AI-помощник: сопроводительное письмо, адаптация резюме, тренировка собеседованияПерейти ↓
Описание вакансии
Сейчас мы в поиске middle data analyst на новый проект - модель машинного обучения для прогнозирования первичных продаж.
Какие задачи вас ждут
•Вы будете находить точки роста нашего продукта, анализируя, где и почему ML-модель показывает низкое качество прогноза.
•Участвовать в полном цикле работы с гипотезами: от приоритизации бэклога и проведения A/B-тестов вместе с Data Scientist'ами до пост-анализа их внедрения и оценки бизнес-эффекта.
•Собирать и валидировать данные из корпоративных систем для пилотных и продуктивных ML-моделей.
•Автоматизировать потоки данных для моделей, работая в связке с IT-командой (DWH и другие системы).
•Проводить разведочный анализ (EDA) и глубоко погружаться в ad-hoc-запросы, чтобы готовить содержательные выводы и рекомендации для бизнеса.
•Создавать и поддерживать систему мониторинга качества данных и метрик ML-моделей.
•Разрабатывать удобные дашборды в FineBI и Python Notebooks для автоматического отслеживания аномалий и отчетности на базе ML-прогнозов.
•Формировать ТЗ на витрины данных и вместе с бизнесом выстраивать процессы для поддержания высокого качества данных.
Мы ждём, что у вас
•Опыт работы аналитиком данных от 2 лет в сферах FMCG или Retail.
•Отличное знание SQL и уверенный опыт работы с реляционными базами данных.
•Навыки обработки и анализа данных на Python (особенно библиотеки pandas).
•Уверенное владение Excel, Power Query, Power Pivot.
•Опыт объединения и трансформации данных из разных источников (CSV, базы данных, API).
•Высшее образование (техническое, математическое или инженерное будет преимуществом).
Будет большим плюсом
•Опыт проведения A/B-тестов и работы в продуктовых командах.
•Знакомство с инструментами для визуализации, например, FineBI, Tableau или Power BI.
•Понимание принципов машинного обучения и метрик качества моделей.
•Опыт взаимодействия с Data Warehouse (DWH).
