Инженер по данным
Команда рекомендательных систем Wildberries и Russ ищет инженера данных для построения платформы данных для ML-специалистов и аналитиков. Нужно проектировать озёрное хранилище на Iceberg, настраивать качество данных, feature store и семантический слой. Требуются уверенный Python в DE от 2 лет, глубокий SQL и опыт с Airflow, Hadoop, MPP-системами и Trino. Предлагают ДМС, обучение, корпоративные сообщества и комфортный офис.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 35 похожих вакансий за 90 дней, рынок — СНГ (RUB).
Что предстоит делать
Навыки: SQL, Apache Airflow. Специализации: Инженер по данным. Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Команда строит платформу данных для ML-специалистов и продуктовых аналитиков отдела рекомендательных систем. Закрывает полный цикл: от забора данных до развития хранилищ. Ищем инженера, который будет строить платформу вместе с нами - не просто перекладывать данные между базами! Наш стек: Greenplum, Hadoop/HDFS, Iceberg, Trino, Airflow,Apache Kafka, Spark, ClickHouse. ## Вам предстоит - Помогать проектировать и строить хранилища данных на Iceberg (спроектировать и реализовать озёрное хранилище вокруг Apache Iceberg, используя Spark/Trino в качестве compute-движков, с расчётом на объёмы данных в сотни ТБ); - Заниматься настройкой процессов обеспечения качества данных (DQ) (внедрить и настроить DQ-процессы (валидация, мониторинг, метрики качества) на данных в хранилище); - Внедрять автоматическую генерацию и сопровождение метаданных/описаний данных (data discovery, data catalog, профилирование); - Проектировать и разворачивать feature store для подготовки и управления признаками на стороне платформы; - Участвовать в создании семантического слоя для унификации бизнес-логики и метрик поверх данных; - Пробовать использовать любой доступный open source инструмент, если ты видишь в нем ценность для команды или потребителей. ## Мы ожидаем от вас - Уверенный Python в контексте DE (2+ года); - Глубокое знание SQL (оконные функции, оптимизация запросов, explain-планы); - Опыт работы с оркестраторами данных (у нас Airflow); - Опыт с Hadoop (Spark / YARN / HDFS); - Опыт с MPP-системами (Greenplum, ClickHouse, Redshift и аналоги); - Опыт взаимодействия: Trino/Presto, DBT, Feature Store, DQ-фреймворками (Great Expectations, Soda или собственные решения). ## Что мы предлагаем - Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; - Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; - Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; - Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; - Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; - Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в RWB
55 активных вакансий в компании
Lead Backend Developer (Корпоративный портал)
~1 624 000 – 2 940 000 ₸ оценка по стеку
Нужен техлид для внутреннего корпоративного портала: объединить две команды, провести аудит сервисов, спроектировать целевую архитектуру и пересобрать интеграции с HR-системами. Требуется от 6 лет в бэкенде, из них от 2 лет тимлидом команды от 8 человек, сильный Go, опыт с распределёнными системами на Kafka и PostgreSQL под нагрузкой. Предлагают ДМС, обучение, корпоративный спорт, питание в офисе и скидки.
Системный аналитик
~756 000 ₸ оценка по стеку
Системный аналитик в новый Wildberries Банк, который строит современную платформу с нуля без legacy. Нужно собирать и документировать требования, писать ТЗ, ставить задачи разработчикам и общаться с заказчиками. Ждут опыт системным или бизнес-аналитиком от 3 лет, знание BPMN и UML, SQL на уровне select/join. Предлагают ДМС, обучение, корпоративные клубы и комфортный офис.
Продуктовый аналитик
~896 000 – 1 680 000 ₸ оценка
Нужен продуктовый аналитик в команду платформы RWB-Среда, где собраны B2B-сервисы для продавцов и партнёров Wildberries. Задачи — считать продуктовые метрики (LTV, Retention, конверсии), строить дашборды, проверять гипотезы и налаживать событийную аналитику вместе с продактами и разработкой. Ждут опыт от 2 лет, уверенный SQL, Python (Pandas, NumPy) и BI-инструменты; предлагают ДМС, обучение, корпоративные клубы и офис с питанием.
ML Lead
~1 736 000 – 2 240 000 ₸ оценка
Руководить ML-командой в финтех-направлении объединённой компании Wildberries и Russ: строить пайплайны, выводить в production скоринговые модели, модели оттока и прогноза продаж, проводить код-ревью и задавать стандарты. Нужен опыт в DS/ML от 5 лет, из них минимум год в банке, финтехе или на маркетплейсе, плюс опыт руководства командой и найма. Предлагают ДМС, корпоративное обучение, спорт и другие бонусы аккредитованной IT-компании.
Похожие вакансии
6 вакансийLead Market Risk (Middle+)
~1 456 000 ₸ оценка по всем рынкам
Нужно проектировать и разрабатывать внутреннюю систему учета позиций для бизнеса FX, деривативов и казначейства. В задачи входит расчет рыночных, кредитных и ликвидных рисков, автоматизация вычислений на больших данных и разработка моделей. Предстоит тесно взаимодействовать с трейдерами.
Data Analyst Middle
~1 456 000 ₸ оценка по всем рынкам
Нужно готовить аналитику и регулярные выгрузки на SQL и Python, строить отчёты и дашборды в BI-инструментах, следить за качеством данных и запускать процессы в Spark. Дополнительно предстоит использовать LLM-модели для анализа данных и текстов. Роль аналитика/инженера данных с упором на SQL, Python и BI.
BI Analyst / BI Developer
~1 456 000 ₸ оценка по стеку, все рынки
Агентство оборонных закупок Украины ищет BI-аналитика/разработчика, который будет строить BI-решения — от источников данных до дашбордов и отчётов, оптимизировать модели данных, SQL-запросы и поддерживать аналитические пайплайны на dbt и Airflow. Нужен опыт от года в BI или аналитике данных, уверенное владение Power BI и SQL, понимание моделирования данных и контроля качества. Предлагают официальное трудоустройство с конкурентной зарплатой и соцпакетом, менторство и работу над масштабной цифровой трансформацией в оборонном секторе.
Ведущий аналитик
~650 000 ₸ оценка
Аналитик данных в лизинговой компании BCC Leasing (дочерняя структура Банка ЦентрКредит). Нужно систематизировать и обрабатывать данные, строить отчёты и дашборды, автоматизировать пайплайны на базе Excel, SQL, Python и Power BI. Требуется профильное образование и опыт в аналитике от года, знание SQL обязательно, Python и CRM будут плюсом. Предлагают оформление по ТК РК, график 5/2, квартальные KPI-бонусы, медстраховку и офис в Алматы.
Python developer (Machine Learning Team)
~1 456 000 ₸ оценка по стеку, все рынки
Ajax Systems шукає Python-розробника в ML-команду для розбудови внутрішньої платформи, яка допомагає ML-інженерам готувати датасети, тренувати моделі та автоматизувати тестування на реальних пристроях. Потрібен комерційний досвід з Python 3 від 3 років, базові знання asyncio, Linux, Docker, SQL і Git, англійська для читання техдокументації. Пропонують конкурентну зарплату, медстрахування, корпоративні заняття з англійської та знижки на продукти компанії.
Generative AI Engineer
Разработка и внедрение решений на основе генеративного ИИ: LLM, RAG и AI-агенты с интеграцией API на Python. Работа над прототипами, PoC и production-решениями, оценка моделей, оркестрация workflow, акцент на безопасность и соответствие требованиям AI. Требуется опыт в области AI/ML и Python.