Аналитик данных/Data Scientist

• Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа.
• Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций.
• Разработка и внедрение моделей машинного обучения, включая регрессию, классификацию и кластеризацию.
• Оценка качества моделей, настройка гиперпараметров и проведение кросс-валидации.
• Визуализация и презентация результатов анализа для бизнес-пользователей.
• Участие в интеграции моделей в бизнес-процессы компании.
• Подготовка аналитических отчетов и презентаций.
• Эффективное взаимодействие с представителями бизнеса и техническими командами.
• Улучшение текущих подходов и изучение новых инструментов и алгоритмов.

Что мы ожидаем от кандидата:

• 1–3 года опыта в аналитике данных и/или построении моделей машинного обучения.
• Высшее техническое образование (математика, статистика, компьютерные науки, инженерия и др.).
• Участие в проектах полного цикла: от постановки задачи до внедрения модели.
• Уверенное знание Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn и др.).
• Владение SQL и опыт работы с базами данных.
• Знание алгоритмов машинного обучения: регрессия, классификация, кластеризация и др.
• Навыки визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, Power BI, Tableau).
• Опыт автоматизации аналитических процессов и написания пайплайнов.
• Владение Git и базовое понимание облачных платформ (Yandex Cloud — как плюс).
• Умение работать в команде и взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и бизнесом.

Будет плюсом:
Опыт работы с задачами Computer Vision (например, классификация изображений, детекция объектов и др.).
Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop).
Знание R.
Владение английским языком на уровне чтения технической документации.
Понимание специфики бизнес-областей: маркетинг, финансы, логистика и др.
Дополнительные курсы по Data Science/ML.

Мы предлагаем:

• Работа в международной компании с сильной культурой и возможностями для развития
• Возможность влиять на стратегически важные решения бизнеса
• Конкурентная зарплата, премии и бонусы
• Гибридный формат работы (офис + удаленка)
• Корпоративное обучение, доступ к глобальным best practices
• Программы медицинского страхования и другие корпоративные льготы