Науковець-даних

Опис роботи: - Співпраця з зацікавленими сторонами по всій організації в питанні виявлення можливостей використання корпоративних даних для реалізації бізнес-рішень і досягнення результатів. - Поглиблене вивчення та аналіз даних з корпоративних баз даних з метою оптимізації та покращення розробки продукту, маркетингових стратегій та бізнес-планів. - Оцінка ефективності та точності нових джерел даних та методик збору даних. - Надання допомоги та співпраця з нашими командами продукту, продажів, керівництва та маркетингу, надаючи їм інформативні дані, отримані в результаті аналізу даних компанії. - Вміння використовувати великі набори даних для виявлення можливостей оптимізації продукту та процесу, а також використання моделей для тестування ефективності різних сценаріїв. - Розробка унікальних моделей даних і алгоритмів для використання в наборах даних. - Використання прогностичного моделювання для підвищення та покращення клієнтського досвіду, генерації доходу, цілеспрямованості реклами та інших бізнес-результатів. - Створення корпоративної системи тестування A/B та тестування якості моделі. - Співпраця з різними функціональними командами для впровадження моделей і моніторингу результатів. - Створення процесів та інструментів для контролю та аналізу продуктивності моделі та точності даних. - Проектування інформаційних панелей та звітів для візуалізації даних (це включає використання таких інструментів, як Tableau, Power BI, та інших для створення інтерактивних інформаційних панелей та звітів). - Завзяте виявлення рішень, прихованих в середині великих наборів даних. Вимоги: - Ступінь бакалавра в галузі комп'ютерних наук, бізнес-інформатики, інженерії, фінансів або будь-яких суміжних галузей. - 5+ років досвіду, здібність до обробки наборів даних та створення статистичних моделей, знайомство з наступними програмами/інструментами: - Знання програмування та досвід роботи в Java (надається перевага знанню Spring framework). - Володіння різними техніками машинного навчання (кластеризація, вивчення дерев прийняття рішень, штучні нейронні мережі тощо) та глибоке розуміння їх переваг та обмежень у реальному світі. - Розуміння передових статистичних технік та понять (регресія, властивості розподілів, статистичні тести та їх точність тощо) та знайомство з додатками. - Знання та досвід в статистичних та методах добування даних: GLM/Regressія, Random Forest, Boosting, Trees, текстовий майнінг, аналіз соціальних мереж тощо. - Досвід використання статистичних мов програмування (R, Python, SQL та ін.) для обробки даних та виявлення інформації в великих наборах даних. - Досвід в отриманні даних з баз даних та використанні мов програмування - R, Python, SQL, та ін., а також використання веб-сервісів: Redshift, S3, Spark, DigitalOcean, та ін. - Досвід створення та використання передових алгоритмів машинного навчання та статистики: регресія, симуляція, сценарний аналіз, моделювання, кластеризація, дерева прийняття рішень, нейронні мережі, та ін. - Досвід аналізу даних з третіх джерел: Google Analytics, Site Catalyst, Coremetrics, AdWords, Crimson Hexagon, Facebook Insights, та ін. - Досвід з розподіленими інструментами обробки даних: Map/Reduce, Hadoop, Hive, Spark, Gurobi, MySQL, та ін. - Досвід візуалізації / подання даних для зацікавлених сторін за допомогою: Periscope, Business Objects, D3, ggplot, та ін. - Досвід роботи з архітектурою даних та її створенням. - Спроможність та гнучкість в навчанні та володінні новими технологіями та методиками. - Високі навички вирішення проблем з акцентом на розробку продукту. - Відмінні навички письмового та усного комунікування для координації роботи в командах.