Аналитик данных / Data Scientist

Являясь мировым лидером на рынке средств защиты растений, мы помогаем фермерам противостоять угрозам и обеспечивать достаточное количество безопасных, питательных и доступных продуктов питания для всех – при минимальном использовании земел…

syngenta · На сервисе с: 05.08.26 21:06

Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Открыть в LinkedIn

Описание компании

Являясь мировым лидером на рынке средств защиты растений, мы помогаем фермерам противостоять угрозам и обеспечивать достаточное количество безопасных, питательных и доступных продуктов питания для всех – при минимальном использовании земельных и других сельскохозяйственных ресурсов.

Syngenta Crop Protection обеспечивает безопасность растений от посадки до сбора урожая. С момента посева семян и до сбора урожая посевы необходимо защищать от сорняков, насекомых и болезней, а также от засух и наводнений, жары и холода.

Описание вакансии

Назначение роли

Аналитик данных для поиска точек роста продукта и бизнеса, принятия более объективных решений на основе фактов и данных для увеличения объема продаж.

Ответственность

Разрабатывает и поддерживает статистическую логику, машинное обучение и аналитику на основе правил для продуктов + цифровых сервисов, включая развитие сельскохозяйственных культур, риск возникновения болезней и вредителей, сроки сбора урожая, рекомендации по продуктам и другие варианты использования в агрономии.
Независимо структурирует аналитические задачи, определяет методологию, выбирает подходящий аналитический подход и переводит бизнес- или агрономические гипотезы в логику измеримых данных.
Интегрирует, обрабатывает, очищает и проверяет данные из различных источников, включая агрономические наблюдения, данные о погоде, полевые операции, дистанционное зондирование, наборы данных о продуктах, маркетинге и бизнесе.
Подготавливает наборы данных для продуктов и услуг, экспериментального анализа, проверки на местах, разработки моделей и мониторинга качества услуг.
Выявляет закономерности, аномалии, пороговые значения и ключевые влияющие факторы с помощью статистического анализа, машинного обучения, исследовательского анализа и интерпретации на основе предметной области.
Разрабатывает и поддерживает аналитические отчеты, информационные панели и визуализации для мониторинга эффективности сервиса Product+, результатов валидации, внедрения и важных для бизнеса показателей.
Рассчитывает и интерпретирует показатели качества сервиса, в том числе точность, время отклика, количество ложных срабатываний, стабильность, эффективность на региональном уровне и на уровне отдельных культур, а также сравнивает версии моделей и алгоритмов.
Анализирует результаты пилотных и полевых испытаний совместно с руководителем направления Product+, техническими экспертами и полевыми командами, предоставляя обоснования для принятия решений о тестировании, пилотных запусках, масштабировании, доработке или прекращении использования.
Предоставляет основанные на данных рекомендации и аналитические обоснования для разработки дорожной карты Product+, улучшения сервиса, определения приоритетов и принятия оперативных решений.
Описывает наборы данных, логику моделей, допущения, ограничения, метрики, версии и рекомендации, чтобы обеспечить прозрачность и воспроизводимость аналитических решений.
Доводит аналитические результаты до сведения технических и нетехнических заинтересованных сторон, объясняет логику работы модели/сервиса, ограничения и практические последствия для Product+, отделов маркетинга, продаж, полевых команд и разработчиков.
При необходимости оказывает целевую аналитическую поддержку Cropwise Pulse и другим инициативам в области данных и искусственного интеллекта, уделяя основное внимание цифровым сервисам Product+.

Требования к квалификации

Знания, опыт, образование и способности

Критически важные знания:

Высшее образование в области математики, прикладной математики, статистики или смежных количественных дисциплин.
Глубокие знания в области математической статистики, теории вероятностей и анализа временных рядов.
Владение современными инструментами и фреймворками для анализа данных на Python:
- pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, XGBoost, LightGBM, CatBoost
- matplotlib, seaborn, plotly, SHAP
- Jupyter, MLflow, Airflow (предпочтительно)
Понимание SQL и реляционных баз данных.
Практические навыки работы с Git и GitHub/GitLab для контроля версий, совместной разработки и воспроизводимых аналитических процессов.
Умение читать и интерпретировать техническую документацию на английском языке.
Практические навыки работы с искусственным интеллектом и способность ответственно использовать помощников на основе больших языковых моделей в аналитической работе, включая генерацию кода, отладку, исследовательский анализ, конструирование признаков, тестирование моделей, документирование и представление аналитических результатов.

Критически важный опыт:

Подтвержденный опыт работы с большими и разнородными наборами данных.
Практический опыт разработки и валидации моделей машинного обучения и статистических моделей.
Способность предоставлять комплексные аналитические решения — от сбора данных до внедрения.
Опыт представления результатов как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам.
Понимание бизнес-процессов в сельском хозяйстве и связанных с ними рисков.

Желательные знания и опыт:

Знание методов и инструментов причинно-следственного анализа, особенно DoWhy.
Опыт работы с геопространственными данными (ГИС) и спутниковыми снимками.
Знание практик и инструментов MLOps, таких как DVC, Prefect или Great Expectations.
Опыт участия в разработке цифровых продуктов.
Интерес к сельскому хозяйству и устойчивому развитию или опыт работы в этой сфере. Критическое мышление

Открыть в LinkedIn

Статьи для Аналитика данных

Основные задачи:

Анализировать источники данных: ERP-системы, API, базы данных, файлы, event-шины и Kafka;
Выявлять и формализовывать требования внутренних и внешних заказчиков к данным и аналитике;
Участвовать в проектировании аналитических витрин и моделей данных;
Описывать состав показателей, правила расчёта, связи между сущностями и требования к качеству данных;
Готовить SQL-прототипы, выборки и технические задания для команд Data Engineering;
Выполнять профилирование данных и анализ расхождений между источниками;
Участвовать в проверке полноты, актуальности, непротиворечивости и корректности данных;
Принимать участие в тестировании и валидации витрин, пайплайнов и интеграций;
Анализировать результаты обработки данных в Spark, Starrocks, Trino или аналогичных SQL-движках;
Поддерживать документацию по источникам, моделям, витринам и правилам трансформации;
Взаимодействовать с заказчиками, аналитиками, разработчиками, инженерами данных и архитекторами.

Обязательные требования:

Опыт работы дата-аналитиком, DWH-аналитиком, системным аналитиком или аналитиком витрин данных;
Уверенное знание SQL;
Опыт анализа данных из нескольких источников;
Понимание принципов построения DWH, Data Lake или Lakehouse;
Опыт работы с Apache Iceberg, Parquet и объектными S3-хранилищами;
Опыт работы с Apache Spark, Spark SQL или PySpark;
Знание Python для анализа и автоматизации;
Понимание слоёв данных, витрин, агрегатов и ETL/ELT-процессов;
Опыт подготовки требований, спецификаций или технических заданий;
Умение описывать правила расчёта показателей и преобразования данных;
Опыт профилирования и проверки качества данных;
Понимание принципов работы пакетных и потоковых загрузок;
Умение взаимодействовать с бизнес-заказчиками и техническими командами.

Будет преимуществом:

Опыт работы в банках, страховых, инвестиционных или других финансовых компаниях;
Опыт работы с Impala, Trino, Hive, Greenplum или аналогичными движками;
Опыт работы с API, event-шинами и потоковыми данными;
Опыт работы с Kubernetes на уровне понимания среды исполнения;
Знание инструментов визуализации данных;
Опыт работы с Data Quality, Data Governance или Data Catalog.

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

Полную занятость, график работы 5/2. Гибкое начало рабочего дня.
Гибридный формат работы (не менее 1-го дня в неделю из офиса, 4 дня дистанционно) для городов: Москва, Санкт-Петербург, Ярославль, Чебоксары, Воронеж, Самара, Пермь, Уфа.
Оформление по ТК РФ, бессрочный трудовой договор.