Аналитик данных
Data Scientist
Москва
От 3 лет
Гибрид
Полная занятость
Что вы будете делать
Ваша задача — решать прикладные бизнес-задачи с помощью данных и машинного обучения. Если вы умеете находить инсайты, строить ML-модели и уверенно взаимодействуете с бизнесом и ИТ-командами - присоединяйтесь!
- Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа.
- Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций.
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения, включая регрессию, классификацию и кластеризацию.
- Оценка качества моделей, настройка гиперпараметров и проведение кросс-валидации.
- Визуализация и презентация результатов анализа для бизнес-пользователей.
- Участие в интеграции моделей в бизнес-процессы компании.
- Подготовка аналитических отчетов и презентаций.
- Эффективное взаимодействие с представителями бизнеса и техническими командами.
- Улучшение текущих подходов и изучение новых инструментов и алгоритмов.
Мы ожидаем
- Требования:
- 1–3 года опыта в аналитике данных и/или построении моделей машинного обучения.
- Высшее техническое образование (математика, статистика, компьютерные науки, инженерия и др.).
- Участие в проектах полного цикла: от постановки задачи до внедрения модели.
- Уверенное знание Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn и др.).
- Владение SQL и опыт работы с базами данных.
- Знание алгоритмов машинного обучения: регрессия, классификация, кластеризация и др.
- Навыки визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, Power BI, Tableau).
- Опыт автоматизации аналитических процессов и написания пайплайнов.
- Владение Git и базовое понимание облачных платформ (Yandex Cloud — как плюс).
- Умение работать в команде и взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и бизнесом.
Будет плюсом
- Будет плюсом:
- Опыт работы с задачами Computer Vision (например, классификация изображений, детекция объектов и др.).
- Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop).
- Знание R.
- Владение английским языком на уровне чтения технической документации.
- Понимание специфики бизнес-областей: маркетинг, финансы, логистика и др.
- Дополнительные курсы по Data Science/ML.
Условия работы
- Что мы предлагаем:
- Работа в международной компании с сильной культурой и возможностями для развития
- Возможность влиять на стратегически важные решения бизнеса
- Конкурентная зарплата, премии и бонусы
- Гибридный формат работы (офис + удаленка)
- Корпоративное обучение, доступ к глобальным best practices
- Программы медицинского страхования и другие корпоративные льготы
Работать в Mars – здорово!
Узнайте, что вас ждёт в нашей команде.
Чтобы вы могли расти и развиваться вместе с нами
Чтобы вы могли расти и развиваться вместе с нами
