Ingénieur de données II

Notre objectif

Nous travaillons pour connecter et alimenter une économie numérique inclusive qui profite à tous, partout, en rendant les transactions sûres, simples, intelligentes et accessibles. En utilisant des données et des réseaux sécurisés, des partenariats et de la passion, nos innovations et solutions aident les individus, les institutions financières, les gouvernements et les entreprises à réaliser leur plein potentiel. Notre quotient de décence, ou DQ, guide notre culture et tout ce que nous faisons à l'intérieur et à l'extérieur de notre entreprise. Nous favorisons une culture d'inclusion pour tous les employés qui respecte leurs forces, leurs points de vue et leurs expériences individuelles. Nous croyons que nos différences nous permettent d'être une meilleure équipe - une équipe qui prend de meilleures décisions, stimule l'innovation et obtient de meilleurs résultats commerciaux.

Titre et Résumé

Ingénieur de Données II

En tant qu'analyste de l'équipe Data Science & Engineering, vous développerez des solutions de données et d'analyse qui reposent sur d'immenses ensembles de données recueillis par des magasins de détail, des restaurants, des banques et d'autres entreprises axées sur les consommateurs. Le défi sera de créer des algorithmes haute performance, des techniques d'analyse de pointe incluant l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, et des workflows intuitifs qui permettent à nos utilisateurs de tirer des enseignements des Big Data qui à leur tour conduisent leurs entreprises. Vous aurez l'occasion de créer des solutions analytiques haute performance basées sur des ensembles de données mesurés en milliards de transactions et des visualisations frontales pour libérer la valeur des Big Data.

Aperçu
• Responsable du développement de solutions analytiques innovantes basées sur les données et de l'identification d'opportunités pour soutenir les besoins de l'entreprise et du client de manière quantitative et faciliter les recommandations / décisions éclairées
• Les activités comprennent la construction de modèles ML, les pipelines de données automatisées, la conception de l'architecture/schema de données, l'exécution de travaux dans le cluster de Big Data en utilisant différents moteurs d'exécution et langages de programmation tels que Hive/Impala, Python, Spark, R, etc.
En tant que Data Scientist/Engineer, vous allez :
• Conduire l'évolution des produits/platform de données & services avec un impact axé sur la science des données et l'ingénierie
• Participer au développement de l'infrastructure des données et de l'analytique pour le développement des produits
• Participer à l'identification et à l'évaluation des éléments de données pour offrir des analyses pour le développement des produits
• Innover continuellement et déterminer de nouvelles approches & technologies pour résoudre les problèmes d'affaires et générer des informations commerciales & recommandations
• Collaborer avec des rôles dans toute l'organisation, y compris les consultants, l'ingénierie et les ventes pour déterminer les problèmes les plus prioritaires à résoudre
• Évaluer les compromis entre de nombreuses solutions analytiques possibles à un problème, en tenant compte de la facilité d'utilisation, de la faisabilité technique, des délais et des opinions divergentes des parties prenantes pour prendre une décision
• Diviser les grandes solutions en jalons publiables plus petits pour recueillir les données et les commentaires des chefs de produit, des clients et d'autres parties prenantes
• Promouvoir les versions auprès des utilisateurs, en intégrant les retours d'expérience, et en suivant l'usage pour informer le futur développement
• Travailler avec de petites équipes multidisciplinaires pour définir la vision, établir la culture et les processus de l'équipe
• Se concentrer constamment sur les principaux moteurs de la valeur de l'organisation et prioriser les activités opérationnelles en conséquence
• Identifier et agir sur les opportunités d'amélioration du produit
• Agréger et collationner les ensembles de données des clients et effectuer des manipulations de données et des analyses techniques en utilisant les techniques et les meilleures pratiques de l'industrie pour identifier les tendances et tirer des enseignements
• Nettoyer et structurer les ensembles de données alimentés par l'analyse en aval
• Signaler les erreurs ou bugs techniques détectés dans le travail du projet

Qualifications du candidat idéal :

• Connaissances de base démontrées en techniques analytiques statistiques, codage et ingénierie de données
• Expérience dans l'utilisation d'outils open source, d'analyse prédictive, d'apprentissage automatique, de statistiques avancées et d'autres techniques de données pour effectuer des analyses de base
• L'expérience du développement et de la configuration de tableaux de bord est un plus
• Jugement démontré lors de l'escalade des problèmes à l'équipe du projet
• Très bonne maîtrise de Python/Spark, des plates-formes et outils Hadoop (Hive, Impala, Airflow, NiFi), SQL
• Curiosité, créativité et enthousiasme pour la technologie et l'innovation
• Capacités quantitatives et de résolution de problèmes démontrées
• Capacité à gérer plusieurs tâches et forte attention aux détails
• Motivation, flexibilité, autonomie, et désir de s'épanouir dans de petites équipes de projet
• Excellentes compétences de communication et d'organisation
• Excellents résultats académiques dans une université nationale de premier plan
• Solides compétences en communication écrite et verbale en anglais

Responsabilité de la Sécurité d'Entreprise

Toutes les activités impliquant l'accès aux actifs, informations et réseaux de Mastercard comportent un risque inhérent pour l'organisation et, par conséquent, il est prévu que chaque personne travaillant pour, ou au nom de, Mastercard soit responsable de la sécurité de l'information et doit :

• Respecter les politiques et pratiques de sécurité de Mastercard ;

• Assurer la confidentialité et l'intégrité des informations auxquelles elle accède ;

• Signaler toute violation de sécurité de l'information suspectée ou avérée, et

• Compléter toutes les formations de sécurité obligatoires périodiques conformément aux directives de Mastercard.