Мы хотим работать с тобой.
Какая у нас миссия:
Мы разрабатываем экосистему сервисов для Медси. Среди проектов: мобильное приложение SmartMed для пациентов, медицинские информационные системы для врачей, система управления профилем пациента (CDP). Наша цель - сделать удобные сервисы, которые помогут клиентам и сотрудникам лучше понимать друг друга и закрывать большинство вопросов с помощью компьютера и телефона.
Кого мы ищем:
Мы ищем аналитика данных в команду рекомендательной системы (для мобильного приложения; предстоит исследовать различные монетизированные сервисы), и который имеет опыт работы с рекомендательными системами в качестве junior-специалиста.
Что нужно делать:
развиваться в новом бизнес-домене;
брать на себя больше ответственности, чтобы вырастить свои компетенции (в т.ч. в смежных технических функциях - ML-инженер, ETL-инженер, BI-аналитик, а в пределе - и административные);
влиять на развитие информационной системы;
Участвовать в цикле доработок рекомендательной системы (исследование, разработка алгоритма, A/B тест, раскатка) и развития рекомендательной системы (постановка ТЗ на новый функционал - по мере роста компетенций) в команде сотрудников Управления по работе с данными и представителей бизнес-заказчиков;
Виды функциональных работ: ad hoc исследования (сбор, обработка, анализ, интерпретация, презентация), разработка экспертных алгоритмов (и ML-моделей - по мере роста компетенций), проведение A/B-тестов (дизайн, мониторинг, оценка), доработка дэшбордов (по мере роста компетенций - доработка OLAP-кубов), доработка DAG'ов Airflow;
Виды обеспечивающих работ: актуализация и создание статей в базе знаний, решение инфраструктурных проблем по инструкциям;
Мы ожидаем:
Опыт стажировки аналитиком данных или работы аналитиком данных до года (будет плюсом работа с рекомендательными системами);
Знание Python (pandas, matplotlib, scipy, sklearn, kafka-python, requests, selenium);
Знание SQL (DML, временные таблицы; процедуры, SQL agent - будет плюсом), СУБД: MS SQL Server, PostgreSQL, ClickHouse;
Знание Excel (форматирование, сводные таблицы, графики; макросы - будет плюсом);
Знание Power Point (форматирование);
Знание математической статистики (точечные и интервальные оценки; выборка и генеральная совокупность, репрезентативность; статистические тесты; корреляция; регрессия; нейросеть; будет плюсом знание алгоритмов, используемых в рекомендательных системах);
Мы предлагаем тебе:
