Data Scientist

О компании:

Lens Consulting – ведущая консалтинговая компания, специализирующаяся на аналитике вознаграждений, HR-аналитике и разработке передовых решений в области управления персоналом. Наша команда создает инновационные аналитические продукты на базе передовых ML/AI технологий, которые помогают клиентам принимать стратегические решения в области управления человеческим капиталом, опираясь на глубокий анализ данных и прогностические модели.

Ключевые направления работы:

• Разработка моделей машинного обучения для прогнозирования рыночных уровней вознаграждения
• Создание алгоритмов классификации должностей
• NLP-анализ описаний должностей
• Построение интерактивных дашбордов, аналитических инструментов и визуализация данных

Обязанности:

• Разработка и внедрение аналитических решений и статистических моделей (регрессионный анализ, кластеризация, классификация), направленных на обработку и анализ HR- и компенсационных данных;
• Создание и обучение ML-моделей для автоматической классификации должностей, оценки рыночных уровней вознаграждения и выявления аномалий в данных;
• Усовершенствование и оптимизация существующих алгоритмов и моделей, применение методов ансамблирования и автоматической настройки гиперпараметров для повышения их точности и эффективности;
• Проектирование ETL-процессов для обработки сырых данных из различных источников (HRIS-системы, специализированные базы данных, неструктурированные источники);
• Создание новых уникальных показателей и метрик в области аналитики вознаграждения через применение методов feature engineering;
• Разработка интерактивных визуализаций и дашбордов с использованием современных библиотек и инструментов;
• Трансформация результатов моделирования в бизнес-инсайты и конкретные рекомендации для клиентов;
• Поддержка консультантов и бизнес-пользователей компании

Требования:

• Опыт работы в роли Data Scientist от 1 года;
• Владение Python (pandas, NumPy, scikit-learn) и опыт разработки на нем промышленных решений;
• Практический опыт применения алгоритмов машинного обучения (линейные модели, ансамблевые методы, нейронные сети) для решения бизнес-задач;
• Опыт работы с библиотеками глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow) и/или генетическими алгоритмами (DEAP);
• Навыки обработки текстовых данных с применением NLP-методов (embeddings, transformers, LLM);
• Опыт работы с большими массивами данных и соответствующими инструментами
• Развитые навыки визуализации данных (Plotly, matplotlib, seaborn) и создания интерактивных дашбордов (Dash, Streamlit, Power BI, Tableau);
• Умение работать с системами контроля версий (Git) и документировать код;
• Отличные коммуникативные навыки и способность доступно объяснять сложные аналитические концепции;
• Умение предлагать и аргументировать новые подходы, самостоятельно формулировать задачи и гипотезы.

Будет преимуществом:

• Опыт работы с HR-данными, системами грейдирования и анализом рынка труда;
• Знание основных методологий в области компенсаций и льгот (грейды, бенчмаркинг, оценка должностей);
• Опыт интеграции ML-моделей в производственные системы;
• Базовые знания статистического анализа (A/B тестирование, доверительные интервалы, анализ выживаемости);
• Опыт создания аналитических презентаций и отчётов для топ-менеджмента;
• Понимание принципов работы консалтинговых компаний и клиентоориентированный подход;
• Знание английского языка на уровне, достаточном для работы с международными клиентами и изучения профессиональной литературы.

Мы предлагаем:

• Работу с уникальными наборами данных по рынку труда и вознаграждению;
• Возможность применять передовые ML/AI технологии для решения реальных бизнес-задач;
• Интересные, амбициозные проекты и возможность реализовать собственные идеи;
• Высокий уровень автономности и влияния на конечный продукт;
• Гибридный формат работы (офис + удаленно);
• Конкурентное вознаграждение и бонусы по результатам работы;
• Опыт работы с крупнейшими российскими и международными компаниями;
• Возможность развития и обмена экспертизой в команде профессионалов.