Свежие IT-вакансии из проверенных источников, без дублей и лишнего шума. Один каталог для поиска — Telegram для быстрых уведомлений.
Каталог открыт без входа. Сохранения доступны в личном кабинете.
Выбери направление — покажем подходящие вакансии
Обновлено 7 мин. назад · 7 источников · дубли объединены · Источники и обновление
Показано 937–960 из 994 · Любая страна
Опыт аналитики продаж или бизнес-аналитики от 3 года. Практический опыт работы с Power BI. Понимание логики продаж и бизнес... Анализировать результаты продаж и финансовые показатели. Формировать аналитические отчёты и дашборды в Power BI для руководства. Отслеживать ключевые KPI: выручка...
Развитые soft skills: умение задавать вопросы и объяснять сложное простым языком. Экспертные знания БД Oracle, умение читать план и оптимизировать... Разработка и проектирование архитектуры DWH (Oracle, Data Vault 2.0). Разработка и оптимизация ETL-процессов (SQL, Python, Airflow).
Опытного продуктового аналитика, который умеет работать с SQL, BI, веб-аналитикой, воронками, когортами и экспериментами. Но главное — умеет не просто... Провести аудит текущих данных и настроить недостающие события. Связать аналитику сайта с CRM, сделками и выручкой. Построить продуктовые воронки и...
Знание 115-ФЗ, ПОД/ФТ, требований ФТ (Росфинмониторинг) и опыт администрирования модуля в АБС Диасофт FA#. Знание особенностей разработки, поддержи... Финансовый мониторинг (115-ФЗ, ПОД\ФТ). Главная книга. РКО. Расчетный центр (РЦ). Реализация отчетов и печатных форм.
Знание 115-ФЗ, ПОД/ФТ, требований ФТ (Росфинмониторинг) и опыт администрирования модуля в АБС Диасофт FA#. Знание особенностей разработки, поддержи... Финансовый мониторинг (115-ФЗ, ПОД\ФТ). Главная книга. РКО. Расчетный центр (РЦ). Реализация отчетов и печатных форм.
A higher education in economics, management, aviation management, or related fields. Proficient knowledge of Excel, including formulas, pivot tables, and... Manage and maintain the RMS system, ensuring accurate and timely workforce and operational data. Analyze workforce and operational data in...
Базовое понимание бизнес-процессов и ML-пайплайнов. Уверенное владение SQL и Spark, начальный уровень Python. Понимание компонентов экосистемы Hadoop. Собирать и прорабатывать требования на разработку фичей/таргетов от всех ML-команд. Формировать и приоритизировать бэклог задач на разработку.
7+ years experience in planning / economic departments in large companies or 5+ years in consulting or integrator companies. In-charge role/assisting in project management/execution. Quality control of all deliverables prepared by engagement team. Assisting in business...
7+ years experience in planning / economic departments in large companies or 5+ years in consulting or integrator companies. In-charge role/assisting in project management/execution. Quality control of all deliverables prepared by engagement team. Assisting in business...
8+ years of experience in Wintel administration with at least 2+ years in a team lead or supervisory... Lead, mentor, and develop a team of Wintel engineers, fostering a culture of high performance and continuous improvement.
Middle DS с опытом разработки полного цикла (uplift модели как преимущество). Глубокие знания математики и статистики. Опыт работы с библиотеками... Участие в проекте умного ценообразования банковских продуктов. Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, построение uplift‐моделей...
ABOUT VIKTOR Viktor is the AI employee. He lives in Slack and Microsoft Teams, connects to thousands of tools, and does real work for real companies: finance, marketing, ops, engineering. We're building the product that replaces half the SaaS stack. The team is small. The scope is not. THE SHORT VERSION You predict what customers will be worth over their lifetime, and use those predictions to guide acquisition, pricing and sales investment. This is a quantitative modeling role: you connect retention, expansion and product usage to customer lifetime value, test whether the predictions hold up, and make clear when they are too uncertain to act on. The first place those predictions land is bidding: we are moving to lifetime gross profit, LTGP, as the value Meta and Google optimize against. A first model runs in shadow today. You take it live and own it. You'll work onsite in Warsaw alongside Fryderyk, Matt, the growth team and finance, reporting to Fryderyk initially. THE HARD PART Our customers haven't finished their lifetimes. Many cohorts are young, histories are incomplete, and some segments have little data. Meanwhile, new product surfaces change how customers use Viktor, expand and retain. A model that fits yesterday's customers may not predict tomorrow's. You need to distinguish durable signals from noise, estimate value before a cohort matures, and show how much confidence a decision deserves. Backtesting, calibration and uncertainty are part of the work, not checks added at the end. Attribution is another hard problem: a channel can appear to bring valuable customers without causing additional value. You'll separate attributed revenue from incremental impact, including the effect of sales activity, so we know where another dollar of investment is likely to pay back. WHAT YOU'LL ACTUALLY DO - Build and improve customer LTV and LTGP models. Predict lifetime value and lifetime gross profit from retention, expansion, usage, cost to serve and customer…
Корпоративная BI-система на базе Навигатора BI, хранилища (PostgreSQL, ClickHouse, Ozone) и ETL/ELT-пайплайнов (NiFi, Airflow, Spark). На базе системы работает продукт Digital trace (Цифровые следы сотрудников – аналитический продукт для принятия управленческих решений на основе данных из система банка, для оптимизации процессов и повышения эффективности). Обязанности организация процессов разработки (Scrum/Kanban): спринты, планирование, ретроспективы, код-ревью построение метрик эффективности команды и качества кода проектирование отказоустойчивых пайплайнов потоковой/пакетной обработки данных и хранилищ обеспечение высокой доступности и производительности подсистем (СУБД, BI, ETL) настройка мониторинга, алертинга, логирования; решение инцидентов поставки данных коммуникация со стейкхолдерами (аналитики, продакты, безопасность), согласование SLA. Требования опыт промышленной разработки в современной BI системе Qlik Sense, Tableau, Power BI, Superset от 5 лет опыт промышленного использования Apache NiFi и Apache Airflow продвинутый SQL (оконные функции, сложные JOIN, оптимизация) опыт работы с реляционными и колоночными БД опыт организации процессов разработки (SDLC) понимание жизненного цикла данных в организации (Data Lifecycle Management), опыт работы в рамках процессов Data Governance. Будет плюсом: понимание основ работы Git, CI/CD опыт разработки на одном из современных языков программирования (в контексте обработки данных) - от 4 лет понимание принципов работы брокеров сообщений (RabbitMQ, Kafka) опыт работы с Docker/Kubernetes опыт работы с картами компетенций в подразделении опыт настройки мониторинга на базе Prometheus + Grafana опыт внедрения и эксплуатации процессов Data Governance опыт работы с LLM и AI-агентами. Техстек: Навигатор BI (разработка Сбера), Qlik Sense (выводится из эксплуатации), PostgreSQL, ClickHouse, Apache NiFi, Airflow, Spark, Kafka, Ozone. Условия комфортный офис: г.Москва, проезд 2-й Южнопортовый, 12Ак1, (м.Кожуховская) возможен…
Опыт работы Data Analyst от 2 лет. SQL: уверенное владение (оконные функции, CTE, агрегации, оптимизация запросов). Моделирование данных: понимание основ... Разработка и доработка аналитических решений (дашборды, витрины, отчёты). Анализ требований, декомпозиция задач, проектирование структур данных. Оптимизация SQL-запросов и рефакторинг...
Наличие опыта в роли Data engineer от 2 лет. Высшее математическое или техническое образование. Уверенное владение Python, PySpark, SQL. Мы поддерживаем и развиваем проект автоматического заказа поставщикам для оптимального пополнения наших складов товарами. Это позволяет поддерживать большинство наших товаров...
Опыт в game продуктовой аналитике от 3 лет. Уверенный SQL и Python для анализа данных. Опыт работы с BI и... Анализировать ключевые продуктовые метрики: retention, ARPU, ARPPU, payer share, conversion to payer, LTV, progression, balances. Разбирать поведение игроков в игровых...
Опыт работы в аналитике продукта от 3х лет. Опыт формирования системы метрик с нуля. Знание продуктовых метрик - воронки, retention... Составление ТЗ для разработчиков по сбору метрик. Внедрение инструментов ИИ для автоматизации процесса составления / актуализации ТЗ. Анализом поведения пользователей на...
Продвинутые знания SQL для анализа данных (оптимизация запросов, подзапросы, оконные функции, хранимые процедуры). Опыт работы с данными (СУБД, BI, DWH). Анализировать и интерпретировать большие данные. Формулировать и проверять гипотезы. Выполнять ad hoc запросы. Выполнять расчет и проверку регулярной аналитики.
Требования к опыту и знаниям: 1. Опыт работы в аналогичной должности от 1 года. 2. Базовые знания основных принципов построения... 2. Обеспечение работоспособности ДГУ, ИБП, кондиционеры, пожарные системы. Сфера деятельности компании: Арендный бизнес и Управление объектами недвижимости, оказание услуг технической...
Опыт работы с SQL и Python — Python на уровне работы с библиотеками для ETL. Критично: Informatica PowerCenter, Apache Airflow, Greenplum... Сопровождать и анализировать существующие ETL-процессы загрузки данных. Мониторить процессы загрузки и выявлять аномалии. Анализировать возникающие проблемы и контролировать корректность...
SQL — продвинутый (оконные функции, CTE). Python (Pandas, NumPy, SciPy) или R для статистического моделирования. Понимание регрессии, корреляции, кластеризации, теории вероятностей. Выявление аномалий и глубокая сегментация данных для поиска неочевидных корреляций. Бенчмаркинг и сравнение показателей сети с рынком для выявления слепых...
Опыт работы в аналитике – более 3-х лет. Хорошее владение SQL, умение оптимизировать запросы. Свободное владение Excel. Работа с Яндекс.Метрикой... Аналитика посетителей сайта и клиентов Банка, построение сквозной воронки продаж, выполнение ad/hoc запросов по требованию бизнеса. Тестирование гипотез, подготовка...
Знание ЕСКД, ЕСПД приветствуются. Уверенный пользователь ПК и орг.техники. Сканирование бумажных документов. Ведение архива скан-копий бумажных документов. Работа по постановке на учет электронных документов.
Опыт работы аналитиком данных в области прогнозирования. Опыт работы в ML. Хорошее знание Excel. Понимание основных методов анализа данных и... Развитие функционала по прогнозированию на платформе Optimacros. Тестирование функционала, внесение предложений по развитию продукта. Реализация демо моделей, пилотов по прогнозированию...