Требования:

• Студент 1-2 курса магистратуры/специалист с дипломом
• Возможность работы минимум 4 дня в неделю (1 из дней можно разбить на 2 половинки)
• Хорошие теоретические знания в статистике и прикладной математике (распределения, критерии значимости, алгоритмы предсказательного моделирования (Decision Tree, Regression, Random Forest, Neural Network и т.п.))
• Хорошие представления о методологии Data Mining/Machine Learning:
  • способы подготовки данных к построению предсказательных моделей;
  • преимущества и недостатки алгоритмов предсказательного моделирования;
  • критерии выбора того или иного алгоритма для построения модели;
  • подходы к оценке и сравнению точности моделей.
• Хороший практический уровень владения SQL: формирование выборок, объединение таблиц, group by и др.
• Базовое владение Python на уровне работы с файлами и файловой системой (чтение/запись/смена кодировки файлов, разбор JSON / XML и т.п.)
• Продвинутый пользователь поисковых систем (Google, Yandex и т.п.)
• Владение английским языком на уровне Intermediate и выше (чтение документации, рабочая переписка с зарубежными экспертами)
• Грамотная речь, презентабельный внешний вид
• Будет преимуществом:
  • Опыт работы с продуктами SAS;
  • Опыт реализации проектов в области Data Mining/Machine Learning;
  • Опыт работы с Python / R.

Задачи:

• Участие в проектах Data Mining (Machine Learning, Big Data, Artificial Intelligence) с использованием аналитической платформы SAS:
  • Исследование данных и подготовка данных к анализу: статистический анализ, подготовка витрин;
  • Создание предсказательных математических моделей;
  • Создание интерактивных отчетов;
  • Коммуникации с заказчиками;
  • Разработка документации по итогам реализованных проектов.
• Участие в разработке и проведении демонстраций ПО SAS
• Типы проектов: повышение эффективности риск-менеджмента и целевого маркетинга с помощью технологий и методов машинного обучения в крупнейших компаниях финансового сектора РФ.

Требования:

• Студент; направление — математика или программирование; курс — не ниже 3-го.
• Хорошее теоретическое знание математического анализа и линейной алгебры.
• Базовые представления о математической оптимизации или прогнозировании временных рядов.
• Владение английским языком на уровне не ниже Intermediate (например, для чтения документации и рабочей переписки с коллегами).
• Готовность работать не менее 3 полных дней в неделю.
• Будут преимуществом:
  • умение программировать (Python, R, Matlab);
  • опыт решения оптимизационных задач или построения прогнозов;
  • опыт работы с продуктами SAS;
  • знание SQL.

Задачи:

• Участие в оптимизационных и прогнозных проектах с использованием продуктов SAS:
  • исследование и подготовка входных данных;
  • формулировка и реализация оптимизационных моделей;
  • анализ временных рядов и построение прогнозов;
  • создание отчётов и презентаций по итогам работы;
  • коммуникация с заказчиками.
• Участие в разработке и проведении демонстраций продуктов SAS.

Примеры проектов:

• Прогнозирование клиентопотока и оптимизация расписаний.
• Оптимизация структуры посевных площадей сельскохозяйственных культур.
• Оптимизация производственной программы и графика ремонтов оборудования.