TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3916 · 15 янв.

​🐍Наследование в ООП на примере Python —[9:25] Наследование — это один из главных принципов объектно-ориентированного программирования не только в Python, но и во всех языках в целом. В этом видео вы узнаете, что такое наследование на конкретных примерах, написанных на языке Python. Оно идеально подойдёт для новичков, которые уже знают, как написать «hello world», но ещё не совсем освоили базовые понятия ООП. Перейти к просмотру #видео#python#теория

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #causalinference

当前筛选 #causalinference清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3092 · 05.01.2026, 12:03

#DataScience#CausalInference#Econometrics#Python#BigData#Remote#Jobs#Senior#Middle#Ваканасия Позиция: Data Scientist (Causal Inference & Econometrics) Компания: X5 Group (Пятерочка, Перекресток, Чижик) Локация: Удаленно (РФ) или офисы в Москве (БЦ Оазис) Доход: Оклад 300 000 – 600 000 ₽ gross + годовой бонус до 40% 🚀 О команде и задачах Команда ad-hoc аналитики ищет сильного DS-специалиста с фокусом на Causal Inference. Мы работаем с петабайтами данных (29к+ магазинов, 50 млн клиентов), но при этом у нас нет легаси. Мы строим новый стрим, где работа — это настоящий Research: разбор бизнес-механик, чтение свежих статей (arXiv, top-tier confs), имплементация SOTA-методов и создание собственных библиотек. Чем предстоит заниматься: Вам предстоит end-to-end разработка методологий для оценки эффектов там, где классические A/B-тесты бессильны (например, оценка федеральных промо или влияния подписок). • Бизнес-анализ. Встречи с заказчиками, формализация гипотез и выбор метрик. • Моделирование. Подбор статистического подхода, построение DAG, поиск инструментов/конфаундеров, тестирование на синтетике и реальных данных. • Продукционализация. Выкатка решений в прод (регулярный расчет), доработка собственной Python-библиотеки и написание статей по итогам крутых кейсов. 🧠 Ты нам подходишь, если: У тебя есть опыт в DS от 2-х лет и крепкий бэкграунд в эконометрике (академический или рабочий). Hard Skills & Theory: • Глубокое понимание эндогенности (причины/борьба), умение отличать конфаундер от инструмента. • Умеешь рисовать графы для конкретного DGP, находить коллайдеры и медиаторы. • Владеешь методами для кросс-секционных и панельных данных: AIPW (Doubly Robust), DiD, TWFE, IV. • Пишешь чистый, структурированный код, знаешь классические алгоритмы. • Пишешь оптимальные запросы (знание Hadoop-стека будет плюсом). 🎁 Мы предлагаем: • Полная удаленка или гибрид (офисы на м. Добрынинская / м. Волгоградский проспект). • Гибкое начало рабочего дня (с 8 до 10 утра), 5/2. • Оплата обучения, профильных конференций, программы мотивации для авторов статей и спикеров. • ДМС со стоматологией и выездом за рубеж, страхование жизни. • Демократичная среда, отсутствие бюрократии, ретро с мемами и оффлайн-тимбилдинги. 📩 Контакты Резюме в формате "Фамилия Имя Резюме DS ad-hoc" присылать сюда: @Zzzelar Не забудь указать, что ты от @datasciencejobs