Аналитик данных / Data Scientist

Syngenta
Москва
🏢 Офис
Middle
Полная занятость
Россия
Описание вакансии

Являясь мировым лидером на рынке средств защиты растений, мы помогаем фермерам противостоять угрозам и обеспечивать достаточное количество безопасных, питательных и доступных продуктов питания для всех – при минимальном использовании земельных и других сельскохозяйственных ресурсов.

Syngenta Crop Protection обеспечивает безопасность растений от посадки до сбора урожая. С момента посева семян и до сбора урожая посевы необходимо защищать от сорняков, насекомых и болезней, а также от засух и наводнений, жары и холода.

Обязанности
Назначение роли
Аналитик данных для поиска точек роста продукта и бизнеса, принятия более объективных решений на основе фактов и данных для увеличения объема продаж.

Ответственность

Разрабатывает и поддерживает статистическую логику, машинное обучение и аналитику на основе правил для продуктов + цифровых сервисов, включая развитие сельскохозяйственных культур, риск возникновения болезней и вредителей, сроки сбора урожая, рекомендации по продуктам и другие варианты использования в агрономии.
Независимо структурирует аналитические задачи, определяет методологию, выбирает подходящий аналитический подход и переводит бизнес- или агрономические гипотезы в логику измеримых данных.
Интегрирует, обрабатывает, очищает и проверяет данные из различных источников, включая агрономические наблюдения, данные о погоде, полевые операции, дистанционное зондирование, наборы данных о продуктах, маркетинге и бизнесе.
Подготавливает наборы данных для продуктов и услуг, экспериментального анализа, проверки на местах, разработки моделей и мониторинга качества услуг.
Выявляет закономерности, аномалии, пороговые значения и ключевые влияющие факторы с помощью статистического анализа, машинного обучения, исследовательского анализа и интерпретации на основе предметной области.
Разрабатывает и поддерживает аналитические отчеты, информационные панели и визуализации для мониторинга эффективности сервиса Product+, результатов валидации, внедрения и важных для бизнеса показателей.
Рассчитывает и интерпретирует показатели качества сервиса, в том числе точность, время отклика, количество ложных срабатываний, стабильность, эффективность на региональном уровне и на уровне отдельных культур, а также сравнивает версии моделей и алгоритмов.
Анализирует результаты пилотных и полевых испытаний совместно с руководителем направления Product+, техническими экспертами и полевыми командами, предоставляя обоснования для принятия решений о тестировании, пилотных запусках, масштабировании, доработке или прекращении использования.
Предоставляет основанные на данных рекомендации и аналитические обоснования для разработки дорожной карты Product+, улучшения сервиса, определения приоритетов и принятия оперативных решений.
Описывает наборы данных, логику моделей, допущения, ограничения, метрики, версии и рекомендации, чтобы обеспечить прозрачность и воспроизводимость аналитических решений.
Доводит аналитические результаты до сведения технических и нетехнических заинтересованных сторон, объясняет логику работы модели/сервиса, ограничения и практические последствия для Product+, отделов маркетинга, продаж, полевых команд и разработчиков.
При необходимости оказывает целевую аналитическую поддержку Cropwise Pulse и другим инициативам в области данных и искусственного интеллекта, уделяя основное внимание цифровым сервисам Product+.
Требования
Высшее образование в области математики, прикладной математики, статистики или смежных количественных дисциплин.
Глубокие знания в области математической статистики, теории вероятностей и анализа временных рядов.
Владение современными инструментами и фреймворками для анализа данных на Python:
- pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, XGBoost, LightGBM, CatBoost
- matplotlib, seaborn, plotly, SHAP
- Jupyter, MLflow, Airflow (предпочтительно)
Понимание SQL и реляционных баз данных.
Практические навыки работы с Git и GitHub/GitLab для контроля версий, совместной разработки и воспроизводимых аналитических процессов.
Умение читать и интерпретировать техническую документацию на английском языке.
Практические навыки работы с искусственным интеллектом и способность ответственно использовать помощников на основе больших языковых моделей в аналитической работе, включая генерацию кода, отладку, исследовательский анализ, конструирование признаков, тестирование моделей, документирование и представление аналитических результатов.
Условия
В нашей команде мы ценим каждого и создаем среду, в которой комфортно работать и развиваться:
Достойный доход: стабильный фиксированный оклад и прозрачная система годового премирования по результатам работы.
Гибкость и баланс: гибридный формат работы, позволяющий эффективно совмещать динамичный офисный ритм и комфортную работу из дома.
Больше времени для отдыха: мы ценим work-life balance, поэтому предоставляем 35 календарных дней оплачиваемого отпуска в год.
Забота о здоровье: расширенный пакет ДМС, страхование жизни и здоровья, а также страховой полис для путешествий (ВЗР).
Социальная защищенность: компенсация питания и 100% доплата по больничному листу до уровня фактического оклада, чтобы вы чувствовали уверенность в любой ситуации.
Технологии и навыки
AI-помощник
ИсточникСкрыто
Опубликовано1 дн назад
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение — прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).