Data Scientist

Задачи: — Выбор и построение подходящих математических моделей для решения поставленных задач — Выбор оптимальной архитектуры решения задач продукта — Выявление слабых мест продукта и их устранение — Поиск точек роста продукта — Синтез оптимальных математических моделей для решения задач продукта — Тесное взаимодействие с бизнес-заказчиком, консультантами и командой — Постановка и проведение АА/АБ/АБN - экспериментов — Ведение кодовой базы продукты и поддержание его на стабильном высоком уровне — Постановка задач и контроль их исполнения другими аналитиками — Cогласование решения задачи с руководством — Презентация и защита результатов — Менторинг Junior + Middle Требования: — Профильное образование/наличие сертификатов по специализациям анализа данных и машинного обучения — Опыт работы в области data science от 3 лет — Рython (PEP 8) — Способность писать код по заданным стандартам качества — Знание стандартных алгоритмов и структур данных — Хорошее владение библиотеками для анализа данных, численных методов — Умение писать оптимальный по времени и памяти код — Сложность алгоритмов - дебаг и оптимизация кода — Разработка через тестирование — Свободное владение ООП — Опыт проектирования архитектуры проектов — Проектирование расписания процессов (airflow, cron) — Передача проекта в production — Опыт работы с CI/CD — Работа с данными: SQL на базовом уровне (join, group by) — Опыт работы с реляционными БД — Опыт работы на PySpark (broadcast join и тд, Spark UI) — Иметь недоверие к данным, проверять их на корректность перед использованием — Умение реализовать любой запрос — Знание оконных функций — Умение определить неоптимальный запрос — Знание преимуществ и недостатков различных типов баз данных — Опыт разработки ETL пайплайнов — Умение разработать структуры БД — Умение работать с планом запроса — Транзакции/ACID/Индексы — Знаком с базовой теорией вероятности и статистикой — Знаком с понятиями АБ-тестирования и проверкой гипотез — Умение решать простые задачи по теории вероятности, статистике, логике — Знание классических методов ML — Знание полного цикла проведения АБ теста — Продвинутое владение аппаратом проверки гипотез: множественная проверка гипотез, параметрические/непараметрические методы, бутстреп — Изучение и имплементация продвинутых моделей ML: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее — Знание методов снижения дисперсии в экспериментах — Обладать интуицией по возникновению шумов в данных и определению независимых групп — Умение анализировать эффекты без контрольных и тестовых групп — Опыт написания статей, выступлений на конференциях — Опыт работы с хорошо описанными задачами — Опыт построения аналитических отчётов с заданными требованиями — Опыт презентаций аналитических изысканий, проверенных гипотез и тд — Погружение в метрики продукта: понимание основных метрик продукта и их особенностей, перевод бизнес задач в DS/DA/DE и декомпозиция комплексных бизнес-задач, построение прокси-метрик продукта — Умение формировать новые направления для исследований — Умение определить слабые/сильные стороны бизнес-логики продукта — Опыт консультирования и работы в плотную с продактом или бизнес-заказчиком — Опыт декомпозиции бизнес целей в истории для анализа, оценки сроков решения задач — Умение поставить задачу мидлу Условия: — Полная занятость — Формат работы: можно удалённо