X5 Tech
10.9K subscribers
2.35K photos
61 videos
7 files
817 links
Всё о технологиях в ритейле

О команде — x5.tech
Download Telegram
🍿Почти год назад мы, сами того не подозревая, запустили одно из самых популярных и активных комьюнити — Киноклуб X5 Tech.

Раз в месяц мы выбираем фильм вместе с коллегами, украшаем зал под его тематику, запасаемся снеками и напитками, приглашаем кинокритика, обсуждаем кинематограф и делимся рекомендациями.

🎬🎈Вчера прошел наш юбилейный, 10-ый показ и, кажется, это хороший повод подвести итоги:

• 265 уникальных гостей на сеансах;

• 4 города: Москва, Ижевск, Казань и Санкт-Петербург;

• 9 почетных киноклубников и один классный кинокритик Егор Москвитин;

• 1 open air показ;

• 1 тайный санта;

• Огромное количестве попкорна и большой праздничный торт!

📸 Лучше слов скажут только нереально атмосферные фотокарточки, которые мы сделали на нашем вчерашнем кинопоказе, листайте!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤23👏11❤‍🔥7👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤8👏6
Как мы ищем таланты

С 2021 года в нашей компании развивается стажёрское направление – X5 Tech Crew.🤘А чтобы оно стало еще круче, этой весной мы уже успели посетить крупнейший карьерный форум «Найти ИТ» и JobFair в Университете Иннополис.

На них нам удалось:
👨🏼‍🎓 пообщаться с более чем 3000 молодых специалистов;
😏 потестировать их нашими задачками по системному анализу;
💚 подарить за их решение много классных подарков;
📋 получить 488 анкет тех, кто вскоре сможет создавать будущее ритейла в команде X5 Tech.

А еще коллеги из департамента по анализу больших данных (Александр Русецкий, Данила Яблочников и Игорь Колесов) провели мастер-класс на «Найти-ИТ» и рассказали, как математика в ритейле помогает продавать помидоры.

Делимся снимками с места событий и приглашаем молодых специалистов в нашу X5 Tech Crew.
🔥27👍6❤4❤‍🔥3
🧐 Как не запутаться среди аналитиков больших данных, бизнес и системных аналитиков? Всё просто — для этого есть рубрика #X5Techноразбор.

Итак, продолжаем наш марафон по изучению компетенций, связанных с анализом.

👆В третьем посте рассказываем, как выглядит и что делает типичный аналитик больших данных в X5 Tech, с какими продуктами и проектами он работает и на кого вообще нужно учиться, чтобы стать частью команды.
❤11👍6👏3
В блоге на Хабре рассказали, как составить классный и действительно полезный раздел вопросов-ответов (FAQ). 

Автор статьи – Евгения Береснева, старший технический писатель в X5 Tech, уверена, что такой раздел нужен вообще любому продукту. И раскладывает процесс его создания на этапы: как собрать вопросы, создать структуру, написать ответы и – что немаловажно – как поддерживать раздел после его публикации.

Читать статью
🔥11👍7✍1👏1
📊В последнее время мы много говорим о работе с данными, и не зря — подготовили свежий дайджест #вакансияX5Tech для тех, кто Data Driven.

Аналитик данных/Инженер по качеству данных: релевантный опыт работы от 2 лет; хороший уровень владения SQL; понимание устройства хранилища данных; опыт работы с какими-либо СУБД, как преимущество — со стеком Hadoop, Hive.
📩@Alexey115172

Data engineer (Python Hadoop Spark): опыт работы с Python, Hadoop, Hive, Spark; знание SQL, классических алгоритмов и структур данных; опыт работы с docker (kubernetes, pyspark, airflow и ds фреймворков python– не обязательно, но будет плюсом); умение пользоваться git'ом и работать в команде.
📩@zheka_miu

Data analyst/Аналитик данных: опыт работы по профилю от 3 лет; знание Python, математики, статистики и базовых понятий в ML; владение SQL; понимание статистики на уровне дизайна и проведения А/Б-тестов, использование подходящих критериев, интерпретация результатов; опыт работы с pyspark будет плюсом.
📩@DANAlina95

Data Scientist middle/senior: знание Python (Scala/Java могут оказаться плюсом), классических алгоритмов и структур данных, теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения, SQL; знакомство с hadoop-стэком (кандидаты уровня middle должны понимать, как выглядит план запросов и что происходит "под капотом"); опыт проведения A/B-тестов, генерации и проверки гипотез (будет плюсом опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов); опыт работы с docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow; опыт вывода разработанных решений в продуктив.
📩@DANAlina95
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍7🔥3