Аналитик Python

Deeplay решает задачи игровой индустрии с использованием искусственного интеллекта и big data. Наша продуктовая команда разрабатывает мобильное приложение для международного рынка. Сейчас мы в поисках Python-Аналитика.

Задачи:

• Смотреть в данные. Мы обычно более-менее знаем, что они обозначают. А вот подробнее уже на тебе, то есть все вопросы типа: - А есть зависимость между X и Y? А если подвинуть X, как поведёт себя Y? А на сколько надо подвинуть? - Мы грузанули 7 источников, они же одинаковые, правда? - У нас тут сервак прилёг на пару часов, а там кажется ETL гонялся. Посмотри, дырок ведь не осталось? - и прочие великолепные идеи - это твоё поле.
• Объяснять данные. Вот прямо максимум от того, что ты понял на прошлом пункте, перелить в голову продакту. Аккуратно и доступно. Пока рекорд на объяснение с нуля продакту, что такое pairplot -- 17 минут. Будем рады, если сможешь побить.
• Не допускать джуновых ошибок. Надо уметь отличать корреляцию от казуации, понимать как различать прямую казуацию от обратной, как найти вторичный признак при существовании сильного первичного. Сложнее, надо проверять вещи за джунами и заказчиками и объяснять им как такие ошибки не повторять.
• Строить матмодели взаимодействия элементов. Например, экономику транзакций на 5 участников. Не очень сложные, узлов на 8 максимум. По моделям находить экстремумы, и даже упрощать их до состояния, когда продакты могут использовать модель для исследования сами.
• Для смены темпа, иногда будут приходить разрабы. Когда-то ETLщики, которым надо понять, чего делать с новыми данными; когда-то MLщики, которые будут с лупой искать новую идеальную фичу.
• Хорошие штуки хочется делать с возможностью последующего реюза. Да, вот прям докстринги в тетрадках, и вот прям в гит. Это не так страшно, надо просто привыкнуть.

• Гибкий график и удаленная работа (команда разработки распределена по всей России, и процессы налажены сквозь часовые пояса);
• Современный стек с малым количеством велосипедов;
• Аналитиков здесь слушают. Зуб даю.
• BI отдел выделен. С дашбордами прибегать конечно будут, но гораздо меньше, чем это обычно происходит;
• Высокая зарплата (готовы идти навстречу сильному кандидату);
• Оплата обучения внутри и вне компании.

Каждый сотрудник у нас имеет представление о полном цикле продукта. У тебя будет возможность предлагать своё видение, вносить изменения или улучшения. Мы взялись за интересную и сложную задачу. У нас есть место для развития, есть чему поучиться и где применить уже имеющиеся знания. Мы готовы поддержать тебя в освоении новых навыков, но важно, чтобы желание развиваться у тебя было!