Науковець-даних

Тут, в Financial Times, наш погляд на журналістику - це лише початок. Наша команда продуктів та технологій, що складається з 500 експертів, тримає нас на передовій швидко еволюціонуючого цифрового простору, поставляючи топові продукти більше, ніж мільйону цифрових передплатників кожного дня. Наші плани розвитку базуються на різноманітній, відданій та динамічній групі спеціалістів з продуктів, технічних рішень, доставки та обробки даних - кожен вітається в цій прогресивній, дружній команді. В середовищі, що бринить від підприємницького духу, інтелекту та можливостей, немає меж, куди може вас призвести ваша кар'єра в FT.

Дізнатися більше про FT, включаючи останні новини та вакансії, можна на сайті aboutus.ft.com.

Огляд посади

Будучи дата-науковцем в FT, ви допоможете досліджувати та створювати моделі машинного навчання, які дозволять нам залучати та утримувати більше передплатників. Це чудова можливість для людини, яка пристрасно вирішує проблеми, продвигається в нашій розростаючійся команді дата-науки.

Співпраця лежить в основі нашої роботи. Дрібніші команди з трьох дата-науковців співпрацюють над проектами, працюючи разом із розробниками, менеджерами продуктів, маркетологами та журналістами. Ми вважаємо, що різноманітний набір думок і тла генерує кращі ідеї та швидше вирішення проблем. Наш технологічний стек варіюється в залежності від проекту та розгортання, але зазвичай включає R або Python, поруч із Google BigQuery або AWS Redshift. Будучи медіа-компанією, ми надаємо велику важливість чітким та цікавим поясненням наших проектів та моделей.

Ми маємо привілей працювати над широким діапазоном ідей з усього FT. У минулому це включало рекомендації тем контенту для кожного користувача на основі його звичок читання, прогнози, які передплатники скасують свої передплати, та використання розпізнавання обличчя для контролю балансу статті зображень на головній сторінці.

Навички, необхідні для успіху на цій посаді 

Необхідно

• Дружнє та співпрацююче ставлення до колег
• Досвід роботи з R, Python або подібними для аналізу даних або машинного навчання
• Майстерність перетворювати аналітичні результати на захоплюючі оповіді у письмовій, усній та візуальній формі

Бажано

• Досвід роботи з Airflow та Google Cloud Platform
• Знайомство з гнучкими методологіями
• Практичний або академічний досвід використання методів машинного навчання та тестування гіпотез
• Знання проектування або управління базами даних
• Знайомство з Git або SVN
• Розробка пакетів R
• Досвід в медіа та новостної індустрії

Взамін ми пропонуємо вам

• Щорічна бонусна програма

• Програма підтримки працівників 24/7

• 25 дні оплачуваного щорічного відпустку

• Приватне медичне страхування

• Страхування життя

• Щедра політика відпусток по вагітності та пологах

• Харчові ваучери

• Мультиспортивна карта

• Баланс роботи та особистого життя та можливості віддаленої роботи

• Як внутрішні, так і зовнішні курси навчання

• Окремий бюджет навчання для конференцій, курсів і т.д.

Що ще?

У Financial Times багато чого відбувається! Натисніть, щоб дізнатися більше про нас на FT.com.

Не соромтеся надіслати нам ваше резюме!

Наши зобов'язання щодо різноманітності та включеності на робочому місці

В FT ми прагнемо, щоб у всіх працівників з усіх регіонів був голос, і щоб різноманітні точки зору були почуті та оцінені. Ми вважаємо, що підтримкове робоче місце - це місце, де працівники можуть бути собою на роботі та мати необхідну гнучкість для врахування своїх особистих потреб. Ми продовжуватимемо знищувати бар'єри для всіх, а особливо для працівників з недостатньо представлених груп.

#LI-MG1