Data Scientist в VK Customer Experience Hub

Вакансия № 36796827 от компании VK, ВКонтакте на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании VK, ВКонтакте.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: график: 5/2 (рабочих часов: 8).

Зарплата: по результату собеседования.

Место работы (точный адрес): Россия, Москва, Ленинградский проспект, 39с79.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 36796827 добавлено в базу данных: Четверг, 13 февраля 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Воскресенье, 16 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 36796827:

Прочитано соискателями - 1 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "VK, ВКонтакте":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Мы помогаем маркетологам тестировать, улучшать взаимодействие бренда со своими клиентами без привлечения программистов. Платформа обрабатывает сотни миллионов событий в сутки и отправляет персонализированные коммуникации на основе собираемых данных.

Задачи

Анализ запросов клиентов на аналитику: исследование запросов, генерация гипотез и прогнозирование пользы проекта
Лидирование аналитических проектов: анализ данных из различных источников (логи РК, YT, Hadoop, ClickHouse и другое)
Обработка данных и разработка кастомных решений: анализ сотен признаков пользователей и миллиардов событий, разработка решений для поиска похожих аудиторий, оптимизации конверсий, поиска корреляций и так далее
Автоматизация алгоритмов: внедрение и стандартизация скриптов, доработка конфигураций и добавление новой функциональности
Визуализация данных: создание дашбордов и отчётов в Superset с автоматическим обновлением расчётов

Требования к работнику:

Высшее образование в области статистики, экономики, информатики или смежных областях
Опыт работы не менее двух-трёх лет в аналитике данных с навыками обработки больших объёмов данных и знанием SQL, Python или R
Умение генерировать гипотезы и проводить исследования, а также опыт в применении методов машинного обучения
Навыки визуализации данных, включая создание дашбордов в Superset или аналогичных инструментах
Опыт автоматизации процессов и написания скриптов для разработки кастомных решений