Консультант Data Science / Advanced Analytics в Arthur Consulting
Описание
Arthur Consulting – преемник московского офиса старейшей консалтинговой компании мира Arthur D Little. Мы решаем сложные масштабные задачи, традиционные для управленческого консалтинга, и все большее значение в нашей работе приобретают технологии работы с данными и ИИ. Сегодня мы усиливаем нашу экспертизу в работе с данными, чтобы предлагать клиентам решения, где гипотезы проверены цифрой. Наши клиенты – крупнейшие компании стран ЕАЭС, лидеры в своих отраслях с высоким уровнем цифровой зрелости: от нефтехимии до ретейла. Мы работаем на стыке бизнеса и технологий, решая задачи, которые требуют сочетания консалтингового подхода с работой исследователя в области анализа данных. Мы называем себя «премиальной консалтинговой компанией с человеческим лицом»: для нас важно обеспечить высочайшее качество услуг, строго следуя стандартам качества глобального офиса Arthur D. Little. И не менее важно реализовать идеальную среду для развития сотрудников. За три года команда Arthur Consulting выросла более, чем в два раза. Почему именно к нам? Классная команда: Наш коллектив – дружные амбициозные сотрудники и опытные профессионалы экстра-класса с бэкграундом в консалтинге, Big Tech и не только. Интеллектуальный вызов: Мы не автоматизируем «формы» и не делаем «отчеты для галочки». Мы разрабатываем сложные модели, прогнозируем спрос, оптимизируем логистические сети и создаем рекомендательные системы для банков. Вам предстоит решать задачи, у которых нет готового ответа в учебниках. Исследовательская свобода: Вы получаете карт-бланш на выбор технических средств. Хотите использовать градиентный бустинг, нейросети или написать симуляцию на Python — главное, чтобы модель работала и решала бизнес-задачу. Мы доверяем вашему экспертному мнению. Адекватный work-life balance: Мы разрешаем работать удаленно, если обратное не принципиально для проекта (но требуем присутствия на ключевых синхронизациях). Работаем в комфортном режиме, понимая, что «инсайты» и «решения» редко приходят в 9 утра. Мы за результаты, а не за часы в кресле. Пиковые нагрузки случаются перед дедлайнами, работа по выходным - скорее исключение и всегда оплачивается.5. Акцент на развитии: Индивидуальные планы развития: мы поможем прокачать как харды (ML, MLOps, Big Data), так и софты (презентация сложных идей партнерам и клиентам). Быстрый карьерный рост: аттестации каждые 6 месяцев. Knowledge sharing: мы регулярно проводим внутренние митапы, где инженеры делятся кодом и архитектурными решениями. Право на ошибку: в исследовательских задачах это не баг, а этап поиска.6. Конкурентоспособный компенсационный пакет: Высокий уровень вознаграждения. Полный соцпакет с расширенно программой стоматологии и консультации специалистов. Современный офис класса А в центре. 7. Work hard – play hard: Регулярные корпоративные и проектные «тусовки». Совместные хакатоны, разборы научпоп-фильмов и просто посиделки в барах после успешного релиза модели. Чем предстоит заниматься: Погружаться в бизнес-задачи клиента и переводить их на язык математических моделей. Разрабатывать прототипы и «боевые» модели: от предиктивной аналитики (оценка рисков, вероятности оттока) до оптимизационных задач (ценообразование, логистика и пр). Писать чистый, поддерживаемый код на Python, делать сложные запросы к БД (SQL, MySQL, PostgreSQL), при необходимости автоматизировать расчеты в макросах Excel для сдачи промежуточных результатов. Участвовать в полном цикле Data Science проекта: от сбора и предобработки «сырых» данных до валидации модели и защиты результатов перед руководством и клиентами. Работать с современными инструментами ИИ (включая генеративные модели) для ускорения разработки, при этом уметь критически оценивать и перепроверять результат, выданный нейросетью. Наши пожелания к кандидату: Высшее образование: математика, прикладная математика, физика, ИТ или Computer Science. Хорошее знание статистики и теории вероятностей обязательно. Опыт работы: от 2 лет в роли Data Scientist, аналитика данных или в техническом консалтинге. Опыт в банковской сфере или финтехе будет преимуществом. Технический стек: Уверенное владение Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn) или R. Продвинутый SQL: умение оптимизировать запросы, работа с большими объемами. Написание макросов VBA для автоматизации рутины в Excel. Опыт работы с системами контроля версий (Git). 4. Математический склад ума: Вы не просто видите бизнес-задачу, вы видите за ней математическую модель и понимаете, как ее решить с прикладной, инженерной точки зрения. 5. Самостоятельность: Умеете принимать решения и не боитесь взяться за сложную, неструктурированную задачу, в которой нет готового ТЗ. 6. Коммуникация: Умеете защитить свое техническое решение перед руководством или клиентом, можете простым языком объяснить, почему выбрали именно эту модель и как она влияет на бизнес-метрики. 7. Языки: Грамотная устная и письменная русская речь. Английский язык на уровне Upper-Intermediate+.