RM Data Science Analytics Engineer

Job expired!

Tytuł stanowiska: RM Data Science Analytics Engineer

O roli

Analiz Data Science w Hertz odgrywa kluczową rolę w rozwijaniu aplikacji, narzędzi i modeli, które wykorzystują nasze obszerne dane obserwacyjne. Ta rola wymaga ścisłej współpracy z zarządem, zespołem analitycznym i zespołem data science, aby budować i wspierać modele opisowe, predykcyjne i preskryptywne. Ostatecznym celem jest maksymalizacja zysku i uzyskanie przewagi konkurencyjnej na rynku.

Kluczowe obowiązki

Nadzór nad szkoleniem i rozwojem kompetencji działu data science, określanie najlepszych praktyk i standardów pracy.
Inicjowanie programów data science mających na celu poprawę wyników działu, ze szczególnym uwzględnieniem wzrostu przychodów i osiągania ogólnych celów biznesowych.
Tworzenie i zarządzanie nowymi tabelami danych wspierającymi zbieranie danych, integrację danych międzykanałowych, wizualizację danych, dashboardy, analitykę predykcyjną i eksplorację danych.
Wykorzystywanie narzędzi i technik data science do analizy dużych zbiorów danych, opracowywanie customowych modeli i algorytmów w celu odkrywania wniosków, trendów i wzorców.
Tworzenie platform data science do eksperymentowania z zaawansowaną analityką, modelowaniem behawioralnym i churn, wykorzystując nowe podejścia data science do generowania przychodów.
Projektowanie i architektura linii przetwarzania danych dla działu, zbieranie nowych danych i ulepszanie istniejących źródeł danych biznesowych.
Przewodzenie rozwojowi nowych wniosków, zaawansowanych technik modelowania i zdolności data science.
Mentorowanie data scientistów i analityków danych w zakresie najlepszych praktyk przygotowania danych, analizy, kodowania i modelowania.

Kwalifikacje

Wykształcenie

Dyplom w dziedzinie ilościowej skoncentrowanej na modelowaniu predykcyjnym, takiej jak Statystyka, Data Science, Badania operacyjne, Inżynieria przemysłowa, Nauki aktuarialne, Matematyka lub Ekonomia.
Preferowane jest wyższe wykształcenie, ale nie jest wymagane przy odpowiednim doświadczeniu.

Wymagane doświadczenie

Doświadczenie w projektowaniu i architekturze systemów relacyjnych baz danych i rozproszonych systemów przechowywania danych strukturalnych/nieustrukturyzowanych.
Umiejętność znajdowania wzorców w danych i tworzenia modeli statystycznych, eksploracji danych, wizualizacji danych i eksploracji danych.
Biegłość w SQL Server, Teradata, Cloud (AWS), Databricks, Delta Lakes, Apache Spark i MS SQL Server.
Biegłość w SQL (T-SQL, Spark SQL) i Pythonie.
Doświadczenie z PySpark.
Silne umiejętności rozwiązywania problemów i krytycznego myślenia, potwierdzone sukcesami w identyfikowaniu, diagnozowaniu i rozwiązywaniu skomplikowanych problemów przy użyciu prostych, logicznych rozwiązań.

Cel

Projektowanie i budowanie wysokowydajnych, niezawodnych rozwiązań linii danych napędzających analitykę i data science dla Corporate Europe.
Przewodzenie rozwojowi nowych wniosków, zaawansowanych technik modelowania i zdolności data science w dziale.

Korzyści