Вход Блог
Строительство и ремонт
Репетиторы
Красота
Фрилансеры
Разные специалисты
Уход за животными
Тренеры
Автоинструкторы

Data scientist — удалённая работа в Москве

Дата: 2025-03-17
Детали
Регион
Москва
Занятость
дистанционно
Стоимость
договорная
Дата публикации
2025-03-17
Описание
Доработка существующего продукта. Срочно нужен специалист с опытом работы Data engineer Аккредитованная ИТ компания ищет на долгосрочное сотрудничество специалиста, которому будет интересно с нами работать и развиваться. Наше направление финтех, инвестиции Мы не работаем с 9 до 18 на “отсидку часов“, нам важно выполнение задач в установленные дедлайны Обязанности: - Загрузка данных: Регулярная загрузка данных через API Refinitive с использованием языка программирования Python. - Обработка данных: Обработка и очистка данных, устранение несовершенств и аномалий, а также улучшение архитектуры баз данных для повышения их эффективности и надежности. - Сотрудничество с Data Science: Тесное взаимодействие с командой Data Science для выгрузки новых данных и тестирования гипотез, обеспечение качественной поддержки аналитических процессов. - Дополнительные задачи: При наличии желания и соответствующих навыков, возможность участия в задачах, связанных с Data Science.
Похожие заказы

Программисты

дистанционно
договорная
Data Science. Настройка. Не могу открыть таблицу от хлс. Помогите пожалуйста.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену. Пожелания и особенности: Экзамен в вузе НИУ ВШЭ.
Санкт-Петербург Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Анализ роста себестоимости.
Санкт-Петербург Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Настройка.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля, доработка существующего продукта.
Санкт-Петербург Фрилансеры

Программисты

дистанционно
договорная
Data Science. Настройка.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля, Помощь с проектом. Представьте, что вы работаете в крупном дейтинговом приложении. Помимо базовых функций, в приложении также имеется премиум-подписка, которая дает доступ к ряду важных дополнительных возможностей. Был проведен A/B тест, в рамках которого для новых пользователей из нескольких стран была изменена стоимость премиум-подписки* при покупке через две новые платежные системы. При этом стоимость пробного периода оставалась прежней. Проверьте: Был ли эксперимент успешен в целом. *Деньги за подписку списываются ежемесячно до тех пор, пока пользователь её не отменит. Важно: это задание наиболее приближено к работе с реальными данными, и в реальных данных часто бывают ошибки и подвохи. Будьте аккуратны и не торопитесь при анализе — уделите как можно больше внимания этим данным Данные Всего есть три группы: тестовая (test), контрольная 1 (control_1) и контрольная 2 (control_2). Для каждой из них: users_*.csv – информация о пользователях: uid – идентификатор пользователя age – возраст attraction_coeff – коэффициент привлекательности (от 0 до 1000, \frac{лайки}{просмотры}*1000 просмотры лайки ? ?1000) coins – число монеток (внутренняя валюта) country – страна visit_days – в какие дни после регистрации пользователь посещал приложение (напр. в 1, затем в 7) gender – пол age_filter_start – фильтр поиска, мин. значение age_filter_end – фильтр поиска, макс. значение views_count – число полученных оценок was_premium – был ли когда-либо премиум (либо пробный период премиум-статуса, либо купленный за деньги) is_premium – является ли премиум total_revenue – нормированная выручка transactions_*.csv – информация о платежах пользователей: uid – идентификатор пользователя country – страна joined_at – дата и время регистрации paid_at – дата и время покупки revenue – нормированная выручка payment_id – идентификатор платежа from_page – откуда пользователь перешел на страницу оплаты product_type – тип продукта (trial_premium – пробная премиум-подписка, premium_no_trial – премиум-подписка без пробной, coins – подписка за внутреннюю валюту, other_type – другое) Файлы: users_test – информация о пользователях в тестовой группе. users_control_1 – информация о пользователях в первой контрольной группе. users_control_2 – информация о пользователях во второй контрольной группе . transactions_test – информация о платежах пользователей в тестовой группе. transactions_control_1 – информация о платежах пользователей в первой контрольной группе. transactions_control_2 – информация о платежах пользователей во второй контрольной группе.
Москва Фрилансеры