Data Scientist

Обязательные требования

• Профильное образование/наличие сертификатов по специализациям анализа данных и машинного обучения;
• Опыт работы в области data science от 3 лет;
• Рython (PEP 8);
• Способность писать код по заданным стандартам качества;
• Знание стандартных алгоритмов и структур данных;
• Хорошее владение библиотеками для анализа данных, численных методов;
• Умение писать оптимальный по времени и памяти код;
• Сложность алгоритмов - дебаг и оптимизация кода;
• Разработка через тестирование;
• Свободное владение ООП;
• Опыт проектирования архитектуры проектов;
• Проектирование расписания процессов (airflow, cron);
• Передача проекта в production;
• Опыт работы с CI/CD;
• Работа с данными: SQL на базовом уровне (join, group by);
• Опыт работы с реляционными БД;
• Опыт работы на PySpark (broadcast join и тд, Spark UI);
• Иметь недоверие к данным, проверять их на корректность перед использованием;
• Умение реализовать любой запрос;
• Знание оконных функций;
• Умение определить неоптимальный запрос;
• Знание преимуществ и недостатков различных типов баз данных;
• Опыт разработки ETL пайплайнов;
• Умение разработать структуры БД;
• Умение работать с планом запроса;
• Транзакции/ACID/Индексы;
• Знаком с базовой теорией вероятности и статистикой;
• Знаком с понятиями АБ-тестирования и проверкой гипотез;
• Умение решать простые задачи по теории вероятности, статистике, логике;
• Знание классических методов ML;
• Знание полного цикла проведения АБ теста;
• Продвинутое владение аппаратом проверки гипотез: множественная проверка гипотез, параметрические/непараметрические методы, бутстреп;
• Изучение и имплементация продвинутых моделей ML: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее;
• Знание методов снижения дисперсии в экспериментах;
• Обладать интуицией по возникновению шумов в данных и определению независимых групп;
• Умение анализировать эффекты без контрольных и тестовых групп;
• Опыт написания статей, выступлений на конференциях;
• Опыт работы с хорошо описанными задачами;
• Опыт построения аналитических отчётов с заданными требованиями;
• Опыт презентаций аналитических изысканий, проверенных гипотез и тд;
• Погружение в метрики продукта: понимание основных метрик продукта и их особенностей, перевод бизнес задач в DS/DA/DE и декомпозиция комплексных бизнес-задач, построение прокси-метрик продукта;
• Умение формировать новые направления для исследований;
• Умение определить слабые/сильные стороны бизнес-логики продукта;
• Опыт консультирования и работы в плотную с продактом или бизнес-заказчиком;
• Опыт декомпозиции бизнес целей в истории для анализа, оценки сроков решения задач;
• Умение поставить задачу мидлу;
• Стек: Python; SQL; визуализация данных (matplotlib, seaborn, plotly / BI - инструмента); Git; PyTest; Spark 2.2+; Grafana/Airflow; Docker; Kubernetes (K8S).

Задачи на проекте

• Выбор и построение подходящих математических моделей для решения поставленных задач;
• Выбор оптимальной архитектуры решения задач продукта;
• Выявление слабых мест продукта и их устранение;
• Поиск точек роста продукта;
• Синтез оптимальных математических моделей для решения задач продукта;
• Тесное взаимодействие с бизнес-заказчиком, консультантами и командой;
• Постановка и проведение АА/АБ/АБN - экспериментов;
• Ведение кодовой базы продукты и поддержание его на стабильном высоком уровне;
• Постановка задач и контроль их исполнения другими аналитиками;
• Cогласование решения задачи с руководством;
• Презентация и защита результатов;
• Менторинг Junior + Middle.