Вакансия “Аналитик данных отдела исследований клиентского опыта“
Id: 1023369
Активная
Вакансия
Обновлена:
08.06.2023
Тщательный отбор
Должность
Аналитик данных отдела исследований клиентского опыта
Заработная плата
по договоренности
|
Описание вакансии:
|
|
| Вид работы: |
#за компьютером
|
| Рабочее место: |
•
Стационарное рабочее место
|
| Адрес места работы: |
•
Москва, Пресненская набережная 12
|
| Тип занятости: |
•
Постоянная работа
|
| График работы: |
•
полный день
|
| Опыт работы: | • от 1 года |
| Обязанности: |
•
Проведение разведочного и дескриптивного анализа данных (результатов опросов клиента и данных об активности клиента) с целью описания, определения и выявления основных взаимосвязей
•
Генерация и проверка гипотез посредством проведения А/В тестов
•
Работа с различными источниками данных (данные опросов и клиентской активности)
•
Разработка моделей для выявления факторов влияния на ключевые метрики клиентского опыта (логистические регрессии, классификации и т.д.)
•
Сегментирование клиентов на основании внутренних данных и данных из опросов клиентов
•
Анализ данных соц.медиа: решение задач, связанных с текстовой аналитикой
•
Подготовка данных (data-set) для разработки моделей по запросу Data Scientist
•
Взаимодействие с Data Scientist смежных подразделений и формирование требований для разработки промышленных моделей
|
| Требования: |
•
Высшее образование в области математики/вычислительных наук/физики/экономики/финансов (МФТИ, МГУ, ВШЭ, МГТУ им.Баумана)
•
Опыт работы в подразделениях Data Processing исследовательских агентств от 1 года
•
Знание математической статистики и методов анализа данных
•
Знание и понимание основных метрик и принципов оценки качества моделей и получаемого с их помощью результата, способов валидации моделей
•
Умение проверять статистические гипотезы, знание основных критериев
•
Опыт проведения А/В тестов
•
Уверенное знание python (+ классический набор библиотек для анализа данных/ машинного обучения: scikit-learn, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn
•
Знание SQL (как преимущество)
•
Опыт работы с хранилищами данных: выгрузка данных, построение агрегатов
•
Знание алгоритмов ML: деревьев решений и случайных лесов, регрессии, бустингов, кластеризации и др., понимание принципов работы рекомендательных систем и лежащих в основе алгоритмов
|
| Дополнительно: |
•
Условия: трудоустройство согласно Законодательству;
конкурентная заработная плата;
профессиональное обучение и развитие;
добровольное медицинское страхование, льготные условия кредитования;
корпоративная пенсионная программа, материальная помощь;
спортивная жизнь и корпоративные мероприятия;
возможность построить карьеру в ведущем банке России. |
Loading...