Analityk danych/Inżynier

W Slyp działamy w obszarze doświadczenia klienta. Uważamy za absurdalne, że osoba może płacić za pomocą smartfona, a i tak otrzymuje papierowy paragon, który jest stosowany od wieków. Tradycyjne paragony jedynie generują konsumenckie niedogodności i, oprócz potwierdzenia zakupu, nie oferują żadnej wartości ani dla sprzedawców, ani dla konsumentów. Jesteśmy zdecydowani na tworzenie technologii najwyższej jakości i dbanie o środowisko, jeden paragon na raz. Dlatego stworzyliśmy Slyp Smart Receipt. Dlaczego warto pracować w Slyp? Slyp Village przyciąga wysoce utalentowanych ludzi z całego świata. Nasza otwarta atmosfera zachęca "Slypsterów" do wykazywania się kreatywnością i ambicją, będąc częścią inicjatywy, która wprowadza zmiany na lepsze. Oto kilka naszych zalet: - Program Współwłasności Akcji dla Pracowników (ESOP) - Hojny program rozwoju i nauki - budżet $1500 co roku na doskonalenie swoich umiejętności - Slyp Gives - organizujemy 2 dni pomocy społecznej każdego roku - Konkurencyjne polityki urlopowe, w tym urlop macierzyński - Elastyczność pracy oraz możliwość pracy z dowolnego miejsca na świecie przez określony czas - Biuro przyjazne dla zwierząt, comiesięczne spotkania przy lunchu i niespodziewane wydarzenia oraz program zapewniający ciągłą zabawę i doświadczenia zespołowe Czego poszukujemy? Powinieneś posiadać mocne umiejętności matematyczne i liczbowe oraz solidne zrozumienie SQL, ram ETL i skryptów stron internetowych. Będziesz pracować z danymi i analizować je, aby przewidywać i zwiększać możliwości, tworzyć produkty oparte na danych oraz projektować i utrzymywać kluczowe zasoby danych. Będziesz pomagać w projektowaniu, implementacji i optymalizacji przepływów danych. Twoje zadania obejmują tworzenie nowych prototypów algorytmów, prezentację i wizualizację danych, współpracę z strategicznymi partnerami, prowadzenie analiz statystycznych, prognozowanie trendów oraz przeprowadzanie ad hoc analiz. Będziesz także dostarczać umiejętności modelowania i analizy matematycznej na rzecz innych działów biznesowych. Jak wygląda typowy dzień? Modelowanie i analiza danych: - Wykorzystanie analizy statystycznej do wydobycia cennych spostrzeżeń - Tworzenie modeli predykcyjnych w celu poprawy procesów biznesowych i podejmowania decyzji. - Rozwój w zakresie uczenia maszynowego jest atutem Raportowanie i wizualizacja: - Projektowanie i utrzymanie desek rozdzielczych i raportów dla wewnętrznych i zewnętrznych interesariuszy - Efektywna komunikacja wyników, aby wspomóc decyzje strategii biznesowej Optymalizacja wydajności: - Ciągła optymalizacja przepływów danych pod kątem efektywności, skalowalności i kosztów - Wdrażanie najlepszych praktyk inżynierii danych, aby zagwarantować solidną i niezawodną infrastrukturę Zapewnienie jakości danych: - Wdrażanie kontroli jakości danych i monitorowania, aby zapewnić precyzję i jednolitość danych - Rozpoznawanie i naprawa problemów z danymi na bieżąco Integracja danych: - Tworzenie i utrzymanie przepływów danych do zbierania, czyszczenia i porządkowania danych z różnych źródeł Bezpieczeństwo danych: - Zapewnienie zgodności ze standardami ochrony prywatności danych i wdrażanie niezbędnych zabezpieczeń Jakie doświadczenie lub wiedzę przyniesiesz do zespołu? - Licencjat lub wyższy stopień naukowy z informatyki, nauk o danych, systemów informacyjnych, ekonomii lub pokrewnych dziedzin. - Znajomość usług danych AWS (np. Glue, Redshift, Quicksight, Athena, S3, Sagemaker). - Dodatkowa wiedza o innych usługach AWS będzie dodatkowym atutem (np. Lambda, Kinesis, DMS, IAM, KMS). - Udowodnione doświadczenie w inżynierii danych, obejmujące SQL, Python, procesy ETL i modelowanie danych. - Doświadczenie w pracy z dużymi zestawami danych i rozwiązaniami data warehousing. - Znajomość technik i narzędzi uczenia maszynowego jest atutem. Dodatkowe doświadczenie lub wiedza, które mogą być przydatne, to: - Poprzednie doświadczenie w podobnej roli w branży technologicznej lub fintechowej jest dodatkowym atutem. - Poprzednie doświadczenia związane z analizą danych dla branży detalicznej są wysoce cenione. Nasz proces rekrutacyjny 1. Telefon screeningowy z naszym Partnerem ds. Ludzi 2. Techniczne rozmowy kwalifikacyjne z Senior Engineering Manager 3. Rozmowy kwalifikacyjne z kierownikami ds. inżynierii i danych 4. Końcowa rozmowa z CTO i współtwórcą Wymagania Ze względu na nasz model pracy hybrydowej, aktualnie nie przyjmujemy aplikacji na pracę zdalną. Rozważamy tylko kandydatów mieszkających w Sydney, NSW.