Промышленные инновации

Дата-аналитик по созданию предиктивных систем на производстве

Не указана
  • Москва
  • Полная занятость
  • Полный день
  • От 1 года до 3 лет

Обязанности:
∙ Глубокой анализ производственного процесса, определение состава и полноты цифровых данных, формализация процессов, методологии, выявление противоречий/ошибок (совместно с технологами и специалистами АСУТП/SCADA/MES и иных систем).
∙ Проведение первичного анализа данных (EDA), поиск закономерностей, визуализация временных рядов.
∙ Разработка и оптимизация процессов обработки данных из различных источников (сигналы, логи, сенсоры), а также подготовка методологии для дальнейшей передачи требований Data Science команде.
∙ Выполнение статистического анализа данных.
∙ Построение дашбордов.
∙ Подготовка данных для моделей машинного обучения
∙ Оформление результатов анализа и подготовка отчетов для команды.
∙ Подготовка аналитических отчётов по проверке стат/предиктивных гипотез;
∙ Участие в формировании проектных решений.

Требования:
Техническое/экономическое высшее образование
∙ Релевантный опыт от 1.5 лет;
∙ Опыт взаимодействия с бизнес-командами;
∙ Понимание производственной специфики работы с данными.
∙ Уверенные знания Python и библиотек для работы с данными (pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn)
∙ Базовые знания SQL.
∙ Опыт работы с временными рядами и их визуализацией, понимание принципов и методов анализа
∙ Хорошее понимание теории вероятностей и статистических методов
∙ Умение работать с большими массивами данных.

Ключевые навыки:
∙ Коммуникация:
- Умение задавать «правильные» вопросы бизнесу и объяснять технические ограничения.
- Опыт презентации результатов нетехнической аудитории.
∙ Аналитическое мышление
∙ Способность находить скрытые паттерны и противоречия в данных

Будет плюсом:
∙ Опыт построения моделей машинного обучения (классика, CV).
∙ Опыт работы в области контроля качества.

Условия:​​​​​​​
  • Оформление строго по ТК РФ, полностью белая заработная плата;
  • Возможен гибридный формат работы
  • Дружный динамичный коллектив;
  • Возможность получать доп. образование за счет компании;
  • Привлекательный соц.пакет (ДМС, спорт, мероприятия).