Напиши текст вакансии для должности "Senior data analyst (scientist)". Название компании: "Циан". Расположение: Москва. График работы: Удаленная работа. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'Математическая статистика', 'SQL', 'Statistica', 'Базы данных', 'Статистический анализ', 'Аналитическое мышление', 'Анализ данных'

О нас Циан - крупнейший в России сервис для поиска недвижимости. В конце 2020 года к нам присоединилась компания N1 — самый популярный сервис для поиска недвижимости в Сибири и на Урале. N1 объединил такие проекты, как «НГС.Недвижимость» (Новосибирск), «Е1.Недвижимость» (Екатеринбург), МЛСН (Омск), DomChel (Челябинск), «Жилком» (Красноярск), а также разделы объявлений по продаже и аренде недвижимости на 20 региональных порталах. 19 лет мы помогаем людям найти, сдать, продать жилье по всей России. Циан не просто сайт, это высокотехнологичная компания, которая входит в топ-10 лучших сайтов по недвижимости в мире. Сейчас в компании работает 900+ сотрудников в трех офисах России - Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске. А ежемесячная аудитория сервисов - свыше 21 миллиона человек. О команде В рамках Циан функционирует Центр моделирования. ЦМ состоит из аналитиков, совмещающих в себе сразу несколько функций - data scientist, продуктового аналитика, bi и в части инженера данных.   Задачи ЦМ  разработка и поддержание моделей онлайн-оценки недвижимости Циан; разработка витрин для формирования аналитики по рынку недвижимости; разработка аналитических продуктов по рынку недвижимости, как для внешних так и для внтуренних пользователей; предоставление данных о рынке недвижимости партнерам Циан - именно для поддержания этой истории мы ищем кандидата.  Задачи, которые могут стать твоими  Поддержка и оптимизация алгоритмов оценки недвижимости (модели оценки стоимости, ликвидности, конкурентного окружения) с использованием методов машинного обучения; Разработка, поддержание и развитие аналитических и b2b витрин данных Циан; Построение аналитических моделей по запросу; Продуктовая аналитика - подведение результатов экспериментов, построение продуктовых аналитик.  Что важно знать и уметь  SQL на высоком уровене – сложные SQL запросы, оконные функции, рекурсивные запросы, понимание оптимизации на разных платформах; Теорию вероятности, владеть приемами математического моделирования и статистического анализа. Знать принципы математической статистики и построения статистических моделей (регрессионный, дисперсионный и логит-регрессионный анализ. как минимум), многомерного анализа (кластерный, факторный анализ, метод главных компонент), проверки статистических гипотез, построения временных рядов (ARMA, ARIMA и т.п.). Уметь интерпретировать качество полученных моделей; основные подходы многомерного анализа; принципы работы распределенных БД экосистемы Hadoop (Hive, Presto); работать с большими объемами данных (в экосистеме Hadoop - как преимущество), писать оптимальный SQL-код.  Мы готовы предложить  Возможность прокачаться в DS в экспертной команде; Мы привыкли говорить на языке целей, а не конкретных проектов, поэтому у тебя будет много свободы, как впрочем и ответственности; Гибридный режим работы: можно в офисе в Москве или Петербурге, можно — удалённо; 5 d-off в год дополнительно к отпуску; Компенсация спорта; ДМС с первого рабочего дня (со стоматологией, госпитализацией, страховкой выезжающего за пределы нашей страны).    Людям Циан важно  Делать не просто продукт, а лучший продукт, который меняет клиентский опыт. Мы гордимся тем, что трансформируем рынок недвижимости, закрывая боли людей с поиском, продажей, ипотекой и арендой жилья; Решать сложные задачи и искать новые решения. Поэтому наш рабочий день иногда похож на квест, благодаря которому каждый из нас может расти намного быстрее; Влиять на продукт. Мы слушаем коллег и используем их экспертизу, идеи для выбора наилучшего решения в развитии продукта; Чувствовать себя комфортно в команде, говоря то, что думаем. Для этого мы развиваем культуру обратной связи и взаимного уважения.