Медиа Ком
Аналитик данных
Не указана
- Python
- MS SQL
- Git
- Pytest
- Spark
- Grafana
- Apache Airflow
- Matplotlib
- Seaborn
- Plotly
Чем тебе предстоит заниматься:
- Выбор и построение подходящих математических моделей для решения поставленных задач.
- Декомпозиция поставленных задач, определение пути решения, установка сроков решения.
- Проверка гипотез на основе статистических методов.
- Обсуждение выбранных решений с бизнес-заказчиком.
- Написание оптимальных SQL/SPARK-запросов, укладывающихся в SLA.
- Написание переиспользуемого продуктивного кода SQL/Python (а также его оптимизация).
- Использование или создание простых аналитических сервисов (MVP).
- Сode-review.
- Постановка процессов на регулярную основу.
- Настройка мониторинга качества регулярных процессов продукта.
- Участие в формировании ТЗ.
- Менторинг Junior.
- Наличие сертификатов по специализациям анализа данных и машинного обучения.
- Опыт работы в области data science от 2 лет.
- Опыт с python (PEP 8).
- Опыт в написании кода 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 владение ООП.
- Работа с данными: SQL на базовом уровне (join, group by).
- Опыт работы с реляционными БД; код; - сложность алгоритмов - дебаг и оптимизация кода; Разработка через тестирование.
- Опыт работы на PySpark (broadcast join и тд, Spark UI).
- Опыт с базовой теорией вероятности и статистикой.
- Опыт с понятиями АБ-тестирования и проверкой гипотез.
- 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; Продуктовая аналитика:
- Работа с хорошо описанными задачами.
- Опыт построения аналитические отчётов с заданными требованиями.
- Презентация 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.
- Технически сильная и дружная команда.
- Отлично поставленные коммуникации и процессы разработки от аналитики до деплоймента.
- Профессиональное развитие, карьерный и финансовый рост.
- Оформление по ТК РФ в аккредитованной IT-компании.