Mediascope – исследовательская компания, которая работает на стыке медиа и IТ.
30 лет мы анализируем аудиторию телевидения, интернета, радио и прессы, создаем уникальные аналитические продукты, которыми пользуются более 1000 российских медиа, рекламных агентств и компаний-рекламодателей.
Группа Анализа данных и алгоритмов - это молодая, развивающаяся команда. Мы сами вырабатываем принципы, проектируем и адаптируем процессы, которые позволяют нам эффективно выполнять задачи.
Наша культура - это взаимопомощь, регулярная обратная связь и открытый диалог. Мы ценим способность ориентироваться в сложном и экспериментировать с инструментами.
Стек технологий, с которым работаем:
- Python, Docker, pytorch, Linux, SQL
Чем вы будете заниматься
- Проведение глубокого exploratory data analysis для понимания сути неоднозначных бизнес-задач и формирования конкретных технических гипотез;
- Разработка, валидация и документирование аналитических и ML-моделей в формате исследовательских ноутбуков (Jupyter), с переводом успешных решений в production-ready код;
- Участие на всех этапах жизненного цикла решения: от прототипирования и постановки экспериментов до адаптации кода для промышленного запуска (в тесном взаимодействии с инженерами) и последующей поддержки;
- Систематизация знаний и создание ясной документации как на этапе исследования, так и для промышленных пайплайнов, чтобы обеспечить долгосрочную поддерживаемость решений;
- Эксперименты с современными подходами (LLM, Computer Vision) для поиска неочевидных улучшений и оптимизации существующих процессов.
Мы ожидаем, что вы обладаете
- Системный поиск и работа с информацией: способность структурировать разрозненные, противоречивые и неочевидные факты, умение находить информацию в условиях высокой неопределённости: в неполной или устаревающей документации, в крупных кодовых базах и системах учёта задач с нестандартизированным описанием;
- Практический Python для анализа данных: Уверенное владение ключевыми библиотеками (Pandas, NumPy). Умение писать чистый, эффективный и поддерживаемый код. Понимание важности тестирования, документации (docstrings) и принципов самодокументируемости кода;
- Базовые знания в математике и статистике: Понимание основ, необходимых для работы с машинным обучением (линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика);
- Опыт и знания, либо желание в перспективе освоить работу с нейросетевыми моделями: принципы работы, архитектурные особенности, механики обучения, фреймворк PyTorch;
- Коммуникабельность и открытость: Готовность к совместной работе, обсуждению задач и конструктивной обратной связи в команде;
- Будет плюсом: Опыт работы с Linux-окружением и Git на уровне решения повседневных задач. Готовность осваивать смежные технологии (Docker, Kubernetes и др.) в процессе работы.
Мы предоставим комфортные условия для работы:
- Возможность выбирать формат работы – офис, удаленка, гибрид
- Официальное оформление, гарантируем соблюдения трудового кодекса РФ
- Расширенная медицинская страховка (включая стоматологию)
- Используем современный стек технологий и открыты к внедрению новых инструментов
- Работа в аккредитованной IT -компании
- Мы умеем быстро подстраиваться под изменения, и у нас внутри гибкие процессы
- Наши заказчики – крупные компании на российском медиарынке, у нас разные проекты от значимых до очень значимых
Наши преимущества: - Выделенный наставник с первых дней работы: мы понимаем, что новая компания - всегда стресс, поэтому у нас новичкам помогают старшие коллеги
- Внутренние коммьюнити: 2 трека внутренних митапов для аналитиков и инженеров; возможность выступать как спикер или приходить на выступления других коллег в качестве слушателя
- Карьерный рост: при хороших результатах работы вы быстро двигаетесь по карьерному треку
- Уникальная корпоративная культура, ориентированная на людей. Для нас важен каждый коллега, мы всегда открыты к диалогу и любым вопросам сотрудников