Чем предстоит заниматься:
Наши пожелания к кандидатам:
Знание SQL, реляционных БД, индексов, партиционирования и базовых подходов к оптимизации запросов
Навыки сопровождения и доработки пайплайнов обработки данных под руководством старших коллег или в рамках согласованной архитектуры
Понимание инструментов оркестрации задач, включая Airflow или аналогичные решения
Владение Python на уровне написания скриптов, утилит и автоматизации типовых операций
Умение работать с Git
Владение Python 3 и библиотеками для анализа данных: pandas, numpy, scikit‑learn, statsmodels, scipy
Понимание жизненного цикла АБ-тестирования: постановка задачи, дизайн эксперимента, мониторинг и оценка результато.
Понимание жизненного цикла ML‑моделей: постановка задачи, подготовка данных, обучение, тестирование, внедрение, мониторинг и переобучение
Владение инструментами визуализации данных, включая Superset
Понимание жизненного цикла построения систематизированной отчетности: постановка задачи, подготовка данных, мониторинг, сбор обратной связи
Опыт работы в банках, крупных технологических компаниях или телеком-операторах как преимущество
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности