Data Scientist Junior+ — Causal Inference и эконометрика@ Х5 Group

29K $–40K $/мес
оценка на руки
Опубликовано 29.05.2026

О позиции

Мы ищем Data Scientist Junior+ для работы в команде ad-hoc аналитики компании Х5 Group. Эта позиция предлагает уникальную возможность работать с большими данными и решать интересные исследовательские задачи в области Causal Inference и эконометрики. Вы будете частью команды, которая анализирует данные более чем 29 тысяч магазинов и 50 миллионов клиентов.

Чем вы будете заниматься

  • Разработка методологий и инструментов для оценки эффектов, когда классические A/B-тесты неприменимы.
  • Внедрение продвинутых эконометрических подходов для улучшения текущих методологий.
  • Написание статей по итогам интересных задач.
  • Анализ бизнес-механик и формулирование причинных гипотез.
  • Чтение свежих статей и имплементация методов из них.

Требования

  • Опыт работы в Data Science от года.
  • Знания в области Causal Inference и эконометрики.
  • Понимание эндогенности и методов борьбы с ней.
  • Умение отличать конфаундеров от инструментов.
  • Навыки построения DAG для DGP и нахождения коллайдеров и медиаторов.
  • Знание современных подходов к анализу кросс-секционных и панельных данных.
  • Умение писать чистый и структурированный код на Python.
  • Знание SQL и умение строить оптимальные запросы.

Будет плюсом

  • Знакомство с hadoop-стэком.

Что мы предлагаем

  • Возможность работать удалённо или в гибридном формате.
  • Ежеквартальные премии по результатам работы.
  • Удобный офис рядом с м. «Добрынинская» и бесплатная парковка на м. «Волгоградский проспект».
  • Гибкий график работы.
  • Широкий пакет ДМС, включая выезд за рубеж и стоматологию.
  • Возможности для обучения и развития за счёт компании.
  • Классный коллектив и веселые тимбилдинги.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
7.5
7.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи в области Data Science с акцентом на Causal Inference и эконометрику. Условия работы привлекательные, но зарплата может быть ниже среднего для более опытных специалистов.

Требования к языку
RussianNative
English(опционально)B2
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

Глубокое понимание методов причинно-следственного анализа и эконометрики, включая использование Python для реализации этих методов.

Способность к самоорганизации и эффективной работе в удаленном режиме, что важно для выполнения задач в динамичной команде ad-hoc аналитики.

Практический опыт работы с SQL и Hadoop для обработки и анализа больших объемов данных, что критично для работы с данными 29 тысяч магазинов.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Data Scientist Junior+ — Causal Inference и эконометрика (Сейчас)Data Scientist (1–2 года)Старший Data Scientist (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$15B
Годовой рост
12.5%
Внедрение AI
75%
Инвестиции
+200%

Навыки и требования

Обязательные
PythonSQLCausal Inference
Растущий спрос
Machine LearningBig Data AnalyticsData Visualization
Снижающийся спрос
MATLABSAS

Тренды отрасли

Увеличение использования Python в эконометрике
Python становится стандартом в эконометрике, с ростом использования библиотек, таких как statsmodels и scikit-learn, на 30% за последние 2 года.
Рост интереса к Causal Inference
Кausal Inference становится важной областью для бизнеса, с увеличением числа публикаций и исследований на 40% в 2023 году.

Новости Retail Analytics

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев