);
Формировать и формализовывать требования безопасности для продуктов;
Принимать участие в обследовании бизнес-процессов, выявление проблемных мест, предложения по улучшению информационной безопасности;
Контролировать накопление технологического долга продуктовой командой;
Консультировать разработчиков и контролировать устранения выявленных уязвимостей;
Контроль изменений в инфраструктур;
Контроль процесса управлениями ИТ-активами;

Ты идеальный кандидат, если:

Умеешь структурировать информацию и успешно доносить требования как до бизнес-заказчиков, так и до ИТ-экспертов
Знаком с методами анализа угроз (атак, уязвимостей)
Имеешь понимание ландшафта киберугроз для прикладного ПО: особенности внутренней инфраструктуры (общие и специфичные для отрасли АС) и внешней среды (злоумышленники, используемые инструменты и техники, а также характерные сетевые атаки)
Имеешь навыки анализа и описания бизнес-процессов (AS IS, TO BE)
Знаком с моделями угроз: KillChain, MITRE ATT&CK (основные TTP), Pyramid of Pain (IOC, UseCases) и баз данных уязвимостей
Знаешь принципы REST API, JSON
Знаешь SQL на уровне простых запросов(умение писать запросы)

Мы предлагаем:

Работу в аккредитованной ИТ компании (актуально для всех действующих владельцев IT-ипотеки);
Гибридный график работы (4 дня в офисе, 1 удалённо) и корпоративная техника;
Заботу о здоровье: у нас есть ДМС и специальные условия для страхования семьи, стоматологии и ведения беременности;
Программу адаптации: с первого дня работы простыми словами узнаешь о компании, коллегах, и что от тебя ждут в ближайшие три месяца;
IT отсрочку от срочной службы;
Скидки на продукты и услуги системы СБЕР.

Почему у нас классно работать:

Большие планы: мы растем и развиваем все наши продукты в вертикали Группы Сбера, чтобы стать лидерами российского электронного документооборота;
Большинство HR-процессов автоматизировано через КЭДО - все оперативно и просто;
Непрерывные улучшения: используем новые идеи, методы и технологии. Адаптируем их под наши процессы;
Развитие: у нас есть корпоративный портал для обучения – изучай онлайн то, что тебе нравится;
Есть возможность расти внутри структуры текущей команды, или в других подразделениях.

Мы уверены, что приближаем будущее в технологиях и возможностях человека!

33:Te67,

В Т‑Банк большое и продвинутое хранилище данных: это 8000 объектов, 800 ТБ в Greenplum и 110 ТБ в Clickhouse.

С данными активно работают более 16 тысяч пользователей из бизнес-команд — они ежедневно принимают десятки решений с опорой на них. А наша команда делает все, чтобы доступ к данным был простым и ими было удобно пользоваться. Мы постоянно совершенствуем подходы к работе и стараемся быть новаторами на рынке технологий.

Мы ищем в команду дата-инженера. В Т‑Банке вы сможете развиваться в одном из двух направлений — системном анализе и ETL-разработке. Или совмещать их, если вам интересны оба.

Обязанности:

Участвовать в формировании модели данных
Проектировать и разрабатывать витрины и потоки данных на основе потребностей бизнес-пользователей
Участвовать в проектах по развитию Data Platform
Писать скрипты SQL и Python, это опционально
Прорабатывать интеграции с внешними системами для Data Platform

Требования:

Свободно владеете SQL
Работали с DWH в качестве аналитика или разработчика
Понимаете теорию СУБД- и ETL-процессов
Знаете Python или другой язык программирования
Есть опыт проектирования объектов БД на основании бизнес требований

Условия:

Работу из офиса. График работы — гибридный
Платформу обучения и развития «Т‑Банк Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии
Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. Предложим льготное страхование вашим близким
Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
Линейку льготных тарифов на продукты Т‑Банка
Частичную компенсацию затрат на спорт
Well-being-программу, которая помогает улучшить психологическое и физическое здоровье, а также разобраться с юридическими и финансовыми вопросами
Три дополнительных дня отпуска в год
Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

34:Tc9d,

В команду контроля качества зарубежных продавцов требуется бизнес-аналитик.

Чем предстоит заниматься:

Анализировать текущие процессы контроля качества, выявлять узкие места, ручные операции и точки для оптимизации и автоматизации.
Собирать и структурировать бизнес-потребности команды, переводить их в понятные требования для разработки.
Формировать предложения по улучшению процессов.
Анализировать результаты запусков и изменений: определять метрики успеха, оценивать эффект до/после запуска, контролировать достижение ожидаемых результатов.
Собирать, структурировать и анализировать данные по ключевым метрикам команды; формировать регулярную и ad hoc отчётность.
Работать с большими массивами данных: объединять данные из разных источников, выявлять закономерности, отклонения и проблемные зоны.
Активно взаимодействовать с заказчиками, командами продукта и другими заинтересованными.

Требования к кандидату:

Наличие опыта работы с аналитикой бизнес-процессов;
Практический опыт работы в командах e-commerce.
Уверенное владение работы с БД в части написания SQL запросов для самостоятельного сбора и анализа данных.
Понимание бизнеса: важно не только писать запросы, но и видеть, зачем они нужны

Мы предлагаем:

Официальное оформление по ТК РФ;
График работы: 5/2;
Комфортный офис в Москва Сити;
Формат работы: гибрид;
ДМС с первого месяца работы;
Возможность стать частью крутой команды - работать вместе с опытными специалистами и обмениваться знаниями;
Конкурентную мотивацию (оклад + возможность вырасти на ревью);
Реальное влияние: твоя работа будет напрямую влиять на ключевые направления компании.

35:Tb3f,

Задачи

Поддержание работоспособности уже имеющихся повторяющихся задач по сбору, обработке данных и представлению статистических инсайтов в рамках сложившейся аналитической инфраструктуры (АппМетрика, ClickHouse, Superset)
Генерация и реализация улучшений таких задач в инфраструктуре аналитики в соответствии с траекторией развития продукта
Поддержание и коррекция технических заданий по событийной аналитике (пользовательской телеметрии) по сервису
Взаимодействие с командой разработки и командой продуктового управления
Консолидация и анализ данных сквозной аналитики по продукту
Поиск точек роста, аномалий и закономерностей в накапливаемых данных, идей для сплит-тестов
Подготовка ситуационных отчётов в оперативные сроки и с показателями, прошедшими глубокую валидацию по сырым данным

Требования

Опыт работы от 1 года в одной из следующих сфер: продуктовая аналитика, аналитика данных, инженерия данных, Data Science
Знание ЯП Python, умение писать среднесложные прикладные скрипты для получения и обработки данных из различных источников (например, API внешних сервисов, ClickHouse), уверенные навыки использования библиотек для анализа и визуализации данных — Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly и другие
Уверенное владение SQL, навыки составления аналитических запросов
Опыт построения отчётов в BI-системах — Superset, Redash, DataLens, Tableau или других
Владение продуктовой терминологией и понимание метрик (DAU, LTV и другие)
Позитивное отношение к исследовательской и проактивной деятельности

36:Tee6,

Ищем продуктового аналитика в контентный блок Одноклассников для улучшения опыта взаимодействия с контентом в соцсети как пользователей, так и авторов.

Вас ждёт большое количество discovery-задач, поиска гипотез и их подтверждения. Работа продуктового аналитика в нашей команде влияет не только на взаимодействие пользователей и авторов с контентом, но и на другие проекты внутри Одноклассников: рекомендательную систему, внедрение и настройку инструментов контентной платформы.

Задачи

Выстраивание системы метрик для оценки успеха проекта
Проведение исследований для проверки продуктовых гипотез
Проактивная поставка гипотез для продуктовой команды
Дизайн и проведение A/B-тестов
Подготовка аналитических отчётов для разных уровней топ-менеджмента
Ad hoc запросы для внутренних и внешних партнёров и заказчиков

Требования

Успешные кейсы по оптимизации продукта на основе данных
Опыт проведения A/B-тестов
Глубокое понимание продуктовых метрик и их взаимосвязи
Опыт проведения A/B-тестирования (дизайн экспериментов, оценка результатов)
Умение работать со статистическими данными и делать обоснованные выводы
Способность структурировать информацию и представлять результаты анализа
Продвинутый SQL (сложные запросы, оконные функции, CTE)
Python (Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib/Seaborn)
Опыт работы с BI-инструментами (Superset, Tableau или аналоги)
Базовые знания статистики и математического анализа
Аналитическое мышление и внимание к деталям
Умение работать с большими объёмами информации
Способность чётко формулировать гипотезы и проверять их
Навыки эффективной коммуникации и презентации результатов
Проактивность и инициативность в решении задач

Будет плюсом

Знание методов машинного обучения
Опыт работы со стеком больших данных Яндекса (YT/YQL/SPYT/CHYT)

37:T982,Обязанности:

аналитика посетителей сайта и клиентов Банка, построение сквозной воронки продаж, выполнение ad/hoc запросов по требованию бизнеса;
тестирование гипотез, подготовка необходимой документации для запуска кампаний и последующий анализ эффективности, в том числе проверка статистической значимости, сходимости и гомогенности выборок;
проведение сегментного и факторного анализа;
анализ clickstream и выявление паттернов поведения посетителей сайта;
подбор релевантных продуктов, а также структуры посадочной страницы сайта для каждого сегмента;
генерация идей для проведения А/В-тестов, поиск точек роста продаж в рамках продуктового портфеля;
автоматизация процессов подготовки А/В-тестов и формирования отчетности;
взаимодействие с подразделением Big Data. Верификация метрик моделей и используемых для обучения признаков;

Требования:

опыт работы в аналитике – более 3-х лет;
хорошее владение SQL, умение оптимизировать запросы;
свободное владение Excel;
работа с Яндекс.Метрикой, умение настраивать кастомные события и отчеты;
использование нейросетей и агентов в рабочих задачах;
(будет плюсом) знания языка программирования Python;
(будет плюсом) понимание работы ML и стадий разработки, опыт личной разработки моделей ML.

38:T158e,

Мы в поиске опытного менеджера продукта, который возьмет на себя ответственность за разработку, внедрение и управление программами лояльности, способными удерживать и мотивировать наших клиентов.

Чем предстоит заниматься:

Вести отдельные направления/фичи кешбэк-программы (например, конкретную категорию начисления, тир-механику, отдельный партнёрский кешбэк) в рамках roadmap, заданного продукт-лидом;
Писать детальные требования (PRD, user stories, acceptance criteria) для разработки по задачам своего трека;
Вести бэклог своего направления, приоритизировать задачи внутри выделенного скоупа, согласовывая приоритеты с продукт-лидом;
Проводить весь цикл разработки фичи: от постановки задачи и дизайна до тестирования, релиза и пост-релизного мониторинга;
Отслеживать метрики по своему участку (конверсия в активацию кешбэка, retention в категории, использование конкретной механики) и готовить регулярную отчётность для продукт-лида.
Формулировать и тестировать гипотезы через A/B-тесты в рамках своего трека, интерпретировать результаты, проводить базовые расчёты экономики фичи (стоимость механики, влияние на активацию/повторные покупки) под руководством продукт-лида;
Проводить точечные конкурентные исследования и custdev по своему направлению, предлагать улучшения.

Что мы ждем от тебя:

Опыт от 3 лет в управлении цифровым продуктом в банке, финтехе, ретейле или e-commerce, фокус на лояльность/удержание/кешбэк/партнерские витрины будет преимуществом;
Уверенное владение unit-экономикой: расчёт LTV, CAC, ROI, влияния программы на GMV/AOV/retention;
Опыт работы с данными и BI-инструментами (SQL, Tableau/Superset), понимание принципов A/B-тестирования и статистики;
Понимание рынка программ лояльности, механик кешбэка, бенчмарков конкурентов;
Знание Agile/Scrum, JTBD, CustDev, умение вести полный цикл продуктовой разработки;
Опыт координации команд разработки, маркетинга, финансов и партнёров; навыки защиты решений перед стейкхолдерами, упаковки сложных концепций в понятные презентации для менеджмента.

Что мы предлагаем:

ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию. А еще оплачиваем 50% стоимости полиса ДМС для родственников;
Страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальная помощь в сложных жизненных ситуациях;
Прием врачей общей практики и массаж в офисе. Консультация психологов и программа поддержки сотрудников;
Отпуск 28 календарных дней + 3 дня за ненормированный рабочий день;
Компенсация расходов на выбор сотрудника, например, на спорт, ипотеку или питание. Специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС;
Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;
Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети;
Собственный корпоративный университет, онлайн-библиотека и оплачиваемое внешнее обучения для карьерного развития.

39:Tde4,

Мы — команда аналитиков, работающая на стыке логистики и качества сервиса. Наша миссия — повышать эффективность и устойчивость доставки за счёт данных. Сейчас мы в поиске дата-аналитика, который поможет нам строить умные решения и улучшать клиентский опыт.

Что предстоит делать:

Разрабатывать и поддерживать ETL-процессы для автоматизации потоков данных;
Создавать дашборды и витрины данных, помогающие бизнесу принимать решения;
Строить модели прогнозирования объёмов посылок на разных этапах логистики;
Проводить исследование и анализ узких мест в процессах;
Выполнять ad-hoc анализы для нестандартных запросов и гипотез.

Что мы ищем:

Опыт работы от 1 года;
Уверенное владение SQL: подзапросы, оконные функции, оптимизация запросов;
Опыт работы с различными СУБД и быстрая адаптация к новым источникам данных;
Python: для построения ETL, инструментов с бизнес-логикой, ML/прогнозирования (будет плюсом опыт с pandas, scikit-learn, Airflow);
Excel: создание сводных таблиц, написание формул "на лету" для быстрого экспресс-анализа.

Будет плюсом:

Опыт в прогнозной аналитике и машинном обучении (например, time-series модели);
Навыки визуализации (Power BI, Tableau и пр.). p.s. Мы работаем в superset;
Опыт работы в логистике, e-commerce или производстве.

Софт-скиллы, которые особенно ценим:

Проактивность и готовность предлагать решения, а не только реализовывать задачи;
Структурное мышление и умение упрощать сложные процессы;
Внимательность к деталям и ориентация на результат.

Мы предлагаем:

Официальное оформление по ТК РФ;
График работы: 5/2;
Формат работы: гибрид
ДМС с первого месяца работы;
Комфортный офис в Москва Сити;
Конкурентную мотивацию (оклад + возможность вырасти на ревью);
Реальное влияние: твоя работа будет напрямую влиять на ключевые направления компании.

3a:Td46,

В отдел аналитики фрода и контроля качества требуется аналитик данных.

Наша команда охватывает два больших направления – контроль качества и антифрод.

Наша задача - вооружившись данными и аналитическими инструментами, защищать площадку от мошенников и недобросовестного поведения

Мы работаем с большим количеством разнообразных данных, погружаемся в тонкие нюансы процессов и влияем на них

Вам предстоит:

Множество антифрод задач
Мониторинг, выявление и расследование кейсов фрода
Разработка и внедрение новых антифрод инструментов
Выявление новых трендов мошенничества, а также участие в улучшении и доработке системы фрод-мониторинга
Сбор и анализ данных, построение выводов
Разработка отчетов
Автоматизация процессов отдела
Взаимодействие с дата-инженерами, командами аналитиков, антифрод-командами

Мы ожидаем:

Высшее образование (математика, физмат, экономика, статистика)
Опыт работы от 1 года
Уверенный SQL, предстоит много разбираться в данных и процессах Базовый Python, желание глубоко изучать данные, интерпретировать их, писать оптимальный код
Коммуникабельность и умение быстро погружаться в новые задачи и качественно поддержать деятельность команды
Желание расти и развиваться вместе с командой

Будет преимуществом:

Опыт визуализации данных (мы используем SuperSet) - для разработки отчетности под проекты
Опыт работы с Airflow, SuperSet, Clickhouse, Vertica

Мы предлагаем:

Официальное оформление по ТК РФ;
График работы: 5/2;
Формат работы: гибрид
ДМС с первого месяца работы;
Комфортный офис в Москва Сити;
Конкурентную мотивацию (оклад + возможность вырасти на ревью);
Реальное влияние: твоя работа будет напрямую влиять на ключевые направления компании.

3b:T1075,Привет! Это команда Возвраты ML.

Мы ищем талантливого Data Scientist/ML Engineer в новую ML-команду отдела «Возвраты маркетплейса». Отдел занимается обработкой и модерацией возвратов покупателя и продавца, аннуляциями, спорами между покупателями и продавцами, а также обработкой звонков по подменным номерам.

Внутри отдела выделяется новая ML-команда, которая будет строить ML-направление и помогать автоматизировать процессы, где сейчас много ручной проверки и операционных затрат.

Команда будет заниматься полным циклом разработки ML-моделей: от погружения в бизнес-задачу, сбора и анализа данных до обучения, тестирования, деплоя, мониторинга и поддержки моделей в продакшене.

Основные направления работы команды

NLP / LLM для анализа текстов и транскрибаций звонков.
Анализ фото- и видеоконтента в возвратах и спорах: проверка качества фотографий, поиск повреждений, и тд.
Research-задачи, где нужно быстро проверять гипотезы на реальных данных и доводить успешные решения до production-релизов.

Наш стек

Python, PyTorch, Scikit-learn.
NLP: transformers, pymorphy, spacy, NLTK.
Vector databases.
vLLM/SGLang.
LlamaIndex, LangChain, LangGraph.
CV: OpenCV, модели классификации/детекции/сравнения изображений.
SQL: ClickHouse, Vertica.
Hadoop, PySpark, AirFlow.
MLFlow, Grafana.
В прод выкатываем через NVIDIA Triton: ONNX, TensorRT.
Confluence, Jira.

Вы будете

Разработка и обучение ML/DL-моделей для задач NLP и Computer Vision. Возможен также classic ML.
Анализ и обработка данных.
Работа с PyTorch.
Тестирование и оптимизация моделей.
Подготовка модели к запуску в продакшене, участие в A/B тестах, поэтапных раскатках и мониторинге качества.
Поддержка существующих моделей.

Нам важно

Широкий прикладной ML-бэкграунд: опыт работы минимум с двумя направлениями из Computer Vision, NLP / LLM, classic ML (обучение моделей, интеграция их в реальные проекты).
Коммерческий опыт в Data Science / ML от 4 лет.
Уверенное знание Python и PyTorch.
Хорошее знание классического ML и современного DL (включая математику за ними).
Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта.
Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и предлагать практичные решения.

Будет плюсом

Опыт работы с полным циклом обучения моделей от сбора данных до вывода в прод.
Работа со звуком/видео.

3c:T11a4,

Вакансии SQL

Аналитик-разработчик в команду Яндекс Go

Продуктовый аналитик в Телемост — активация и монетизация

ML-разработчик в ранжирование Яндекс Еды

Разработчик на C# в Заправки

Senior Software Engineer - C Programmer

Senior Software Engineer - Core Databases

Senior Java-разработчик (911)

Аналитик данных

Специалист по безопасности приложений (SSDLC)

Дата-инженер

Аналитик бизнес-процессов

Продуктовый аналитик (Пушкинская карта)

Продуктовый аналитик в ОК

Продуктовый аналитик (направление RTM)

Менеджер продукта (Программа лояльности)

Младший аналитик данных

Младший аналитик данных (антифрод)

Старший Data Scientist, Возвраты ML

Senior QA Engineer

Senior Product Analyst

Похожие подборки