практический опыт самостоятельного построения ML моделей
уверенное владение Python (pandas; numpy; scikit-learn; statsmodels; matplotlib; seaborn; plotly)
знание и практическое применение ML-алгоритмов: (линейная и логистическая регрессия; decision trees; random forest; gradient boosting; XGBoost / LightGBM / CatBoost; clustering; time series forecasting)
опыт оценки качества моделей: (ROC-AUC; precision / recall; F1-score; MAE / RMSE / MAPE; confusion matrix; cross-validation)
опыт подготовки признаков: ( feature engineering; encoding categorical variables; работа с пропусками; нормализация / стандартизация; отбор признаков)
понимание статистики и вероятности (p-value; доверительные интервалы; статистическая значимость; ошибки I и II рода; корреляция и причинно-следственные ограничения)
работа с БД: (свободное владение SQL, включая написание сложных запросов, работу с большими массивами данных и оптимизацию запросов для повышения производительности)
практический опыт проведения и анализа A/B-тестов
умение интерпретировать модель и объяснять её выводы бизнесу. Навык превращать результат анализа в конкретные рекомендации.
Условия:
комфортный офис, корпоративный транспорт
самостоятельность в работе и принятии решений
график работы 5/2
удаленный или гибридный формат работы,
яркая корпоративная жизнь с праздниками, подарками и большим количеством мероприятий
расширенный полис ДМС со стоматологией
страхование жизни и здоровья
корпоративные скидки для сотрудников X5 Group
программа привилегий PrimeZone (скидки на товары, услуги и специальные предложения от компаний-партнёров)