Compass — компания в сфере недвижимости и медиа, которая помогает людям ориентироваться на рынке жилья. Её материалы и услуги охватывают анализ рынка, покупку, продажу и аренду жилья, ипотеку и финансирование, оценку недвижимости, доступное жильё, инвестиции в недвижимость, подготовку объектов к продаже, обслуживание и ремонт. Компания предоставляет покупателям и продавцам жилья, арендаторам, агентам по недвижимости и инвесторам практические руководства и актуальную информацию о рынке жилья, помогая принимать решения на всех этапах жизненного цикла недвижимости.
Специалист по анализу данных
Разрабатывайте аналитические решения и решения на основе ИИ, анализируя данные HR о рабочем времени и персонале. В этой роли вы поможете Compass UOL применять искусственный интеллект и генеративный ИИ для решения организационных задач.
Описание
- Формировать целевые группы, отбирая записи HR по типу занятости, формату работы, подразделению и статусу назначения.
- Получать данные о рабочих часах, отсутствии, посещаемости, замещениях и учёте рабочего времени за заданные периоды.
- Объединять записи о настройках системы, чтобы создавать идентификатор графика работы каждого сотрудника.
- Прогнозировать ежедневные графики на основе правил циклов смен.
- Очищать данные и применять критерии исключения, чтобы определять записи, подходящие для анализа.
- Сверять ожидаемые отметки рабочего времени с системными записями и отмечать записи для добавления, изменения или блокировки.
- Координировать с ИТ-отделом массовую обработку записей.
- Сопоставлять отметки прихода и ухода для анализа рабочего времени.
- Выявлять необычные закономерности в особых форматах работы, например регулярно повторяющийся дневной график и выходные по субботам и воскресеньям.
Требования
- Степень бакалавра по специальности, связанной с технологиями.
- Использовать Python для работы с данными, автоматизации и создания аналитических решений.
- Использовать SQL для извлечения и преобразования данных в реляционных базах данных.
- Применять статистическое моделирование и методы машинного обучения для анализа данных.
- Работать со Scikit-learn, Streamlit и Matplotlib или Pyplot для машинного обучения и визуализации.
- Использовать TensorFlow и PyTorch для глубокого обучения.
- Знать NLP, генеративный ИИ, большие языковые модели и генерацию с дополненной выборкой (RAG).
- Иметь представление об облачных сервисах AWS и Azure.
- Иметь опыт работы с LangChain и LangGraph.
- Иметь опыт разработки чат-ботов.
- Уметь общаться и сотрудничать с техническими командами.
- Налаживать взаимодействие между бизнесом и ИТ.
- Представлять результаты аудитории без технической подготовки.
Преимущества
- Удалённый формат работы.
- К подаче заявки также приглашаются кандидаты с инвалидностью.