Консультант Data Science / Advanced Analytics в Arthur Consulting

Arthur Consulting – преемник московского офиса старейшей консалтинговой компании мира Arthur D Little. Мы решаем сложные масштабные задачи, традиционные для управленческого консалтинга, и все большее значение в нашей работе приобретают технологии работы с данными и ИИ. Сегодня мы усиливаем нашу экспертизу в работе с данными, чтобы предлагать клиентам решения, где гипотезы проверены цифрой.

Наши клиенты – крупнейшие компании стран ЕАЭС, лидеры в своих отраслях с высоким уровнем цифровой зрелости: от нефтехимии до ретейла. Мы работаем на стыке бизнеса и технологий, решая задачи, которые требуют сочетания консалтингового подхода с работой исследователя в области анализа данных.

Мы называем себя «премиальной консалтинговой компанией с человеческим лицом»: для нас важно обеспечить высочайшее качество услуг, строго следуя стандартам качества глобального офиса Arthur D. Little. И не менее важно реализовать идеальную среду для развития сотрудников. За три года команда Arthur Consulting выросла более, чем в два раза.

Почему именно к нам?

1. Классная команда: Наш коллектив – дружные амбициозные сотрудники и опытные профессионалы экстра-класса с бэкграундом в консалтинге, Big Tech и не только.

2. Интеллектуальный вызов: Мы не автоматизируем «формы» и не делаем «отчеты для галочки». Мы разрабатываем сложные модели, прогнозируем спрос, оптимизируем логистические сети и создаем рекомендательные системы для банков. Вам предстоит решать задачи, у которых нет готового ответа в учебниках.

3. Исследовательская свобода: Вы получаете карт-бланш на выбор технических средств. Хотите использовать градиентный бустинг, нейросети или написать симуляцию на Python — главное, чтобы модель работала и решала бизнес-задачу. Мы доверяем вашему экспертному мнению.

4. Адекватный work-life balance:

• Мы разрешаем работать удаленно, если обратное не принципиально для проекта (но требуем присутствия на ключевых синхронизациях).
• Работаем в комфортном режиме, понимая, что «инсайты» и «решения» редко приходят в 9 утра.
• Мы за результаты, а не за часы в кресле. Пиковые нагрузки случаются перед дедлайнами, работа по выходным - скорее исключение и всегда оплачивается.
  5. Акцент на развитии:
• Индивидуальные планы развития: мы поможем прокачать как харды (ML, MLOps, Big Data), так и софты (презентация сложных идей партнерам и клиентам).
• Быстрый карьерный рост: аттестации каждые 6 месяцев.
• Knowledge sharing: мы регулярно проводим внутренние митапы, где инженеры делятся кодом и архитектурными решениями.
• Право на ошибку: в исследовательских задачах это не баг, а этап поиска.
  6. Конкурентоспособный компенсационный пакет:

• Высокий уровень вознаграждения.

  • Полный соцпакет с расширенно программой стоматологии и консультации специалистов.

• Современный офис класса А в центре.

7. Work hard – play hard:

• Регулярные корпоративные и проектные «тусовки».

• Совместные хакатоны, разборы научпоп-фильмов и просто посиделки в барах после успешного релиза модели.

Чем предстоит заниматься:

• Погружаться в бизнес-задачи клиента и переводить их на язык математических моделей.

• Разрабатывать прототипы и «боевые» модели: от предиктивной аналитики (оценка рисков, вероятности оттока) до оптимизационных задач (ценообразование, логистика и пр).

• Писать чистый, поддерживаемый код на Python, делать сложные запросы к БД (SQL, MySQL, PostgreSQL), при необходимости автоматизировать расчеты в макросах Excel для сдачи промежуточных результатов.

• Участвовать в полном цикле Data Science проекта: от сбора и предобработки «сырых» данных до валидации модели и защиты результатов перед руководством и клиентами.

• Работать с современными инструментами ИИ (включая генеративные модели) для ускорения разработки, при этом уметь критически оценивать и перепроверять результат, выданный нейросетью.

Наши пожелания к кандидату:

1. Высшее образование: математика, прикладная математика, физика, ИТ или Computer Science. Хорошее знание статистики и теории вероятностей обязательно.
2. Опыт работы: от 2 лет в роли Data Scientist, аналитика данных или в техническом консалтинге. Опыт в банковской сфере или финтехе будет преимуществом.
3. Технический стек:

• Уверенное владение Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn) или R.

• Продвинутый SQL: умение оптимизировать запросы, работа с большими объемами.

• Написание макросов VBA для автоматизации рутины в Excel.

• Опыт работы с системами контроля версий (Git).

4. Математический склад ума: Вы не просто видите бизнес-задачу, вы видите за ней математическую модель и понимаете, как ее решить с прикладной, инженерной точки зрения.

5. Самостоятельность: Умеете принимать решения и не боитесь взяться за сложную, неструктурированную задачу, в которой нет готового ТЗ.

6. Коммуникация: Умеете защитить свое техническое решение перед руководством или клиентом, можете простым языком объяснить, почему выбрали именно эту модель и как она влияет на бизнес-метрики.

7. Языки:

• Грамотная устная и письменная русская речь.

• Английский язык на уровне Upper-Intermediate+.