Python-разработчик/аналитик данных

Дата размещения вакансии: 29.07.2025
Работодатель: Flow Medium
Уровень зарплаты:
от 50000 до 65000 RUR
Город:
Томск
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Flow Medium — B2B-сервис для управления проектами, документами, задачами и финансовыми потоками в креативных индустриях. Один из наших ключевых модулей — подсчёт и распределение роялти для музыкальных лейблов и артистов. Сейчас мы ищем человека, который поможет нам системно и точно работать с данными, делать сверки, улучшать процессы и повышать прозрачность расчётов для артистов.

Что предстоит делать:

• Принимать и нормализовать отчёты от стримингов, дистрибьюторов и партнёров (Excel, CSV, иногда XML).

• Проверять корректность расчётов, сделанных существующим скриптом; выявлять расхождения и помогать с аудитом.

• Взаимодействовать с нашей поддержкой, чтобы давать понятные объяснения лейблам-клиентам.

• Участвовать в улучшении логики расчёта роялти — от автоматизации проверок до повышения производительности кода.

• Иногда — вручную заносить данные в интерфейс или выгрузку, если автоматизация не сработала.

• Работать в тесной связке с основателем, инженером и специалистом поддержки.

Что важно:

В работе мы активно используем нейросети, но сама задача предполагает достаточно сложную и узкоспециализированную бизнес-логику, в которой будет необходимо разобраться, поскольку использование нейросетей "в лоб" тут не помогает.

• Внимательность к деталям, аккуратность, базовое понимание финансов.

• Уверенное владение Python, SQL и Excel/Google Sheets.

• Опыт работы с данными: нормализация, сводные таблицы, базовые навыки Data Science и желание быстро осваивать новое под задачу.

Условия:

• Удалённая работа, гибкий график.

• Объём — примерно треть ставки (10–15 часов в неделю). Пиковая загрузка — раз в квартал (январь, апрель, июль, октябрь), в остальное время — ниже или почти нулевая.

• Возможность перерасти в большую роль (разработчик в других командах проекта Flow Medium).

• Приятная команда, прозрачные процессы, быстрые итерации.