Интеграция и конфигурация платформы для работы с машинными данными и смежных компонентов (OpenSearch, Logstash, OpenSearch Dashboards, Beats, Kafka, ClickHouse, PostgreSQL).
Берут без опытаОпубликована сегодняШирокая вилка: разброс 100%
Где эта вакансия на рынке
Голубая полоса — вилка, в которую попадает половина предложений «Аналитик данных», серая засечка — середина рынка. Предложение обгоняет 31% вакансий направления.
57 000 ₽в среднем 115 000 ₽218 000 ₽
Коротко о вакансии
Вилка ниже средней по направлению: 60 000 — 120 000 ₽ против 115 000 ₽ в среднем, зато и требований обычно меньше. Опыт не требуется: подойдёт новичкам и тем, кто переходит из смежной профессии. В требованиях: siem, logstash, визуализация данных, анализ данных, linux.
В Москве по этому направлению платят в среднем 150 000 ₽, предложение обгоняет 17% местных вакансий.
Описание вакансии
Обязанности:
Интеграция и настройка
Интеграция и конфигурация платформы для работы с машинными данными и смежных компонентов (OpenSearch, Logstash, OpenSearch Dashboards, Beats, Kafka, ClickHouse, PostgreSQL).
Подключение и парсинг новых источников данных, анализ и обработка потока событий.
Разработка и адаптация корреляционных правил и дашбордов.
Подготовка технической документации и планов испытаний.
Техническая поддержка
Сопровождение системы у заказчиков.
Глубокая диагностика, локализация и решение проблем на стороне платформы и интеграций.
R&D и развитие продукта
Тестирование новых патчей и функционала перед внедрением у клиентов.
Инженерная и аналитическая поддержка при разработке новых модулей системы.
Проектирование и реализация сценариев обнаружения угроз.
Требования:
Технические навыки
Понимание основ сетевых технологий (модель TCP/IP, DNS, HTTP/S, принципов маршрутизации).
Уверенная работа в Linux и Windows на уровне администрирования.
Базовое понимание СУБД и брокеров сообщений.
Базовые навыки автоматизации (скрипты на Bash / Python / PowerShell -- на выбор).
Понимание основ информационной безопасности и принципов работы систем мониторинга и анализа инцидентов.
Будет плюсом:
Опыт работы со стеком OpenSearch / Elasticsearch, Logstash, Kibana / OpenSearch Dashboards.
Практика администрирования Kafka, ClickHouse или PostgreSQL.
Опыт работы с Active Directory, MS Exchange, VMware, сетевым оборудованием (Cisco, MikroTik и т.д.).
Знакомство с фреймворками и тактиками обнаружения угроз (MITRE ATT&CK, Sigma).
Участие в проектах внедрения или сопровождения системы.
Условия:
Официальное трудоустройство по ТК РФ с первого рабочего дня;
Гибридный формат работы;
Стабильный график работы: 5/2, с 9:00 до 18:00 по МСК;
Ежегодные премии по итогам успешного завершения проектов;
Своевременная выплата заработной платы 2 раза в месяц без задержек;
Оплачиваемый испытательный срок (3 месяца) с закрепленным наставником.
Вакансия опубликована 17 сентября, проверена 18.09.2026. Открыть оригинал.
Ключевые навыки
SIEMLogstashВизуализация данныхАнализ данныхLinuxWindowsNetworkСЗИИнформационная безопасностьApache KafkaSOCОсновы баз данных
Как откликнуться
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую.
Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова.
Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас
по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье
как быстро найти работу.
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «Инженер-аналитик (машинные данные)»?
Работодатель указал вилку 60 000 — 120 000 ₽. В среднем по направлению «Аналитик данных» платят 115 000 ₽, то есть предложение ниже рынка.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: нет опыта. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 18.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Разработка методик оценки: Создание и модернизация методологий для оценки долговых портфелей, способствующих точному анализу и управлению рисками. Автоматизация процессов: Оптимизация...
Анализировать и интерпретировать данные о состоянии рыбных популяций с помощью ИИ-инструментов. Разрабатывать и внедрять алгоритмы для автоматизации процессов, мониторинга...
Формирование отчетов на основании массивов данных. Анализ объема полученных сведений и формулирование выводов, которые могут быть использованы в деятельности компании...
Преподавание одной или нескольких дисциплин математического цикла, закрепленных за Кафедрой математики и анализа данных: (Математика, Цифровая математика на языке R...
Проверять честность данных Customer Reality: подтверждать каждый показатель фактическими артефактами, исключать любые искажения и домыслы. Проводить доказательную верификацию: проверять письма...
Разработка агентов для оптимизации работы подразделения. Обработка массивов данных для решения текущих задач подразделения. Подготовка презентационных материалов для встреч, производственных...
Определение требуемой выборки по заданным отчетным сегментам и выставление задач на привлечение недостающего количества торговых точек потенциальных участников исследования.