Александр Позднеев пишет:

Менеджер по анализу больших данных/Senior

Период: 12.05.2026 - 31.12.2026 Ставка: предлагайте, чем ниже, тем лучше Удаленка, локация любая

❗️При направлении прикрепляйте вот эту информацию: Фамилия Имя Отчестов Дата Рождения Город проживания

Описание задачи: Сопровождение. Доработка в рамках устранения ошибок

Требования: Образование: Профильное образование / наличие сертификатов по специализациям анализа данных и машинного обученияопыт работы в области data science от 3 лет; python: python (PEP 8); Способен 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); Имеет недоверие к данным, проверяет их на корректность перед использованием; Может реализовать любой запрос; Знает оконные функции; Может определить неоптимальный запрос; Знание преимуществ и недостатков различных типов баз данных; Опыт разработки ETL пайплайнов; Может разработать структуры БД; Умение работать с планом запроса; Транзакции/ACID/Индексы;

Математика: Знаком с базовой теорией вероятности и статистикой; Знаком с понятиями АБ-тестирования и проверкой гипотез; Может 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; Знает методы снижения дисперсии в экспериментах; Обладает интуицией по возникновению шумов в данных и определению независимых групп; Анализ эффектов без контрольных и тестовых групп; Написание статей, выступления на конференциях;

Продуктовая аналитика: Работа с хорошо описанными задачами; Построение аналитические отчётов с заданными требованиями; Презентация 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; Формирует новые направления для исследований; Может определить слабые/сильные стороны бизнес-логики продукта; Консультирует и работает в плотную с продактом или бизнес-заказчиком; Декомпозиция бизнес целей в истории для анализа, оценка 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);

Обязанности

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.