Вакансии федеральное государственное бюджетное учреждение науки институт органической химии им. н.д. зелинского российской академии наук: работа в IT и digital
Вакансии компании федеральное государственное бюджетное учреждение науки институт органической химии им. н.д. зелинского российской академии наук в IT и digital за последние 30 дней. Направления найма, города и форматы работы. Дубли объединены. HireSeeker — независимый агрегатор вакансий.
Найдено: 2. Обновлено .
Города с вакансиями
- Москва2
Страны с вакансиями
- Россия2
Форматы работы
- Офис2
hh.ru
80k–150k ₽РоссияМоскваОфис
Обязанности:
- Загружать и собирать данные из открытых источников по заданным правилам.
- Приводить таблицы и файлы к единому формату: переименовывать поля, преобразовывать типы, удалять дубли, проверять пропуски.
- Писать Python-скрипты для повторяющихся операций с данными.
- Объединять и разделять наборы данных по заданной логике.
- Проверять корректность результата и формировать простые отчеты о найденных проблемах.
- Подготавливать данные для дальнейшего анализа исследователями и программными системами.
- Дорабатывать существующие скрипты и небольшие Flask-интерфейсы под конкретные задачи.
- Работать с инструкциями и техническими заданиями, фиксировать выполненные шаги и поддерживать порядок в файлах и версиях.
-
Стартовая или развивающая позиция для человека, который уже умеет программировать и хочет научиться профессионально работать с научными данными.
Ищем инженера данных, которому интересно программирование и практическая работа с большими массивами научной информации. Опыт работы не обязателен: важнее уверенные базовые навыки программирования, способность разбираться в задаче и готовность аккуратно работать с данными. Эта позиция предполагает меньше самостоятельного проектирования, чем вакансия аналитика данных, и может стать хорошей точкой входа в цифровую науку и научное программирование.
Кому подойдет эта работа
- Выпускникам и специалистам в начале карьеры, которые уже программируют и хотят быстро вырасти на реальных задачах.
- Тем, кому интереснее создавать работающие инструменты и наборы данных, чем заниматься исключительно теоретическим программированием.
- Тем, кто хочет перейти из учебных проектов в профессиональную R&D-среду.
-
Что важно для нас
- Навыки программирования обязательны; основной рабочий язык — Python.
- Понимание базовых конструкций Python, функций, модулей, работы с файлами и исключениями.
- Умение работать с табличными данными и хотя бы одним инструментом типа pandas.
- Базовое понимание CSV, JSON, Excel и структуры данных.
- Умение устанавливать Python-пакеты, пользоваться виртуальными окружениями и запускать готовые программы.
- Готовность разбираться в чужом коде и искать причину ошибки.
- Аккуратность, логическое мышление, способность следовать методическим инструкциям.
- Готовность учиться и постепенно брать на себя более самостоятельные задачи.
-
Будет преимуществом
- Учебные или личные проекты на Python, GitHub-профиль, участие в хакатонах или исследовательских проектах.
- Базовые знания Flask, SQL, Git, Linux или командной строки.
- Химическое, техническое, физико-математическое или естественно-научное образование.
- Опыт работы с научными данными, даже если это было в рамках диплома, курсовой работы или стажировки.
-
Что полезно приложить к отклику
- Резюме.
- При наличии — ссылка на GitHub или любой пример кода, который вы писали самостоятельно.
- Можно указать курсовые, дипломные, учебные или личные проекты: коммерческий опыт не является обязательным.
- Работу в ИОХ РАН — одном из лидеров цифровой трансформации российской науки.
- Участие в активном научном коллективе — одном из ведущих мировых исследовательских центров по ИИ в химии.
- Задачи с реальными научными данными, программами и исследовательскими проектами, а не только с типовыми коммерческими кейсами.
- Возможность профессионального роста, участия в публикациях и научных проектах; при желании — возможность подготовки и защиты диссертации.
- Официальное оформление по ТК РФ, полностью официальную заработную плату и оплачиваемый отпуск.
- Очный формат работы. Дистанционная работа не предусмотрена.
- Гибкий режим по количеству рабочих часов в день; конкретный график согласуется с учетом задач и загрузки
hh.ru
120k–200k ₽РоссияМоскваОфис
Обязанности:
- Находить и загружать открытые данные из Интернета, научных публикаций, репозиториев и других доступных источников.
- Формировать структурированные наборы данных из уже имеющихся материалов; приводить файлы и записи к согласованному формату.
- Объединять несколько наборов данных в один, а при необходимости — корректно разделять большой набор на тематические или технологические части.
- Проводить контроль качества: искать дубли, пропуски, несогласованные поля, неверные типы данных и единицы измерения и другие проблемы.
- Разрабатывать скрипты для автоматизации загрузки, очистки, преобразования, проверки и экспорта данных.
- Проектировать понятную структуру данных, названия полей, метаданные и правила их использования.
- Создавать простые веб-интерфейсы на Flask для просмотра, поиска, фильтрации и выгрузки данных.
- Читать научные статьи, понимать, какие именно данные в них представлены, и извлекать информацию в структурированном виде.
- Документировать происхождение данных и выполненные преобразования так, чтобы результат можно было проверить и воспроизвести.
- Дорабатывать существующие наборы и интерфейсы по обратной связи исследователей.
-
Для специалиста, который умеет превращать разрозненные научные данные в понятные, проверяемые и удобные для дальнейшей работы наборы.
Мы ищем аналитика данных с хорошими практическими навыками программирования. Основная задача — не генерировать новые экспериментальные данные, а грамотно работать с уже существующими: находить, загружать, проверять, объединять, разделять, нормализовать и представлять их в форме, удобной для ученых и программных систем. Здесь важны одновременно аккуратность, инженерное мышление и способность понять смысл данных, описанных в научной статье или размещенных в открытом источнике.
Кому подойдет эта работа
- Тем, кому нравится наводить порядок в сложной информации и делать данные действительно пригодными для использования.
- Специалистам, которым интересно сочетать Python, веб-инструменты и содержательную работу с научными источниками.
- Тем, кто хочет видеть практический результат своей работы в исследованиях, а не только готовить отчеты и презентации.
-
Что важно для нас
- Практический опыт работы с данными от 3 лет.
- Уверенное владение Python: работа с файлами, таблицами, текстовыми форматами и автоматизация повторяющихся операций.
- Опыт работы с pandas или аналогичными средствами обработки табличных данных.
- Понимание базовых принципов ETL/ELT: получение данных, преобразование, проверка и загрузка в целевой формат.
- Умение работать с CSV, JSON, Excel и другими распространенными форматами; понимание кодировок, типов данных и проблем совместимости.
- Навык самостоятельного разбора чужих данных и скриптов, поиска причин ошибок и аккуратного исправления.
- Базовые навыки создания веб-интерфейсов на Flask или готовность быстро довести их до рабочего уровня.
- Умение читать технические и научные тексты, извлекать из них факты и переводить их в формализованную структуру.
- Внимательность к деталям, системность и привычка проверять результат, а не только добиваться успешного запуска кода.
-
Будет преимуществом
- Химическое, химико-технологическое, физико-химическое или иное естественно-научное образование.
- Опыт с SQL, API, веб-скрейпингом, Git/GitHub, Linux, регулярными выражениями и автоматизированными проверками качества данных.
- Опыт проектирования небольших баз данных, каталогов, научных репозиториев или внутренних информационных систем.
- Понимание принципов воспроизводимости и происхождения научных данных (data provenance).
- Опыт работы в исследовательской, инженерной или R&D-среде.
-
Что полезно приложить к отклику
- Резюме с описанием проектов, в которых вы самостоятельно работали с данными.
- Ссылки на GitHub, примеры скриптов, небольшие веб-приложения или другие технические работы — если их можно показать.
- Краткое описание одного наиболее сложного набора данных, который вам приходилось приводить в порядок.
- Работу в ИОХ РАН — одном из лидеров цифровой трансформации российской науки.
- Участие в активном научном коллективе — одном из ведущих мировых исследовательских центров по ИИ в химии.
- Задачи с реальными научными данными, программами и исследовательскими проектами, а не только с типовыми коммерческими кейсами.
- Возможность профессионального роста, участия в публикациях и научных проектах; при желании — возможность подготовки и защиты диссертации.
- Официальное оформление по ТК РФ, полностью официальную заработную плату и оплачиваемый отпуск.
- Очный формат работы. Дистанционная работа не предусмотрена.
- Гибкий режим по количеству рабочих часов в день; конкретный график согласуется с учетом задач и загрузки
Вакансии по профессиям
Как составлена подборка
Показываем активные предложения IT и digital, опубликованные за последние 30 дней. Дубли объединяем. Условия и наличие вакансии могут измениться после обновления: проверяйте их перед откликом.