Стажировка data science — работа в городе Нюрба

VK Tech
VK Tech — российский разработчик корпоративного ПО для решения ежедневных задач бизнеса. Портфель VK Tech включает в себя облачную платформу, продуктивити-сервисы, дата-сервисы и бизнес-приложения для автоматизации HR, финансовых и операционных задач.

О команде
Мы — команда VK Data Platform — создаём платформу данных для аналитиков и разработчиков, объединяющую автоматизацию управления данными, концепцию Data Mesh и современные облачные технологии. Наша цель — создать платформу для managed-решений от web-приложений до сложных ML-платформ и архитектур Data Lakehouse (DLH), которая может быть инсталлирована как в облаке, так и на инфраструктуре клиента. Наш продукт обеспечивает удобный доступ к данным, их надёжное хранение и масштабируемую обработку. В нашей команде около 50 человек, включая разработку, маркетинг и продажи. Мы работаем на стыке технологий и бизнеса и стремимся создавать технологичный продукт, который действительно нужен нашим клиентам. Сейчас мы в поиске стажёра менеджера продукта, который поможет нам с развитием СУБД, Data Services и Data Platform в целом.

Предстоящие задачи
* Изучение архитектуры продукта VK Data Platform (Trino, Spark, Iceberg, Kafka, Airflow, S3, K8s) и моделей поставки (VK Cloud Public/Private, StandAlone).
* Знакомство с рынком: основные конкуренты (Snowflake, Databricks, Nova, Tengri, Greenplum/Teradata/Vertica как legacy), позиционирование продукта.
* Изучение текущей продуктовой документации, роадмапа, метрик.
* Ведение и приоритизация бэклога по согласованному с PO направлению.
* Подготовка и оформление пользовательских историй и технических заданий совместно с разработкой.
* Сбор и структурирование обратной связи от клиентов и внутренних стейкхолдеров (sales, support, инженеры).
* Анализ конкурентов: регулярный сбор и анализ информации о конкурентах, обновление сравнительных таблиц.
* Подготовка аналитических справок и презентаций для внутренних обсуждений (роадмап-встречи, демо).
* Участие в подготовке материалов для презентаций и питчей (структура, контент, визуализация).
* Помощь в проведении демо/тестирования новых фич, сбор фидбэка.
* Документирование процессов и решений (база знаний продукта).

Необходимо иметь
* Студент технического, экономического или ИТ-направления (computer science, прикладная математика, бизнес-информатика, экономика и тому подобное).
* Базовое понимание устройства данных: что такое БД, ETL/ELT, хранилище данных, разница OLTP/OLAP.
* Базовое владение SQL (выборки, джойны, агрегации).
* Опыт работы с Excel/Google Sheets на продвинутом уровне, Power BI / Tableau / DataLens.
* Умение структурированно письменно излагать мысли (документы, технические задания, письма).
* Базовые навыки работы с Jira/Confluence или аналогами.
* Высокая обучаемость и любопытство к технической предметной области.
* Самостоятельность и инициативность — готовность доводить задачи до результата при минимальном контроле.
* Коммуникабельность: готовность общаться с инженерами, дизайнерами, клиентами и не бояться задавать «глупые» вопросы.
* Английский на уровне чтения технической документации.

Будет преимуществом
* Наличие профильных курсов или стажировки в области product management, data engineering, аналитики.

Условия
* Команда: ведущие эксперты индустрии, готовые делиться своим опытом.
* Проекты и задачи: мы реализуем более 200 технологических продуктов, которыми пользуется свыше 95% аудитории рунета.
* Оборудование: у нас есть специализированные гаджеты и дополнительные мониторы для комфортной работы.
* Профессиональное развитие: проводим митапы, конференции, семинары и тренинги для сотрудников.
* Здоровье и спорт: в офисе есть фреш-бар с овощами и фруктами, спортивный зал с тренажёрами.
* Командный досуг: вместе проходим мастер-классы и тимбилдинги на свежем воздухе, смотрим кино и, конечно, танцуем на VK Fest.
* Офис в пяти минутах от метро, крытый паркинг, велопарковка, а летом ― прокат велосипедов, лонгбордов и самокатов.

О роли
Business Analytics & Research (BAR) — часть команды NBCUniversal’s Intellectual Property Analytics, Operations, and Technology (IPAOT), отвечающей за поддержку контента NBCUniversal по всему миру. BAR объединяет data science, экономику, потребительские исследования и бизнес-аналитику, чтобы понимать, как аудитории находят и потребляют контент, количественно оценивать влияние пиратства на бизнес NBCUniversal, оценивать эффективность усилий по защите контента и выявлять новые риски в быстро меняющейся экосистеме цифровых медиа.
Jr. Data Scientist будет поддерживать широкий спектр аналитических инициатив, которые информируют решения по защите контента, дистрибуции, стримингу и бизнес-стратегии в подразделениях NBCUniversal — кино, телевидение, спорт и direct-to-consumer.

Обязанности
* Анализировать большие и сложные наборы данных для выявления трендов в потребительском поведении, потреблении контента, пиратской активности и цифровой дистрибуции.
* Поддерживать и улучшать существующие аналитические модели, отчётные продукты, дашборды и исследовательские программы, а также участвовать в разработке новых аналитических возможностей.
* Поддерживать разработку и сопровождение статистических моделей, используемых для измерения влияния пиратства и мероприятий по защите контента на бизнес-результаты.
* Помогать в прогнозировании, оценке рисков, приоритизации тайтлов и инициативах по поддержке стратегических решений.
* Разрабатывать регулярные отчёты, дашборды и data-продукты, предоставляющие своевременную аналитику, и презентовать их бизнес-стейкхолдерам и senior leadership.
* Проводить exploratory-анализ для выявления драйверов пиратского поведения, спроса на контент и вовлечённости аудитории.
* Поддерживать исследовательские проекты, объединяющие данные опросов, поведенческие данные, метрики бизнес-эффективности и эмпирические датасеты о пиратстве, для ответов на стратегические бизнес-вопросы.
* Взаимодействовать с исследовательскими, операционными и технологическими командами для улучшения качества данных, аналитических процессов и отчётных возможностей.
* Переводить аналитические выводы в понятные бизнес-рекомендации через презентации, визуализации и письменные резюме.
* Изучать и оценивать новые аналитические подходы, включая AI, статистическое моделирование, машинное обучение и новые техники data science.
* Поддерживать ad hoc анализы и специальные проекты в рамках более широкой организации IPAOT.

Базовые требования
* Степень бакалавра в области статистики, математики, экономики, data science, компьютерных наук, исследования операций, социальных наук или смежной количественной области.
* 2+ года подтверждённого опыта применения количественного анализа к реальным задачам через академические исследования, стажировки, консалтинговые проекты или профессиональную работу.
* Владение SQL.
* Опыт использования Python, R или аналогичных аналитических языков программирования.
* Понимание статистических концепций, включая проверку гипотез, регрессионный анализ, планирование экспериментов и прогнозное моделирование.
* Опыт очистки, валидации и анализа структурированных наборов данных.
* Способность понятно доносить аналитические выводы как техническим, так и нетехническим аудиториям.
* Опыт создания визуализаций данных и дашбордов с использованием Tableau, Power BI или аналогичных инструментов.
* Сильное аналитическое мышление, интеллектуальная любознательность и навыки решения проблем.
* Уверенное владение Microsoft Excel и PowerPoint.

Желательные характеристики
* Опыт в эконометрике, causal inference, прогнозировании, машинном обучении или других продвинутых аналитических техниках.
* Опыт работы с поведенческими, потребительскими, цифровыми медиа, технологическими или контентными наборами данных.
* Знакомство с облачными аналитическими средами, технологиями data warehousing или современными workflows data engineering.
* Опыт в survey research, экспериментах или методологиях consumer insights.
* Знание ландшафта медиа, развлечений, стриминга, технологий или цифровых платформ.
* Опыт использования AI-инструментов для повышения эффективности аналитических процессов и продуктивности.
* Интерес к пониманию потребительского поведения и принятия решений в экосистемах цифровых медиа и технологий.
* Интерес к защите контента, онлайн-пиратству, кибербезопасности или технологической политике.

Дополнительные условия
* Гибридный формат: в настоящее время предполагает работу из офиса в Universal City, CA минимум четыре дня в неделю. Компания оставляет за собой право изменить требования к присутствию в офисе в любое время.
* Позиция даёт право на корпоративные льготы, включая медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование, 401(k), оплачиваемый отпуск, компенсацию обучения и различные другие скидки и привилегии.

Обзор
Присоединяйтесь к сообществу, исследуйте свои страсти и делайте лучшую работу в Microsoft вместе с тысячами университетских стажёров со всего мира. Эта возможность позволит вам привнести свои стремления, талант, потенциал — и энтузиазм к предстоящему пути.
Как Data Scientist Intern в Microsoft вы будете использовать машинное обучение, статистику, эксперименты и другие методы для создания и улучшения отличных продуктов, одновременно оказывая влияние на бизнес. Как стажёр-дата-сайентист вы будете сотрудничать со стейкхолдерами, формулировать подходы к решению задач и использовать алгоритмы и источники данных в контексте бизнес- и инженерных потребностей. Вы также сможете объединить свои инженерные способности с аналитическими навыками, чтобы улучшать клиентский опыт. Наши Data Scientists ежедневно используют инновационные методы, алгоритмы и инструменты для достижения результатов across устройств, операционных систем, продуктов и сервисов Microsoft, а также для получения новых инсайтов о бизнес- и клиентских сценариях.
В Microsoft стажёры работают над реальными проектами в сотрудничестве с командами по всему миру, получая удовольствие от процесса. Вам дадут возможность строить сообщество, исследовать свои страсти и достигать целей. Это ваш шанс воплотить свои решения и идеи в жизнь, работая над передовыми технологиями.

Обязанности
* Формулировать подходы к решению задач с использованием чётко определённых алгоритмов и источников данных.
* Учитывать понимание функциональности продукта и перспективы клиента, чтобы обеспечить контекст для этих задач.
* Использовать техники исследования данных для обнаружения новых вопросов или возможностей в вашей проблемной области и предлагать применимость и ограничения данных.
* Интерпретировать результаты анализа, валидировать свой подход и учиться мониторить, анализировать и итерировать для непрерывного улучшения.
* Взаимодействовать с коллегами-стейкхолдерами для создания чётких, убедительных и actionable инсайтов, влияющих на улучшения продуктов и сервисов, которые затронут миллионы клиентов.
* Участвовать в процессе peer review и действовать на основе обратной связи, изучая инновационные методы, алгоритмы и инструменты для повышения влияния и применимости ваших результатов.

Квалификации

Обязательные
* В настоящее время получаете степень бакалавра или магистра в Data Science, Mathematics, Statistics, Econometrics, Economics, Operations Research, Computer Science или смежной области.
* Должен оставаться как минимум ещё один квартал/семестр учёбы после завершения стажировки.
* Обязателен переезд в одну из локаций в Индии.

Предпочтительные
* В настоящее время получаете степень магистра в Data Science, Mathematics, Statistics, Econometrics, Economics, Operations Research, Computer Science или смежной области.

Дополнительно
* Вакансия будет открыта минимум 5 дней; заявки принимаются на постоянной основе до заполнения позиции.
* Детали компенсации и benefits в тексте вакансии не раскрыты.

Краткое описание:
У вас есть страсть к данным? Вы обучаетесь в магистратуре или программе PhD? Amazon ищет целеустремлённых студентов в области Data Science с сильными навыками моделирования, которые готовы самостоятельно владеть данными и работать с ними. Для успеха в этой стажировке вам потребуется умение разрабатывать, автоматизировать и запускать аналитические модели для наших систем. Во время стажировки вы будете создавать инструменты и вспомогательные структуры, необходимые для анализа и глубокого погружения в данные, чтобы устранять системные ошибки и изменения. У вас будет возможность представлять свои выводы бизнес-партнёрам и помогать внедрять улучшения.
Предыдущие кандидаты демонстрировали способность управлять проектами моделирования среднего масштаба, выявлять требования и создавать методологию/инструменты со статистическим обоснованием.

Что вы будете делать:
* Разрабатывать, автоматизировать и запускать аналитические модели для систем Amazon.
* Создавать инструменты и поддерживающие структуры для анализа и глубокого изучения данных.
* Устранять системные ошибки и изменения на основе данных.
* Представлять результаты бизнес-партнёрам и способствовать улучшениям.
* Управлять проектами моделирования среднего масштаба, определять требования и строить статистически обоснованную методологию и инструменты.

Базовые требования:
* Обязателен переезд к месту прохождения стажировки (США).
* Опыт работы с языками программирования для обработки данных (например, SQL, Python, R и т.д.) или со статистическим/математическим ПО (например, R, SAS, Matlab).
* Опыт в области Data Science, машинного обучения или интеллектуального анализа данных.
* Опыт работы с большими данными: обработка, фильтрация и представление больших объёмов данных (от 100 000 до миллионов строк).
* Необходимо иметь право на прохождение и быть доступным для полноценной стажировки (40 часов в неделю) на протяжении всей её длительности.
* Обучение в магистратуре или программе PhD.