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