Просмотр вакансии

Задачи:

• Участие в обсуждении бизнес-задач с продуктовой командой: уточнение целей, определение метрик успеха и согласование ожиданий от результатов анализа.

• Сбор и подготовка данных: извлечение информации из различных источников (CRM-систем, логов, транзакционных баз) и приведение данных к единому формату.

• Анализ данных и применение моделей: исследование массивов данных, поиск зависимостей, проверка гипотез и использование алгоритмов машинного обучения для решения прикладных задач.

• Проверка гипотез через A/B-тестирование: проектирование экспериментов, анализ их результатов, оценка статистической значимости, выявление закономерностей и аномалий.

• Визуализация и презентация результатов: трансформация данных в наглядные графики, дашборды и инфографику для эффективной коммуникации выводов/

Требования:

• Уверенное владение Python и SQL для работы с базами данных; опыт использования библиотек для анализа данных и машинного обучения.

• Машинное обучение: знание основных алгоритмов, умение создавать и отбирать признаки (feature engineering), а также интерпретировать построенные модели.

• Математика и статистика: глубокое понимание теории вероятностей, статистических распределений, методов проверки гипотез и основ линейной алгебры.

• Работа с данными: опыт обработки больших объемов данных и понимание принципов работы с облачными платформами.

• Коммуникативные навыки: умение объяснять сложные концепции простым языком, эффективно взаимодействовать с бизнес-аналитиками, разработчиками и смежными специалистами.