Специалист по анализу и работе с данными\ Data Scientist
Нужен специалист по интеграциям и работе с данными: подключать казахстанскую систему ИС МПТ (True API) через ЭЦП NCALayer, выгружать данные о продукции, запасах, дистрибуции и розничных продажах, структурировать их и настраивать регулярное обновление. Требуется уверенный Python для ML и опыт на похожей позиции. Работа полный день в офисе, гибкий график и удалёнка не предусмотрены, зарплата обсуждается.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 5 похожих вакансий за 90 дней, рынок — Казахстан (KZT).
Что предстоит делать
- Построение и поддерживание интеграции с Казахстанским ИС МПТ (True API, управляемым ISMET) для извлечения данных о продуктах, запасах и дистрибуции
- Настройка и поддержка аутентификации на основе ЭЦП (интеграция цифровой подписи NCALayer), необходимую для всего доступа к True API, включая обработку продления сертификата после его истечения срока действия
- Поддержка полного каталога продукции (GTIN, названия, категории), зарегистрированный в нашем БИН
- Извлекать текущие уровни запасов/запасов, разбитые по продуктам, в нашем полном каталоге
- Извлекать данные о распределении/передаче (товары, перемещающиеся из нашей организации к дистрибьюторам), разбитые по продуктам, через документы ЦЭДМ (Акты приёма/передачи), если они недоступны напрямую через True API
- Извлекать данных о розничных продажах, разбитые по продуктам и конечным клиентам/аптекам, чтобы у нас была полная видимость того, какие продукты продаются, в каких количествах и через какие аптеки или розничные точки, а также данные о балансе запасов на уровне партий, через веб-портал ИС МПТ/ЦЭДМ, где это недоступно через API
- Обрабатывать и структурировать извлеченные данные в удобный, податчиваемый формат, включая полный сквозный обзор продуктов — от наших собственных запасов через дистрибьюторов до продаж конечных клиентов/аптек
- Настройте запланированное или повторяющееся извлечение, чтобы данные оставались актуальными, работая в рамках любых ограничений скорости API или квот на создание задач, установленных ISMET
- Напрямую взаимодействовать с технической поддержкой ISMET / ИС МПТ для решения технических проблем, запроса доступа (например, активации контракта продуктовой группы) или получения данных, недоступных стандартными способами
- Документировать процесс извлечения и любые ограничения платформы или обходные пути для обеспечения непрерывности, включая случаи, когда необходимая функция (например, доступ к аналитике/отчетности) ещё недоступна на платформе и должна отслеживаться до релиза
Что ждём от вас
- Уверенный Python для ML;
- Опыт работы аналогичной позиции;
- Уверенность в себе и своих силах;
- Стремление к саморазвитию;
- Креативность, критическое мышление;
- Умение работать в команде.
- Условия:
- Полный рабочий день (удаленно и гибкий график не расматривается);
- 5-ти дневная рабочая неделя;
- Заработная плата обсуждается по навыкам и опытам работы (если кандидат квалифицированный)
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.
Дома и в долларовых вакансиях за это платят примерно одинаково
Сравниваем один и тот же срез: Data/ML, middle, за 90 дней.
Казахстан (KZT)
675 000 ₸
525 000 – 1 025 000 ₸ · 22 вакансии
Международные (USD)
711 694 ₸
432 849 – 1 480 798 ₸ · 24 вакансии
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансий
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.
Аналитик системы мотивации
~650 000 ₸ оценка
Нужно развивать систему мотивации сотрудников банка: считать бонусы по KPI, анализировать показатели эффективности и готовить отчетность. Требуются уверенный SQL, Power BI и Excel, опыт в аналитике и работе с большими данными. Предлагают стабильный доход с квартальными и годовыми премиями, обучение, ДМС-льготы и современный офис рядом с парком.
Middle+ / Senior ML Engineer
~1 050 000 – 1 750 000 ₸ оценка по стеку
Kaspi.kz ищет ML-инженера в команду, которая строит мультиагентные системы на базе LLM: проектирование агентных сценариев, промпт-инжиниринг, дообучение моделей и вывод решений в прод. Нужен опыт от 2 лет в ML/NLP (от 3–4 для Senior), уверенный Python, LangChain/LangGraph, понимание RAG и PEFT/LoRA. Работа только в офисе в Алматы, предлагают грейдинг, обучение за счёт компании, спортзал и премии по результатам.
Главный BI-разработчик
~1 050 000 – 1 750 000 ₸ оценка по стеку
AITAS ищет главного BI-разработчика: строить отчёты и интерактивные дашборды в Power BI, писать сложные SQL-запросы, интегрировать данные из CRM, ERP, API и Excel, следить за качеством данных и оптимизировать производительность. Нужен опыт в Power BI от 1–3 лет, уверенный SQL (JOIN, CTE, оконные функции), понимание DWH, ETL/ELT и моделирования данных, английский для чтения документации. Плюсом будут Tableau, Qlik Sense и другие продукты Microsoft.
Дата-инженер
Нужен дата-инженер, который примет на себя корпоративное хранилище данных на PostgreSQL и ClickHouse с оркестрацией в Airflow и будет отвечать за него целиком. Первая крупная задача — восстановить ссылочную структуру терабайтной исторической базы 1С, дальше — DAG-и, слои хранилища, витрины и качество данных. Требуют от 5 лет опыта, продакшен-навыки Airflow, сильный SQL и Python; предлагают официальное оформление по ТК РК, график 5/2 в офисе и соцпакет с ДМС.
Data Engineer
~650 000 ₸ оценка
Нужен инженер данных для построения витрин, подготовки датасетов по клиентам и транзакциям для скоринговых моделей, интеграции с поставщиками данных и улучшения мониторинга качества данных. Требуются хороший SQL и Python, аналитическое мышление и коммуникабельность. Плюсом будут Docker, FastAPI, опыт в банковских рисках или CV, а также олимпиадные достижения по математике.