Подбор IT персонала

Data Scientist

Закроем задачи по найму от заявки до вывода сотрудника на работу

Улучшим результаты вашей команды IT-рекрутеров с помощью корпоративного обучения

Наш подход в работе «от человека к человеку»

Data Scientist — эксперт в области работы с данными. Он анализирует и интерпретирует сложные данные, чтобы извлекать из них полезную информацию и на ее основе принимать обоснованные решения.

Он использует статистику, машинное обучение (Machine Learning), программирование и визуализацию данных для анализа и предсказания событий, выявления неочевидных закономерностей.

1. Собирает данные из различных источников, таких как базы данных, API, файлы CSV, и внешние веб-ресурсы.
2. Обрабатывает и чистит данные для удаления шума и ошибок, трансформирует данные для дальнейшего анализа.
3. С помощью инструментов типа Hadoop или Spark анализирует данные, находит закономерности и аномалии на основе статистических методов и алгоритмов машинного обучения.
4. Разрабатывает и обучает модели машинного обучения для прогнозирования будущих событий и выявления скрытых закономерностей.
5. Визуализирует данные с помощью графиков, диаграмм и дашбордов. Делает выводы и дает рекомендации на их основе.
6. Оптимизирует бизнес-процессы.
7. Валидирует и дорабатывает модели на тестовых наборах данных для повышения их точности и надежности.

1. Junior Data Scientist
Занимается сбором и очисткой данных, выполняет простой анализ, создает отчеты и визуализирует данные.
Навыки: базовые знания статистики, владение языками программирования (Python, R, SQL), навыки визуализации данных.
Опыт: от 0 до 2 лет.

2. Data Scientist
Разрабатывает и внедряет модели машинного обучения, проводит комплексный анализ данных, участвует в проектах по анализу данных.
Навыки: глубокое знание статистики и машинного обучения, опыт работы с большими данными, навыки программирования и работы с инструментами анализа данных.
Опыт: от 2 до 5 лет.

3. Senior Data Scientist
Разрабатывает и оптимизирует сложные модели, руководит проектами по анализу данных, берет в менторство младших специалистов и участвует в стратегическом планировании.
Навыки: экспертные знания в области машинного обучения и анализа данных, навыки управления проектами, опыт работы с бизнес-стейкхолдерами.
Опыт: от 5 до 8 лет.

4. Lead Data Scientist / Team Lead
Руководит командой дата-сайнтистов, управляет проектами, координирует работу команды, взаимодействует с другими департаментами компании.
Навыки: лидерские качества, управление командой, стратегическое мышление, глубокие технические знания.
Опыт: от 8 до 10 лет.

5. Data Science Manager
Руководит несколькими командами, определяет стратегию работы, управляет ресурсами и бюджетом, взаимодействие с руководством компании.
Навыки: управленческие навыки, стратегическое планирование, опыт взаимодействия на уровне руководства.
Опыт: более 10 лет.

6. Director of Data Science
Разрабатывает долгосрочную стратегию в области данных, управляет департаментом Data Science, интегрирует анализ данных в бизнес-стратегию компании.
Навыки: лидерство, стратегическое видение, глубокое понимание бизнеса и данных.
Опыт: более 12 лет.

7. Chief Data Officer (CDO)
Отвечает за стратегию компании в области данных, руководит направлениями работы с данными, использует данные для достижения бизнес-целей.
Навыки: экспертные знания в области данных, стратегическое лидерство, управленческие навыки.
Опыт: более 15 лет