ML-разработчик
от 180 000 ₽-22% к среднему
СБЕР · Нижний Новгород
Разрабатывать отдельные модули рекомендательной системы ценообразования. Формулировать гипотезы и предложения по развитию продукта.
Главная›Вакансии›IT и разработка›Дата-сайентист›Инженер 2 категории в отдел статистики и анализа для работы с таблицами в Excel
Фонд - региональный оператор капитального ремонта общего имущества в многоквартирных домах · Санкт-Петербург
Инженер 2 категории в отдел статистики и анализа для работы с таблицами в Excel, Санкт-Петербург
Формирование отчетов, справок, сводных таблиц о ходе выполнения строительно-монтажных работ по капитальному ремонту общего имущества в многоквартирных домах в...
Где эта вакансия на рынке
Голубая полоса — вилка, в которую попадает половина предложений «Дата-сайентист», серая засечка — середина рынка. Предложение обгоняет 12% вакансий направления.
78 000 ₽в среднем 200 000 ₽326 000 ₽
Коротко о вакансии
Вилка ниже средней по направлению: 94 689 — 94 689 ₽ против 200 000 ₽ в среднем, зато и требований обычно меньше. В требованиях: работа с большим объемом информации.
Описание вакансии
Обязанности:
- Формирование отчетов, справок, сводных таблиц о ходе выполнения строительно-монтажных работ по капитальному ремонту общего имущества в многоквартирных домах в рамках Краткосрочного плана реализации региональной программы;
- подготовка презентационных материалов по направлениям подготовляемой отчетности;
- представление отчетности о ходе выполнения капитального ремонта на регулярной основе в Жилищный комитет и другие исполнительные органы государственной власти;
- контроль за своевременным внесением уполномоченными работниками отдела сведений в Автоматизированную систему управления и в сводные таблицы;
- ведение учета передачи объектов, хода производства строительно-монтажных работ.
- высшее образование;
- уверенный пользователь Excel (проводится тестирование, обязательно: ВПР, ИНДЕКС, СЧЕТЕСЛИ, СУММЕСЛИ. Желательно знание функционала "Запросы и подключение"), MS Word, Power Point;
- умение обрабатывать большой объем информации, работать в режиме многозадачности; работа в команде.
- опыт работы не менее 1 года.
- работа в стабильной, надежной организации;
- официальное трудоустройство и заработная плата;
- пятидневная рабочая неделя;
- график с 9-00 до 18-00 (по пт. до 16-45);
- офис в бизнес-центре в 3-х минутах ходьбы от ст. метро "Выборгская".
Вакансия опубликована 11 сентября, проверена 17.09.2026. Открыть оригинал.
Ключевые навыки
Работа с большим объемом информации
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 2 категории в отдел статистики и анализа для работы с таблицами в Excel»?
Работодатель указал вилку 94 689 — 94 689 ₽. В среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 200 000 ₽, то есть предложение ниже рынка.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 1 года до 3 лет. Работать нужно на месте, город — Санкт-Петербург.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 17.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
О компании
Фонд - региональный оператор капитального ремонта общего имущества в многоквартирных домах
Некоммерческая организация «Фонд – региональный оператор капитального ремонта общего имущества в многоквартирных домах» учреждена городом федерального значения Санкт-Петербург в лице Комитета по управлению городским имуществом и действует на основании Закона Санкт-Петербурга №690-120 от 04.12.2013г. и Жилищного Кодекса Российской Федерации. Деятельность Фонда направлена на обеспечение организации …
Похожие вакансии
Соседи по направлению с близкими требованиями.
Data Engineer
от 157 500 ₽-31% к среднему
Алабуга, ОЭЗ ППТ · Москва
Проектирование и реализация парсеров контента. Загрузка и сохранение медиаконтента. Отчистка и предобработка данных. Настройка мониторинга (логирование, дашборты). Настройка алертов при...
Junior ML Engineer / Data Engineer
от 127 500 ₽-45% к среднему
Алабуга, ОЭЗ ППТ · Санкт-Петербург
Помощь в подготовке и обработке данных для ML-моделей. Написание и поддержка простых ETL/ELT-пайплайнов. Участие в обучении, тестировании...
Junior Data Analyst
от 110 000 ₽-52% к среднему
СБЕР · Москва
Выполнять аналитические и технические Ad hoc запросы. Участвовать в техническом сопровождении процессов команды. Анализировать и документировать текущие бизнес-процессы команды.
Специалист по сенсорной интеграции, АФК
80 000 — 100 000 ₽-61% к среднему
ProЛОГос · Санкт-Петербург
руководство, открытое к диалогу.
AI/ML Developer/Инженер по машинному обучению (ИИ-Инженер)
от 170 000 ₽-15% к среднему
Молайн · Москва
Разрабатывать и выводить в продакшн мультиагентные системы и RAG-пайплайны для автоматизации бизнес-процессов. Проектировать и поддерживать сквозные пайплайны обработки...
Где платят больше
Ближайшие предложения того же направления с более высокой вилкой.
Junior Data Analyst
от 110 000 ₽-52% к среднему
СБЕР · Москва
Выполнять аналитические и технические Ad hoc запросы. Участвовать в техническом сопровождении процессов команды. Анализировать и документировать текущие бизнес-процессы команды.
Инженер по техническому зрению и обработке изображений
от 100 000 ₽-50% к среднему
РЭЙ · Саратов
Разработкой алгоритмов обработки изображений. Объединением последовательности кадров в единое бесшовное изображение. Устранением швов, геометрических искажений, перепадов яркости и других артефактов...
Junior ML Engineer / Data Engineer
от 127 500 ₽-45% к среднему
Алабуга, ОЭЗ ППТ · Санкт-Петербург
Помощь в подготовке и обработке данных для ML-моделей. Написание и поддержка простых ETL/ELT-пайплайнов. Участие в обучении, тестировании...
Расчёты по этой вакансии
Вилка в объявлении указана до вычета налога. Посчитайте, сколько останется на руки и что выйдет с отпускными и переработками.
Ещё по направлению
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.