Требования:

• Эксперт по Python и PySpark
• Экспертное знание нескольких баз данных (реляционных и нереляционных), понимание преимущества и недостатки каждой
• Опыт работы большими объемами данных (терабайт и больше), использование инструментов визуализации данных, написание SQL запросов и работа с менеджерами для разработки моделей
• 2 + лет опыта работы с одним или несколькими сервисами Spark, Airflow, Hadoop, AWS Athena, Redshift, Snowflake, GCP BigQuery.
• Самостоятельность в принятии решений, учитывая потребности компании.
• Желание изучить методы визуализации
• Интерес к сфере венчурного и частного капитала и возможность принимать data-driven решения.

Обязанности:

• Принимать, интегрировать, очищать, сопоставлять и анализировать десятки уникальных внешних и внутренних альтернативных наборов данных (альтернативные наборы данных — это общедоступные источники, которые позволяют аналитикам получать информацию о том, как работают компании. Они могут варьироваться от настроений в Twitter до Glassdoor, но также к более неясным и значительно большим наборам данных)
• Автоматизировать и создавать heats карты, чтобы усилить принятие инвестиционных решений и юридическую экспертизу
• Автономное создание и управление аналитическими проектами и доведение их от идеи до запуска
• Создавать и делиться ценной информацией из наборов данных
• Анализ на основе Python и SQL: работа на платформе аналитики с большими наборами данных с использованием расширенных запросов, фильтров, группирования, удержания и конкурентного анализа
•  Создавать и поддерживать внутренние наборы данных.

Что предлагает эта роль:

• Возможность создания реальных систем на базе machine learning и data analytics стека. Эта технология будет использоваться, чтобы решить, куда будут инвестированы миллиарды долларов.
• Возможность управлять активами и инвестициями. Если вам когда-либо было интересно узнать о финансах, инвестициях, инвестиционном банкинге, стратегическом консалтинге и многом другом, это отличный шанс узнать об этом. 
• Работа в современной, динамичной команде в тесном сотрудничестве с опытными специалистами, которые занимали руководящие должности в Google, Facebook, Microsoft, Goldman Sachs, Morgan Stanley, Bain и других

Будет плюсом:

• Опыт работы с Javascript / NodeJs / GraphQL / Hasura
• Степень бакалавра (компьютерные науки, машинное обучение, оперативные исследования, статистика, математика и т. д.) 
• Базовый опыт работы с ML, natural language processing, random forest, linear regression, statistical learning theory, predictive modeling, и data science concepts