💛 Расскажите, за что вы любите вашего эйчара — а мы доставим доброе послание в любую точку мира → поделиться

Senior Data Analyst

Местоположение и тип занятости

МоскваПолный рабочий день

Компания

Одна из крупнейших страховых компаний в России

Описание вакансии

Условия работы

Ключевая функция должности - Определение алгоритмов и расчет фичей, статистик для проекта, поставка данных из систем АС.

1. Вести собственный проект в области data-sharing: определять перечень информации для обмена, процедуры обработки, осуществлять контроль соблюдения протокола загрузки вместе с Data Engineer, осуществлять сбор и анализ данных от других участников.

2. Принимать участие в процессе выстраивания полного data-профиля клиента компании.

3. Исследовать данные, определять с точки зрения бизнеса выгодные data-признаки, помогать Data Scientists в поиске фичей для моделей машинного обучения.

4. Осуществлять сбор необходимой информации из различных источников.

5. Визуализировать информацию, интерпретировать данные с обоснованными выводами, предоставлять рекомендации бизнесу.

6. Поддерживать качество, чистоту данных, обеспечивать наполнение Data Catalog.

Бонусы

Мы предлагаем:

  • Работу в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом;
  • Прозрачную систему грейдов , возможность внешнего обучения и прокачки твоих скиллов за счет Компании;
  • Заботу о сотрудниках: возможность прохождения медицинских chek-апов, безлимитные бесплатные консультации с финансовыми консультантами, юристами и психологом. В компании поддерживается и развивается культура ЗОЖ;
  • Отличный социальный пакет, включающий ДМС, скидки на страховые продукты компании, скидки от наших партнеров (туризм, фитнес и т.д.);
  • Обеспечение техникой для работы (предлагаются варианты на выбор, также можно предложить свой);
  • График работы гибридный 5\2 (гибкое начало дня с 8 до 10);
  • Офис в 5 минутах от станции метро Шаболовская;
  • Корпоративные программы от партнеров компании – банки, автосалоны, фитнес, изучение иностранных языков;
  • Внутрикорпоративное и внешнее обучение.

Дополнительные инструкции

Критерии успеха:

  • Высшее техническое образование
  • Аналитик данных
  • Знакомство с Hadoop (Hive)
  • Опыт работы с Python
  • Опыт обработки данных в Spark
  • Опыт работы с Clickhouse
  • Опыт самостоятельного ведения проектов!
  • Умение пользоваться Linux-консолью, GitLab
  • Опыт менторства \наставничества
  • Технический английский