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.

Data Scientist