Data Scientist (junior)

• Работа с большими данными, EDA, построение выборок, аналитика, умение строить выводы и формулировать гипотезы, исходя из проблематики (в т.ч. поиск проблематики, если необходимо)

• Самостоятельное моделирование и интерпретация данных, разработка алгоритмов и статистических моделей, проведение и анализ результатов А/Б тестов

• Формализация требований к сбору обучающей выборки

• Генерация и проверка гипотез

• Проведение исследований алгоритмов машинного обучения

• Дизайн, разработка и тюнинг моделей машинного обучения

• Построение и оптимизация пайплайнов от признаков до обучения моделей

• Продуктивизация ML-решений

• Проведение аналитических исследований и R&D на больших данных с применением ML

• Поддержка работоспособности решений, контроль качества получаемых данных

• Представление результатов и автоматизация отслеживания метрик продукта

• Документирование своей работы в GitHub, Яндекс Вики, Яндекс Трекер

Требования:

• Высшее техническое образование

• Опыт работы в аналитике/ data science от 1 года

• Знание Теории вероятности, Мат. анализа и линейной алгебры, достаточного для чтения научных статей и проведения экспериментов

• Умение проверять статистические гипотезы, знание основных критериев

• Знание и понимание основных метрик и принципов оценки качества моделей и получаемого с их помощью результата, способов валидации моделей

• Инструменты

• Уверенное знание python (+ классический набор библиотек для анализа данных/ машинного обучения: scikit-learn, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn

• Опыт обучения моделей градиентного бустинга, использования одной из библиотек (Catboost, LightGBM, XGBoost)

• Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя

• Умение работать с Git

• Навыки

• Опыт анализа данных на предмет применимости к решению задачи (EDA)

• Опыт поиска, визуализации и интерпретации полезных сигналов и аномалий в данных;

• Способность структурировать знания, формулировать и проверять гипотезы;

• Аналитический склад ума, привычка видеть физический смысл за цифрами и данными;

• Умение ясно и чётко выражать мысли устно, письменно и графически, понимать язык бизнеса и разработки;

• Способность к командной работе, нацеленность на результат.

Условия:

• Работа в компании с развитой инженерной культурой;

• Гибкая система премирования;

• Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи;

• Возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников;

• Корпоративное обучение и доступ к базе знаний;

• Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия;

• Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое;

• Гибридный формат работы;

• Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.

С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.