Data scientist in non-product analytics

X5 Tech; United States; Hybrid; USD 90,000 - 130,000; Full time

Job summary

X5 Tech ищет опытного Data Scientist для разработки методологий оценки эффектов и дизайна нестандартных экспериментов. Вы будете работать над end-to-end методологиями, применимыми там, где классические A/B-тесты не работают.

Кандидат должен иметь опыт в causal inference, econometrics и анализе панельных данных, уверенное владение Python и SQL. Возможна удаленная или гибридная работа, конкурентная ЗП и квартальные премии по результатам работы.

Qualifications

• Не менее 4 лет опыта в DS-области.
• Опыт применения причинно-следственных методов и эконометрических моделей.
• Базовое владение финансовыми инструментами (EBITDA, IRR, NPV) и умение строить финансовые модели проектов.
• Знание подходов к анализу кросс-секционных и панельных данных: AIPW, DiD, TWFE, IV.
• Умение писать чистый код на Python, знание структур данных.

Responsibilities

• Дизайн и оценка нестандартных экспериментов через A/B тесты и beyond.
• Разработка методологий и инструментов для оценки эффектов, когда обычные тесты неприменимы.
• Проведение исследований и публикация статей по результатам работ.
• Писать статьи по результатам задач и смежным темам.

Skills

Python

SQL

A/B тесты

Causal Inference

Econometrics

Education

Causal Inference / Econometrics

Tools

Hadoop

Pandas/Numpy

Job description

Описание: Описания нет

Задачи

• Делать дизайны и оценки нестандартных экспертиментов через A/B (с обычными у нас платформа справляется)
• Заниматься end-to-end разработкой методологий и инструментов для оценки эффектов в случае, когда классические A/B-тесты неприменимы
• Проводить полноценные рисерчи, чтобы применять лучшие инструменты в индустрии
• Писать интересные статьи по результатам выполненных задач и не только

Требования

• Опыт работы в DS-сфере от 4ех лет
• Бэкграунд в Causal Inference / эконометрике (наука, учеба, работа)
• Владение базовым финансовым аппаратом (EBITDA, IRR, NPV, ТЭО) и понимание логики построения финансовых моделей инвестиционных проектов
• Знакомство с современными подходами к анализу кросс-секционных и панельных данных (Doubly Robust Estimators (AIPW), DiD, TWFE, IV)
• Умение писать чистый и структурированный код на Python, знаешь классические алгоритмы и структуры данных
• Знание SQL - умеешь строить оптимальные запросы
• A/B тесты, генерация и проверка гипотез
• Будет плюсом: знакомство с hadoop-стэком
• опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов

Условия

• Тип занятости: Полная занятость
• Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы
• Удобный офис м. Добрынинская БЦ Оазис
• Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу - до 17:00)
• Возможность работать удалённо или в гибридном формате.