Назад

EY

Москва

Стажер Data Scientist, Группа улучшения бизнес-технологии и ИТ

Размещено 30.09.20

  • Стартовые вакансии и стажерские позиции
  • Требуемый опыт: Не требуется

  • Финансы, аудит
  • Финансы, аудит

Информация

Специалисты сбора и аналитической обработки данных EY помогают клиентам выбирать подходящие методы моделирования процессов, что позволяет получить полную информацию для совершенствования процесса принятия решений. Команду составляют эксперты обработки данных, которые используют в работе широкий диапазон передовых методов статистики и машинного обучения для классификации, предсказания, подготовки рекомендаций, кластеризации, прогнозирования, а также управления данными, визуализации и оптимизации данных.

ЧТО ВАС ЖДЕТ НА ПОЗИЦИИ DATA SCIENTIST:

Вам предстоит участвовать в разработке и презентации решений и результатов моделирования и предложений о реализации проектов, используя опыт и уникальную информацию об одной или нескольких отраслях (телекоммуникации, потребительские товары, добыча и переработка нефти и природного газа, генерация и распределение электроэнергии, розничная торговля, финансовые услуги, автомобилестроение) и по меньшей мере об одном из следующих функциональных направлений: финансы, цепочка поставок, управление прибыльностью клиентской базы, социальные медиа, ценообразование, глубинный анализ процессов.

В составе группы вы будете сотрудничать с многопрофильными рабочими группами, которые выполняют заказы крупнейших клиентов с использованием данных клиентов и данных из соответствующих внешних источников. Вы будете развивать ценные отношения с клиентами и специалистами вашего уровня внутри EY и вносить вклад в развитие бизнес-портфеля, уделяя основное внимания наиболее важным возможностям.

ОСНОВНЫЕ ОБЯЗАННОСТИ:

  • Сбор и описание требований к аналитическим решениям
  • Сбор, обработка и структурирование данных
  • Подготовка данных для построение прогнозных статистических моделей
  • Разработка витрин данных для визуального анализа (BI)
  • Разработка инфопанелей и визуализация KPIs
  • Выбор модели ML для получения наилучшей стабильности и предсказательной силы
  • Разработка прогнозных и статистических моделей
  • Оценка качества и совершенствование моделей
  • Экономическое обоснование предлагаемых решений
  • Подготовка и участие в презентациях.

ТРЕБОВАНИЯ:

  • Выпускник бакалавриата 2019/2020 года или обучающийся магистратуры (по направлению IT, физика, математика, программирование и базы данных)
  • Желателен опыт визуализации аналитической отчетности
  • Желателен опыт разработки статмоделей и ML в R или Python SAS EM
  • Готовность работать в сжатые сроки
  • Высокая обучаемость
  • Развитое аналитическое системное мышление
  • Развитые коммуникативные навыки
  • Владение английским языком на уровне не ниже Intermediate
  • Готовность работать полный рабочий день
  • Стремление к развитию знаний в управлении данными и машинном обучении
  • Желание учиться и развиваться, а также реализовать свой потенциал, полученные знания и умения на практике.

ВАШИ ВОЗМОЖНОСТИ В EY:

Работа в EY — это мотивирующий и важный опыт в вашей карьере, здесь вы найдете достойное применение своим профессиональным навыкам и опыту. Вас ждут:

  • Возможность работать в команде профессионалов в компании международного уровня
  • Конкурентоспособный пакет вознаграждения, размер которого зависит от вашей эффективности и создания добавленной стоимости для бизнеса EY
  • Расширенная программа обучения: от профессиональных тренингов и доступа к онлайн-порталам до языковых курсов
  • Система наставничества и четкие перспективы карьерного роста, регулярная обратная связь и открытая корпоративная культура
  • Конкурентоспособная заработная плата и социальный пакет, wellness-инициативы.

В EY вы сможете совместить идеальную карьеру и действительно важную роль — каждый день вы сможете совершенствовать мир бизнеса, не жертвуя личными приоритетами и развиваясь лично и профессионально. Мы стремимся к достижению равновесия между рабочим и свободным временем, которое позволяет EY предоставлять клиентам услуги исключительно высокого качества, а сотрудникам – развивать профессиональную карьеру, не жертвуя личными приоритетами.