Junior Data Scientist — Causal Inference и эконометрика@ Х5 Group
О позиции
Компания Х5 Group ищет Junior Data Scientist для работы в области Causal Inference и эконометрики. Это отличная возможность для начинающих специалистов, которые хотят развивать свои навыки в аналитике и работать над интересными проектами в крупной компании. Вы будете частью команды ad-hoc аналитики, работающей с такими брендами, как Пятерочка и Перекресток.
Чем вы будете заниматься
- Разработка методологий и инструментов для оценки эффектов в ситуациях, когда классические A/B-тесты неприменимы.
- Работа с кросс-секционными и панельными данными, используя современные подходы, такие как Doubly Robust Estimators (AIPW), DiD, TWFE и IV.
- Написание чистого и структурированного кода на Python, а также работа с SQL для построения оптимальных запросов.
- Анализ данных и создание моделей для оценки причинно-следственных связей.
- Участие в обсуждении и разработке новых аналитических инструментов и методик.
Требования
- Опыт работы в сфере Data Science от года.
- Бэкграунд в Causal Inference или эконометрике.
- Знание эндогенности и методов борьбы с ней.
- Умение строить Directed Acyclic Graphs (DAG) и находить коллайдеры и медиаторы.
- Знание современных методов анализа данных.
- Опыт написания кода на Python и работы с SQL.
Будет плюсом
- Знакомство с hadoop-стэком.
- Опыт работы с большими данными.
- Знание дополнительных языков программирования.
Что мы предлагаем
- Гибкий график работы: возможность работать удалённо или в офисе.
- Ежеквартальные премии по результатам работы.
- Широкий пакет ДМС.
- Удобный офис с бесплатной парковкой.
- Дружелюбная атмосфера и поддержка в профессиональном развитии.
Вакансия предлагает конкурентную зарплату и интересные задачи в области Data Science. Однако, требования к кандидату достаточно высоки, что может ограничить количество подходящих соискателей.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание методов причинно-следственного анализа, включая использование DAG для построения графов зависимостей и оценки эффектов.
Способность эффективно работать в гибридном режиме, проявляя самостоятельность и инициативу в решении аналитических задач, что особенно важно в удаленной работе.
Опыт работы с Python и SQL для анализа данных, включая использование библиотек, таких как Pandas и NumPy, для обработки и визуализации данных.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости RetailTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев