| Описание: | Globus – ведущий российский интегратор и лидер в разработке цифровых сервисов для крупного бизнеса. Мы ищем человека на проект крупного банка в команду «Data Science и клиентская аналитика». Вам предстоит работать с различными источниками данных, строить витрины данных, использующиеся для построения моделей и автоматизации, применять алгоритмы машинного обучения для ML-моделей.
Формат работы: Москва, офис Вавилова 19 (гибрид, количество дней в офисе по согласованию с командой). Задачи: - Получение структурированных и неструктурированных данных из различных источников;
- Исследование источников данных, обеспечение сбора данных;
- Написание функций и хранимых процедур для преобразования и агрегации данных;
- Настройка первичной обработки данных от источников (очистка, обогащение и т.д.);
- Создание алгоритмов загрузки данных в витрины;
- Разработка витрин данных;
- Построение и поддержка аналитических моделей (Python + Spark + Sklearn + LGBM);
- Feature Engineering: методы оценки значимости и отбора признаков, методы уменьшения размерности;
- Построение аналитических отчетов по результатам проведенной работы;
- Составление требований для Data Engineer по разработке новых витрин/объектов;
- Построение и проверка гипотез по запросу Заказчика.
Что мы ждем от кандидата: - Опыт работы в области Data Analyst от 1 года;
- Хорошее знание алгоритмов машинного обучения;
- Python, библиотеки для работы с ML;
- Базовые знания Spark, опыт работы со стеком Hadoop;
- Знание SQL;
- Понимание процессов ETL, ELT.
Как преимущество: - Знание Spark, PySpark, использование UDF, особенности написания кода для стека Hadoop;
- Знание особенностей программирования в распределённых системах;
- Опыт работы с noSql базами.
Условия: - Работа в аккредитованной ИТ компании;
- Адаптивные бизнес-процессы внутри компании;
- Достаточная степень независимости в принятии решений;
- Отличная возможность вместе с профессиональной командой создавать продукты, которыми будут пользоваться миллионы людей;
- Расширенный ДМС;
- Скидки на обучение английскому языку;
- Комфортабельное рабочее место, необходимое оборудование;
- Обучение за счет компании, участие в митапах.
|
