Обязанности:
Команда ЕВРАЗ ТК входит в состав компаний Дивизиона продажи и развитие бизнеса, обеспечивает оптовые продажи металлопроката строительного, промышленного, транспортного назначения и метизов крупным конечным потребителям и трейдерам, постоянно работает над повышением уровня сервиса и продуктов, позволяет компании оставаться лидером на рынках стального проката. ЕВРАЗ ТК приглашает на стажировку Мы предлагаем: Оформление по срочному ТД, стажировка оплачиваемая. Достойный уровень оплаты труда (80 000 ₽ до вычета налогов). Обучение, возможность развиваться вместе с компанией. Гибридный график работы (1-2 дня посещение офиса). Офис: Беловежская улица, 4 (корпоративный транспорт от ст. м. Славянский бульвар). Бесплатная парковка на территории Бизнес-Центра. Предстоит заниматься: Описание и построения схем бизнес-процессов, подготовка и сбор функциональных требований для автоматизации бизнес-процессов. Сбор и анализ данных, формализация требований к аналитической отчётности. Определение основных тезисов исследования, выдвижение и оцифровка гипотез по основным направлениям и инициативам. Подготовка рекомендаций и новых гипотез по реализуемым проектам. Подготовка запросов в ИТ на стандартизацию источников данных. Разработка алгоритмов агрегации данных. Формирование тестовых данных для проверки моделей и их тестирование. Изучение клиентского опыта с использованием инструментов CJM, JTBD. Демонстрация и использование визуализации данных (Power BI, Excel, PIX BI) и аналитических инструментов ( DWH, loginom), подготовка отчетных материалов и презентаций для руководства. Сотрудничество со смежными отделами с целью внедрения аналитических инструментов и предоставления информации, основанной на данных. Мы ожидаем: Высшее образование (так же студенты 4-5 курсов): информационные технологии, экономика, ИТ как приоритет. Опыт работы с (Python, R), SQL, научные или статистические вычисления больших данных, инструменты бизнес-аналитики (KNIME, Power BI, Tableau, Spotfire, loginom). Знание теории вероятностей (комбинаторика, дискретная вероятность, условные вероятности, формула полной вероятности, теорема Байеса). Знание статистики (точечное и интервальное оценивание, тестирование гипотез, дизайн экспериментов, доверительные интервалы). Моделирование: различные способы измерения поведения пользователей, основные продуктовые метрики. Алгоритмы анализа и обработки данных, а также активно применяемые структуры данных. Ждем вас в нашей команде!Похожие вакансии