Специалист по анализу данных

Задачи

• Работа с большими данными, проведение EDA, анализ информации и формулирование гипотез (включая выявление актуальных проблем).
• Изучение внутренних источников данных, извлечение инсайтов, формулирование и проверка гипотез на основе данных, выявление ключевых проблем и точек роста.
• Поиск и анализ узких мест в бизнес-процессах, предложение возможных решений на основе данных.
• Самостоятельный поиск проблематики и определение направлений для углубленного анализа.
• Подготовка структурированных выводов и рекомендаций для команды и заинтересованных сторон.
• Работа в тесном сотрудничестве с бизнес-заказчиком, дата-специалистами, разработчиками, менеджерами.
• Документирование своей работы в GitHub, Яндекс Вики, Яндекс Трекер.

Что мы ожидаем

• Уверенное владение Python (стандартная библиотека, pandas, NumPy и пр.), продвинутый уровень знания SQL.
• Опыт визуализации данных с использованием библиотек Python (Matplotlib, Seaborn и другие).
• Базовое понимание теории вероятностей и математической статистики.
• Умение структурировать информацию, формулировать и проверять гипотезы, выбирать релевантные метрики и методы анализа.
• Опыт выявления бизнес-потребностей и сбора/уточнения требований к задачам и продуктам.
• Навыки анализа бизнес-процессов и выявления областей для их оптимизации.
• Опыт работы с системой контроля версий Git.

Ключевые навыки

• Опыт проведения исследовательского анализа данных (EDA) на предмет применимости к решению задачи.
• Умение находить, визуализировать и интерпретировать полезные сигналы, аномалии и скрытые закономерности в данных.
• Способность структурировать информацию, формулировать и проверять гипотезы на основе данных.
• Аналитическое мышление, умение видеть физический смысл за цифрами и данными.
• Умение ясно и чётко выражать мысли устно, письменно и графически, понимать язык бизнеса и разработки.
• Самостоятельность, проактивность, адаптивность и готовность работать с неочевидными, слабо структурированными или изменяющимися задачам.

Будет преимуществом

• Практическое применение методов теории вероятностей и математической статистики в аналитических задачах.
• Опыт работы с BI-инструментами (например, Power BI, Tableau).
• Опыт работы с большими объемами данных (Big Data).
• Знание основ машинного обучения и опыт построения и валидации прогнозных моделей.

Работа у нас — это

• Гибкая система премирования.
• Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи.
• Работа в компании с развитой инженерной культурой.
• Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия.
• Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое.
• Возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников.
• Корпоративное обучение и доступ к базе знаний.
• Гибридный формат работы.
• Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.