Вступить в клуб →
← К вакансиям
Бристоль, сеть магазинов68/100

Руководитель отдела прогнозирования и бюджетирования закупок

Опубликовано: 10 октября 2026
leadonsiteData-аналитикаfulltimeМоскваrupythonsqlpandasnumpymachine learningtime seriesscikit-learnlightgbmprophetpower biexcelgit
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Finstar Financial GroupМоскваhybridfulltimemiddle

Специалист по анализу данных / Data Science analyst

Аналитик данных в финансовую группу Finstar: сбор и предобработка данных, исследовательский анализ, построение и валидация ML-моделей для прогнозирования бизнес-метрик, разработка дашбордов и отчётности для топ-менеджмента. Требуется от 5 лет опыта в банковском секторе, финтехе или консалтинге Big 4, сильная математическая база, Python/R, SQL и BI-инструменты. Работа в Москва Сити, гибридный график.

pythonsqlpandasnumpyscikit-learnxgboost+6
12 октября 2026
Чеки из АптекиМоскваonsitefulltimemiddle80

Аналитик данных (SQL, Python, умение строить классные, понятные для бизнеса дашборды)

Кешбэк-сервис для аптечного рынка ищет аналитика данных для ad-hoc запросов, подготовки и контроля качества данных, автоматизации и визуализации отчётности. Требуется опыт от 3 лет, SQL, Python (numpy, pandas, scikit) и BI-инструменты; формат работы — офис в Москве.

sqlpythonpandasnumpyscikit-learnpower bi+6
20 октября 2026130 000–150 000 RUB
Сербияremotefulltimemiddle72

Middle Analyst

Разработка и улучшение моделей прогнозирования LTV, оттока и других клиентских показателей, ранжирование рекламных партнёров по эффективности, участие в построении Marketing Mix Modeling. Компания из сферы iGaming (онлайн-ставки и азартные игры), удалённая работа.

sqlpythongitqapandasnumpy+3
9 октября 20262 000–2 900 USD
Капиталбанк. Головной офисТашкент, Узбекистанonsitefulltimesenior72

Старший аудитор (Аналитик данных)

Аналитик данных в аудиторском подразделении банка: построение и рефакторинг отчётов и дашбордов, регулярные выгрузки данных из DWH, глубокий анализ банковских процессов и выявление рисков. Требуются высокий уровень SQL, Power BI, Python (pandas/numpy), продвинутый Excel и понимание банковского учёта и DWH.

sqlpythonpower biexcelpandasnumpy+6
25 октября 2026