Data Scientist для прогнозирования и аналитики@ BP

4K $–6K $/мес
Опубликовано 30.05.2026

О позиции

Вакансия Data Scientist удалённо для компании bp. Вам предстоит работать с прогнозированием и аналитикой, используя сильные навыки Python для анализа и улучшения моделей прогнозирования. Основное внимание будет уделено оценке точности, EDA, улучшению процессов и получению бизнес-инсайтов.

Чем вы будете заниматься

  • Оценка точности прогнозов (MAPE, wMAPE, MAE, RMSE) на ежемесячной, квартальной и годовой основе.
  • Автоматизированная отчетность и визуализация данных с использованием Python и дашбордов.
  • EDA на больших наборах данных — выявление аномалий и проблем с качеством данных.
  • Оценка классических моделей: Наивная, Скользящие Средние, ARIMA.
  • Перевод статистики в бизнес-нарративы.
  • Создание переиспользуемого кода на Python (Git, Docker, основы CI/CD).

Требования

  • Сильные навыки Python: Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn, Sklearn, Statsmodels.
  • Твердое понимание MAE, RMSE, MAPE.
  • Знания в области временных рядов (предпочтительно, но не обязательно).
  • Независимость, сильные коммуникативные навыки, ориентированность на бизнес.

Будет плюсом

  • Опыт прогнозирования в финансах / планировании спроса / обменных курсах, опыт работы с облачными технологиями.

Что мы предлагаем

  • Конкурентоспособная зарплата в диапазоне $4,000–6,000 в месяц.
  • Удалённая работа с гибким графиком.
  • Возможности для профессионального роста и развития.
  • Работа в международной команде с опытными специалистами.
  • Доступ к современным инструментам и технологиям.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
7.5
7.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает хорошие условия работы и конкурентоспособную зарплату. Однако, описание может быть более детализированным.

Формируем профиль успеха...

Анализируем требования вакансии и данные рынка

Обзор рынка

Объём рынка 2026
$50B
Годовой рост
22.5%
Внедрение AI
75%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonPandasNumPy
Растущий спрос
Machine LearningDeep LearningBig Data Technologies
Снижающийся спрос
RSAS

Тренды отрасли

Увеличение использования машинного обучения
Ожидается, что к 2026 году 75% всех аналитических процессов будут включать машинное обучение, что значительно улучшит точность прогнозов.
Рост популярности облачных платформ
Согласно прогнозам, 60% компаний будут использовать облачные решения для анализа данных к 2025 году, что открывает новые возможности для Data Scientists.

Новости Analytics

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев

Похожие вакансии