Lead Data Sсientist (Анализ цены и Trade in)

Наши задачи

• Во-первых, мы строим модели, которые позволяют оценивать рыночную стоимость разных типов объектов недвижимости (квартиры на вторичном рынке, новостройки, загородная недвижимость и т.п.), в разных сегментах и срезах.
• Во-вторых, мы развиваем наш инструмент анализа цены для задач Trade-in и переходим от задачи анализа цены отдельной квартиры к задаче управления портфелем. В команде Trade-in'а накапливается портфель объектов, и задачей команды DS будет улучшать работу сбытовой политики, наполнения портфеля и просчета экономики.

Функции лида команды

• Выстраивание доверительных отношений с вертикалью разработки и бизнеса, а также смежными командами.
• Формализация задач от бизнеса.
• Активное участие в проработке архитектур моделей и исследований внутри команды.
• Построение системного мониторинга продовых моделей.

Требования

• Практический DS-опыт (от 2 лет). Опыт полного цикла решения ML задачи: предобработка данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров, оценка качества моделей, визуализация.
• Знание математики (линейная алгебра, мат. статистика, методы оптимизации).
• Уверенное владение Python (PyData: Pandas, Numpy, Scipy, Scikit Learn, PyTorch / Keras / TensoFlow и т.д.).
• SQL (window functions, subqueries). Мы используем PostgreSQL и ClickHouse.
• Высшее математическое, программистское или техническое образование.
• Понимание алгоритмов машинного обучения: линейные модели, бустинги на деревьях, нейронные сети.

Будет плюсом:

• Опыт работы с моделями прогнозирования цены и спроса.

Что предлагаем

• Работу в аккредитованной IT компании.
• Конкурентную заработную плату.
• Полис ДМС с первого месяца работы.
• Корпоративный университет, онлайн-курсы для повышения квалификации, конференции, митапы.
• Фитнес-зал в здании офиса.
• Льготную программу ипотеки для сотрудников.
• MacBook (или другой ноутбук на выбор) + дополнительные мониторы и т.д.
• Комфортный офис класса А в 5 минутах от станции метро и МЦК Кутузовская.
• Гибкое начало рабочего дня и возможность работать в гибридном или удаленном формате.