Вступить в клуб →
← К вакансиям
Сбер85/100

ML-аналитик (Kandinsky)

от 300 000 RUB
Опубликовано: 26 сентября 2026
hybridData-аналитикаМосква (м. Кутузовская)rupythonpandassql
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на getmatch — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Ozon freshМоскваhybridfulltimemiddle78

Аналитик данных (коммерческий блок)

Аналитик данных в коммерческом блоке Ozon fresh: работа с ассортиментной матрицей, анализ эффективности коммерческого департамента, построение автоматизированной отчётности на SQL/Python с Airflow и Superset, аналитические исследования и поддержка стратегических решений.

sqlpythonpandasnumpyairflowsuperset+6
29 октября 2026
Китайская Строительная КомпанияКингисепп, Ленинградская область, Россияonsitefulltimemiddle62

Аналитик данных Excel

Аналитик данных для строительного проекта Балтийского Химического Комплекса в Усть-Луге: обработка, очистка и объединение данных в Excel, SQL-запросы, сводные таблицы и отчёты, автоматизация на VBA, дашборды в Power BI. Работа только офисная на строительной площадке, вахта и удалёнка не предусмотрены; для иногородних — общежитие, питание и трансфер.

excelsqlvbapower querypower bipython+4
29 октября 2026100 000–120 000 RUB
Сбер для экспертовЕкатеринбург, Россияonsitefulltimemiddle62

Аналитик

Аналитик в Центр компетенций «Аналитика по расходам» Сбера: расчёт операционных расходов банка в автоматизированных системах, план-фактный анализ, анализ отклонений и подготовка аналитических материалов для руководства. Требуются высшее экономическое/финансовое или техническое образование, продвинутый Excel, SQL и Python (Pandas, numpy), опыт 1–3 года. Работа в офисе в центре Екатеринбурга, полная занятость.

sqlpythonpandasnumpyexcelсводные таблицы+6
29 октября 2026
Сбер для экспертовМоскваonsitefulltimesenior72

Аналитик данных (Корпоративный кредитный портфель)

Аналитик данных уровня Senior+ для исследования корпоративного кредитного портфеля: анализ динамики ключевых метрик качества, поиск аномалий и разработка внутренних методик расчета KPI. Работа с большими объемами данных (Hadoop, ClickHouse), построение дашбордов и ad-hoc отчетности, прототипирование витрин данных. Офисный формат в Москве, банковская сфера.

sqlpythonpandasnumpyhadoopclickhouse+6
29 октября 2026