Обязанности:

Загружать и собирать данные из открытых источников по заданным правилам.
Приводить таблицы и файлы к единому формату: переименовывать поля, преобразовывать типы, удалять дубли, проверять пропуски.
Писать Python-скрипты для повторяющихся операций с данными.
Объединять и разделять наборы данных по заданной логике.
Проверять корректность результата и формировать простые отчеты о найденных проблемах.
Подготавливать данные для дальнейшего анализа исследователями и программными системами.
Дорабатывать существующие скрипты и небольшие Flask-интерфейсы под конкретные задачи.
Работать с инструкциями и техническими заданиями, фиксировать выполненные шаги и поддерживать порядок в файлах и версиях.

Требования:

Стартовая или развивающая позиция для человека, который уже умеет программировать и хочет научиться профессионально работать с научными данными.

Ищем инженера данных, которому интересно программирование и практическая работа с большими массивами научной информации. Опыт работы не обязателен: важнее уверенные базовые навыки программирования, способность разбираться в задаче и готовность аккуратно работать с данными. Эта позиция предполагает меньше самостоятельного проектирования, чем вакансия аналитика данных, и может стать хорошей точкой входа в цифровую науку и научное программирование.

Кому подойдет эта работа
Выпускникам и специалистам в начале карьеры, которые уже программируют и хотят быстро вырасти на реальных задачах.
Тем, кому интереснее создавать работающие инструменты и наборы данных, чем заниматься исключительно теоретическим программированием.
Тем, кто хочет перейти из учебных проектов в профессиональную R&D-среду.
Что важно для нас
Навыки программирования обязательны; основной рабочий язык — Python.
Понимание базовых конструкций Python, функций, модулей, работы с файлами и исключениями.
Умение работать с табличными данными и хотя бы одним инструментом типа pandas.
Базовое понимание CSV, JSON, Excel и структуры данных.
Умение устанавливать Python-пакеты, пользоваться виртуальными окружениями и запускать готовые программы.
Готовность разбираться в чужом коде и искать причину ошибки.
Аккуратность, логическое мышление, способность следовать методическим инструкциям.
Готовность учиться и постепенно брать на себя более самостоятельные задачи.
Будет преимуществом
Учебные или личные проекты на Python, GitHub-профиль, участие в хакатонах или исследовательских проектах.
Базовые знания Flask, SQL, Git, Linux или командной строки.
Химическое, техническое, физико-математическое или естественно-научное образование.
Опыт работы с научными данными, даже если это было в рамках диплома, курсовой работы или стажировки.
Что полезно приложить к отклику
Резюме.
При наличии — ссылка на GitHub или любой пример кода, который вы писали самостоятельно.
Можно указать курсовые, дипломные, учебные или личные проекты: коммерческий опыт не является обязательным.

Условия:

Работу в ИОХ РАН — одном из лидеров цифровой трансформации российской науки.
Участие в активном научном коллективе — одном из ведущих мировых исследовательских центров по ИИ в химии.
Задачи с реальными научными данными, программами и исследовательскими проектами, а не только с типовыми коммерческими кейсами.
Возможность профессионального роста, участия в публикациях и научных проектах; при желании — возможность подготовки и защиты диссертации.
Официальное оформление по ТК РФ, полностью официальную заработную плату и оплачиваемый отпуск.
Очный формат работы. Дистанционная работа не предусмотрена.
Гибкий режим по количеству рабочих часов в день; конкретный график согласуется с учетом задач и загрузки

Инженер данных

Кому подойдет эта работа

Что важно для нас

Будет преимуществом

Что полезно приложить к отклику

Наш телеграм канал с вакансиями каждый день

Оффер быстрее с Эйч

Оффер быстрее с Эйч

Похожие вакансии