Специалист по анализу данных\Data Science analyst
Posted 2
views
Summary
Data science analyst at Finstar Financial Group in Moscow (hybrid, Moscow City office) who collects and cleans data, runs EDA and statistical hypothesis testing, builds ML models to forecast business metrics, and automates interactive dashboards for top management. Core stack: Python/R with ML libraries, SQL, plus BI tools (Tableau/Power BI); Big Data tools are a plus.
Обязанности:
- Сбор и предобработка данных: Извлечение данных из различных источников, очистка от аномалий, заполнение пропусков и подготовка витрин данных для анализа.
- Исследовательский анализ (EDA): поиск скрытых закономерностей, трендов и инсайтов в данных, проверка статистических гипотез.
- Разработка моделей: создание, обучение и валидация моделей машинного обучения (ML) для прогнозирования бизнес-метрик.
- Визуализация и отчетность: разработка интерактивных дашбордов и отчетов для топ-менеджмента и бизнес-заказчиков.
- Кросс-функциональное взаимодействие: перевод бизнес-требований на технический язык и презентация результатов анализа нетехническим командам.
- Автоматизация отчетности: создание интерактивных дашбордов для топ-менеджмента.
- Английский язык - upper-intermediate.
Требования:
- Опыт работы: от 5 лет в анализе данных внутри банковского сектора, инвестиционных фондов, финтех-компаний или в консалтинге (Big 4).
- Математическая база: глубокие знания теории вероятностей, математической статистики и эконометрики.
- Технический стек: hard-навыки программирования и обработки больших данных:
- Python / R: Библиотеки машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM) и анализа данных (Pandas, NumPy).
- SQL: Написание сложных аналитических запросов, работа с оптимизацией и оконными функциями.
- Big Data: Опыт работы с экосистемой Hadoop, Spark или облачными базами данных (Snowflake, ClickHouse) будет преимуществом.
- Визуализация: опыт работы с BI-инструментами (Tableau, Power BI) для визуализации метрик риска.
Место работы: Москва Сити, гибридный график