Data-специалист — Python@ Джетлин

180K ₽–320K ₽/мес

оценка на руки

Worldwide AI Middle Удалённо

Python Pandas NumPy Scikit-learn Statsmodels Matplotlib

Опубликовано 21.07.2026

180K ₽–320K ₽/мес

оценка на руки

Опубликовано 21.07.2026

О позиции

Компания «Джетлин» ищет квалифицированного Data-инженера для работы над интересными проектами в области анализа данных. Ваша задача будет заключаться в разработке и поддержке систем обработки данных, а также в создании аналитических моделей. Работа возможна удалённо, что позволяет вам находиться в любом удобном для вас месте.

Чем вы будете заниматься

Разработка ETL-процессов для обработки больших объёмов данных.
Создание и оптимизация аналитических моделей с использованием Python и библиотек, таких как Pandas и NumPy.
Работа с инструментами визуализации данных, включая Matplotlib.
Сотрудничество с командами аналитиков и разработчиков для улучшения качества данных.
Участие в проектировании архитектуры данных и систем хранения.

Требования

Опыт работы с Python и основными библиотеками для анализа данных (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
Знания в области статистики и методов анализа данных.
Опыт работы с системами управления базами данных (SQL).
Умение работать с инструментами визуализации данных (Matplotlib, Seaborn).
Способность работать в команде и эффективно общаться с коллегами.

Будет плюсом

Опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark).
Знания в области машинного обучения.
Опыт работы с облачными платформами (AWS, Google Cloud).

Что мы предлагаем

Конкурентоспособная зарплата в диапазоне от 180 000 до 320 000 ₽ в месяц.
Гибкий график работы и возможность удалённой работы.
ДМС и другие социальные гарантии.
Бюджет на обучение и профессиональное развитие.
Работа в дружной команде профессионалов.

Обязательные

0/1

Желательные

0/1

Бонус

0/1

Почему эта вакансия

7.2

7.2 из 10

оценка совпадения

Вакансия хорошая, с ясными требованиями и конкурентоспособной зарплатой. Однако, не указаны конкретные условия работы и дополнительные бонусы.

Кто здесь добьётся успеха

→

Глубокое понимание библиотек Python, таких как Pandas и NumPy, для эффективной обработки данных и анализа, что позволит быстро разрабатывать ETL-процессы.

→

Способность работать самостоятельно в удалённом режиме, проявляя высокую степень самодисциплины и организованности для управления временем и задачами.

→

Опыт создания аналитических моделей с использованием Scikit-learn и Statsmodels, что позволяет не только обрабатывать данные, но и делать прогнозы на их основе.

Ресурсы для обучения

→Руководство по PandasГайд

→Курс по Python для анализа данныхКурс

→Введение в машинное обучение с Scikit-learnСтатья

Карьерный путь

Data-специалист — Python (Сейчас)→Старший Data-аналитик (1–2 года)→Руководитель команды Data-аналитиков (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка 2026

$25B

Годовой рост

11.2%

Внедрение AI

45%

Инвестиции

+150%

Навыки и требования

Обязательные

PythonPandasNumPy

Растущий спрос

Machine LearningData VisualizationBig Data Technologies

Снижающийся спрос

RSAS

Тренды отрасли

Рост использования машинного обучения

По данным исследования, 60% компаний в сфере технологий уже внедрили решения на основе машинного обучения, что увеличивает потребность в специалистах с навыками Python.

Увеличение объема данных

Согласно прогнозам, объем обрабатываемых данных вырастет на 30% в год, что требует от специалистов более глубоких знаний в области анализа данных и работы с большими данными.