Кандидат должен соответствовать следующим требованиям:
Hard skills
- высшее экономическое, финансовое, математическое, IT, физико-техническое образование или образование в смежных дисциплинах;
- хорошие знания Python 3
- опыт работы с Pandas, SQL, Spark/PySpark, Hive и др. инструментами для анализа малых и больших данных;
- опыт использования ML библиотек и алгоритмов на Python (xgboost/lightgbm/catboost, sklearn, …), понимание особенностей и границ применимости;
- на будущее (но не сразу!) пригодится хорошее понимание методов машинного обучения с точки зрения математики и умение адаптировать их под конкретные задачи;
- опыт работы с Git;
- математика: знание статистики и теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа;
- будет большим плюсом (но не обязательно) знание эконометрики;
- если вы уже умеете строить финансовые модели и/или создавали продукты для анализа инвестиционных портфелей — это огромный плюс;
- наличие сертификатов или любых свидетельств получения допобразования, а также сертификата ФСФР 1.0 тоже будет огромным плюсом;
Если вы не очень разбираетесь в финансах, но у вас сильные скиллы в data science — вы все равно можете откликнуться. Мы будем смотреть на желание учиться, скорость обучения и коммуникативные навыки пристальнее, чем на другие навыки.