Аналитик по обработке данных/Data scientist

Обязанности:

• анализ больших массивов структурированных и неструктурированных данных
• оценка качества данных
• визуализация данных
• анализ и прогнозирование потребительского поведения, сегментация клиентской базы (кластеризация, классификация, моделирование, прогнозирование)
• анализ эффективности внутренних процессов и операционной деятельности
• выработка решений по оптимизации текущих процессов на основании результатов анализа
• обеспечение полноты и взаимосвязанности данных из разных источников
• построение процесса сбора данных для возможности их последующей оперативной обработки,
• определение необхыдимы внутренних и внешних данных, их источников, структурирование данных, определение иерархии таких данных

• cтат-анализ и методы продвинутой аналитики: например, регрессионный анализ (linear, logistic, ARIMA, ARMAX), кластерный анализ, и т.п.
• знание и опыт в разработке и использовании методов математической статистики, алгоритмов анализа данных и математического моделирования
• знание и опыт алгоритмов машинного обучения
• знание регрессионных моделей (от линейной регрессии до нейронных сетей и random forest).
• знание алгоритмов кластеризации
• знание методов понижения размерности данных
• навык предобработки данных: работа с кодировками, перевод дат в разные форматы, регулярные выражения, способы обработки отсутствующих значений и т.д.
• понимание, как сравнивать две модели – в каких метриках (достоинства и недостатки этих метрик)
• программирование на Python (библиотеки pandas, sckit-learn, numpy) и/или R (желательно знание библиотек dplyr, data.table); для визуализации данных – в обоих языках библиотеки ggplot, plotly и/или умение использовать специализированное ПО для визуализации
• знание классических методов прогнозирования, вроде ARIMA моделей

Условия:

• офис м. Волгоградский проспект
• комфортный офис (парковка для всех сотрудников, в здании магазин Перекресток, офисное кафе, аптека, химчистка, кофе поинты)
• официальная заработная плата, социальный пакет (ДМС, частичная компенсация фитнеса, доплата по больничному листу, корпоративный транспорт, корпоративные внутренние мероприятия, скидки в магазинах компании)
• возможность карьерного роста и развития внутри компании