Аналитик-разработчик

от 150 000 до 300 000 руб. до вычета налогов

Требуемый опыт работы: 1–3 года

Полная занятость, полный день

О компании:

Rubbles занимается разработкой и внедрением DS-продуктов в крупные бизнесы. Например: системами предсказания спроса на товары в ритейле и fmcg, рекомендательными системами, системами предсказания поломок оборудования, поисковыми системами для онлайн-магазинов, системами оптимизации производства в промышленности и т. п. Среди клиентов многие лидеры своих индустрий: Пятёрочка, Дикси, Газпромнефть, Альфа-Банк, Сбербанк, Перекрёсток, Открытие, Алроса, Mars, KFC и многие другие. За три последние года компания выросла в 12 раз по выручке и планирует продолжать рост.

О команде:

У нас небольшая и опытная команда (~130 человек), многие сотрудники — выпускники МГУ, МФТИ, ВШЭ, Сколтеха, ШАД Яндекса, бывшие сотрудники Яндекса, Google, Samsung, Тинькофф, Rambler, Booking, есть грандмастер Kaggle (однако всё это, разумеется, не является ограничением для кандидатов — мы смотрим на навыки, а не на регалии).

Мы ищем аналитика-разработчика, который поможет сделать лучше наше направление клиентской аналитики, которое занимается рекомендательными системами в ритейле, Next Best Action в фарме, персонализацией поисковых систем в онлайн-ритейле, профилированием клиентов в банках и другими задачами. Твои будущие коллеги, а их в направлении уже почти 15 — это дата саентисты, дата аналитики и дата инженеры. Одна из наших задач — по-максимуму избавиться от рутины в аналитике данных и там, где можно трансформировать ad-hoc код в полноценные переиспользуемые модули.

Обязанности:

  • Продуктивизация аналитических пайплайнов для работы с данными (проверка данных на смысл и непротиворечивость на этапах во время и после ETL и после построения прогнозов).
    Пример задач:

    • создание системы автоматической проверки входных и выходных данных для систем прогнозирования,

    • создание модуля для быстрого инференса моделей при изменении входных данных для последующего WHAT IF анализа прогнозов;

  • Подготовка среды для работы аналитика данных (собрать докер, подготовить инструкцию по его эксплуатации; настройка забора и предобработки данных и т.д)

  • Поддержка data scientist’ов и аналитиков данных (также работают на Python) в задачах разработки.

Минимальные требования:

  • Опыт промышленной разработки на Python (pandas, flask, написание пайплайнов обработки данных, знать про pep8) или опыт работы дата-аналитиком (но ваш python должен быть хорош);

  • Понимание статистики (на уровне университетского курса статистики - медиана vs среднее и т.п.);

  • Опыт преобразования “аналитического” кода в “продакшн” (добавление тестов, эталонных данных, дополнительных проверок к коду, написанному для быстрой проверки гипотез по данным).

На что ещё смотрим:

  • Опыт работы с Airflow и другими подобными инструментами для запуска регулярных задач;

  • Опыт разработки сервисов (Django, Asyncio и др.);

  • Опыт проектирования высоконагруженных приложений и/или приложений работы с большими данными(Spark, hadoop, etc);

  • Будет плюсом опыт использования машинного обучения.

У нас:

  • Участие в быстром росте компании, работающей на перспективном AI рынке;
  • Удаленная работа при желании;

  • Поддержка кандидата в профессиональном и карьерном росте;
  • Совместная работа с опытными разработчиками, аналитиками данных, менеджерами, продуктологами;
  • Гибкий график работы;
  • Оформление полностью белое по ТК РФ;
  • ДМС (включая стоматологию) после прохождения испытательного срока;
  • Уютный офис в центре Москвы (2 минуты от м. Сухаревская) со всем необходимым для комфортной работы.

Ключевые навыки

Python
Pandas
SQL
Flask
Математическая статистика

Вакансия опубликована 10 января 2022 в Москве

Отзывы о компании

О данном работодателе пока нет отзывов или он скрыл их на нашем сайте
Ваши отзывы помогают людям принимать взвешенные карьерные решения
Оставить отзыв о компании

Похожие вакансии