Data Scientist

Мы делаем автомобили доступными.

Если тебе интересна стремительно растущая отрасль автолизинга – мы поможем тебе стать частью будущего нашей большой компании!

О команде:

• Молодая и дружная команда амбициозных специалистов (17 человек);
• Система наставничества (за каждым сотрудником закрепляется старший сотрудник);
• Занимаемся реальными задачами по анализу и развитию продуктов бизнеса;
• Команда функционально разделена на 4 трека:

1. Аналитика данных (DA) - те, кто проверяют гипотезы ;
2. Моделирование данных (DS) - те, кто делают ML модели (ждём тебя именно сюда!);
3. Инженерия машинного обучения (MLE) - те, кто ML модели интегрирует;
4. Инженерия данных (DE) - те, кто обеспечивает данными.

• Все задачи проходят валидацию на адекватность и логичность.

Обязанности:

• Самостоятельная разработка, обучение, валидация и интерпретация моделей машинного обучения для решения бизнес-задач;
• Самостоятельный выбор подходов к анализу данных, моделированию и оценке качества решений;
• Проведение сложных аналитических исследований, статистического анализа и проверки гипотез;
• Решение задач, связанных с анализом неструктурированных данных, включая текстовые;
• Самостоятельная декомпозиция бизнес-задач в аналитические постановки;
• Сбор, уточнение и анализ требований бизнес-заказчиков;
• Самостоятельное планирование и реализация аналитических задач;
• Подготовка решений к промышленному внедрению совместно со смежными командами;
• Наставничество и экспертная поддержка менее опытных сотрудников;
• Применение современных AI-инструментов для решения аналитических задач.

Требования:

• От 1-ого года опыта в области анализа данных, машинного обучения, математического моделирования;

1. Машинное обучение и аналитика:

• Уверенные знания в области анализа данных, математической статистики и машинного обучения;

• Опыт полного цикла разрfботки моделей классификации, регрессии и кластеризации: подготовка данных, обучение, валидация и интерпретация результатов;
• Понимание метрик качества моделей, методов подбора гиперпараметров и интерпретации моделей;
• Уверенное владение Python и библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, SciPy;
• Навыки проведения EDA, проверки статистических гипотез и работы с текстовыми данными.

2.Работа с данными и разработка:

• Уверенное владение SQL, опыт работы с PostgreSQL или MS SQL Server;
• Навыки сбора, очистки, преобразования и подготовки данных для моделирования;
• Понимание принципов воспроизводимой разработки, опыт работы с Git, VS Code и Jupyter.

3.Бизнес-взаимодействие:

• Умение переводить бизнес-задачи в аналитические и математические постановки;
• Способность самостоятельно планировать и реализовывать аналитические проекты;
• Опыт сбора требований, согласования подходов и презентации результатов бизнес-заказчикам;
• Навыки наставничества и экспертной поддержки коллег.

Условия:

• Официальное оформление в штат компании с первого рабочего дня;
• Возможность работать в удаленном формате;
• Добровольное медицинское страхование;
• Оплачиваемый больничный: в соответствии с ТК РФ+100% компенсация от компании до 10 дней больничного;
• Оплачиваемый отпуск: 28 календарных дней;
• Корпоративные предложения для сотрудников;
• Корпоративные скидки для сотрудников в Best Benefits;
• Онлайн тренировки и офлайн спорт (беговой клуб, футбол, волейбол, осанка, киберспорт, йога, настольный теннис), внешние соревнования (забеги, гонки героев);
• Угощения в офисе (фрукты, сырки, мороженое, соки);
• Широкий выбор профессиональной и художественной литературы в корпоративной электронной библиотеке;
• Программа управления талантами;
• Наставничество со стороны коллег и поддержка руководителя с первого дня работы;
• Возможность обучаться 24/7 в любое время и в любом месте, в том числе со смартфона;
• Удобный и быстрый поиск информации в Базе знаний Компании;
• Развитие компетенций через современные форматы обучения: интерактивные тренинги, развивающие бизнес-игры, обратная связь после оценочных мероприятий;
• Яркая корпоративная жизнь: конкурсы с ценными призами (поездка к морю и пр.), новогодние подарки и праздники для детей сотрудников;
• Комфортный офис: столовая и кафе в бизнес центре.