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.
