Аналитик по данным AI/ML
Группа Rubytech — лидирующий производитель программно-аппаратных комплексов и разработчик технологий для высоконагруженных ИТ-инфраструктур. Мы выпускаем собственную линейку ПАК Скала^р, а также строим и защищаем от киберугроз инфраструкту…
группа rubytech · На сервисе с: 02.07.26 11:05
Группа Rubytech — лидирующий производитель программно-аппаратных комплексов и разработчик технологий для высоконагруженных ИТ-инфраструктур. Мы выпускаем собственную линейку ПАК Скала^р, а также строим и защищаем от киберугроз инфраструктуру, обеспечивая бесперебойную работу крупного бизнеса и государственных организаций.
Чем предстоит заниматься:
- Проведение исследовательского анализа данных (EDA) для AI/ML-проектов.
- Разработка и валидация метрик оценки для ML-моделей (включая LLM).
- Визуализация данных и подготовка аналитических отчетов для стейкхолдеров.
- Анализ качества данных.
- Проведение тестов и статистический анализ результатов.
- Участие в feature engineering и подготовке данных для обучения моделей.
- Мониторинг продуктивности моделей в production (accuracy, latency, drift).
Наш кандидат должен иметь:
- Профильное образование по специальности "Искусственный интеллект" или "Прикладная математика"
- Коммерческий опыт работы с анализом данных в ML/AI ≥1 год.
- Глубокое знание Python и библиотек для анализа данных (Pandas, NumPy, SciPy).
- Опыт проведения EDA и feature engineering для ML-моделей.
- Навыки работы с SQL (сложные запросы, оконные функции).
- Опыт визуализации данных (Matplotlib/Seaborn/Plotly) и подготовки аналитических отчетов.
- Понимание метрик оценки моделей.
- Базовые знания NLP и LLM и оценки качества генерации текста.
- Опыт мониторинга данных и моделей в production (выявление дрейфа, аномалий).
-
Желательные:
• Умение работать с неструктурированными данными.
• Опыт применения статистических методов и A/B тестирования.
Что мы предлагаем:
- Комфортный офис в пешей доступности от м. Алексеевская;
- Стабильный конкурентный доход, который мы обсудим при встрече индивидуально;
- Прозрачную схему профессионального и карьерного роста;
- Профессиональное обучение и возможность прохождения сертификации за счёт компании;
- Индивидуальный план развития в рамках ежегодной аттестации;
- ДМС (поликлиника, стоматология, госпитализация);
- 50% компенсация Онкострахования;
- Компенсация ДМС для ваших детей;
- Регулярная вакцинация от COVID-19 на территории офиса;
- Скидки на фитнес в ближайших фитнес-клубах;
- Парковка / вело парковка на территории БЦ;
- Кафе и столовая на территории БЦ.
Похожие вакансии Аналитика данных
Основные задачи:
-
Анализировать источники данных: ERP-системы, API, базы данных, файлы, event-шины и Kafka;
-
Выявлять и формализовывать требования внутренних и внешних заказчиков к данным и аналитике;
-
Участвовать в проектировании аналитических витрин и моделей данных;
-
Описывать состав показателей, правила расчёта, связи между сущностями и требования к качеству данных;
-
Готовить SQL-прототипы, выборки и технические задания для команд Data Engineering;
-
Выполнять профилирование данных и анализ расхождений между источниками;
-
Участвовать в проверке полноты, актуальности, непротиворечивости и корректности данных;
-
Принимать участие в тестировании и валидации витрин, пайплайнов и интеграций;
-
Анализировать результаты обработки данных в Spark, Starrocks, Trino или аналогичных SQL-движках;
-
Поддерживать документацию по источникам, моделям, витринам и правилам трансформации;
-
Взаимодействовать с заказчиками, аналитиками, разработчиками, инженерами данных и архитекторами.
Обязательные требования:
-
Опыт работы дата-аналитиком, DWH-аналитиком, системным аналитиком или аналитиком витрин данных;
-
Уверенное знание SQL;
-
Опыт анализа данных из нескольких источников;
-
Понимание принципов построения DWH, Data Lake или Lakehouse;
-
Опыт работы с Apache Iceberg, Parquet и объектными S3-хранилищами;
-
Опыт работы с Apache Spark, Spark SQL или PySpark;
-
Знание Python для анализа и автоматизации;
-
Понимание слоёв данных, витрин, агрегатов и ETL/ELT-процессов;
-
Опыт подготовки требований, спецификаций или технических заданий;
-
Умение описывать правила расчёта показателей и преобразования данных;
-
Опыт профилирования и проверки качества данных;
-
Понимание принципов работы пакетных и потоковых загрузок;
-
Умение взаимодействовать с бизнес-заказчиками и техническими командами.
Будет преимуществом:
-
Опыт работы в банках, страховых, инвестиционных или других финансовых компаниях;
-
Опыт работы с Impala, Trino, Hive, Greenplum или аналогичными движками;
-
Опыт работы с API, event-шинами и потоковыми данными;
-
Опыт работы с Kubernetes на уровне понимания среды исполнения;
-
Знание инструментов визуализации данных;
-
Опыт работы с Data Quality, Data Governance или Data Catalog.
МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
- Полную занятость, график работы 5/2. Гибкое начало рабочего дня.
- Гибридный формат работы (не менее 1-го дня в неделю из офиса, 4 дня дистанционно) для городов: Москва, Санкт-Петербург, Ярославль, Чебоксары, Воронеж, Самара, Пермь, Уфа.
- Оформление по ТК РФ, бессрочный трудовой договор.
-
Product Analyst Wooppay
Местоположение: Караганда
Формат работы: Гибрид
Опубликована: ••••••••
Требования:
• Опыт с SQL и продуктовой аналитикой
• Python (pandas/numpy)
• Понимание unit-экономики и финтех-метрик
Контакт: ••••••••
•••••••• опубликована в ••••••••
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.