Data scientist

Экономист — это эксперт в экономической сфере, основная задача которого состоит в аналитике показателей деятельности организации для увеличения ее эффективности, планировании и формировании бюджета, контроля за его реализацией. Экономисты также ведут регулярный управленческий учет, готовят оперативные отчеты и занимаются оптимизацией.

Базовые требования

Типичные задачи

Карьерный трек



1
Должность junior -  Стажер Data scientist

Средняя зарплата: 60 000 - 80 000 руб.

Требования к опыту работы: без опыта или стажировка

Ключевые требования: Ключевые требования: высшее (или выпускной курс) образование; аналитическое мышление; высокий уровень самостоятельности и ответственности; базовые знания Python и SQL; английский язык на уровне чтения технической литературы.

Ключевые задачи/характеристики работы: 
  • Проверка гипотез с помощью методов машинного обучения
  • Разработка моделей машинного обучения и улучшение существующих
  • Сбор данных из различных источников, анализ их структуры и однородности, выявление закономерностей и связей
  • Анализ неструктурированной информации (презентации, документы и т.д.)
  • Представление результатов аналитики в понятной форме
  • Ведение документации по своим задачам


2
Должность middle - Data Scientist

Средняя зарплата: 130 000 — 200 000 руб.

Требования к опыту работы: 1—3 года

Ключевые требования: высшее образование; уверенное владение Python, SQL; практический опыт работы с базовыми алгоритмами машинного обучения; знания в области математики, теории вероятности и мат. статистики; аналитические способности и логическое мышление; умение объяснять и адаптировать технические термины для нетехнических специалистов/

Ключевые задачи/характеристики работы:

  • Формулирование на основе анализа данных гипотез для проверки
  • Участие в проверке гипотез с помощью методов машинного обучения
  • Исследование, обработка и обогащение данных
  • Исследование лучших практик решения задач анализа данных
  • Участие во внедрении моделей машинного обучения по подтвержденным гипотезам
  • Проведение экспериментов и разработка правил проведения пилотных проектов
  • Ведение документации по своим задачам


3

Должность senior - Senior Data Scientist

Средняя зарплата: 140 000 — 200 000 руб.

Требования к опыту работы: 3—6 лет

Ключевые требования: высшее образование; практический опыт внедрения моделей машинного обучения; умение глубоко погружаться в проблему, искать и обосновывать аналитические решения; глубокие знания математической статистики и методов машинного обучения; умение доступно объяснять сложные системы коллегам и заказчикам; английский язык на хорошем уровне.

Ключевые задачи/характеристики работы: 

  • Обработка и анализ различных типов данных, генерация и проверка гипотез
  • Поиск необходимых данных в источниках для моделирования и будущего применения
  • Создание прогнозных и предписывающих моделей для принятия бизнес-решений
  • Разработка надежных и воспроизводимых комплексных аналитических решений
  • Оценка существующих решений с точки зрения бизнеса
  • Интерпретация результатов анализа нетехническим специалистам



4

Должность lead - Lead Data Scientist

Средняя зарплата: от 200 000 руб.

Требования к опыту работы: от 6 лет

Ключевые требования: высшее образование; глубокие знания и практические навыки в области искусственного интеллекта и машинного обучения; опыт управления командой специалистов; умение брать ответственность и доводить решения до результата; глубокие знания математической статистики, Python, SQL и английского языка.

Ключевые задачи/характеристики работы: 

  • Управление командой специалистов с разными компетенциями (Data Scientist, инженеры, разработчики, тестировщики и др.), мотивация и обучение коллег
  • Создание продуктов с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта и защита финансового эффекта от их использования
  • Исследование рынка, тестирование новых гипотез для оптимизации работы существующих продуктовых решений компании
  • Самостоятельное ведение проектов по разработке сложных моделей машинного обучения
  • Внедрение моделей машинного обучения в эксплуатацию


На сайт программы