Обязанности:

Построение моделей структуры метрик и ключевых показателей эффективности (КПЭ).
Определение требований к источникам, перечню, объему и качеству данных, необходимых для оценки и анализа результата достижения целевых значений КПЭ.
Проектирование и тестирование решения, формирование многомерной модели данных, определение состава показателей, разрезов, форм представления информации и связей между ними.
Разработка схем потоков данных.
Построение математических моделей среднесрочного и краткосрочного планирования производственных процессов.
Разработка математических алгоритмов, позволяющих увеличить эффективность производственных процессов: сокращение производственного цикла, эффективное использование ресурсов и производственных мощностей, повышение качества и конкурентоспособности продукции, уменьшение запасов сырья и невостребованной продукции, сокращение издержек и т.д.

Требования:

Высшее образование в одной из соответствующих областей (техническое, прикладная математика/статистика, программирование)
Опыт работы в роли математика-аналитика данных (data scientist) в проектах по разработке ИС от 1 года.
Знание математических принципов расчета оценок достижения КПЭ.
Знание методов математической оптимизации (линейное и квадратичное программирование и т.д.)
Базовые знания SQL.
Навыки проектирования таблиц в СУБД и настройки связей между ними.
Опыт сбора требований от заказчиков, формализации задач и ведения технической документации.
Владение Python и библиотек для анализа и визуализации данных.

Условия:

Оклад от 250 000 рублей (на руки).
Работа в активно развивающейся аккредитованной ИТ-компании.
Значимые проекты, интересные и нестандартные задачи в крупных внешних и внутренних проектах.
Возможность делиться экспертизой – выступать на конференциях, встречах по обмену опытом.
Возможность влиять на разработку ведущего российского продукта в области управления производственными процессами.
Гибридный формат работы. Возможна удаленка – обсуждается с кандидатом.
Официальное трудоустройство по ТК РФ.
Возмещение затрат на фитнес.

Аналитик данных