Data Science

Ford Motor Company poszukuje wysoko wykwalifikowanego Kierownika Projektu z solidnym zapleczem technicznym w dziedzinie data science do nadzorowania i realizacji projektów data science. Ta rola jest idealna dla osób z kombinacją głębokiej wiedzy technicznej w dziedzinie data science i solidnych umiejętności zarządzania projektami, aby skutecznie prowadzić zespoły międzyfunkcyjne.

Nadzór nad projektami: Współpraca z Kierownikiem Dostaw w dziale Data Science w celu definiowania zakresu, celów i rezultatów projektów, zapewniając zgodność z celami biznesowymi.
Realizacja projektów: Planowanie i zarządzanie realizacją projektów data science od początku do końca, zapewniając terminową dostawę w ramach zakresu i budżetu.
Przywództwo Zespołu: Prowadzenie i koordynowanie zespołów międzyfunkcyjnych, w tym data scientistów, analityków i inżynierów, w celu skutecznej realizacji projektów.
Zarządzanie Ryzykiem: Identyfikacja, ocena i minimalizacja ryzyk projektowych, aby zapewnić płynny postęp projektów.
Zarządzanie Feasibility: Zapewnienie technicznej wykonalności poprzez zarządzanie przydziałem zasobów, szacowanie czasu i integrację zadań technicznych.
Komunikacja: Ułatwianie jasno zdefiniowanej komunikacji pomiędzy członkami zespołu projektowego a zainteresowanymi stronami, zapewniając, że oczekiwania i postęp projektu są dobrze rozumiane.
Promowanie Najlepszych Praktyk: Promowanie najlepszych praktyk w dziedzinie data science i zarządzania projektami, mentoring młodszych pracowników i przyczynianie się do ich rozwoju zawodowego.

Wykształcenie: Magister/PhD z informatyki, badań operacyjnych, statystyki, matematyki stosowanej lub pokrewnych dziedzin. Preferowany PhD.
Doświadczenie: Minimum 4-letnie udokumentowane doświadczenie w prowadzeniu projektów data science z solidnymi podstawami w uczeniu maszynowym, analizie statystycznej i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP).
Ekspertyza Techniczna: Obszerna wiedza i praktyczne doświadczenie z metodologiami data science, narzędziami, algorytmami uczenia maszynowego, frameworkami deep learning (Pytorch, TensorFlow, Keras), bibliotekami manipulacji danymi (Pandas, Numpy, Scikit-Learn) oraz narzędziami i oprogramowaniem zaawansowanej analizy.
Zarządzanie Projektami: Solidne zrozumienie i doświadczenie w zarządzaniu harmonogramami projektów, rezultatami i zasobami w środowisku technicznym lub data science.
Umiejętności Komunikacyjne: Doskonała zdolność do wyrażania skomplikowanych koncepcji technicznych w sposób zrozumiały dla osób nietechnicznych.

Zarządzanie Projektami: Certyfikacja w zarządzaniu projektami (np. PMP, PRINCE2) i/lub certyfikat Six Sigma Black Belt.

Manipulacja Danymi: Pandas, Numpy, Scikit-Learn.
Deep Learning: Pytorch, TensorFlow, Keras.
Analiza i Wizualizacja: Alteryx, Qlik, Tableau, PowerBI.
Zarządzanie Bazami Danych: SQL, NoSQL.
Chmura Obliczeniowa: Biegła znajomość GCP dla wdrożeń ML Ops.
Technologie Big Data: Hadoop, Spark.
Języki Programowania/Skryptowanie: Python/R; C/C++, Java (opcjonalnie).
Rozwój i Kontrola Wersji: Git, CI/CD