Аналитик данных
Summary
Data analyst at Monetka, a large Russian federal grocery retail chain (3000+ stores), building forecasting and geospatial models for store locations and territories. Day to day: turning business questions into analytical tasks, preparing data, and developing/validating ML models with Python and SQL. Based in Yekaterinburg; remote work indicated.
Мы — федеральная розничная сеть, которая переживает период бурного роста. Открытие более 700 магазинов в год и расширение офисов создают отличные возможности для профессионального развития в команде единомышленников. У нас уже более 3000 магазинов по всей стране! Хотите стать частью нашего успеха?
Чем предстоит заниматься:
- вместе с руководителем продукта переводить бизнес-вопросы в аналитические задачи;
- определять, что прогнозируем, для каких объектов и на какой горизонт;
- изучать источники данных, проверять их качество, полноту и применимость;
- готовить признаки территории, окружения и доступности;
- разрабатывать расчёты и прогнозные модели, начиная с простого базового решения;
- проверять качество на новых объектах и территориях, исключать утечки данных;
- разбирать ошибки и определять условия, в которых метод работает недостаточно хорошо;
- передавать разработчику воспроизводимые расчёты, описание входов и контрольные примеры;
- объяснять результаты, допущения и ограничения пользователям и участникам проекта;
- использовать ИИ для подготовки кода, поиска подходов и проверки гипотез, при этом формулы, качество экспериментов и выводы проверять самостоятельно.
Мы ждём, что вы:
- уверенно работаете с Python и SQL;
- знаете прикладную статистику и основные методы машинного обучения;
- имеете опыт подготовки реальных данных, построения моделей и оценки их качества;
- понимаете переобучение, утечки данных и некорректные схемы проверки;
- умеете сравнивать модель с простым базовым подходом;
- можете воспроизвести эксперимент и объяснить основания своего вывода;
- готовы разбираться в предметной области и пространственной специфике;
- умеете понятно объяснять результаты людям без математической подготовки.
Будет плюсом:
- опыт оценки торговых локаций, недвижимости, транспортной доступности или конкурентного окружения;
- GeoPandas, Shapely, PostGIS, QGIS или аналогичные инструменты;
- пространственная статистика и модели зон притяжения;
- проверка моделей на новых территориях и объектах;
- интеграция расчётов в регулярно используемый продукт.
Мы рады Вам предложить:
- Трудоустройство и соц. пакет согласно ТК РФ.
- Работа в стабильной, крупной и активно развивающейся компании.
- Полностью «белая», официальная стабильная заработная плата (авансовые выплаты и расчет).
- Гибкое начало рабочего дня.
- Возможность обучения и повышения квалификации в компании.
В сопроводительном письме опишите один аналитический проект: задачу, данные, способ проверки качества и результат, который удалось применить.