Заказы: Аналитика данных

Требуется пройти путь обычного клиента на нескольких сайтах, специализирующихся на заказе площадок и подрядчиков для праздников. Задача включает поиск вариантов под заданную ситуацию, оставление заявки, ожидание ответа и общение с менеджером в роли обычного клиента, с последующим вежливым отказом. Необходимо фиксировать замеры в предоставленной таблице и делать скриншоты на каждом этапе. Цель работы — оценить удобство клиентского пути и качество обработки заявок сервисами. Покупка услуг не требуется.

Требуется спарсить информацию об учебных заведениях и преобразовать ее в формат XLSX. Спарсенный контент должен быть помещен в XLSX-файл с сохранением исходной последовательности. Важно: парсинг персональных данных физических лиц не требуется.

Требуется разметка 500 фотографий полок магазинов для обучения модели компьютерного зрения YOLO. На фотографиях необходимо находить продукцию 8 заданных SKU и размечать каждую видимую бутылку отдельным Bounding Box с присвоением соответствующего класса. Требования к выполнению: - Разметка должна производиться в Roboflow, CVAT или аналогичном инструменте. - Итоговый формат разметки — YOLO (.txt + изображения). - Будет предоставлено 8 классов, перечень и примеры каждого SKU. - Каждая видимая единица товара размечается отдельно, включая бутылки в групповой упаковке. - Если нужных SKU на фотографии нет, изображение сохраняется без объектов, с пустым .txt. - Не допускается разметка продукции, которую невозможно достоверно идентифицировать. - Важна аккуратность в обводке границ бутылок и правильный выбор класса. Перед началом основной работы будет предоставлено 5–10 тестовых фотографий для проверки качества разметки. При хорошем результате возможно долгосрочное сотрудничество с большим объемом фотографий.

Senior Data Analyst (Pharma, remote)

2 дня назад

Требуется Senior Data Analyst с опытом работы в фармацевтической отрасли. Кандидат должен обладать уверенными навыками работы с большими данными, продвинутым знанием SQL и Excel, а также опытом работы с ClickHouse или другими колоночными СУБД. Важно умение самостоятельно писать SQL-запросы, строить отчётность на справочниках и аналитических агрегатах, а также ставить технические задания на разработку отчётов. В обязанности входит погружение в работу с крупными массивами информации, проектирование логики аналитических выборок и отчётов, обработка транзакционных данных (продажи, чеки, заказы) с целью сбора агрегатов и обогащения исходных данных. Необходимо будет писать сложные SQL-запросы, преобразовывать запросы бизнеса в понятные ТЗ для отчётов и витрин, разбираться в расхождениях данных, находить причины и анализировать ошибки, а также настраивать метрики и фильтры для BI-систем. Обязательно высшее образование, гражданство РФ и фактическое нахождение в России. Опыт работы в роли аналитика данных от 4-5 лет.

Senior Quantitative Researcher & AI Engineer

2 дня назад

Инвестиционная компания ищет Senior Quantitative Researcher & AI Engineer для удаленной работы на полную занятость. Основная задача — дополнить фундаментальный анализ количественным, собирать данные, строить модели и инструменты для инвестиционных решений. Предусмотрено прямое взаимодействие с CIO и Head of Research. В обязанности входит создание системы мониторинга инвестиционных тезисов, разработка point-in-time хранилища рыночных, фундаментальных данных, документов SEC, стенограмм звонков, новостей и внутренней аналитики. Также необходимо проводить backtesting и разрабатывать сигналы для инвестиционных гипотез, заниматься портфельной аналитикой (концентрация, факторные экспозиции, ликвидность, сценарные риски, размер позиций) и развивать AI-агентов для исследовательского процесса. Требуется сильная база в математике, статистике и машинном обучении, опыт от 3 лет в quantitative research или data science на финансовых данных. Кандидат должен иметь опыт доведения моделей до практического применения, опыт backtesting на point-in-time данных с пониманием look-ahead bias, survivorship bias и переобучения. Необходимы навыки работы с Python и SQL для построения пайплайнов данных и написания надежного, тестируемого кода. Важен опыт построения систем на LLM с измеримым качеством, понимание фундаментального анализа и портфельного риска, а также уверенный английский язык. Желателен опыт на buy-side или в прямой работе с портфельными управляющими. Компания предлагает работу с реальным портфелем, доступ к профессиональным источникам данных и современным AI-инструментам, конкурентную оплату труда, годовой бонус и собственный бюджет на инфраструктуру и найм команды при подтверждении эффективности системы.

Анализ конкурентов студий лазерной эпиляции

3 дня назад

Требуется аналитик для проведения анализа социальных сетей студий лазерной эпиляции в Тольятти. По результатам анализа необходимо предоставить отчёт, содержащий конкретные выводы и рекомендации. Отчёт должен быть аналитическим документом, а не просто набором скриншотов. Цель работы — получить структурированную информацию о конкурентах для дальнейшего использования в маркетинговой стратегии.

Требуется собрать базу данных компаний, являющихся победителями и участниками закупок по 44-ФЗ и 223-ФЗ, а также коммерческих закупок за последние два года. Тематика закупок — огнезащитная обработка деревянных конструкций (стропила, кровля, каркас и т.п.) по всей территории Российской Федерации. Данные необходимо структурировать в таблицу со следующими обязательными колонками: регион, сайт, название компании, ИНН, email. Могут быть добавлены и другие релевантные поля.

Компания переходит на работу в Google Таблицах и нуждается в периодической помощи по настройке формул. Требуется специалист для выполнения задач по автоматизации расчетов и обработке данных в таблицах.

Требуется специалист для обработки таблицы с данными. Задачи включают проверку информации на корректность, удаление дублирующихся записей, приведение всех данных к единому формату, а также заполнение пропущенных значений там, где это возможно. По завершении работы необходимо сохранить итоговую таблицу и убедиться в единообразии оформления всех данных.

Требуется сформировать базу потенциальных клиентов для проведения маркетингового анализа и оценки рынка. Поиск и сбор данных компаний может осуществляться как вручную, так и с помощью программного обеспечения. Объекты поиска — учреждения (частные кабинеты) в сферах инъекционной косметологии, гинекологии, ортопедии, стоматологии (пародонтология, ортопедическая стоматология, хирургическая стоматология, ортодонтия, челюстно-лицевая хирургия), неврологии, травматологии. География поиска — субъекты РФ, за исключением Санкт-Петербурга, Москвы и Московской области. Размер бизнеса включает частные кабинеты, клиники, салоны красоты, медицинские центры. Дополнительный критерий — наличие плазмотерапии. Результат должен быть представлен в файле Excel со следующей структурой столбцов: № п/п, Название, Кол-во филиалов, Деятельность, Контактный номер, Email, Ссылка на сайт, Кол-во специалистов, Инъекционная терапия, Плазмотерапия (бренд).

Требуется собрать актуальные контактные данные школ (начальные, средние, лицеи, частные) и детских садов (государственные, частные) в Челябинске и Санкт-Петербурге. Источник данных — 2ГИС. Для каждого учреждения необходимо получить телефоны и адреса электронной почты. Результат должен быть представлен в двух форматах: общий файл базы данных по каждому городу и отдельный файл с уникальными адресами электронной почты для рассылки, также по каждому городу. Целевая аудитория для школ — до 3 класса.

Требуется собрать контент для блока репетиторов на 13 лендингах. Необходимо спарсить информацию из каталога репетиторов, содержащего около 12 000 анкет. Из анкет нужно извлечь имя, образование, стаж, класс, информацию о подготовке к экзаменам, а также уникальные торговые предложения преподавателей (например, преподавание в вузе, подготовка к олимпиадам, призовые места, количество стобалльников). Далее, с использованием инструментов ИИ, отобрать лучших преподавателей по 11 предметам (математика, русский, английский, история, обществознание, информатика, физика, химия, биология, география, литература) и 2 экзаменам (ЕГЭ и ОГЭ). После автоматического отбора требуется вручную проверить результаты, убедиться в наличии и качестве фотографий преподавателей, а затем составить таблицу, где для каждого из 13 лендингов будет отобрано по 6 преподавателей. Выбранному специалисту будут предоставлены необходимые ссылки и дополнительные уточнения.

Требуется сформировать базу компаний, которые на постоянной основе используют нормативно-техническую документацию (НТД) в своей работе. Необходимо предоставить структурированный список таких организаций.

Требуется спарсить 100 различных реестров для сбора лидов с использованием Claude Code. После сбора данных необходимо выполнить обогащение информации о предприятиях через ClickHouse.