Вакансии meros pharm: работа в IT и digital

Мы – Meros Pharm, ведущий игрок на фармацевтическом рынке. Наш успех – это результат работы сильной команды, объединенной одной целью. Meros Pharm – это не просто работа, а возможность строить карьеру в фармацевтической сфере. Мы поддерживаем сотрудников, предоставляем обучение и создаем условия для профессионального роста. Станьте частью нашей команды!

Обязанности:

• Ведение кадрового документооборота (прием, перевод, увольнение сотрудников, оформление отпусков и больничных листов);
• Внесение данных в 1С;
• Работа с программой My mehnat uz;
• Формирование и проверка табеля учета рабочего времени;
• Подготовка отчетности по кадрам для руководства и контролирующих органов;

Требования:

• Знание русского и узбекского языков;
• Высокие коммуникативные навыки;
• Умение работать в условиях многозадачности, стрессоустойчивость, ответственность, аналитический склад ума;
• Пунктуальность; Умение завершать начатые дела до конца;

Условия:

• график работы 5/2, пн-пт;
• корпоративный обед;
• официальное трудоустройство;
• рабочее место в стабильной компании;
• корпоративные тренинги по карьерному и личностному развитию;
• комфортабельный офис в центре города;

MEROS PHARM приглашает в команду специалиста по работе с данными, который будет заниматься мастер-данными, аналитикой и автоматизацией обработки информации.

Если вам интересно не просто писать код, а разбираться в данных, находить ошибки и причины их возникновения и автоматизировать процессы, будем рады познакомиться.

Чем предстоит заниматься:

• Вести и развивать мастер-данные компании.
• Работать со справочниками товаров, клиентов, поставщиков, складов, цен и других объектов ERP.
• Находить и устранять дубли, ошибки и несоответствия в данных.
• Разрабатывать правила контроля качества данных.
• Автоматизировать обработку данных с помощью Python.
• Разрабатывать скрипты для импорта, экспорта, очистки и преобразования данных.
• Интегрировать информационные системы через API / REST / OData.
• Формировать аналитические выборки и отчёты.
• Анализировать продажи, остатки, цены, движение товаров и другие бизнес-показатели.
• Выявлять аномалии и ошибки в больших массивах данных.
• Взаимодействовать с разработчиками 1С, системными администраторами и бизнес-подразделениями.

Что мы ожидаем

Обязательно:

• Уверенное знание Python.
• Опыт работы с Pandas, NumPy.
• Уверенное знание SQL.
• Понимание принципов работы реляционных баз данных.
• Опыт работы с MS SQL и/или PostgreSQL.
• Опыт работы с большими объёмами данных.
• Уверенная работа с Excel, CSV, JSON.
• Понимание принципов очистки, нормализации и валидации данных.
• Способность самостоятельно находить причины ошибок в данных и разрабатывать способы их устранения.

Будет преимуществом:

• Опыт работы с 1С 8.3.
• Знание 1С OData / REST API.
• Опыт работы с ERP-системами.
• Знание Power BI.
• Опыт работы с FastAPI.
• Знание Git, Docker.
• Опыт построения ETL/ELT-процессов.
• Опыт работы с Master Data / MDM.

Какой специалист нам нужен

Нам важен не только навык программирования.

Мы ищем специалиста, который умеет работать по принципу:

Получил данные → понял структуру → нашёл проблему → определил причину → разработал алгоритм → автоматизировал → проверил результат.

Вы должны понимать данные и бизнес-логику, а не только выполнять готовое техническое задание.

Что мы предлагаем:

• Работу над реальными ERP и Data-проектами.
• Практические задачи с большими объёмами данных.
• Возможность автоматизировать существующие процессы и предлагать собственные решения.
• Работу в команде разработчиков и системных администраторов.
• Возможность профессионального развития в направлениях Data Engineering, Data Analytics, MDM и AI.
• Конкурентную заработную плату по результатам собеседования.

Основные технологии

Python • Pandas • NumPy • SQL • MS SQL • PostgreSQL • Excel • REST API • OData • 1С 8.3 • Power BI • Git • Docker • ETL/ELT

Как откликнуться

Отправляйте резюме с указанием опыта работы с Python, SQL, ERP/1С и аналитикой данных.

В сопроводительном письме желательно кратко описать 1–2 проекта, в которых вы самостоятельно работали с большими объёмами данных или автоматизировали обработку информации.