Data scientist ( junior ) Offline

Мета діяльності на посаді:

Організація даних і аналіз великих обсягів даних та розробка предикативних моделей на мовах програмування Python / R, підготовка результатів аналізу в формі reproducible reports.

Функціональні обов'язки

• Побудова предикативних моделей з допомогою мов програмування Python / R, переважно застосовуючи методи регресійного аналізу, з метою оцінки ефективності маркетингових активностей брендів (сфери – finance, retail, mass media та інші).

• Feature engineering: підбір факторів для навчання предикативних моделей, перевірка даних на повноту, відсутність автокореляції та ін. За необхідності, парсинг даних з онлайн джерел для їх обробки і включення в датасет

• Перевірка моделей на точність, стабільність та надійність прогнозу з допомогою статистичних показників, що включають (але не обмежуються) R-squared, adjusted R-squared, F-statistic, Prob, LogLoss, Accuracy score, Durbin-Watson, Jaccard similarity score …)

• Надання аналітичних висновків по завершенню задачі на кожному етапі розробки моделі.

• Підготовка презентації з результатами аналізу та побудованою моделлю з інтерпретацією результатів моделювання та впливу факторів, що увійшли до моделі

• Регулярна робота з пошуку інсайтів/патернів в даних, що покращать ефективність вирішення задач бізнесу.

• Підготовка регулярних та adhoc аналітичних звітів в MS Excel, PowerPoint, PowerBI.

• Регулярна комунікація з бізнес-аналітиком щодо питань, пов’язаних з задачами моделювання та даними, що використовуються у моделюванні.

Вимоги до кандидатів

• Досвіт роботи від 1 року в реальних проектах або Кейси на Kaggle, портфоліо GitHub.

• Базова вища технічна освіта ВУЗів найвищого рівня акредитації, математичний профіль (мінімум 3 завершених курси).

• Розвинуте аналітичне мислення та навички системного аналізу (структурувати ситуацію, визначити фактори впливу на розвиток цільової змінної).

• Глибокі знання та розуміння теорії математичного аналізу, статистики.

• Знання основ статистичного аналізу та теорії ймовірності.

• Впевнені навички програмування на мовах Python, R.

• Знання та досвід роботи з бібліотеками Python: основних, для роботи з даними, для візуалізації (Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn).

• Досвід роботи з великими масивами інформації.

• Досвід побудови складних запитів та обробки даних з допомогою SQL.

• Знання методів обробки даних (Excel, Power Pivot, Power Query), візуалізації аналітичних звітів(Power BI, PowerPoint).

• Досвід побудови відтворюваних репортів дата аналізу (reproducible reports).

• Висока уважність до деталей.

• Високий рівень відповідальності.

• Навички самоорганізації.

• Високий рівень допитливості та жаги до самовдосконалення в галузі data science.

• Англійська – на рівні ефективного сприйняття професіональної інформації (більшість тренінгів, документація – на англійській).

Бажано

• Навички написання алгоритмів автоматичного збору даних, в т.ч. з підключенням через API.

• Знання підходів застосування машинного навчання у сфері предикативної аналітики та/чи методів кластерного, лінгвістичного аналізу.

• Участь у Kaggle challenges та інші профільні академічні / бізнес проекти.

• Навички роботи згідно принципів Agile та Lean розробки.

Компенсаційний пакет

• Офіційне працевлаштування в стабільній компанії з повною відповідністю трудовому законодавству.

• Своєчасна заробітна плата, виплата 2 рази на місяць.

• Піклування про ваше здоров'я: медичне страхування та можливість застрахувати рідних.

• Графік роботи п'ятиденний (пн-пт) - 10:00-19:00 або 9:00-18:00.

• Прозорі налагоджені процеси.

• Корпоративний університет, можливості для навчання, доступ до корпоративної бібліотеки.

• Знижки та пільги на заняття в спортклубі, курси англійської.

• Можливість працювати віддалено.

• Цікаві проекти, можливості для самореалізації та професійного розвитку.