Senior Data Engineer в Wildberries отвечает за развитие платформы данных и оптимизацию процессов обработки данных. Важная часть работы включает в себя разработку ETL/ELT-процессов, а также работу с batch- и streaming-пайплайнами. Эта роль требует глубокого понимания архитектуры данных и способности к разработке эффективных моделей данных.

Что предстоит делать

• Развивать и поддерживать платформу данных компании
• Разрабатывать и оптимизировать ETL/ELT-процессы для обработки данных
• Работать с batch- и streaming-пайплайнами для обеспечения надежности и скорости обработки данных
• Развивать модели данных и хранилище для улучшения аналитических возможностей
• Сотрудничать с командами аналитиков и разработчиков для улучшения качества данных

Что важно знать

Роль предполагает работу в высоконагруженной среде, где важна скорость и качество обработки данных. Вы будете иметь возможность влиять на архитектуру данных и процессы в компании.

Senior Data Platform Engineer в IVI отвечает за развитие платформы для расчета ML-признаков в различных сценариях. Основная задача заключается в создании и поддержании эффективных пайплайнов для обработки данных, что включает как исторические расчеты, так и обновление признаков в реальном времени.

Что предстоит делать

• Развивать платформу для расчета ML-признаков в batch-, streaming- и nearline-сценариях
• Строить и поддерживать пайплайны для исторических расчетов и backfill
• Обеспечивать корректность данных, избегая попадания данных «из будущего» в обучающие датасеты
• Собирать и обрабатывать обучающие датасеты для улучшения качества моделей
• Работать с командами разработки и аналитики для интеграции новых функций

Что важно знать

Роль требует глубоких знаний в области обработки данных и машинного обучения, а также умения работать с большими объемами информации. Здесь ценится способность к разработке надежных и масштабируемых решений, что критично для бизнес-процессов компании.

В ежедневные обязанности войдут:
• Построение систем обработки данных от начала до конца, включая сбор и анализ данных из социальных медиа;
• Владение архитектурой данных и техническим направлением по всей цепочке;
• Создание надежных потоков обработки данных как для пакетной, так и для потоковой обработки;
• Установление лучших практик по тестированию, мониторингу, качеству и надежности;
• Подготовка основ для использования продвинутой аналитики;
• Наставничество других сотрудников и поднятие общего уровня инженерии данных в команде;
• Осуществление контроля качества данных, мониторинг и применение практик надежности.

Эта вакансия будет особенно интересна тем, кто хочет работать в высокотехнологичной среде и строить системы, которые имеют значительное влияние на бизнес. Вы будете частью команды, которая создает инновационные решения для обработки данных в облачной среде и работает с современными инструментами.

Уникальность вакансии

Работа в международной команде, которая ориентирована на инновации и передовые технологии. Вы получите возможность самостоятельно выбирать стек технологий, так как компания находится на стадии разработки архитектуры данных. Это открывает широкие возможности для креативного подхода и внедрения современных решений в области обработки данных. Позиция подразумевает гибкий график работы, что позволяет комфортно совмещать рабочие задачи и личную жизнь. Важным аспектом является возможность профессионального роста и обучения, так как компания активно поддерживает развитие своих сотрудников.

О компании

Компания является стартапом в области обработки данных, ориентированным на создание высококачественных аналитических решений для клиентов по всему миру. С момента своего основания компания быстро завоевала рынок, предоставляя инновационные технологии и уникальные подходы к обработке данных. В команде трудится более 100 высококвалифицированных специалистов, работающих в разных уголках мира. Миссия компании заключается в создании доступных и надежных решений для анализа данных, которые помогают бизнесам принимать более обоснованные решения. Корпоративная культура основана на сотрудничестве, инновациях и поддержке, что делает компанию привлекательным местом для работы и развития карьеры.

На позиции Senior Data Engineer вы будете ключевым специалистом в создании надежной и масштабируемой архитектуры для обработки данных в рамках стартапа из США. Вашей задачей будет разработка и внедрение систем, способных обрабатывать большие объемы данных из различных источников, включая социальные медиа. Ваша работа будет влиять на стратегические решения компании, ведь правильно организованная обработка данных — это основа для принятия информированных решений и дальнейшего роста бизнеса. Вы будете работать в международной команде, где ваши идеи и предложения по улучшению процессов будут активно поддерживаться.

Ваши ключевые задачи:

• Построение end-to-end систем обработки данных, начиная с их извлечения и заканчивая аналитикой; • Управление архитектурой данных и техническим направлением на протяжении всего цикла; • Создание надежных потоков обработки данных (batch и streaming) для высоконагруженных, изменяющихся источников; • Установление лучших практик тестирования, мониторинга, качества и надежности; • Подготовка инфраструктуры для использования продвинутой аналитики; • Наставничество для повышения уровня навыков команды по обработке данных.

Уникальность вакансии

Работая в этой роли, вы получите возможность влиять на формирование основ данных, которые будут использоваться для принятия решений на самом высоком уровне. Вы будете частью команды, которая активно экспериментирует с новыми подходами и технологиями, что позволит вам развивать свои навыки и расти вместе с компанией. Условия работы полностью удаленные, что дает вам свободу выбора места и времени работы. Заработная плата также конкурентоспособная, с диапазоном от $5,000 до $8,000 в месяц, что соответствует вашим навыкам и опыту.

О компании

Компания представляет собой динамичный стартап, ориентированный на создание передовых решений в области обработки данных. С момента своего основания она стремительно растет, привлекая внимание крупных клиентов благодаря уникальным предложениям в сфере аналитики и обработки данных. Миссия компании заключается в том, чтобы сделать данные доступными и полезными для бизнеса, а ценности — это инновации, командная работа и ориентированность на результат. Работая здесь, вы получите возможность внедрять свои идеи, и ваша работа будет иметь реальное влияние на успех бизнеса.

В роли ML Engineer в команде OOS/Pricing вы будете отвечать за полный цикл разработки машинного обучения: от исследования и формулировки гипотез до продакшн-внедрения и мониторинга моделей. Основной фокус — прогнозирование доступности товаров (out-of-stock forecasting) и динамическая оптимизация цен. Вы разрабатываете и внедряете как real-time, так и batch ML-системы, интегрируете модели в микросервисы, поддерживаете пайплайны данных и среду мониторинга качества предсказаний. Регулярно проверяете и обосновываете гипотезы, участвуете в A/B-тестировании, улучшаете метрики бизнеса и предлагаете новые алгоритмические решения под запросы продакт-менеджеров и аналитиков.

Особенности вакансии

– Удалённая удалёнка с гибким графиком: работайте из любой точки мира, согласуя время с командой.
– Интересные задачи: комбинированные real-time и batch-пайплайны, обработка больших данных, оптимизация цен в реальном времени.
– Полная ответственность за код: code review, CI/CD, докеризация, автоматизация процессов.
– Коллеги: опытные ML-инженеры, дата-сайентисты и продуктовые менеджеры, обмен экспертизой и совместные исследования.
– Возможность участвовать в конференциях и профессиональных сообществах, влияет на стратегию ценообразования.

О компании

Купер — лидер e-commerce в России, специализирующийся на электронной рознице и логистике. Миссия компании — обеспечить непрерывную доступность товаров для конечных покупателей и максимальную конверсию продаж за счёт передовых технологий машинного обучения и аналитики. В команде Купер ценятся инновации, ответственность и инициативность. Мы активно внедряем современные data-driven подходы, поддерживаем обучение сотрудников и стремимся к постоянному росту продуктов на базе AI и Big Data.

На позиции ML-инженера в команде OOS/Pricing вам предстоит:
• Разрабатывать модели машинного обучения для точного прогнозирования наличия товаров на складах и в точках продаж;
• Создавать и оптимизировать алгоритмы динамического ценообразования, учитывающие спрос, конкуренцию и сезонность;
• Проектировать и внедрять real-time и batch ML-системы с использованием современных инструментов (MLflow, Airflow, Docker);
• Проводить feature engineering и анализ данных (EDA) для выявления факторов, влияющих на эффективность моделей;
• Формулировать гипотезы и проводить A/B-тесты для оценки бизнес-эффекта от изменений алгоритмов;
• Обеспечивать полный ML-цикл: от ресерча и прототипирования до продакшн-внедрения и мониторинга;
• Писать надёжный, читаемый код, участвовать в code review и обмениваться экспертизой внутри команды.

Уникальность вакансии

Работая в Купер, вы получите:
• Влияние на ключевые бизнес-показатели: выручка и обслуживание клиентов напрямую зависят от качества моделей;
• Доступ к большому объёму данных и инфраструктуре для масштабных экспериментов и обучения моделей;
• Полностью удалённую работу и гибкий график, позволяющие эффективно балансировать задачи по ML и личное время;
• Возможность профессионального роста в междисциплинарной команде Data Science, аналитиков и продуктовых менеджеров.

О компании Купер

Купер — динамично развивающаяся e-commerce платформа, специализирующаяся на автоматизации управления запасами и динамическом ценообразовании. Наша миссия — обеспечить покупателю доступность нужных товаров по оптимальной цене в нужное время. Мы ценим инновационные решения, делимся знаниями через внутренние митапы и семинары, а также поддерживаем участие сотрудников в профильных конференциях. Ежегодный рост компании превышает 30%, а наши решения позволяют клиентам снижать логистические издержки на 15%.

На позиции ML-инженера команды OOS/Pricing вы будете отвечать за полный цикл разработки и внедрения решений Machine Learning в процессы прогнозирования доступности товаров и динамической оптимизации цен в e-commerce. Вы проводите глубокий EDA, формулируете и проверяете гипотезы с помощью A/B Testing, а также создаёте, тренируете и деплоите модели real-time и batch ML. Ваш технический стек включает Python, SQL, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Docker, Kubernetes, REST API и облачные сервисы AWS или GCP. Важной частью работы станет интеграция готовых моделей в продакшн-окружение, настройка мониторинга метрик, обеспечение reproducibility экспериментов и поддержка CI/CD-процессов для ML-пайплайнов. Вы тесно взаимодействуете с продакт-менеджерами, аналитиками и другими ML-инженерами, участвуете в code review, документируете архитектуру решений и делитесь экспертизой с командой.

Особенности вакансии

— Полностью удалённый формат работы с гибким графиком, позволяющим эффективно планировать рабочее время и личные проекты.
— Конкурентная зарплата 250 000–400 000 ₽ в месяц (примерно 3 300 USD) на уровне рынка e-commerce.
— Возможность влиять на ключевые бизнес-решения и повышать KPI компании за счёт внедрения ML-решений.
— Работа с современным техническим стеком: Python, SQL, A/B Testing, real-time ML и batch Processing.
— Доступ к внутренним и внешним образовательным программам по Data Science, участие в профильных конференциях и встречах community.

О компании Купер

Купер — амбициозная e-commerce компания, фокусирующаяся на оптимизации ассортимента и ценовой политики с помощью передовых ML-технологий. Миссия компании — обеспечить пользователей актуальными предложениями в режиме реального времени и минимизировать количество out-of-stock. В Купер ценят инициативность, ответственность и стремление к инновациям: команда активно развивает инфраструктуру для масштабируемых ML-систем. Среди достижений компании — внедрение моделей, позволяющих повысить точность прогноза спроса на 15% и сократить время реакции на изменение спроса до секунд.
Отдельные преимущества:
— Культура открытого обмена знаниями и менторские программы для быстрого включения в проекты.
— Регулярные внутренние митапы, хакатоны и конкурсы по Data Science.
— Прозрачная система оценки результатов и четкие перспективы карьерного роста.

Компания Купер приглашает опытного ML-инженера для работы в направлении OOS/Pricing. Вы будете разрабатывать и внедрять ML-модели для прогнозирования доступности товаров и динамической оптимизации цен, обеспечивая максимально точные предсказания как в real-time, так и в batch-режиме. В рамках полномасштабного ML-цикла от ресерча и формирования гипотез до продакшн-внедрения и мониторинга вы будете тесно взаимодействовать с продакт-менеджерами, аналитиками и другими инженерами. Основные задачи включают сбор и предобработку данных, построение и валидацию классических моделей машинного обучения, оптимизацию гиперпараметров, развертывание решений в продакшн-среде и настройку системы мониторинга качества и производительности моделей.

Особенности вакансии

* Полностью удалённый формат работы позволяет гибко планировать свой график и работать из любой точки мира.
* Работа в высококвалифицированной команде, где вы сможете делиться экспертизой и участвовать в code review.
* Проектные задачи охватывают весь ML-цикл: от EDA и A/B-тестирования до внедрения моделей в real-time системы и последующего мониторинга.
* Современный стек: Python, SQL, контейнеризация, CI/CD, инструменты MLOps для автоматизации процесса разработки и доставки моделей.
* Возможность влиять на бизнес-решения: ваши модели будут непосредственно участвовать в ценообразовании и управлении запасами товаров.

О компании Купер

Купер – технологическая компания, специализирующаяся на решениях для онлайн-ритейла. Наша миссия – повышать эффективность торговых операций за счёт методов машинного обучения и аналитики больших данных. Мы разрабатываем системы динамического ценообразования и прогнозирования наличия товаров, которые уже внедрены в крупных российских и международных e-commerce проектах. В команде ценятся инновации, уважительное отношение и открытый обмен знаниями. Присоединяясь к нам, вы получите реальный опыт решения прикладных задач, возможность профессионального роста и участие в масштабных проектах.

Вам предстоит взять на себя полную ответственность за разработку, тестирование и внедрение ML-моделей, призванных повысить точность прогноза доступности товаров и оптимизировать динамическое ценообразование. Вы будете работать над системами как в режиме real-time, так и batch, обеспечивая стабильную работу алгоритмов в продакшене и своевременную обработку больших объёмов данных. В рамках команды OOS/Pricing ваш вклад напрямую влияет на ключевые бизнес-метрики — конверсию, маржинальность и уровень сервиса.

Основные задачи:
• Проектирование и построение end-to-end ML-пайплайнов — от EDA и подготовки данных до развёртывания моделей и мониторинга.
• Исследование гипотез, проведение A/B-тестирования и валидация качества алгоритмов на реальных данных.
• Интеграция моделей в продакшн-инфраструктуру, обеспечение отказоустойчивости и масштабируемости.
• Совместная работа с продакт-менеджерами, аналитиками и другими инженерами для поиска оптимальных решений.
• Участие в код-ревью, документирование решений и передача знаний внутри команды.

Уникальность вакансии

• Полный контроль над циклом ML-проекта: исследование, прототипирование, продуктовое внедрение и оперативный мониторинг.
• Возможность работать с реальными потоками заказов и ценовых предложений крупнейшего e-commerce проекта.
• Гибкий график и отсутствие привязки к офису: можно находиться в любой точке мира, сохраняя скорость итераций.
• Сильная техническая команда: обмен опытом, регулярные митапы и поддержка менторов.
• Акцент на качестве кода и современных DevOps-практиках для ML: CI/CD, контейнеризация и автоматическое тестирование.

О компании «Купер»

«Купер» — российская технологическая компания в сегменте B2C E-commerce, специализирующаяся на автоматизации розничных процессов и оптимизации цепочек поставок. Миссия компании — сделать онлайн-покупки максимально удобными и предсказуемыми для клиентов. Среди достижений «Купер» — рост конверсии на 25% за счёт внедрённых ML-решений и снижение товарных разрывов на 40%. Мы ценим открытость, ответственность и непрерывное развитие: у нас регулярно проходят внутренние хакатоны, обучающие сессии и поддерживаются сертификации.

На позиции ML-инженера в команду маркетинга и привлечения в T-Банк вы будете отвечать за разработку и внедрение масштабируемых моделей машинного обучения, которые оптимизируют приоритизацию коммуникаций и влияют на финансовые показатели всей группы. Ваша основная задача — создать и поддерживать платформенную ML-инфраструктуру, способную обрабатывать десятки миллионов пользовательских записей в реальном времени и в batch-режиме, генерировать фичи на основе финансового цифрового следа клиентов и строить высокоэффективные рекомендательные системы.
Ключевые обязанности:
* Проектирование и реализация ML-моделей приоритизации маркетинговых коммуникаций в баннерах, витринах и каналах активных коммуникаций;
* Разработка фичей и преобразующих данных компонентов по финансовому следу пользователей;
* Построение и поддержка real-time и batch-пайплайнов для беспрерывной работы сервисов;
* Интеграция моделей в единую платформу с учётом отказоустойчивости, масштабируемости и закрытых API;
* Оптимизация производительности и ресурсного потребления ML-сервисов;
* Внедрение практик MLOps (CI/CD, мониторинг качества моделей, логирование);
* Сотрудничество с аналитиками, продуктовыми менеджерами, DevOps-инженерами для масштабирования решений и поддержки A/B-тестирования гипотез.

Что делает эту вакансию особенной

Вы получите возможность влиять на ключевые бизнес-метрики крупного digital-first банка, работая с реальными данными десятков миллионов клиентов. Полностью удалённый формат работы сочетается с гибким графиком, что даёт свободу планировать день и уделять время личным проектам. Проект масштабируется внутри группы Т-Технологий как платформенный продукт — ваше решение многократно переиспользуется командами маркетинга, CRM и аналитики. В T-Банк действуют внутренние hackathon и образовательные инициативы для постоянного роста экспертизы в машинном обучении и инженерии данных.

О компании T-Банк

T-Банк — один из ведущих digital-first банков в России, активно развивающий персонализированные финансовые продукты. Мы применяем передовые технологии машинного обучения и рекомендательных систем для улучшения клиентского опыта и повышения конверсий. Наши решения формируют релевантные предложения в оптимальный момент времени, напрямую влияя на стратегические решения топ-менеджмента. Команда T-Банк включает опытных Data Scientists, ML-инженеров и аналитиков, объединившихся вокруг миссии открыть новые возможности персонального банкинга.