Аналитик данных (data scientist)

Вакансия № 6726372 от компании Счетная палата Российской Федерации на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Счетная палата Российской Федерации.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 1–3 года.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 6726372 добавлено в базу данных: Вторник, 28 января 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Вторник, 18 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 6726372:

Прочитано соискателями - 487 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "Счетная палата Российской Федерации":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

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

☑ Подробности о вакантном месте:

Задачи

Проект федерального уровня – построение цифровой платформы сбора, обработки и анализа данных федеральных государственных информационных систем, открытых источников для реализации методик цифрового государственного аудита и контроля.

Задачи – реализация проектов по внедрению систем анализа данных и предиктивной аналитики, оптимизации и машинного обучения, начиная с обсуждения с заказчиками бизнес-постановки, реализации алгоритмов и заканчивая тюнингом моделей и выводом полученных решений в продуктив, включая:

Постановка задачи анализа данных и/ или машинного обучения на основе бизнес-задачи
Анализ и обработка больших массивов данных
Разработка и тестирование аналитических моделей, проверка гипотез
Визуализация отчетов
Постановка задач по разработке витрин данных
Консультации и поддержка разработчиков (программистов) по использованным в моделях алгоритмам, при переводе моделей в промышленную эксплуатацию

Знания

Обязательно:

Математическая статистика, эконометрика, математическое моделирование
Принципы прототип-ориентированного и объектно-ориентированного программирования
Современные подходы к машинному обучению, построению нейронных сетей
Владение классическими алгоритмами машинного обучения (регрессии, Random Forest, Gradient Boosting, Clustering и т.д.)
MongoDB, PostgreSQL
Python (numpy, pandas, matplotlib, scipy, scikit-learn, xgboost и т.д.), R
Уверенное владение Excel
SQL – умение писать запросы

Желательно:

Разработка высоконагруженных распределенных информационных систем
Программирования на Java/ Scala
Hadoop (Hive, HDFS), Kafka, Spark, Storm, Docker, Cassandra, Java
Time Series, NLP, нейронные сети

Опыт

Приведение бизнес-задач к математической постановке
Построение статистических и Machine Learning моделей
Подбор метрик для оценки качества моделей
Применение Waterfall, Agile, DevOps

Личные данные

Ответственность
Умение работать в команде
Умение внятно выражать свои мысли устно и письменно
Системный склад ума
Умение адекватно оценивать сроки на реализацию той или иной задачи

Прочие требования

Английский язык на уровне свободного чтения технической документации

Условия труда:

Пятидневная рабочая неделя;
Официальное трудоустройство;
Заработная плата по результатам собеседования в зависимости от опыта и квалификации
Возможность профессионального и карьерного роста;
Дружный коллектив.