Аналитик
от 40000 ₽ до 60000 ₽
Дата обновления: 12.05.2025, 16:46
АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СЕВЕРСТАЛЬ МЕНЕДЖМЕНТ"
Город Москва, Клары Цеткин улица, 2
Должностные обязанности
Применение алгоритмов машинного обучения для решенияпоставленных бизнес-задач.
Сбор данных из внутренних базданных и работа с внешними источниками информации.
Взаимодействие с заказчиком в процессе реализации задачи.
Подготовка аналитических отчетов. Презентация финальногопродукта заказчику.
Требования к кандидату
Английский,продвинутый - С
Высшее, дипломированный специалист
Уметь: анализировать финансовые, микро- имакроэкономические показатели; программировать на языкеPython
Хорошо знаешь numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn,xgboost/lightgbm.
Также желательно знать tensorflow/pytorch иPySpark.Строить и валидировать модели для временных рядов(SARIMAX, ETS, VAR, LSTM).
Писать SQL-запросы среднейсложности.
Пользоваться Git и терминалом Linux.
Подбирать предпосылки и алгоритм машинного обучения,соответствующие поставленной бизнес-задаче.
Нужно знать: теорию вероятности и математическую статистику;классическую эконометрику (линейная регрессия, логистическаярегрессия); алгоритмы машинного обучения (деревья решений,random forest, gradient tree boosting, нейронные сети).
Образование: не указано
Опыт работы (лет): 2
Квалификации
Английский,продвинутый - С
Высшее, дипломированный специалист
Уметь: анализировать финансовые, микро- имакроэкономические показатели; программировать на языкеPython
Хорошо знаешь numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn,xgboost/lightgbm.
Также желательно знать tensorflow/pytorch иPySpark.Строить и валидировать модели для временных рядов(SARIMAX, ETS, VAR, LSTM).
Писать SQL-запросы среднейсложности.
Пользоваться Git и терминалом Linux.
Подбирать предпосылки и алгоритм машинного обучения,соответствующие поставленной бизнес-задаче.
Нужно знать: теорию вероятности и математическую статистику;классическую эконометрику (линейная регрессия, логистическаярегрессия); алгоритмы машинного обучения (деревья решений,random forest, gradient tree boosting, нейронные сети).
Образование: не указано
Опыт работы (лет): 2
Условия
Тип занятости: Полная занятость
График работы: FULL
Количество рабочих мест: 5
полная занятость
full
Контактное лицо компании
Хливнюк Мария Михайловна
Контактное лицо
