- Страна
- Россия
- Зарплата
- 250 000 ₽ – 350 000 ₽
Senior Data Analyst
Оценка ИИYADRO — сильный бренд на российском IT-рынке с интересными инженерными задачами. Предлагаются гибкие условия работы (гибрид) и конкурентная заработная плата.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний математического аппарата (статистика, линал) и владения ML-фреймворками на уровне Senior. Также необходим опыт работы с Big Data и облачными решениями.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный в описании диапазон 250 000 – 350 000 ₽ полностью соответствует текущим рыночным ожиданиям для позиции Senior Data Analyst в крупных российских технологических компаниях.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Senior Data Analyst в YADRO
*💰*По итогам собеседования (ср. рын. зп 250 000 ₽ – 350 000 ₽)
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, офис или гибрид (МСК, СПб, Нижний Новгород).
*📌*Наши ожидания:
– Математика и статистика. Понимание теории вероятностей, статистических распределений, методов проверки гипотез, линейной алгебры.
– Владение Python и SQL для работы с данными. Знание основных алгоритмов, умение создавать и отбирать признаки, интерпретировать данные.
– Работа с большими данными и знание принципов работы с облачными платформами.
– Навыки коммуникации. Умение объяснять сложные вещи простым языком, взаимодействовать с бизнес-аналитиками, разработчиками и другими специалистами.
– Машинное обучение. PyTorch, TensorFlow (желательно).
*✍🏼*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Statistics
- Linear Algebra
- Machine Learning
- PyTorch
- TensorFlow
- Big Data
- Cloud Platforms
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний статистики, необходимых для корректной интерпретации данных.
Расскажите, как вы выбираете размер выборки для A/B теста и какие метрики используете для оценки статистической значимости?
Оценка практических навыков работы с данными и понимания бизнес-логики.
Опишите ваш процесс Feature Engineering: как вы определяете, какие признаки будут наиболее полезны для модели?
Проверка навыков работы с большими данными, указанных в вакансии.
С какими инструментами для работы с Big Data вы сталкивались и как оптимизировали SQL-запросы при работе с терабайтами данных?
Вакансия предполагает знание ML-библиотек.
В каких случаях вы бы предпочли использовать PyTorch вместо классических методов машинного обучения для аналитических задач?
Soft skills важны для взаимодействия с бизнесом.
Приведите пример, когда вам пришлось объяснять сложный технический вывод нетехническому заказчику. Как вы построили коммуникацию?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
