Вступить в клуб →
← К вакансиям
Navio72/100

Инженер данных

Опубликовано: 14 октября 2026
middlehybridData-аналитикаfulltimeМоскваrupythonsqlsparkairflowpandaspolarsdagsterclickhouseluigietldata pipelinesоконные функции
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
RWBМоскваremotefulltime78

Продуктовый аналитик

Анализ поведения пользователей B2B-платформы RWB-Среда, разработка и поддержка продуктовых метрик, дашбордов и событийной аналитики. Проверка продуктовых гипотез совместно с продакт-менеджерами и подготовка аналитических выводов для руководства. Требуется опыт продуктовой или data-аналитики от 3 лет, уверенный SQL и Python.

a/b-тестированиеairflowclickhousedatalenseltetl+19
23 октября 2026
Lamoda TechМоскваhybridfulltimemiddle78

Аналитик операционной эффективности

Аналитик операционной эффективности в Lamoda Tech: оптимизация процессов сортировочного центра, развитие системы метрик производительности, SLA и себестоимости. Задачи включают построение дашбордов в Power BI, Grafana и Datalens, сложную SQL-аналитику по большим данным, автоматизацию расчётов на Python и пайплайны в Airflow.

sqlpythonpower bigrafanadatalensairflow+6
21 октября 2026
Футбольный клуб Динамо-МоскваМосква, Россияhybridfulltimemiddle78

Дата-аналитик (Data Quality / ETL)

Отдел спортивной аналитики ФК «Динамо-Москва» ищет дата-аналитика для развития ETL-пайплайнов и контроля качества данных (event-данные, трекинг, GPS, медицинские и физические показатели). Задачи: автоматические проверки качества, нормализация и сопоставление идентификаторов, витрины данных для BI-отчётов и аналитических моделей, поддержка запросов тренерского штаба и департаментов клуба.

sqlpythonpandasetlgitbi+6
20 октября 2026
RWB (Wildberries и Russ)Москва, Россияremotefulltime78

Product Analyst

Продуктовый аналитик в объединённой компании Wildberries и Russ: разработка и поддержка витрин данных, автоматизация процессов на Python и Airflow, оптимизация сложных SQL-запросов, работа с большими объёмами данных в Spark и загрузка данных в КХД из Excel, API и различных БД. Также проектирование структуры таблиц и архитектуры данных, настройка чекеров Data Quality и мониторинг загрузок и алертов.

sqlpythonairflowsparkpysparketl+6
20 октября 2026