Наименование профиля / должности: Data Science

Цель роли

Оказывать поддержку команде Data Science в сборе, очистке, исследовании и моделировании данных, способствуя подготовке аналитических инсайтов и прототипов моделей (под руководством наставников) для приоритетных бизнес-кейсов.

Основные обязанности:

• Сбор, очистка и подготовка наборов данных (data wrangling) из внутренних и внешних источников;
• Проведение разведочного анализа данных (EDA), выявление паттернов и формирование практических выводов;
• Реализация базовых моделей (регрессия / классификация / кластеризация) и оценка их эффективности;
• Подготовка визуализаций и отчетов (notebooks / простые дашборды) для представления результатов;
• Документирование этапов работы, гипотез и результатов; обеспечение воспроизводимости (чистый код, структурированный репозиторий);
• Взаимодействие с наставником и смежными командами (BI / Engineering / Product) для уточнения бизнес-требований.

Необходимые технические компетенции:

• Python (pandas, numpy, scikit-learn) и работа в Jupyter;
• SQL на базовом–среднем уровне (SELECT, JOIN, GROUP BY);
• Базовые знания статистики (распределения, корреляция, проверка гипотез — начальный уровень);
• Инструменты визуализации данных (matplotlib / seaborn / plotly);
• Базовые навыки работы с системой контроля версий (Git).

Необходимые поведенческие компетенции:

• Аналитическое мышление и внимание к деталям;
• Любознательность, быстрая обучаемость и открытость к обратной связи;
• Четкая коммуникация (умение объяснять выводы нетехнической аудитории);
• Проактивность и ответственность за выполнение небольших, но завершенных задач;
• Умение работать в команде и дисциплина в документировании и организации работы.

Желаемый уровень опыта:

• Студент(ка) 3–4 курса / магистратуры (Computer Science, математика, статистика, экономика, инженерия и др.) или кандидат(ка) в процессе профессиональной переквалификации с релевантными проектами;
• Практический опыт: 1–3 академических проекта / личное портфолио (GitHub) или участие в соревнованиях (например, Kaggle) — будет преимуществом.

Дополнительные требования:

• Английский язык: не ниже уровня B1–B2 (чтение технической документации и базовая коммуникация).