- Страна
- Россия
- Зарплата
- 100 000 ₽
Стажер дата-аналитик
Оценка ИИОтличная возможность для старта: высокая для стажера зарплата (100к gross), работа с реальным Big Data стеком и сильная культура менторства. Прозрачные процессы и масштаб компании делают эту позицию одной из лучших на рынке для начинающих.
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 достаточно серьезные: нужно не просто знать синтаксис Python и SQL, но и разбираться в статистике и ML. Однако наличие ментора и формат стажировки значительно облегчают вход в профессию.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИОклад в 100 000 руб. gross для стажера является значительно выше среднего по рынку Москвы, где стажировки обычно оплачиваются в диапазоне 40-70 тысяч рублей. Это предложение конкурирует с топовыми ИТ-компаниями и банками.
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
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: середина августа 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 август" и вакансию направлять сюда: tg Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- SQL
- Statistics
- Machine Learning
- Hadoop
- Hive
- Apache Spark
- A/B Testing
- Causal Inference
- Econometrics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков работы с данными, необходимых для ad-hoc задач.
Расскажите, в каких случаях вы бы использовали оконные функции в SQL вместо обычного GROUP BY?
Поскольку команда занимается дизайном экспериментов, важно понимать теорию.
Как вы будете рассчитывать необходимый размер выборки для A/B-теста и какие факторы на него влияют?
В описании упоминается работа с библиотеками для оценки тестов.
Что такое p-value и как его интерпретировать в контексте бизнес-решения?
Проверка владения основным инструментом аналитика.
Как в Pandas эффективно объединить два датафрейма по разным ключам и обработать пропуски?
Оценка потенциала кандидата к более сложным задачам.
Слышали ли вы о Causal Inference и зачем это нужно, если у нас уже есть результаты A/B-теста?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
