ID 2765

Data Scientist
Длительность проекта
до 30.09.2026 (с пролонгацией)
Объем участия в проекте
Высокая нагрузка
160 ч/мес
Формат взаимодействия
Удаленно
Требуемая локация специалиста
Любая
Доступность специалиста
по мск
Требуемое гражданство специалиста
любое
О клиенте
Клиент платит в течение 25 рабочих дней после подписания акта
Отрасль
Ритейл
Обязательные
требования
Профильное образование/наличие сертификатов по специализациям анализа данных и машинного обучения;
Опыт работы в области data science от 2 лет;
Python: python (PEP 8);
Способность писать код по заданным стандартам качества;
Знание стандартных алгоритмов и структур данных;
Хорошее владение библиотеками для анализа данных, численных методов;
Умение писать оптимальный по времени и памяти код;
Сложность алгоритмов - дебаг и оптимизация кода;
Разработка через тестирование;
Свободное владение ООП;
Работа с данными: SQL на базовом уровне (join, group by);
Опыт работы с реляционными БД;
Опыт работы на PySpark (broadcast join и тд, Spark UI);
Иметь недоверие к данным, проверять их на корректность перед использованием;
Умение реализовать любой запрос;
Знание оконных функций;
Умение определить неоптимальный запрос;
Знакомы с базовой теорий вероятности и статистикой;
Знакомы с понятиями АБ-тестирования и проверкой гипотез;
Умение решать простые задачи по теории вероятности, статистике, логике;
Знание классических методов ML;
Знание полного цикла проведения АБ теста;
Продвинутое владение аппаратом проверки гипотез: - множественная проверка гипотез - параметрические/непараметрические методы - бутстреп;
Изучение и имплементация продвинутых моделей ML: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее;
Работа с хорошо описанными задачами;
Построение аналитических отчётов с заданными требованиями;
Презентация аналитических изысканий, проверенных гипотез и тд;
Погружение в метрики продукта: понимание основных метрик продукта и их особенностей, перевод бизнес задач в DS/DA/DE и декомпозиция комплексных бизнес-задач, построение прокси-метрик продукта;
Стек: Python; SQL; Git; PyTest; Spark 2.2+; Grafana/Airflow;
Визуализация данных (matplotlib, seaborn, plotly/BI - инструмента).
Задачи на проекте
Выбор и построение подходящих математических моделей для решения поставленных задач;
Декомпозиция поставленных задач, определение пути решения, установка сроков решения;
Проверка гипотез на основе статистических методов;
Обсуждение выбранных решений с бизнес-заказчиком;
Написание оптимальных SQL/SPARK-запросов, укладывающихся в SLA;
Написание переиспользуемого продуктивного кода SQL/Python (а также его оптимизация);
Использование или создание простых аналитических сервисов (MVP);
Сode-review;
Постановка процессов на регулярную основу;
Настройка мониторинга качества регулярных процессов продукта;
Участие в формировании ТЗ.
Этапы отбора
2 этапа: 1 ТИ и интервью с ПО
Описание проекта и команды
Крупная ритейл компания.
Обязательные условия выхода на проект
При отклике на вакансию просьба указывать полностью ФИО кандидата.
Жми сюда: 🚀 90% успеха в трейдинге — это не то, что вы думаете! | InsideAds