Специалист по анализу данных

В Financial Times мы гордимся не только нашим качественным журналистикой. Наша команда по продукту и технологиям, состоящая из 500 экспертов, помогает нам оставаться на передовой стремительно меняющегося цифрового мира, предоставляя высококлассные продукты для более миллиона цифровых подписчиков каждый день. Наши планы по расширению основываются на разнообразной, усердной и динамичной группе специалистов по продуктам, технологиям, доставке и анализу данных - каждый приветствуется в этой прогрессивной, дружелюбной команде. В окружении, наполненном предпринимательским духом, интеллектом и возможностями, вашей карьере в Financial Times нет пределов.

Узнайте больше о Financial Times, включая последние новости и вакансии, на aboutus.ft.com.

Обзор роли

В качестве специалиста по данным в Financial Times, вы будете помогать исследовать и создавать модели машинного обучения, которые позволят нам привлекать и удерживать больше подписчиков. Это великолепная возможность для тех, кто страстно желает решать задачи, расти и развиваться в нашей динамичной команде по работе с данными.

Сотрудничество - основа нашего подхода к работе. Маленькие команды из трех специалистов по данным работают над проектами вместе с разработчиками, менеджерами продуктов, маркетологами и журналистами. Мы уверены, что разнообразие мнений и профессиональных взглядов позволяет генерировать лучшие идеи и быстрее решать вопросы. В августе в зависимости от проекта и развертывания используется R или Python, Google BigQuery или AWS Redshift. Как медиакомпания, мы придаем большое значение четким и привлекательным объяснениям наших проектов и моделей.

У нас есть привилегия работать над множеством интересных идей по всему FT. В прошлом это включало такие задачи, как рекомендации тем статей для каждого пользователя на основе его привычек чтения, предсказание оттока подписчиков, и использование технологии распознавания лиц для мониторинга гендерного баланса изображений на главной странице.

Навыки, необходимые для успеха в этой роли 

Обязательные

• Дружелюбное и коллегиальное отношение к коллегам
• Опыт работы с R, Python или аналогичными средствами для анализа данных или машинного обучения
• Способность превращать аналитические результаты в захватывающие истории в письменном, устном и визуальном форматах

Желательные

• Опыт работы с Airflow и Google Cloud Platform
• Знакомство с гибкими методологиями
• Практический или академический опыт использования методов машинного обучения и методов проверки гипотез
• Знания в области дизайна или управления базами данных
• Знание Git или SVN
• Опыт разработки пакетов в R
• Опыт работы в медиа и новостной отрасли

Мы предлагаем вам взамен

• Годовой бонус

• Программа помощи сотрудникам 24/7

• 25 дней оплачиваемого отпуска

• Частная медицинская страховка

• Страхование жизни

• Щедрая политика назначения мест материнства и отцовства

• Пищевые суточные

• Мультивизитная карта

• Возможности для соблюдения баланса между работой и личной жизнью, включая удаленную работу

• Курсы повышения квалификации внутри компании и внешние

• Отдельный бюджет на обучение для конференций, курсов и т. д.

Есть что-то еще?

У Financial Times всегда много всего интересного! Чтобы узнать больше о нас, посетите FT.com.

Не стесняйтесь присылать нам свое резюме!

Наше приверженность разнообразию и инклюзии на рабочем месте

В FT, мы стремимся, чтобы все наши сотрудники во все регионах имели право голоса, и чтобы разнообразные взгляды были услышаны и оценены. Мы считаем, что поддерживающее рабочее место – это такое место, где сотрудники могут быть собой и иметь гибкость, которая необходима для удовлетворения их личных потребностей. Мы продолжим устранять преграды для всех, и особенно для сотрудников из недостаточно представленных групп.

#LI-MG1