Требования:
Высшее образование в области математики, статистики, информационных технологий или смежных областях. Опыт работы в анализе данных от 2-3-х лет. Уверенные знания математической статистики, теории вероятностей, методов оптимизации; практический опыт применения различных методов анализа данных: регрессионного анализа, кластеризации, анализа временных рядов. Владение инструментами анализ (Excel (PowerQuery, PowerPivot), R или Python, SQL); навыки парсинга, работы с PowerBI и опыт использования популярных библиотек машинного обучения приветствуются. Внимательность, ответственность, готовность вырабатывать и оптимизировать алгоритмы решения задач, учитывая не только специфику данных, но и особенности инфраструктуры и бизнеса. Коммуникативные навыки, умение работать в команде и самостоятельно принимать решения, объяснять свои решения коллегам по команде и бизнесу. Желание развиваться в сфере фармацевтического рынка. Уровень английского языка - B1.
Обязанности:
Обработка и систематизация данных о рынке, препаратах, врачах и пациентах для выявления тенденций, закономерностей и возможностей для продвижения. Разведывательный анализ и поиск инсайтов в данных: выявление паттернов, аномалий, формулирование и проверка гипотез. Построение прогнозов, сегментационных моделей и т.п. Анализ, визуализация и интерпретация данных, подготовка аналитических отчетов и презентаций для руководства и кросс-функциональных команд. Разработка новых отчетов, дэшбордов. Взаимодействие с другими отделами компании, включая маркетинг и продажи, и поставщиками для обеспечения успешного выполнения аналитических задач.
Условия:
Официальное трудоустройство согласно ТК РФ в компанию, входящую в реестр IT-компаний, белая з\п.; Удаленный или гибридный формат работы; Работа над масштабными проектами в экспертной команде; Добровольное медицинское страхование (поликлиника, стоматология) - 100% компенсация для сотрудников компании с первого дня работы; Возможности профессионального и карьерного роста; Обучение, возможность изучения языков; Оплата мобильной связи.
