Middle/Старший Data Scientist / Специалист по продвинутой аналитике

Что предстоит делать

<p><strong>SoftConstruct Ukraine</strong> — это крупная продуктовая компания с армянскими корнями.<br>Мы разрабатываем инновационные решения в области Big Data, Data Science и разработки программного обеспечения для iGaming.<br>Сочетая отраслевую экспертизу с передовыми технологиями, мы создаем инновационные продукты, связанные со спортивной статистикой, анализом рисков, безопасностью и решениями, основанными на данных.<br>Мы фокусируемся на сложных и нестандартных проектах, постоянно исследуя новые технологические подходы и идеи.<br>Мы поддерживаем наших коллег, которые активно участвуют во всех сферах обороны нашей страны, а также помогаем в разработке решений и технической поддержке безопасности — информационного сектора государства. Мы готовы предложить работу IT-специалистам, которые в ней нуждаются.<strong><br><br></strong>Если вы ищете новую сложную задачу в области Data Science / Advanced Analytics и имеете соответствующий опыт, мы будем более чем рады предложить вам нашу позицию <strong>Middle/Senior Data Scientist / Advanced Analytics Specialist</strong>.<br><br><strong>О проекте и роли:</strong> <br><strong>DWH.</strong> Мы ищем <strong>Middle/Senior Data Scientist / Advanced Analytics Specialist</strong>, который поможет нам усилить возможности продвинутой аналитики во всех наших продуктах.<br><strong></strong></p><p><strong>Эта роль будет сосредоточена на</strong> построении моделей прогнозирования, обнаружения аномалий, сегментации клиентов и предиктивных моделей для поддержки принятия решений в продукте, финансах, управлении рисками и борьбе с мошенничеством.<br>Сотрудник будет тесно работать с аналитиками, продакт-менеджерами и бизнес-стейкхолдерами, чтобы превращать данные в практические инсайты, инструменты автоматизированного мониторинга и поддержки принятия решений.<br><br><strong>Компетенции / Технический стек:</strong> <br>SQL (BigQuery), Python (pandas, numpy, scipy, statsmodels, scikit-learn, matplotlib/seaborn), продвинутая статистика, A/B-тестирование, анализ временных рядов, обнаружение аномалий, прогнозирование, кластеризация, прогнозирование оттока, оценка рисков клиентов, бенчмарк-анализ, BI-инструменты (Tableau/Metabase/Looker Studio), техническая документация и валидация данных.<br><br><strong>Миссия должности:</strong> <br>Построить и усилить возможности продвинутой аналитики компании, превращая большие наборы данных в модели прогнозирования, обнаружения аномалий, анализа клиентов и предиктивные модели, которые улучшают принятие решений в продукте, финансах, управлении рисками и операционной деятельности.<br><br><strong>Обязательные требования:</strong></p><ul><li><strong>Опыт работы от 3+ лет</strong> в продвинутой аналитике или Data Science;</li><li>Уверенные навыки работы с <strong>SQL</strong> для работы с большими наборами данных в <strong>BigQuery или других DWH;</strong></li><li>Уверенные навыки работы с <strong>Python</strong> для анализа данных, статистики и предиктивного моделирования;</li><li>Твердое понимание <strong>статистики</strong>, проверки гипотез, распределений, стандартного отклонения и анализа значимости;</li><li>Практический опыт работы с <strong>анализом временных рядов</strong>, <strong>прогнозированием</strong> и <strong>обнаружением аномалий;</strong></li><li>Практический опыт <strong>анализа A/B-тестов</strong> и продвинутой интерпретации результатов экспериментов;</li><li>Опыт работы с <strong>сегментацией/кластеризацией</strong> и предиктивными моделями, такими как модели <strong>оттока/рисков/классификации</strong>;</li><li>Способность четко доносить результаты и превращать сложный анализ в практические бизнес-рекомендации;</li><li>Уровень английского: <strong>Upper-Intermediate или выше</strong>.</li></ul><p><strong>Будет плюсом:</strong></p><ul><li>Опыт в <strong>iGaming, беттинге, fintech или аналитике мошенничества/рисков;</strong></li><li>Опыт работы с <strong>оценкой клиентов (scoring)</strong>, <strong>прогнозированием нежелательных клиентов</strong> или сценариями борьбы с мошенничеством;</li><li>Знакомство с <strong>симуляционным/сценарным моделированием или подходами типа «цифровой двойник»</strong> для оценки влияния функций или бизнес-эффекта;</li><li>Опыт работы с <strong>каузальным выводом (causal inference)</strong>, uplift-моделированием или продвинутыми методами экспериментов;</li><li>Опыт работы с BI-инструментами, такими как <strong>Tableau, Metabase или Looker Studio.</strong></li></ul><p><strong>Основные обязанности:</strong></p><ul><li>Разрабатывать модели прогнозирования и мониторинга для ключевых KPI-метрик, включая оповещения с учетом сезонности и обнаружение аномалий;</li><li>Выявлять аномальные изменения в обороте, поведении игроков или производительности продукта для поддержки расследований в области мошенничества/рисков/злоупотреблений;</li><li>Проводить углубленный статистический анализ и бенчмаркинг продуктовых, финансовых и операционных метрик;</li><li>Выполнять продвинутый анализ результатов A/B-тестов, включая проверку значимости, интерпретацию размера эффекта и бизнес-рекомендации;</li><li>Строить модели сегментации и кластеризации клиентской базы для выявления групп пользователей, паттернов и возможностей;</li><li>Разрабатывать предиктивные модели для оттока, клиентов с отрицательной ценностью и других критически важных для бизнеса моделей поведения;</li><li>Поддерживать принятие продуктовых решений, оценивая ожидаемое влияние или рентабельность функций с помощью предиктивных и симуляционных подходов;</li><li>Тесно работать с аналитиками и стейкхолдерами для преобразования бизнес-вопросов в аналитические фреймворки и продвинутые модели;</li><li>Поддерживать высокие стандарты качества данных, документации и аналитической прозрачности.</li></ul><p><strong>Что мы можем вам предложить:</strong></p><ul><li>Интересную и сложную работу в продуктовой и data-driven компании;</li><li>Множество возможностей для обучения, роста и развития карьеры;</li><li>Ежегодный отпуск: 20 рабочих дней в году;</li><li>Оплата всех больничных дней при наличии справки от врача (без ограничения по количеству раз, но за один раз оплачивается до 2 недель);</li><li>Оформление в формате Дия.City (Гиг-контракт);</li><li>Бюджет €450 в год на обучение и/или спорт (компенсация в размере 50% от суммы расходов) после прохождения испытательного срока;</li><li>Бесплатная медицинская страховка после прохождения испытательного срока.</li></ul><p>Звучит интересно? Тогда подавайте заявку сейчас, не ждите!<br>SoftConstruct — отличное место для работы, где вы будете получать удовольствие, найдете друзей и вырастете профессионально!</p>