Назад к списку вакансий



Старший менеджер по исследованию Big Data (Senior Data scientist)

Москва

Старший менеджер:

  1. Развитие инструментов, применяемых методик и математических моделей, привнесение новых алгоритмов и методов анализа данных. Наставничество и обучение как сотрудников подразделения, так и аналитиков смежных функций передовым методам обработки и анализа данных.
  2. Лидирование в разработке инновационных аналитических подходов и алгоритмов решения новых задач службы (R&D).
  3. Выработка рекомендаций по созданию новых продуктов и услуг (в том числе непубличных) на основании анализа текущего и будущего потребления клиентов в разрезе сегментов.
  4. Обогащение знаний о клиентах путем анализа данных о его поведении, потреблении, коммуникациях и пр. (обработка естественного языка, семантический анализ, классификация, и пр.)
  5. Построение моделей машинного обучения для проектов монетизации данных в рамках партнерских проектов (банки, контент провайдеры и др).
  6. Предоставление рекомендаций по оптимизации разрешения базовых станций и офисов на основании анализа перемещений клиентов, уровня их потребления и доходности для повышения эффективности инвестиций.
  7. Построение вероятностных и предсказательных моделей определения склонности к покупке существующих продуктов и услуг компании и партнеров.
  8. Определение аномального поведения клиентов (анализ фрода) и работы каналов продаж (качество подключений) с целью минимизации потерь выручки.
  9. Представление результатов проведенных исследований заинтересованным функциям, обучение бизнес заказчиков, координация и помощь внедрения разработанных алгоритмов в коммерческое использование (как часть создания data-driven культуры в Компании).
  10. Построение прогноза коммерческих показателей (выручка, Data трафик, Voice трафик) в разбивке по регионам для заинтересованных функций (rolling forecast)
  11. Построение рекомендательных систем для формирования персональных тарифов для целевого маркетинга и маркетинга

Требования:

Высшее: математическое, IT, техническое

 Python (pandas, sklearn, xgboost, lightgbm, matplotlib etc.) либо R

 Отличное знание SQL (оконные функции, хранимые процедуры, циклы)

 Владение инструментами из стека Hadoop (Hive, Impala, Spark) как плюс

 Умение переложить бизнес-задачу на язык математической модели

 Способность самостоятельно подготовить оптимальное количество и качество данных, необходимых для решения задачи

 Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения

 Понимание условий и границ применимости моделей, умение валидировать и оценивать их качество

 Умение находить оптимум между точностью и скоростью достижения результата