Аналитик данных (маркетинг в ритейле)

До 300 000 ₽

Что предстоит делать:

анализ результатов рекламных кампаний через моделирование аплифта;
встречи с заказчиками, снятие бизнес-требований, презентация результатов;
получение и интерпретация данных, построение гипотез, формирование рекомендаций по оптимизации рекламных кампаний;
лидирование команды (3-5 человек DS/DA).

Мы предлагаем:

стабильную «белую» зарплату;
удаленку из любого региона;
систему бенефитов: компенсацию медицинских расходов, возможность беспроцентного займа, компенсацию обучения, спортивных занятий и затрат на обучение детей программированию;
корпоративные занятия спортом;
богатый опыт сплоченной и профессиональной команды.

От 3 лет

Зарплата

Опыт работы

Направление

Мы ждем от вас:

уверенное знание SQL (Clickhouse, MS SQL) и Python;
опыт создания читабельных Jupyter-ноутбуков;
понимание бизнес-метрик для ритейла;
навыки презентации результатов исследований в понятном для заказчика виде;
знание базовых ML-подходов (Causal Impact, Time Series, кластеризация, uplift-моделирование);
навыки работы с BI-системами (Datalens, Superset);
умение оценивать сроки задач и соблюдать их.

(2 вакансии)

Аналитик данных

До 300 000 ₽

Что предстоит делать:

анализ результатов рекламных кампаний через моделирование аплифта;
встречи с заказчиками, снятие бизнес-требований, презентация результатов;
получение и интерпретация данных, построение гипотез, формирование рекомендаций по оптимизации рекламных кампаний;
лидирование команды (3-5 человек DS/DA).

От 3 лет

ДатаЛаб

Зарплата

Опыт работы

Направление

Мы предлагаем:

стабильную «белую» зарплату;
удаленку из любого региона;
систему бенефитов: компенсацию медицинских расходов, возможность беспроцентного займа, компенсацию обучения, спортивных занятий и затрат на обучение детей программированию;
корпоративные занятия спортом;
богатый опыт сплоченной и профессиональной команды.

уверенное знание SQL (Clickhouse, MS SQL) и Python;
опыт создания читабельных Jupyter-ноутбуков;
понимание бизнес-метрик для ритейла;
навыки презентации результатов исследований в понятном для заказчика виде;
знание базовых ML-подходов (Causal Impact, Time Series, кластеризация, uplift-моделирование);
навыки работы с BI-системами (Datalens, Superset);
умение оценивать сроки задач и соблюдать их.

Мы ждем от вас:

(2 вакансии)

Откликнуться на вакансию