- Страна
- Россия
- Зарплата
- 100 000 ₽
Стажер дата-аналитик
Оценка ИИОтличная возможность для старта: известный бренд, работа с реальным Big Data стеком, наличие менторства и конкурентная для стажера зарплата. Полная удаленка и четкие процессы обучения делают вакансию очень привлекательной.
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 ИИДля стажировки требования стандартные, но необходимы уверенные знания SQL и Python, а также понимание статистики. Основная сложность заключается в высоком конкурсе и необходимости работать полный рабочий день (40 часов).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИОклад в 100 000 руб. gross для стажерской позиции в Москве является выше среднего по рынку, где стажировки часто оплачиваются в диапазоне 40-70 тысяч рублей или не оплачиваются вовсе. Это предложение соответствует уровню крупных технологических компаний (Big Tech).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Позиция: Стажер дата-аналитик
Компания: Х5 Group
Формат: Продолжительность стажировки 6 месяцев (full-time - 40 часов в неделю!)
Локация: Удаленная работа (но по желанию можно работать из офиса, г. Москва)
Вилки: Оклад 100 тыс.руб. gross
Начало стажировки: Октябрь Asap 2026
*💡*Команда ad-hoc аналитики из X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик и etc) в поисках стажеров!
*🔬*Почему у нас интересно?
Более 20 тысяч магазинов, 15 миллионов клиентов, петабайты данных - и все это нужно анализировать. Каждый день мы показываем, что наши супермаркеты - на самом деле цифровой проект, в котором большое место занимают Big Data и Data-Driven подход.
Мы в команде ad-hoc аналитики крутим AB-тесты в оффлайне и не только, с каждым днем все больше прилетает нестандартных задачек, в которых мы используем все свои знания (или быстро их приобретаем), а также у нас можно заниматься рисерчами!
*🔭*Чем у нас занимаются стажеры?
- Первое время проходят онбординг, запоминают имена ментора и тим-лида и погружаются в курс дела
- Сразу после этого получают свою первую настоящую боевую задачку (и НЕ страдают, так как ментор всегда под рукой) на дизайн или оценку будущего эксперимента
- Продумывают дизайн А/B-тестов на магазинах или лояльных клиентах и интерпретируют их результаты, а также помогают руководителям инициатив (бизнесу) в этом
- Исследуют новые подходы к оценкам А/Б-тестов (для такой задачи преимуществом будет продвинутые знания в области статистики и causal inference)
- Помогают развивать core-библиотеку, созданную для оценки и дизайна А/Б-тестов
- Решают различные ad-hoc запросы (эконометрические задачи, модели прогнозирования, рекомендательные системы и пр.)
*😎*Ты нам подходишь:
- Если уже загуглил, что такое "ad-hoc" и понял, в чем суть
- Уверенно владеешь Python (pandas, numpy, matplotlib и весь базовый набор для аналитики данных), SQL (join'ы, оконки), знаешь статистику и основы ML
- Обладаешь аналитическим складом ума, наблюдательностью и успешно практикуешь метод пристального взгляда
- Любишь мемы (желательно, но необязательно)
- Преимуществом будет владение бигдатой
*☺️*Что мы предлагаем:
- Помощь менторов на всем этапе стажировки
- Классный коллектив, теплая атмосфера и веселые ретро с играми и битвой мемов, а также оффлайн-тимбилдинги
Ответы на 10 важных вопросов :
- Данные: данных петабайты, стек Hadoop, Hive, Spark.
- Железо: под команду 2 сервера под расчеты, каждый Intel Xeon 32Core 256 GB RAM Bare Metal.
Данные храним в Hadoop.
Что касаемо ноутбуков - выдаются HP / Dell.
- Масштаб влияния на core-бизнес? Решаемые задачи затрагивают более 22000 магазинов по всей стране.
- Уровень развития Data Science в компании? Data Science в компании выделен как одно из ключевых направлений.
- Роль дата сайентиста: полный цикл от понимания бизнес потребности до внедрения решений для решения ее.
- Бэкграунд у вашего руководителя? Linkedin
- Как часто вам будут мешать работать? мешать работать не будем, 3-4 часа регулярных встреч в неделю
- Карьерный рост: рост по результатам performance review, которые проводятся 2 раза в год.
- Prod/Research: задача может быть любая, так что research + prod
- Функция сервиса или лидера? На этапе стажировки 100% сервис.
Свои CV в формате "Фамилия Имя Резюме СТАЖЕР октябрь" и вакансию направлять сюда: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- SQL
- Statistics
- Machine Learning
- Hadoop
- Hive
- Spark
- A/B Testing
- Causal Inference
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков манипуляции данными, необходимых для ad-hoc задач.
Как с помощью Pandas объединить два датафрейма и найти разницу в средних значениях целевой метрики между группами?
A/B-тестирование — ключевая часть работы в этой команде.
Какие статистические критерии вы бы использовали для оценки результатов A/B-теста, если данные распределены ненормально?
Работа с большими данными требует понимания специфики SQL.
В чем разница между WHERE и HAVING в SQL, и как работают оконные функции (например, RANK или ROW_NUMBER)?
В описании упоминается Causal Inference как преимущество.
Что такое Causal Inference и почему корреляция не всегда означает причинно-следственную связь в анализе данных?
Проверка soft skills и понимания термина из вакансии.
Как вы понимаете термин 'ad-hoc аналитика' и с какими трудностями, по вашему мнению, можно столкнуться при решении таких задач?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
