Топ-отбор: Дата-сайентист

Старший дата-сайентист в Top Selection, зарплата 300 000–320 000 руб./мес., возможна удалённая работа. Создание и оптимизация математических моделей, проведение A/A/B-тестов, наставничество младших специалистов.

Обязанности: - Подбор и построение подходящих математических моделей для поставленных задач - Выбор оптимальной архитектуры решений для продуктовых задач - Выявление и устранение слабых мест продукта - Поиск точек роста продукта - Синтез оптимальных математических моделей для продуктовых задач - Тесное взаимодействие с бизнес-заказчиками, консультантами и командой - Настройка и проведение A/A, A/B, A/B/N-экспериментов - Поддержание кодовой базы продукта на высоком уровне - Постановка задач и контроль их выполнения другими аналитиками - Согласование решений с руководством - Презентация и защита результатов - Наставничество аналитиков уровня Junior и Middle

Требования: - Профильное образование или сертификаты в области анализа данных и машинного обучения - Опыт работы в data science от 3 лет - Python (PEP 8) с умением писать код в соответствии со стандартами качества - Знание стандартных алгоритмов и структур данных - Владение библиотеками для анализа данных и численными методами - Умение писать код, оптимальный по времени и памяти, понимание сложности алгоритмов, отладка и оптимизация - Разработка через тестирование (TDD) - Уверенные навыки ООП - Опыт проектирования архитектуры проектов - Планирование процессов (airflow, cron) - Деплой проектов в продакшн - Опыт работы с CI/CD - Основы SQL (join, group by) - Опыт работы с реляционными базами данных - Опыт работы с PySpark (broadcast join, Spark UI) - Скептицизм к данным и их валидация - Умение реализовать любой запрос, знание оконных функций, выявление неоптимальных запросов - Понимание плюсов и минусов различных типов баз данных - Опыт построения ETL-пайплайнов - Умение проектировать структуры баз данных - Работа с планами запросов, транзакциями/ACID/индексами - Основы теории вероятностей и статистики, концепции A/B-тестирования, проверка гипотез - Классические методы ML, полный жизненный цикл A/B-теста - Продвинутая проверка гипотез: множественные сравнения, параметрические/непараметрические методы, бутстрэп - Продвинутые модели ML: байесовские модели, PGM, VBI, RL и др. - Методы снижения дисперсии в экспериментах - Интуиция в отношении шума в данных и независимых групп - Анализ эффектов без контрольных/тестовых групп - Опыт написания статей, выступлений на конференциях - Опыт работы с хорошо описанными задачами - Построение аналитических отчётов согласно заданным требованиям - Презентация аналитических выводов и подтверждённых гипотез - Понимание продуктовых метрик, перевод бизнес-задач в DS/DA/DE, декомпозиция сложных задач, построение прокси-метрик - Формирование новых направлений исследований - Выявление сильных и слабых сторон бизнес-логики продукта - Опыт консультирования и тесной работы с владельцами продукта/бизнеса - Декомпозиция бизнес-целей в задачи для анализа, оценка сроков - Умение ставить задачи аналитикам среднего уровня Стек: Python, SQL, визуализация данных (matplotlib, seaborn, plotly/BI-инструменты), Git, PyTest, Spark 2.2+, Grafana/Airflow, Docker, Kubernetes (K8S)

Зарплата: от 300 000 до 320 000 руб. в месяц. Формат работы: возможна удалёнка.