- Страна
- Россия
- Зарплата
- 270 000 ₽ – 300 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Аналитик / DS / BI (нефтехимия)
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытных специалистов с редкой экспертизой в Six Sigma. Зарплата соответствует рынку для Senior-уровня, а удаленный формат работы является значительным плюсом, несмотря на проектный характер (6 мес+).
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена обязательным требованием сертификации Six Sigma Green Belt и наличием подтвержденного экономического эффекта от промышленных проектов. Позиция требует редкого сочетания навыков Data Science и глубокого понимания методологий управления качеством в производстве.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 270–300 тыс. руб. полностью соответствует рыночным ожиданиям для Senior Data Analyst в России. Для специалистов с узкой промышленной экспертизой и Six Sigma Green Belt это конкурентоспособное предложение, хотя верхняя граница могла бы быть чуть выше для редких кадров.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в TopSelection уже сейчас
Откликайтесь прямо сейчас, чтобы применить свой опыт в Six Sigma и Data Science в масштабных проектах нефтехимической отрасли!
Описание вакансии
#Вакансия #remote #vacancy #DataAnalyst #DataScience #SixSigma #Python #Нефтехимия #Удаленка #РаботаРФ
🔥 SENIOR DATA АНАЛИТИК / DS / BI (нефтехимия)| компания TopSelection
💸 270–300 тыс. руб.
🌍 Полная удалёнка (Россия, работа по мск времени)
📌 Проект 6 мес +
📃Оформление: формат ИП
Кого ищем, обязательные требования в опыте:
🔹 Глубокая аналитика данных + Python (pandas, numpy, sklearn)
🔹 Временные ряды + визуализация (statsmodels, Plotly/Matplotlib)
🔹 Six Sigma Green Belt (обязательно! знание DMAIC)
🔹 2+ промышленных цифровых проекта с доказанным экономическим эффектом (СУУТП, RTO, видеоаналитика, предиктивка, рекомендательные системы — приветствуется)
Что важно в отклике:
📩 Сопроводительное письмо с цифрами результата
📲 Отклик в ТГ: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- statsmodels
- Plotly
- Matplotlib
- Six Sigma Green Belt
- DMAIC
- Time Series Analysis
- Data Visualization
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует обязательного знания DMAIC. Работодателю важно понять, как кандидат применяет теорию на практике.
Расскажите о самом успешном проекте, реализованном вами по методологии DMAIC. Каких конкретных показателей удалось достичь на этапе Improve?
Для нефтехимии работа с датчиками и временными рядами критична. Проверяется владение инструментарием.
Какие методы обработки пропусков и аномалий во временных рядах вы используете при работе с данными промышленного оборудования?
В описании указан 'доказанный экономический эффект'. Нужно понять, как кандидат связывает ML-метрики с деньгами.
Как вы рассчитывали экономический эффект от внедрения вашей предиктивной модели или рекомендательной системы? Какие бизнес-метрики были ключевыми?
Проверка навыков визуализации для бизнеса и инженеров.
В каких случаях вы предпочтете Plotly вместо Matplotlib для презентации результатов анализа стейкхолдерам в промышленном секторе?
Проверка опыта в специфических для индустрии задачах.
Был ли у вас опыт работы с системами СУУТП или RTO? С какими основными сложностями в данных вы сталкивались в этих проектах?
Похожие вакансии
Senior аналитик КХД
Senior Data Analyst
DWH аналитик
Аналитик DWH (Senior)
Data Analyst Middle+
Senior Analyst DWH (Дата-платформы / MPP / Big Data)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!