Стажер дата-аналитик
Оценка ИИОтличная стажировка с высокой для стажера оплатой (100к gross) и доступом к уникальному стеку технологий (Big Data, Spark, Hadoop). Четкие процессы, наличие менторства и перспективы роста делают это предложение одним из лучших на рынке для начинающих специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИДля стажировки требования достаточно серьезные: нужно не просто знать синтаксис Python и SQL, но и разбираться в статистике и дизайне экспериментов. Однако наличие ментора и структурированный онбординг значительно облегчают вход в процессы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенный оклад в 100 000 руб. gross является верхним пределом для стажерских позиций в аналитике данных в Москве, где средние значения обычно варьируются от 50 до 80 тысяч рублей. Это подчеркивает высокую планку требований и ценность роли для компании.
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: Ноябрь Asap 2026
*💡*Команда ad-hoc аналитики из X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик и etc) в поисках стажеров!
*🔬*Почему у нас интересно?
Более 25 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 25000 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 ноябрь" и вакансию направлять сюда: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- Statistics
- Machine Learning
- Hadoop
- Hive
- Spark
- A/B Testing
- Causal Inference
- Big Data
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых знаний SQL, необходимых для извлечения данных из Hadoop/Hive.
В чем разница между WHERE и HAVING, и как работают оконные функции (например, ROW_NUMBER или RANK)?
Поскольку команда занимается A/B-тестами, важно понимать, как оценивать их результаты.
Как вы будете проверять статистическую значимость результатов A/B-теста, если данные распределены ненормально?
В описании упоминается Causal Inference как преимущество.
Что такое эффект отбора (selection bias) и как он может повлиять на оценку эффективности новой инициативы в магазинах?
Проверка навыков владения основным инструментом аналитика.
Как в Pandas объединить два датафрейма по индексу и как обработать пропущенные значения перед обучением модели?
Проверка понимания специфики работы команды.
Как вы понимаете термин 'ad-hoc аналитика' и с какими трудностями можно столкнуться при работе с неструктурированными запросами от бизнеса?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
