DataScience

#vacancy #DataScience #MachineLearning #Python #PySpark #Senior Senior Data Scientist (Ритейл / Продуктовая аналитика) 📊 🤖 ID вакансии: 78603_SS Ставка: до 335 000 руб. на руки в месяц. Грейд: Senior. Загрузка: Full-time (полная занятость). Срок проекта: до 30.09.2026 (с возможностью пролонгации). Формат: Удалённо. Часовой пояс: UTC+3. Локация/Гражданство: РФ и дружественные страны. Ищем опытного Senior Data Scientist для работы в крупной ритейл-компании. Предстоит выбирать и строить математические модели для решения бизнес-задач, проводить A/B-тестирование, выявлять точки роста продукта и тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками. Также предстоит менторить Junior и Middle специалистов. 🚀 Ключевые задачи: Моделирование: выбор и построение оптимальных математических моделей для решения задач продукта. Эксперименты: постановка и проведение AA/AB/ABN-экспериментов, проверка гипотез. Продуктовая аналитика: погружение в метрики продукта, декомпозиция бизнес-задач, выявление слабых мест и точек роста. Разработка: ведение кодовой базы, поддержание высокого качества кода, передача проектов в production. Лидерство: постановка задач Middle-аналитикам, контроль исполнения, менторинг. Коммуникация: согласование решений с руководством, презентация и защита результатов аналитических изысканий. 🎯 Наши ожидания (Requirements): Программирование и код: Уверенное владение Python (PEP 8), свободное владение ООП. Способность писать оптимальный по времени и памяти код, знание алгоритмов и структур данных. Опыт проектирования архитектуры проектов, разработка через тестирование (PyTest). Опыт работы с CI/CD, передача проекта в production. Базы данных и SQL: Опыт работы с реляционными БД, SQL на уверенном уровне (join, group by, оконные функции). Умение оптимизировать запросы, работать с планом запроса, понимание транзакций/ACID/индексов. Опыт разработки ETL-пайплайнов и проектирования структур БД. Знание преимуществ и недостатков различных типов баз данных, «недоверие» к данным и проверка их корректности. Big Data и инструменты: Опыт работы на PySpark (broadcast join, Spark UI). Проектирование расписания процессов (Airflow, cron). Стек: Python, SQL, PySpark 2.2+, Git, Docker, Kubernetes, Grafana/Airflow. Статистика и A/B-тестирование: Базовая теория вероятности и статистика, умение решать задачи по логике. Продвинутое владение аппаратом проверки гипотез: множественная проверка, параметрические/непараметрические методы, бутстреп. Знание полного цикла проведения A/B-теста, методов снижения дисперсии в экспериментах. Интуиция по возникновению шумов в данных, определение независимых групп, анализ эффектов без контрольных групп. Machine Learning: Знание классических методов ML. Изучение и имплементация продвинутых моделей: байесовские модели, PGM, VBI, RL и прочее. Продуктовое мышление и бизнес: Понимание основных метрик продукта, перевод бизнес-задач в DS/DA/DE. Опыт декомпозиции бизнес-целей, построения прокси-метрик. Умение формировать новые направления для исследований, определять слабые/сильные стороны бизнес-логики. Опыт консультирования и плотной работы с продактом или бизнес-заказчиком. Опыт построения аналитических отчетов, презентаций результатов, написания статей и выступлений на конференциях. 💡 Будет преимуществом (Nice to have): Профильное образование и наличие сертификатов по специализациям анализа данных и машинного обучения. Опыт работы с хорошо описанными задачами и умение ставить задачи Middle-специалистам. 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме, пишите ID вакансии: 78603_SS)