Data Scientist

Кто мы

Мы специализируемся на интернет - торговле товарами для красоты и здоровья по всему миру. У нас собственное производство, несколько брендов и большое количество разных линеек. Очень крутой продукт, сделанный с любовью людьми, для людей :)

У нас уникальная культура: свободное общение, открытые двери, мы не носим деловые костюмы и не обращаемся друг к другу по имени и отчеству.

Мы работаем на результат и очень счастливы, когда наши сотрудники и клиенты довольны;)

Ищем супер крутого Аналитика (Middle -уровня).

Зачем тебе к нам

У нас хорошая зарплата.

Постоянное развитие – большая команда, разные проекты, всегда есть возможность обмена опыта с коллегами.

Нет долгих согласований и вообще, минимум бюрократии.

Сильная команда. Ты будешь в окружении людей, заряженных на результат. У каждого из них ты многому научишься.

Что будешь делать

Проведение исследовательского анализа данных (EDA), выявление ключевых закономерностей и приведение данных в пригодный вид.

Разработка и улучшение моделей машинного обучения для решения бизнес-задач.

Разработка алгоритмов обработки данных и предсказания.

Визуализация данных и подготовка отчетов.

Построение процессов А/В тестирования для оценки эффективности моделей.

Мониторинг и оптимизация производительности моделей.

Взаимодействие с бизнес-командами для обсуждения задач и интерпретации результатов.

Мы ждем, что у тебя

Высшее образование: математика, статистика, прикладная математика, информатика или смежные дисциплины.

Дополнительно: сертификаты или курсы по Data Science, машинному обучению, анализу данных(напр. Coursera,edX, Kaggle, DataCamp, школаYandex, etc)

Участие в реальных проектах, опыт работы с бизнес-задачами.

Профессиональные требования:

• Python, SQL /PostgreSQL
• Знание теории вероятностей, статистики, методов оптимизации, гипотез тестирования, основ численных методов.
• Умение строить и обучать модели машинного обучения (регрессия, классификация, деревья решений, ансамбли, временные ряды).

Опыт работы с задачами:

• Классификация, регрессия.
• Кластеризация, рекомендательные системы.
• Временные ряды, прогнозирование.

Навыки оценки качества моделей:

• Метрики (ROC-AUC, Precision, Recall, F1-score, RMSE, MAE и др.).
• Кросс-валидация, гиперпараметрическая оптимизация (GridSearch, RandomSearch, Optuna).

Опыт работы с большими данными и облачными платформами.

Умение визуализировать данные и результаты анализа (Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly).

Умение интерпретировать результаты анализа и моделей, и предлагать бизнес-решения.

Опыт работы с библиотеками и инструментами:

• Python: NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Matplotlib, Seaborn.
• Big Data: PySpark, Hadoop, Dask.

Опыт работы с облачными сервисами:

• AWS (S3, SageMaker), Google Cloud (BigQuery, Vertex AI), Azure.
• Знание инструментов для развертывания моделей:
• Docker, Kubernetes, MLflow.

Умение структурировать задачи, находить закономерности, делать выводы.

Способность объяснять сложные технические концепции простым языком для бизнес-аудитории.

Способность самостоятельно решать задачи, искать и предлагать решения, умение находить нестандартные подходы к решению задач.

Английский - чтение, понимание профессиональной литературы.

Мы предлагаем

Гибкое начало рабочего дня (9/10/11-18/19/20), гибрид после испытательного срока.

Официальное трудоустройство с первого рабочего дня.

Обсудим твои пожелания по зарплате.

Посадим в крутом офисе, в очень комфортном БЦ в шаговой доступности от м. Тульская.

Всегда даем возможность самореализоваться и развиться, есть перспективы карьерного роста.

Насыщенную корпоративную жизнь обещаем :)

Яркие проекты, адекватное руководство, профессиональные коллеги, здоровая атмосфера.

Плюшки типа свежесваренного кофе, чая, завтраков и обедов, и зоны отдыха конечно есть.