Привет, наш будущий коллега!Мы родом из Украины и уже представлены на рынке Европы, а именно: Польше, Чехии, Словакии, Венгрии и ИспанииСеть фирменных салонов 600+ 140+ #1 среди монобрендовых сетей инструментаДля наших сотрудников действует программа лояльности от компаний WOG и ОККО: скидки на топливо и продукцию;Имеем собственную Академию Корпоративного Образования, где ты получишь развитие профессиональных и личных качеств, а также интересные тренинги и бизнес-ивенты;Возможность карьерного ро
Привет, наш будущий коллега!
Мы родом из Украины и уже представлены на рынке Европы, а именно: Польше, Чехии, Словакии, Венгрии и ИспанииСеть фирменных салонов 600+ 140+ #1 среди монобрендовых сетей инструмента
- Для наших сотрудников действует программа лояльности от компаний WOG и ОККО: скидки на топливо и продукцию;
- Имеем собственную Академию Корпоративного Образования, где ты получишь развитие профессиональных и личных качеств, а также интересные тренинги и бизнес-ивенты;
- Возможность карьерного роста как вертикального так и горизонтального;
- Кешбек 30% от покупки продукции Dnipro-M;< /li>
- Безлимитный кофе-брек, чай, фрукты, вкусности;
- График работы: 09:00—18:00, 5/2;
- Трансфер до и от метро Т. Шевченко;
- Дружеский коллектив, который всегда поможет и поддержит;
- Собственно футбольная команда;
Языки программирования и инструменты:
- Уверенное владение SQL: написание сложных запросов, оптимизация производительности, работа с базами данных (MySQL, PostgreSQL, MS SQL).
- Опыт работы с языками программирования для анализа данных ( Python, R): использование библиотек для обработки и анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn).
- Знание инструментов для визуализации данных (Tableau, Power BI, Google Data Studio): создание интерактивных дашбордов и н.итов.
Знания в области статистики и машинного обучения: b>
- Понимание основ статистики (регрессионный анализ, корреляция, вероятность).
- Базовые знания методов машинного обучения (линейная регрессия, кластеризация, классификация).
- Способность интерпретировать результаты моделей и визуализировать их.
< /ul>
- Опыт работы с большим набором данных и инструментами для обработки данных (Hadoop, Spark, Google BigQuery) будет преимущество.
- Знание технологий ETL для интеграции и обработки данных.
Бизнес-аналитика:
- Понимание бизнес-процессов, способность перевести бизнес-задания по требованию для анализа данных.
- Опыт сотрудничества с различными отделами для разработки отчетности и аналитических решений.
Облачные сервисы:
- Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure, Google Cloud) для хранения и обработки данных.
- Использование облачных инструментов аналитики и машинного обучения (Azure ML, AWS SageMaker) .
Не сомневайся - лишай отзыв, ждем тебя в драйвовой команде Dnipro-M!