ФАУ «Единый институт пространственного планирования РФ» приглашает талантливых специалистов присоединиться к нашей сплоченной команде.
Сотрудники Института разрабатывают генеральные планы и мастер-планы городов и агломераций, проекты планировки территорий и программы комплексного развития транспортной инфраструктуры, проводят оценку градостроительного потенциала территорий и экономической эффективности проектов на основе собственных уникальных методик.
- реализуем масштабные задачи
- преобразовываем пространства
- предоставляем простор для достижения цели
Чем предстоит заниматься:
- Проведение анализа пространственных, статистических, научно-прикладных материалов в рамках федеральной НИР
- Изучение международного опыта по научной теме
- Построение прикладных математических моделей для каждого региона РФ
- Опробирование и коррекция матмоделей
- Участие в построении прогнозных моделей
Для успешной работы необходимо:
- Высшее образование (эконометрия, картография, прикладная математика и информатика, городское планирование, экономика и т.д..)
- Опыт работы от 3 лет по направлению аналитики больших данных
- Понимание основ экономики и социально-экономической географии
- Опыт работы в междисциплинарных командах
- Знание Python (важно — библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Scipy). Бонусом будет понимание SQL (PostreSQL)
- Знание инструментов визуализации данных (Matplotlib, Folium, Seaborn на базе Python; QGis как основа картографии)
Масштабные проекты
Высокопрофессиональная среда
Стабильная конкурентоспособная заработная плата
Рабочие места, оснащенные производительными компьютерами и двумя широкоформатными мониторами
Возможность профессионального развития и движения по карьерной лестнице
Корпоративное обучение
Дружный и сплоченный коллектив
Активная корпоративная жизнь
Мы благодарим Вас за проявленный интерес к нашей вакансии. Ваше резюме будет рассмотрено в течение 7 дней. Если Ваш опыт работы и квалификация соответствуют требованиям к вакансии, мы с Вами свяжемся.
Ключевые навыки
- Python
- pandas
- SQL
- Numpy
- Scikit-learn