Стажировка по автоматизации и проектированию данных

Мы — одна из ведущих технологически ориентированных медиа- и развлекательных компаний, создающая вдохновляющий контент на 17 языках для людей всех возрастов. Известные благодаря отмеченному наградами журналу об искусстве и поп-культуре boredpanda.com и ведущему каналу DIY Crafty Panda, мы боремся со скукой в мире с беспрецедентной скоростью: 160 миллионов просмотров сайта в месяц и 62 миллиарда просмотров видео в год. Наша команда состоит из более чем 350 креативных специалистов, работающих из 42 разных стран, и 2 офисов, расположенных в Вильнюсе, Литва.

Если вас привлекает мир данных, автоматизации и облачных технологий, а также возможность получить практический опыт в динамичной и благоприятной среде, мы хотим услышать от вас! В настоящее время мы ищем мотивированного стажера по автоматизации и разработке данных, который присоединится к нам для оптимизации рабочих процессов обработки данных, автоматизации процессов и поддержки инновационных технологических решений. Это ваш шанс погрузиться в программирование на Python, облачные платформы и реальные задачи, связанные с данными, — и развить ценные навыки, которые могут дать старт вашей карьере. Кроме того, после успешного завершения стажировки есть возможность перейти на постоянную работу. Так зачем ждать? Подайте заявку сегодня и начните свой путь с нами!

Что вы будете делать:

Вам не нужно знать всё — мы здесь, чтобы помочь вам учиться. Ваши задачи могут включать:

— Поддержка команды в сборе, очистке и базовом анализе данных, помощь в создании и документировании запросов к базе данных (SQL), а также помощь в подготовке простых панелей мониторинга и отчетов;

— Помощь в написании скриптов на Python для автоматизации рутинных задач, изучение способов сбора полезных данных с веб-сайтов с помощью инструментов веб-скрейпинга, изучение принципов работы API и помощь в подключении различных инструментов или систем;

— Поддержка команды в мозговом штурме, тестировании и документировании идей, связанных с автоматизацией на основе ИИ и LLM;

— Совместная работа с другими для развертывания проектов и изучения основ облачных сред, таких как AWS или Google Cloud;

— Проведение исследований и помощь в документировании лучших практик в области данных и автоматизации;

• Участие в командных обсуждениях и обмен идеями — каждая точка зрения важна!

Что мы ожидаем:

• Базовое понимание Python, интерес к дальнейшему развитию навыков и некоторые знания в области статистики и анализа данных;
• Начальное понимание SQL, принципов работы баз данных, интерес к веб-скрейпингу (инструменты, такие как BeautifulSoup, Scrapy или Selenium, будут плюсом) и интерес к изучению работы API;
• Интерес к решениям в области ИИ, генеративному ИИ и большим языковым моделям (LLM), а также интерес к тому, как ИИ может быть применен для решения бизнес-задач и улучшения процессов;
• Энтузиазм в изучении облачных платформ (AWS, Google Cloud);
• Хорошие навыки решения проблем, аналитическое мышление и готовность к сотрудничеству, готовность задавать вопросы и учиться у коллег;
• Мотивация к развитию и освоению новых технологий.

Что мы предлагаем:

• Участие в исследовании и разработке креативных решений на основе ИИ для реальных задач, а также поддержка команды в мозговом штурме, тестировании и документировании идей, связанных с автоматизацией на основе ИИ и LLM;
• Широкие карьерные возможности в безграничном мире интернета с нашими неограниченными ресурсами (Bored Panda растет день от дня, а вместе с ним и безграничные возможности);
• Возможность напрямую вносить вклад в успех наших текущих проектов, а также в создание новых;
• Молодая, креативная и дружная команда в отличной рабочей атмосфере;
• Отзывчивые руководители, всегда готовые поделиться своими знаниями.

Если вы соответствуете этим требованиям, мы будем рады получить вашу заявку!

Обратите внимание: это неоплачиваемая стажировка с возможностью перехода на постоянную должность младшего инженера по автоматизации данных (после успешного завершения стажировки).

Antakalnio g. 17-12, LT-10312 Vilnius Рассчитайте время в пути до работы.