Inżynier Danych II

Nasz cel Dążymy do łączenia i uprawnomocnienia inkluzywnej, cyfrowej gospodarki, która zaspakaja potrzeby wszystkich, wszędzie, poprzez zapewnienie bezpieczeństwa transakcji, ich łatwości, inteligencji i dostępności. Wykorzystując bezpieczne dane i sieci, partnerstwa i pasje, nasze innowacje i rozwiązania pomagają poszczególnym osobom, instytucjom finansowym, rządom i firmom w osiąganiu najwyższego potencjału. Nasz współczynnik przyzwoitości, czyli DQ, kieruje naszą kulturą i każdym działaniem wewnątrz i na zewnątrz naszej firmy. Kultywujemy kulturę inkluzyjności dla wszystkich pracowników, która ceni ich indywidualne mocne strony, perspektywy i doświadczenia. Uważamy, że nasze różnice wzbogacają nasz zespół, umożliwiając lepsze decyzje, stymulując innowacje i dające lepsze wyniki biznesowe. Tytuł i streszczenie Inżynier Danych II Jako analityk w zespole Data Science & Engineering, tworzysz rozwiązania z zakresu danych i analiz na podstawie ogromnych zestawów danych zebranych z sieci detalicznych, restauracji, banków i innych firm skoncentrowanych na konsumentach. Wyzywanie polega na projektowaniu algorytmów o wysokiej wydajności, wprowadzaniu pionierskich technik analitycznych, w tym uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, oraz intuicyjnych przepływów pracy, które pozwalają naszym użytkownikom czerpać wnioski z dużych zbiorów danych, dzięki czemu rozwijają swoje firmy. Będziesz mieć możliwość tworzenia wysoko wydajnych rozwiązań analitycznych na podstawie zestawów danych, obejmujących miliardy transakcji, i wizualizacji na stronie frontowej, aby odkrywać wartość dużych zbiorów danych. Przegląd Będziesz odpowiedzialny za rozwijanie unikalnych rozwiązań analitycznych opartych na danych i identyfikowanie możliwości, które wspierają potrzeby biznesowe i klientów na podstawie danych liczbowych, ułatwiając poinformowane rekomendacje/decyzje. Twoje zadania obejmują budowanie modeli ML, automatycznych potoków danych, projektowanie architektury/schema danych, wykonywanie zadań w klastrach dużych zbiorów danych przy użyciu różnych silników wykonawczych i języków programowania, takich jak Hive/Impala, Python, Spark, R, itp. Jako naukowiec/inżynier danych będziesz: • Napędzać ewolucję produktów/platform Data & Services ze szczególnym naciskiem na naukę o danych i inżynierię • Uczestniczyć w rozwoju infrastruktury danych i analityki dla rozwoju produktów • Pomagać w identyfikacji i ocenie elementów danych, aby dostarczyć analitykę dla rozwoju produktów • Nieustannie innowować i określać nowe podejścia i technologie do rozwiązywania problemów biznesowych i generowania wglądów i rekomendacji biznesowych • Współpracować z różnymi rolami w organizacji, w tym konsultantami, inżynierami i sprzedawcami, aby określić najważniejsze problemy do rozwiązania • Ocenić kompromisy między licznymi potencjalnymi rozwiązaniami analitycznymi do problemu, biorąc pod uwagę użyteczność, techniczną wykonalność, terminy i różne opinie interesariuszy, aby podjąć decyzję • Podzielić duże rozwiązania na mniejsze, dające się uruchomić etapy, aby zebrać dane i opinie od menedżerów produktów, klientów i innych interesariuszy • Promować wersje dla użytkowników, uwzględniać uwagi i śledzić użycie, aby informować o przyszłym rozwoju • Pracować z małymi, wielofunkcyjnymi zespołami na określenie wizji, ustanowienie kultury zespołu i procesów • Nieustannie skupiać się na kluczowych czynnikach wartości organizacji i priorytetowo traktować działania operacyjne • Identyfikować i wykorzystywać możliwości poprawy produktu • Agregować i łączyć dane klientów, przeprowadzać manipulację danymi i analizę techniczną za pomocą technik i najlepszych praktyk branżowych, aby identyfikować trendy i wyciągać wnioski • Czyścić i strukturować zestawy danych kierowane do analizy zstępnego strumienia • Eskalować wykryte błędy techniczne lub błędy w pracy projektowej Idealne kwalifikacje kandydata: • Udowodnione podstawowe umiejętności z zakresu statystycznej analizy danych, kodowania i inżynierii danych • Doświadczenie w wykorzystaniu narzędzi open source, analizy predyktywnej, uczenia maszynowego, zaawansowanej statystyki i innych technik danych do wykonania podstawowych analiz • Doświadczenie w tworzeniu i konfigurowaniu tablic informacyjnych będzie dodatkowym atutem • Udowodnione umiejętności oceny, kiedy kwestie muszą być eskalowane do zespołu projektowego • Wysoka biegłość w Python/Spark, platformach Hadoop & narzędziach (Hive, Impala, Airflow, NiFi), SQL • Ciekawość, kreatywność i pasja do technologii i innowacji • Wykazane umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów • Umiejętność wielozadaniowości i duża uwaga na szczegóły • Motywacja, elastyczność, samodzielność i chęć pracy w małych zespołach projektowych • Wyjątkowe umiejętności komunikacyjne i organizacyjne • Wybitne osiągnięcia akademickie na czołowych krajowych uniwersytetach • Biegłość w języku angielskim w mowie i piśmie Odpowiedzialność za bezpieczeństwo korporacyjne Wszystkie działania związane z dostępem do zasobów, informacji i sieci Mastercard wiążą się z nieodłącznym ryzykiem dla organizacji. W rezultacie każda osoba pracująca dla Mastercard, lub w jej imieniu, jest odpowiedzialna za bezpieczeństwo informacji i musi: • Przestrzegać polityki i praktyk bezpieczeństwa Mastercard • Zapewniać poufność i integralność dostępnej informacji • Zgłaszać wszelkie podejrzenia o naruszeniu bezpieczeństwa informacji, lub o jego złamaniu • Ukończyć wszystkie okresowe obowiązkowe szkolenia z bezpieczeństwa zgodnie z wytycznymi Mastercard