Data Engineer / Support
В архиве с 11 августа 2022
от 80 000 до 120 000 ₽ на руки
Требуемый опыт работы: 1–3 года
Полная занятость, полный день
Москва
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Опыт от 3 до 6 лет
Система управления Лабораторией. Система управления ролевой моделью Лаборатории. Платформа для создания Low-code/No-code приложений для аналитики данных.
Опыт работы в роли разработчика от 1-го года в проектах по разработке и/или модификации и/или внедрению ПО...
Работодатель сейчас онлайн
Опыт от 3 до 6 лет
Работа с большими объемами разнотипных данных (данные банка и Экосистемы). Построение витрин данных для разработки и применения ML-моделей.
Понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения ML-решений. Опыт работы с SQL, Spark, Python, CTL, ETL.
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Анализировать источники данных. Создавать процессы интеграции данных в DWH. Создавать процессы обновления данных внутри DWH. Помогать аналитикам с созданием витрин.
Опыт работы в DWH, Python, SQL в совершенстве. Понимание архитектуры построения хранилищ. Знание отличия Anchor от Data Vault.
Опыт от 3 до 6 лет
Загружать и обрабатывать в DWH данных внутренних и внешних систем (стек Kafka, PySpark, Hadoop, Clickhouse, AirFlow). Принимать участие в построении...
Опыт обработки больших данных, знание принципов работы БД и методологий моделирования. Продвинутый уровень владения Spark, Python, Apache AirFlow, SQL.
Опыт от 1 года до 3 лет
Разработка аналитической отчетности. Анализ эффективности кампаний продаж / маркетинговых акций. Участие в анализе и подготовке выборок для запуска пилотов, проведение А...
Высшее образование по направлению: Прикладная математика / Статистика/ ИТ/Финансы. Уверенный уровень владения SQL и опыт работы с реляционными СУБД (Oracle...
Работодатель сейчас онлайн
Опыт от 1 года до 3 лет
Разработка, поддержка и развитие ML-моделей, нейронных сетей для сервисов / продуктов трайба. Анализ данных и проверка гипотез при помощи инструментов...
Законченное высшее техническое образование. Знания в области теории вероятностей, статистики, эконометрики, оптимизации, численных методов. Понимание ML-моделей (регрессии, классификации, кластеризация...
Москва