О нас
Ресурс Групп — это крупный транспортный холдинг и качественные услуги в сфере обслуживания транспорта и управления им. Мы поставляем запчасти и ремонтируем автомобили, предлагаем аутсорсинг транспорта, курируем корпоративные автопарки и занимаемся пассажирскими перевозками, обучаем специалистов отрасли и помогаем им повысить квалификацию.
Ресурс Групп — это более 15 лет успешной работы, 70+ регионов присутствия, более 13 тыс. профессиональных сотрудников и 13 тыс. ТС в управлении.
В общем, мы знаем о транспорте все. И приглашаем вас в нашу большую и сильную команду!
Ищем в свою команду руководителя направления работы с большими данными, который сформирует экспертизу по моделированию процессов эксплуатации транспортных средств и предиктивной аналитике, а также будет лидировать рефакторинг DWH и внедрение инструментов BI.
Чем предстоит заниматься:
· Анализировать риск-показатели по направлению парка транспортных сред, проверять гипотезы с помощью математических моделей и алгоритмов ML
· Формировать и управлять командой Big Data
· Развивать направление Big Data: поддерживать текущие бизнес-процессы, развивать и усовершенствовать текущие риск-показатели
· Анализировать полноту и качество данных, решать оптимизационные задачи
· Строить ad-hoc отчеты, подготавливать аналитические записки/презентации для руководства бизнес-подразделений и топ-менеджмента
· Лидировать развитие нового хранилища данных (DWH) и аналитической отчетности на его основе
· Лидировать внедрение BI инструментов
Что мы ожидаем от кандидата:
· Высшее математическое/техническое образование
· Обязателен личный опыт решения прикладных задач в области математического моделирования и оптимизации
· Опыт работы на аналогичной позиции или на позиции руководителя направления моделирования
· Опыт анализа больших объемов данных
· Знание численных методов, теории вероятности, математической статистики, отличные аналитические способности
· Умение писать сложные SQL запросы (MS SQL, PostgreSQL, Clickhouse);
· Хорошее прикладное знание Python
· Опыт визуализации данных в BI
· Понимание принципов построения хранилищ данных (DWH)
