Senior Data Science Architect

Job expired!

W NTT DATA poszukujemy utalentowanego i doświadczonego Starszego Architekta Nauk o Danych, aby dołączył do naszego dynamicznego zespołu. Ta kluczowa rola polega na projektowaniu, rozwijaniu i programowaniu metod oraz systemów do analizowania "wielkich danych" z różnorodnych, nieustrukturyzowanych źródeł. Twoje spostrzeżenia będą napędzać rozwiązania dla usług klienta, ulepszać produkty i informować strategię biznesową.

  • Strategia Danych: Opracuj strategię na poziomie przedsiębiorstwa, która jest zgodna z celami biznesowymi.
  • Modelowanie Danych: Utrzymuj i twórz modele danych, aby definiować struktury, relacje i standardy.
  • Zarządzanie Danymi: Wprowadzaj praktyki zarządzania z naciskiem na jakość danych, prywatność i zgodność.
  • Integracja Danych: Zapewnij płynny przepływ danych między systemami przez optymalizację procesów.
  • Bezpieczeństwo Danych: Wprowadź środki mające na celu ochronę wrażliwych danych i zapewnienie zgodności z normami korporacyjnymi.
  • Zarządzanie Bazami Danych: Optymalizuj zarządzanie bazami danych, w tym wydajność, kopie zapasowe i odzyskiwanie.
  • Architektura Danych: Projektuj i utrzymuj solidną architekturę danych wspierającą skalowalność.
  • Współpraca: Pracuj z zespołami międzyfunkcyjnymi w celu określenia wymagań i rozwiązań dotyczących danych.
  • Dokumentacja: Prowadź szczegółowe zapisy architektur danych, standardów i procesów.
  • Ocena Technologii: Bądź na bieżąco z nowymi technologiami, które mogą korzystnie wpłynąć na nasze strategie danych.

Jako Starszy Architekt Nauk o Danych będziesz współpracować z interesariuszami w celu wykorzystania danych w rozwiązaniach biznesowych, badać i wdrażać skalowalne wizje analizy danych oraz ulepszać procedury zbierania danych. Zostaniesz poproszony o wydobywanie i analizowanie danych w celu ulepszenia strategii biznesowych, architektury aplikacji oraz kreatywnej wizualizacji danych, aby komunikować spostrzeżenia decydentom.

W addition do doświadczenia w modelowaniu danych i silnego teoretycznego zrozumienia metod statystycznych, kandydaci powinni mieć:

  • Stopień naukowy w pokrewnym kwantytatywnym kierunku, takim jak nauki o danych, analiza biznesowa lub informatyka.
  • Doświadczenie z językami programowania, takimi jak Python, pakietami statystycznymi, takimi jak R, oraz językami bazy danych, takimi jak SQL.
  • Doświadczenie w modelowaniu danych, stosowaniu technik uczenia maszynowego i pełnym staku rozwoju.
  • Zdolność do przekazywania skomplikowanych danych w jasny, zwięzły sposób.
  • Zwinność w pracy w dynamicznym, szybko zm