Мы делаем автомобили доступными. Если тебе интересна стремительно растущая отрасль автолизинга – мы поможем тебе стать частью будущего нашей большой компании! О команде: Молодая и дружная команда амбициозных специалистов (17 человек); Система наставничества (за каждым сотрудником закрепляется старший сотрудник); Занимаемся реальными задачами по анализу и развитию продуктов бизнеса; Команда функционально разделена на 4 трека: Аналитика данных (DA) - те, кто проверяют гипотезы; Моделирование данных (DS) - те, кто делают ML модели (ждём тебя именно сюда!); Инженерия машинного обучения (MLE) - те, кто ML модели интегрирует; Инженерия данных (DE) - те, кто обеспечивает данными. Все задачи проходят валидацию на адекватность и логичность. Обязанности: Самостоятельная разработка, обучение, валидация и интерпретация моделей машинного обучения для решения бизнес-задач; Самостоятельный выбор подходов к анализу данных, моделированию и оценке качества решений; Проведение сложных аналитических исследований, статистического анализа и проверки гипотез; Решение задач, связанных с анализом неструктурированных данных, включая текстовые; Самостоятельная декомпозиция бизнес-задач в аналитические постановки; Сбор, уточнение и анализ требований бизнес-заказчиков; Самостоятельное планирование и реализация аналитических задач; Подготовка решений к промышленному внедрению совместно со смежными командами; Наставничество и экспертная поддержка менее опытных сотрудников; Применение современных AI-инструментов для решения аналитических задач. Требования: От 1-ого года опыта в области анализа данных, машинного обучения, математического моделирования; Машинное обучение и аналитика: Уверенные знания в области анализа данных, математической статистики и машинного обучения; Опыт полного цикла разрfботки моделей классификации, регрессии и кластеризации: подготовка данных, обучение, валидация и интерпретация результатов; Понимание метрик качества моделей, методов подбора гиперпараметров и интерпретации моделей; Уверенное владение Python и библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, SciPy; Навыки проведения EDA, проверки статистических гипотез и работы с текстовыми данными. 2.Работа с данными и разработка: Уверенное владение SQL, опыт работы с PostgreSQL или MS SQL Server; Навыки сбора, очистки, преобразования и подготовки данных для моделирования; Понимание принципов воспроизводимой разработки, опыт работы с Git, VS Code и Jupyter. 3.Бизнес-взаимодействие: Умение переводить бизнес-задачи в аналитические и математические постановки; Способность самостоятельно планировать и реализовывать аналитические проекты; Опыт сбора требований, согласования подходов и презентации результатов бизнес-заказчикам; Навыки наставничества и экспертной поддержки коллег. Условия: Официальное оформление в штат компании с первого рабочего дня; Возможность работать в удаленном формате; Добровольное медицинское страхование; Оплачиваемый больничный: в соответствии с ТК РФ+100% компенсация от компании до 10 дней больничного; Оплачиваемый отпуск: 28 календарных дней; Корпоративные предложения для сотрудников; Корпоративные скидки для сотрудников в Best Benefits; Онлайн тренировки и офлайн спорт (беговой клуб, футбол, волейбол, осанка, киберспорт, йога, настольный теннис), внешние соревнования (забеги, гонки героев); Угощения в офисе (фрукты, сырки, мороженое, соки); Широкий выбор профессиональной и художественной литературы в корпоративной электронной библиотеке; Программа управления талантами; Наставничество со стороны коллег и поддержка руководителя с первого дня работы; Возможность обучаться 24/7 в любое время и в любом месте, в том числе со смартфона; Удобный и быстрый поиск информации в Базе знаний Компании; Развитие компетенций через современные форматы обучения: интерактивные тренинги, развивающие бизнес-игры, обратная связь после оценочных мероприятий; Яркая корпоративная жизнь: конкурсы с ценными призами (поездка к морю и пр.), новогодние подарки и праздники для детей сотрудников; Комфортный офис: столовая и кафе в бизнес центре.
Похожие вакансии