Оператор в Супермаркет

«Net Solutions» (www.nets.tj) – интернет-сервис провайдер в поиске Оператора Колл-центра Ваши задачи: • Обработка входящих и исходящих звонков;• Консультация и предоставление информации о продуктах и услугах компании;• Обработка запросов;• Проведение troubleshooting;• Проведение холодных звонков и опросов.Наши требования:• Знание таджикского и русского языков, английский приветствуется;• Опыт работы в сфере продаж и обслуживания приветствуется;• Знания и навыки работы с ПК и программами MS Office;• Коммуникабельность, нацеленность на результат, обучаемость.Мы предлагаем:• График работы 5/2 с 9:00 до 18:00;• Заработная плата: оклад + бонусы с продаж;• Корпоративное и профессиональное обучение;• Новый комфортный офис;• Оформление согласно ТК РТ.Ждём ваше резюме с пометкой «Оператор Колл-центра» на email: job@nets.tj

Первый оператор новых цифровых возможностей и одна из крупнейших телекоммуникационных компаний, предоставляющая услуги сотовой связи - МегаФон Таджикистан объявляет конкурс на вакансию: Data scientist (стажер, junior, middle)Мы используем: Python (Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/Catboost, PyTorch/TensorFlow, LightFM, etc); Cloudera Hadoop (Spark, pySpark); Oracle Exadata (SQL, PL/SQL)Какие задачи необходимо решать:• разрабатывать комплексные аналитические модели для решения бизнес-задач на основе методов машинного обучения;• формировать гипотезы для решения задач и определение необходимые источников данных;• применять алгоритмы и инструменты для сбора и трансформации данных в удобный для анализа вид;Основные направления:• Сохранение абонентской базы, в том числе задача сокращение просрочки оплаты тарифа, оттока и анализа причин• Развитие абонентов: рекомендации телеком продуктов (тарифы, пакеты интернета и т.д.) и различных цифровых сервисов;• Продвижение кредитно-платежных продуктов (финтех продукты, рисковые скоринги и т.д.);Обязанности:• Анализ данных, проверка гипотез и разработка моделей машинного обучения по предсказанию клиентских предпочтений, поведения абонентов, прогноза спроса и трафика, удовлетворенности клиентов и других событий, определение которых приносит пользу нашей Компании и нашим абонентам;• Проведение А/Б-тестов и оценка эффективности для разработанного на основе моделей машинного обучения конечно продукта;• Написание production-ready кода для быстрого деплоя пайплайна с моделью на регулярную эксплуатацию;• Интерпретация и презентация результатов работы разработанных моделей и других DS решений;• Работа с разнородными источниками данных (Oracle, Hadoop);• Подготовка, очистка и предобработка данных, построение агрегатов;• Ad-hock аналитика;Требования: • Опыт работы в области Data Science от 1 года;• Наличие успешно завершенных проектов с использованием технологий анализа данных и машинного обучения и желание развиваться в области data science; (если опыт меньше 1 года);• Высшее или неоконченное высшее техническое образование;• Аналитический склад ума, понимание математики, статистики и теории вероятностей;• Знание алгоритмов машинного обучения, принципов их работы, ключевых особенностей и ограничений;• Владение инструментами анализа данных, библиотеками машинного обучения, Python (минимум: Numpy, Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/Catboost);• Умение работать с реляционными и распределенными БД: знание языка запросов SQL, умение работать с DataFrame в pySpark, понимание парадигмы Map-Reduce, работа с HDFS, Spark и др.;• Ответственность за качество моделей и за результат;• Опыт работы в телекоммуникациях, банках или цифровых индустриях будет преимуществом;• Победы на ML-cоревнованиях (например, Kaggle) будут дополнительным плюсом;Мы предлагаем:• достойную заработную плату;• профессиональное обучение и развитие (тренинги, курсы по повышению квалификации);• дружелюбный коллектив;• комфортный офис;• развитие вместе с компанией;• оплата мобильной связи и интернета;• ДМС;• оформление по ТК РТ;• бонусы по результатам выполнения KPI;• график работы - 5/2, от 9 до 18.Заявку на вакансию необходимо оставить: https://jobmf.tj/vakansiya/450 На собеседование будут приглашены лица, подходящие по требованиям к данной позиции.