Подбор Data scientist

Замеряем высоту текста в двух строчек для спойлера. Замеряем высоту текста в двух строчек для спойлера. Замеряем высоту текста в двух строчек для спойлера.

Data scientist: особенности подбора

Data scientist — это эксперт, специализирующийся на извлечении практической ценности из массивов структурированных и неструктурированных данных с применением методов анализа, статистики и машинного обучения.

Обязанности:

• Сбор и предварительная обработка данных из внутренних и внешних источников.
• Проведение анализа для выявления закономерностей, трендов и отклонений.
• Разработка алгоритмов и моделей прогнозирования на основе машинного обучения.
• Подбор и настройка математических и статистических методов обработки данных.
• Оценка точности и эффективности построенных моделей.
• Визуализация результатов анализа в виде графиков, дашбордов и отчетов.
• Подготовка технической документации по проведённым исследованиям.
• Представление аналитических выводов заинтересованным бизнес-подразделениям.
• Сопровождение моделей на этапе внедрения и эксплуатации.

Специалист взаимодействует с аналитиками, получая вводные данные, бизнес-гипотезы и метрики для оценки эффективности моделей. Он работает с инженерами данных и DevOps-специалистами, которые обеспечивают доступ к хранилищам, потоку данных и настройку вычислительной инфраструктуры. Взаимодействует с продуктовой командой, чтобы уточнить цели анализа и параметры моделей, ориентированных на конкретные бизнес-задачи.

Поиск data scientist требует оценки набора технических и аналитических компетенций. При подборе важно учитывать знание математической статистики, линейной алгебры, теории вероятностей, а также опыт построения моделей машинного обучения и анализа больших объемов данных.

Кандидат должен владеть Python или R, уверенно работать с библиотеками pandas, NumPy, matplotlib, scikit-learn и фреймворками для обучения (TensorFlow, PyTorch). Знание SQL и опыт взаимодействия с базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB) — обязательны.

Важным критерием является опыт работы с реальными продакшен-моделями. Data scientist должен уметь не только строить модели, но и оценивать их устойчивость, интерпретируемость и бизнес-ценность.

Подбор data scientist требует учета способности к критическому мышлению, формулировке гипотез и проверке их на практике. Преимуществом является опыт работы с BI-системами, участие в проектах по цифровизации процессов, знание принципов построения рекомендательных систем, fraud detection и demand forecasting.

Чтобы подобрать data scientist в Москве и по всей России, необходимо учитывать его опыт разработки и внедрения моделей, знание языков программирования и статистики, а также способность решать задачи бизнеса на основе анализа данных.