BI-аналитика / аналитика данных

Мы ищем амбициозных в том числе студентов последних курсов технических ВУЗов направлений: анализа данных, бизнес-информатики, бизнес-аналитики и бизнес-технологии или смежных направлений — тех, кто готов превратить теоретические знания в реальные бизнес‑решения.

О нас
Торговая сеть ТЕХНОНИКОЛЬ — динамично развивающаяся компания, где технологии и бизнес идут рука об руку. Мы не просто внедряем ИИ: мы создаём среду, в которой талантливые специалисты могут расти, экспериментировать и влиять на будущее компании. Наша кадровая политика — выращивать экспертов внутри: мы не ищем «готовых» специалистов, а инвестируем в потенциал тех, кто готов учиться и меняться вместе с нами.

Что предстоит делать

• Анализировать бизнес‑процессы компании и выявлять точки для оцифровки и автоматизации.
• Разрабатывать и тестировать алгоритмы для решения прикладных задач (оптимизация, анализ данных, прогнозирование и др.).
• Предлагать бизнесу обоснованные рекомендации по внедрению ИИ‑инструментов — от простых скриптов до сложных моделей.
• Программировать самостоятельно (на Python, SQL) и координировать работу с командой разработчиков для реализации сложных решений.
• Участвовать в экспериментальных проектах: пробовать новые подходы, тестировать гипотезы, искать нестандартные решения.
• Документировать результаты и презентовать их руководству и коллегам.

Что мы ожидаем

• Базовые знания математики (математический анализ, линейная алгебра, теория рядов, теория вероятностей и математическая статистика).
• Опыт работы с языками программирования (Python, SQL - желательно).
• Понимание принципов машинного обучения и анализа данных (даже на уровне учебных проектов).
• Любознательность и желание разбираться в бизнес‑логике: как работают процессы, где скрыты «узкие места», как технологии могут их улучшить.
• Умение чётко формулировать мысли и аргументировать решения.
• Готовность учиться и принимать обратную связь.

Что мы предлагаем

• Наставничество. Вас будет сопровождать опытный ментор из ИТ команды, который поможет погрузиться в специфику бизнеса и развить технические навыки.

• Реальный опыт. Вы будете работать с настоящими данными и задачами, а не с учебными кейсами.
• Свобода для творчества. Мы поощряем эксперименты: если у вас есть идея — дайте ей шанс.
• Карьерный рост. Ваша цель — стать топовым сотрудником в нашей компании. Мы создадим условия для вашего развития: обучение, доступ к ресурсам, участие в ключевых проектах.
• Гибкость. Мы ценим баланс между структурированной работой и возможностью исследовать новое.
• Удаленка. На время обучения предлагаем дистанционный формат сотрудничества. Не нужно тратить время на дорогу и подстраивать расписание под офис.
• Совмещение с учебой. На старте предлагаем неполный рабочий день (20 часов в неделю). Можно спокойно совмещать с учебой и не выпадать из процесса.

Ваш путь в компании:

1. Старт (0–6 месяцев): погружение в бизнес‑процессы, работа над небольшими задачами, освоение инструментов.
2. Развитие (6–12 месяцев): участие в проектах компании, переход от простых запросов к полноценным исследованиям: выбор методов, интерпретация данных и предложение выводов.
3. Рост (1–2 года): переход на полный рабочий день в офлайн формате, внесение предложений по улучшению процессов, внедрение новых решений совместно с командой.

Почему это для вас?
Если вы:

• хотите не просто «писать код», а видеть, как ваши алгоритмы меняют бизнес;
• готовы учиться на ошибках и расти в среде, где ценят инициативу;
• мечтаете стать экспертом в ИИ, но ищете площадку для старта —
  это ваш шанс. Мы верим, что лучшие специалисты рождаются там, где есть вызов, поддержка и пространство для роста.

Строй свое будущее с Торговой Сетью ТЕХНОНИКОЛЬ!

Мы ищем человека, который умеет превращать сырые данные (логи, события, инциденты) в работающие ML-сервисы. Не просто «обучил модель в ноутбуке и забыл» , а довёл от гипотезы до прототипа, завернул в API и сопроводил в проде. Вы будете работать на стыке машинного обучения и информационной безопасности — это значит, что данные здесь настоящие, задачи нетипичные, а результат видит вся команда мониторинга и реагирования.

Чем предстоит заниматься:

• Исследовать и прототипировать — придумывать, как ML может решить задачи SOC/MDR, проверять гипотезы на реальных данных и собирать прототипы, которые не стыдно показать бизнесу.
• Доводить до прода — превращать прототип в рабочий сервис: API на FastAPI, Docker, типизация, всё как у взрослых. Сопровождать в Production, мониторить, дорабатывать.
• Решать прикладные задачи ML — классификация событий безопасности, поиск аномалий в логах, парсинг и обработка текстов, анализ временных рядов, анализ ролевой модели доступа.
• Работать с LLM — строить приложения на больших языковых моделях: RAG, embeddings, structured output, tool calling, агентные сценарии. Оценивать качество ответов, чтобы не галлюцинировало.
• Развивать аналитическое ядро — поддерживать и улучшать существующие ML/DS-проекты, переобучать модели на свежих данных, адаптировать под новые требования.
• Участвовать в пилотах — помогать внедрять продукты у заказчиков, разбираться в их данных, показывать, что ML реально работает.
• Взаимодействовать с разработкой — ставить задачи по доработке сервисов, обсуждать архитектуру, проводить code review.
• Реальные задачи, где ML влияет на безопасность продукта, а не «тренировка моделей ради метрик».
• Современный стек: Python 3.10+, PyTorch, Hugging Face, vLLM, SGLang, LangGraph, Qdrant, FastAPI, PostgreSQL, Prefect, Docker, GitLab CI/CD, pytest, Ruff, mypy, uv.

Что мы ожидаем:

Опыт и образование:

• От 1,5 лет в анализе данных, ML, ML-инженерии или backend-разработке с ML-задачами;
• Высшее техническое (или учитесь): математика, ИТ, ИБ, анализ данных или смежное. Подойдёт и бакалавр/магистр в процессе — главное, чтобы руки уже были в коде.

Код и инженерия:

• Python — уверенно. Не просто "GPT помоги, а сам понимаешь, что написано";
• Опыт разработки API и сервисов на Python;
• FastAPI, uv, Docker, vLLM — будет большим плюсом.

ML и данные:

• Практический опыт с pandas, numpy, scikit-learn на данных из реальных систем (не только Kaggle);
• Классический ML: классификация, поиск аномалий, обработка текстов, временные ряды — понимание, когда и что применять;
• SQL — извлекать, проверять, агрегировать данные без чужой помощи;
• Понимание принципов построения LLM-приложений: промптинг, embeddings, RAG, structured output, tool calling, оценка качества;
• Если делали агентные решения — отлично.

Доменная область.

• Готовность разобраться в данных SOC/MDR: события безопасности, инциденты, логи, метрики, результаты работы аналитиков;
• Опыт в ИБ не обязателен — важно желание и способность быстро погружаться.

Будет преимуществом:

• Опыт в информационной безопасности: SOC, MDR/MSSP или смежные задачи;
• Агентные решения на базе LLM — разработка или практическое использование. ML/LLM-решения для закрытых внутренних контуров (on-premise, без внешних API);
• Grafana, ELK, работа с логами, метриками и событиями;
• Опыт в ИБ не обязателен — важно желание и способность быстро погружаться.

Работая в команде РТ-Информационная безопасность, вы получаете:

• Стабильную официальную окладную часть + бонусы и премии;
• Оформление по ТК РФ;
• До 10 day-off в год по результатам работы;
• Full Time office формат работы с графиком 5/2 (гибридный график работы - обсуждается);
• Работу в молодой и дружной команде профессионалов (средний возраст сотрудников ниже 30 лет);
• Возможность прохождения обучения как по внутренним, так и по сторонним обучающим программам;
• Отличную возможность для реализации идей (руководство компании открыто к новым стратегиям);
• ДМС + стоматология - после испытательного срока;
• Партнерскую программу скидок.