Rodzaj zatrudnienia: Stałe
Data zakończenia aplikacji: 6 lipca 2024, 23:59
Czy jesteś doświadczonym analitykiem ds. inżynierii danych, z pasją do tworzenia wysokiej jakości i niezawodnych rozwiązań danych? Dołącz do Telstra i współpracuj z naszym zespołem, aby opracowywać wiodące rozwiązania i potoki danych. Twoja wiedza zapewni integralność i dokładność danych, wspierając decyzje biznesowe oparte na danych i poprawiając wyniki dla klientów i biznesu. Będziesz pracować w środowisku DevOps, rozwijając potoki danych z wykorzystaniem technik ciągłej integracji i ciągłego wdrażania (CI/CD).
Telstra poszukuje wysoce zmotywowanego specjalisty ds. nauki danych, aby dołączył do naszego zespołu ds. inżynierii danych. W tej roli będziesz kluczowy w budowaniu i wdrażaniu kompleksowych aplikacji Data Science, napędzaniu wniosków i promowaniu innowacji w naszej firmie telekomunikacyjnej.
Obowiązki
- Współpraca z zespołami międzyfunkcyjnymi w celu określenia wymagań biznesowych i celów nauki danych.
- Projektowanie, rozwijanie i wdrażanie skalowalnych rozwiązań z zakresu inżynierii danych i nauki danych, aby wydobywać, przekształcać i ładować dane z różnych źródeł.
- Zastosowanie zaawansowanych technik statystycznych i uczenia maszynowego do analizy dużych zbiorów danych, przeprowadzania modelowania predykcyjnego i generowania praktycznych wniosków.
- Rozwój potoków danych i przepływów pracy w celu umożliwienia efektywnego przetwarzania danych, inżynierii cech oraz trenowania modeli.
- Wdrażanie najlepszych praktyk w zakresie zarządzania danymi, jakości oraz bezpieczeństwa.
- Aktualizacja wiedzy o najnowsze osiągnięcia w dziedzinie nauki danych i technologii.
- Przekazywanie wyników, wniosków i rekomendacji w jasny sposób zarówno do technicznych, jak i nietechnicznych interesariuszy.
Wymagania
- Tytuł licencjata lub magistra z informatyki, nauki o danych lub pokrewnego kierunku.
- 4-8 lat udokumentowanego doświadczenia w inżynierii ML, nauce o danych lub podobnej roli.
- Mocne umiejętności programowania w językach takich jak Python, R lub Scala.
- Doświadczenie w manipulacji, przekształcaniu i analizie danych z wykorzystaniem baz danych SQL i/lub NoSQL.
- Znajomość cyklu życia uczenia maszynowego i najlepszych praktyk.
- Biegłość w technikach uczenia maszynowego, w tym regresji, klasyfikacji, klasteryzacji i systemach rekomendacyjnych.
- Znajomość technologii big data, takich jak Apache Hadoop, Spark lub podobne ramy.
- Doświadczenie z platformami chmurowymi, takimi jak AWS, Azure lub Google Cloud Platform.
- Zrozumienie zasad inżynierii danych, procesów ETL/ELT oraz hurtowni danych.
- Doświadczenie z systemami kontroli wersji, takimi jak Git.
- Świetne umiejętności rozwiązywania problemów i analityczne z dbałością o szczegóły.
- Silne umiejętności komunikacyjne i współpracy do pracy zespołowej.
Preferowane kwalifikacje