Знание методов математической статистики и теории вероятностей, умение их применять
Профессиональное владение Python и знание основных библиотек для работы с данными и машинным обучением, таких как pandas, sklearn, xgboost/catboost/lgbm, matplotlib
Уверенное владение Excel и SQL для работы с сырыми данными
Опыт работы с системой контроля версий git
Свободное чтение технической документации на английском языке
Понимание разницы между корреляцией и причинно-следственной связью
Системное мышление и умение составлять схемы бизнес-процессов
Умение интерпретировать результаты работы предсказательных моделей.
Знание и опыт работы с фреймворками для глубокого обучения, такими как Pytorch или Tensorflow (Keras).
Опыт работы с Streamlit.
Опыт работы с BI инструментами, GA4, Яндекс.Метрика.
Знание неградиентных методов оптимизации и/или линейного программирования.
Знание операционной системы Linux, bash и контейнеризации (Docker).
Знание дополнительных областей, таких как линейная алгебра, интегральные преобразования, обработка сигналов и динамические системы.
Знание и опыт применения основных нотаций бизнес-моделирования.
Умение интерпретировать бизнес-потребности клиентов и составлять технические задания.