Data Engineer
Зарплата не указана
RUTUBE · Москва
Построение ETL-пайплайнов (Spark на Scala, Trino, ClickHouse). Разработка ETL-инструментов для обработки данных (Scala, Python). Техническое сопровождение платформы данных.
Лига Цифровой Экономики · Москва
Анализировать и исследовать данные — проводить первичный EDA, выявлять закономерности и аномалии в данных. Предобрабатывать и очищать данные — разрабатывать скрипты для...
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: python, pytorch, nlp, llm. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 122.
Проект по созданию аналитической платформы на базе ИИ — единая экосистема для работы с данными. Продукт собирает информацию из разных источников, обрабатывает её и предоставляет руководству и аналитикам инструменты мониторинга, поиска и прогнозирования (включая чат-ботов)
Твои задачи:
Мы ждем от тебя:
Что мы обеспечим:
Вакансия опубликована 29 сентября, проверена 30.09.2026. Открыть оригинал.
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.
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 174 000 ₽.
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Да, на 30.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Мы внедряем сложные ИТ-системы. Но это не все. Задача каждого проекта — менять с помощью технологий жизнь наших клиентов и конечных пользователей их услуг к лучшему, видеть измеримый результат нашей работы. Мы ищем не просто талантливых сотрудников, а единомышленников, которые хотят использовать знания и опыт, чтобы участвовать в изменениях, а не наблюдать за ними. Интересные и сложные задачи …
Открытых вакансий: 122Соседи по направлению с близкими требованиями.
Зарплата не указана
RUTUBE · Москва
Построение ETL-пайплайнов (Spark на Scala, Trino, ClickHouse). Разработка ETL-инструментов для обработки данных (Scala, Python). Техническое сопровождение платформы данных.
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Развитие сервисов и моделей ранжирования как внутренний технический продукт. Вместе с DS-ми этой команды вы будете определять перспективные направления...
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Разработка backend-сервисы и API на Python. Создание AI-агентов и AI-пайплайны с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов.
Зарплата не указана
Digital Chief · Москва
Проектирование и внедрение систем управления качеством данных (Data Quality Frameworks). Поддержка и развитие каталогов данных (data catalog, lineage, схемы, владельцы...
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей. Опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка...
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
ML-разработка полного цикла – помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ML, проводить эксперименты, готовить решение...
Зарплата не указана
Лига Цифровой Экономики · Москва
Проектировать архитектуру в разрезах Application, Integration, Data, Security, Deployment. Подготавливать SAD, HLD, LLD, ADR и другую документацию. Защищать архитектурные решения.
Зарплата не указана
Лига Цифровой Экономики · Москва
Анализировать бизнес-требования и процессы заказчика, формировать детальные функциональные и нефункциональные требования на автоматизацию. Согласовывать требования с заказчиками и стейкхолдерами.
Зарплата не указана
Лига Цифровой Экономики · Нижний Новгород
Разрабатывать и дорабатывать backend-сервисы на Java. Участвовать в разработке новых и сопровождении существующих микросервисов. Реализовывать интеграции с внутренними и...
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.