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
Похожие вакансии