АДВ · Москва

Senior Data Scientist — АДВ

Управление и стратегия: Разработка стратегии работы с данными для поддержки и развития продуктов компании: "Stock Index" (анализ товарных запасов, ценовой...

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: pandas, big data, анализ данных, визуализация данных, математическая статистика. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 19.

Описание вакансии

О компании

Points Health - это экосистема высокоточных маркетинговых решений для фармацевтических брендов. Мы превращаем сложные данные фармацевтического сектора в простые и эффективные бизнес-решения. Мы работаем с данными более чем 38 000 аптек по всей России и стремимся к постоянному развитию и внедрению самых современных методов аналитики.

Роль и задачи

Мы ищем сильного лидера и эксперта, который станет ключевым звеном в трансформации "больших и грязных" фармацевтических данных в ценные бизнес-инсайты. Вам предстоит не просто управлять командами, но и выстраивать архитектуру данных, методологию их очистки и анализа, создавая прогностические модели для повышения эффективности продаж и маркетинга.

Ваши ключевые обязанности:

  1. Управление и стратегия:
    • Разработка стратегии работы с данными для поддержки и развития продуктов компании: "Stock Index" (анализ товарных запасов, ценовой эластичности) и "Мой Бонус" (повышение лояльности фармацевтов и потребителей)
  2. Работа с данными (Data Engineering):
    • Управление ETL-процессами: сбор, очистка, стандартизация и валидация огромных массивов данных из множества источников (данные аптечных сетей, дистрибьюторов, конкурентов)
    • Обеспечение высокого качества и надежности данных для аналитики
  3. Анализ и моделирование:
    • Применение многомерных методов анализа данных: регрессионный, кластерный, факторный анализ для сегментации и понимания поведения рынка
    • Разработка прогностических и "what-if" моделей для прогнозирования продаж, оценки влияния маркетинговых активностей и ценообразования
    • Построение и валидация моделей для оптимизации товарного запаса и предотвращения дефектуры
  4. Взаимодействие с бизнесом:
    • Трансформация сложных аналитических выводов в понятные бизнес-рекомендации для топ-менеджмента и клиентов компании
    • Тесное сотрудничество с продуктовыми командами для внедрения разработанных моделей в продукты Points Health

Ключевые требования

  • Опыт: От 3 лет опыта работы в Data Science, управлении аналитикой или аналогичных ролях, обязательно с опытом руководства проектами или командой. Опыт в фармацевтической отрасли будет вашим преимуществом
  • Образование: Высшее образование (Магистр или PhD) в области математики, статистики, эконометрики, компьютерных наук, Data Science или смежной дисциплине

Технические навыки:

  • Языки и инструменты: Экспертный уровень владения Python (pandas, scikit-learn, statsmodels, PyMC) и SQL. Опыт работы с библиотеками для машинного обучения и статистического моделирования
  • Методологии: Глубокое знание методов экстраполяции, агрегации, кластерного и факторного анализа. Отличное понимание регрессионного анализа (включая байесовские подходы) и эконометрических методов
  • Моделирование: Опыт построения прогностических моделей (временные ряды, XGBoost) и "what-if" сценариев
  • Работа с данными: Опыт работы с "большими данными" и навыки их очистки, трансформации и интеграции
  • Визуализация: Умение создавать дашборды и отчеты в Power BI, Tableau или Qlik

Личные качества:

  • Сильное аналитическое и критическое мышление
  • Управленческая зрелость, способность принимать решения в условиях неопределенности
  • Отличные коммуникативные навыки и умение доносить сложные концепции до не-технических специалистов
  • Проактивность, ориентация на результат и клиентоориентированность

Вакансия опубликована 13 октября, проверена 30.10.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

pandasBig DataАнализ данныхВизуализация данныхМатематическая статистикаSQL

Как откликнуться

Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.

Спросите нейросети о вакансии

Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель

Вопросы по этой вакансии

Сколько платят на позиции «Senior Data Scientist»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 180 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 30.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

АДВ

АДВ  — ведущая рекламная группа России. 30 лет мы создаем и развиваем решения и технологии, призванные построить прозрачную связь между инвестициями в маркетинг и продажами. Агентства группы АДВ используют российский опыт и экспертизу, а также ресурсы глобального взаимодействия с международными сетями. Мы создаём эффективные стратегии маркетинга, с которыми наши клиенты побеждают в конкурентной …

Открытых вакансий: 19

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

AI Tech Lead (LLM)

Зарплата не указана

YADRO · Москва

Проектировать и прототипировать Data Science компоненты в рамках рабочих направлений по продуктовому портфелю Дивизиона ИИ. Участвовать в построении архитектуры решений...

Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 12 октября

Senior Researcher

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Проводить генерацию и очистку синтетических данных с использованием LLM и LLM-as-a-Judge подходов. Обучать большую мультимодальную LLM (текст...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 28 октября

ML Engineer (Центр робототехники)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение.

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 28 октября

GenAI Evaluation Engineer (Риски)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Глубоко разбираемся в подходах команд-разработчиков и в бизнес-процессах, где работают модели. Критически рассматриваем архитектурные и методологические решения и...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 20 октября

Data инженер (интеграционные среды) Senior, финтех

Зарплата не указана

SkillStaff · Москва

Развивать интеграционную среду: подключать метаданные информационных систем к Единому интеграционному слою и витрине DMDC. Создавать шаблоны в платформе управления метаданными...

Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 27 октября

Другие вакансии компании

Специалист технической поддержки

120 000 — 140 000 ₽+78% к среднему

АДВ · Москва

Создавать новые рабочие места (АРМ) с нуля до выдачи сотруднику: устанавливать ОС, вводить устройства в домен, настраивать ПО, учетные записи...

От 1 года до 3 летСпециалист технической поддержкиОпубликована 5 октября

Senior Econometrics Project Manager

200 000 — 350 000 ₽+83% к среднему

АДВ · Москва

Ведение эконометрических проектов: координация сбора и проверки данных, согласование методологии с клиентом, контроль сроков и качества. Клиентская коммуникация: регулярное взаимодействие...

Можно удалённоОт 3 до 6 летРуководитель проектовОпубликована 22 октября

Data Scientist (Middle-Senior)

Зарплата не указана

АДВ · Москва

Модели продаж: строить и улучшать маркетинг-микс модели продаж брендов. Основная категория FMCG. Выбор подхода: подбирать алгоритм под задачу клиента...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 15 октября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.