Data elmi üzrə təcrübəçi

İş haqqında

- Müştəri davranışının proqnozlaşdırılması üzrə maşın öyrənməsi modellərinin (Churn, Next Best Product/Offer, Customer Lifetime Value və s.) hazırlanması və təkmilləşdirilməsi prosesində iştirak etmək; - Müştəri məlumatlarının təmizlənməsi, emalı və ilkin təhlilini (EDA) həyata keçirmək, əsas tendensiyaları və qanunauyğunluqları müəyyənləşdirmək; - Data Science komandasının dəstəyi ilə maşın öyrənməsi modellərinin hazırlanması, test edilməsi və nəticələrinin qiymətləndirilməsində iştirak etmək; - Müştəri seqmentasiyası, məhsul təkliflərinə meyillilik (Propensity Scoring) və digər analitik layihələr üzrə araşdırmalar aparmaq və sadə prototiplərin hazırlanmasına dəstək vermək; - Mövcud modellərin performans göstəricilərinin (AUC, Gini, Precision, Recall və s.) təhlili və monitorinqi prosesində iştirak etmək. - İqtisadiyyat, Riyaziyyat, Statistika, Kompüter Elmləri, İnformasiya Texnologiyaları və ya digər əlaqəli sahələr üzrə ali təhsil (son kurs tələbələri də müraciət edə bilərlər); - Data Science, Machine Learning və müştəri analitikası sahələrinə maraq və bu istiqamətdə inkişaf etmək istəyi; - Maşın öyrənməsinin əsas anlayışları (reqressiya, təsnifat, modelin qiymətləndirilməsi və s.) üzrə nəzəri biliklər; - Statistika və ehtimal nəzəriyyəsinin əsasları, statistik testlər və məlumatların təhlili üzrə ilkin biliklər - Python proqramlaşdırma dili üzrə baza bilikləri; - SQL üzrə baza bilikləri (SELECT, JOIN, GROUP BY və s.); - Məlumatların təmizlənməsi, ilkin təhlili (EDA) və nəticələrin şərh edilməsi barədə ümumi anlayış; - Tableau, Power BI və ya digər məlumat vizuallaşdırma alətləri ilə tanışlıq əlavə üstünlükdür; - Git və versiya nəzarəti sistemləri haqqında ilkin anlayış əlavə üstünlükdür; - Churn, NBP/NBO və digər müştəri analitikası modelləri haqqında məlumatlılıq əlavə üstünlükdür; - Analitik düşüncə və problemlərə sistemli yanaşma bacarığı; - Detallara diqqət və tapşırıqların dəqiqliklə yerinə yetirilməsi; - Öyrənməyə həvəs, təşəbbüskarlıq və özünüinkişafa motivasiya; - Effektiv ünsiyyət və komandada işləmə bacarığı; - Dəyişən şəraitə uyğunlaşmaq və yeni texnologiyaları sürətlə mənimsəmək bacarığı; - Vaxtın düzgün idarə edilməsi, məsuliyyətlilik və işə ciddi yanaşma. İş təcrübəsi tələb olunmur. Universitet layihələri, şəxsi Data Science layihələri, Kaggle yarışlarında iştirak və ya müvafiq təlimlərin tamamlanması vacibdir.