Starszy Naukowiec Danych

Opis Firmy

Rozwiń swój potencjał jako Starszy Naukowiec Danych! Szukamy profesjonalisty z dużym doświadczeniem w dziedzinie nauki o danych, który jest gotowy podjąć kluczową rolę, przyczyniając się do naszego Centrum Kompetencyjnego Danych w Sigma Software. Do obowiązków na tym stanowisku należeć będzie ocena rozwiązań, kierowane działania przed sprzedażowe, tworzenie architektury projektu i wiele więcej.

PROJEKT

Jesteśmy zespołem ponad 160 profesjonalistów. Jesteśmy bardzo różnorodni, ale jest kilka rzeczy, które łączą nas jako prawdziwy zespół: nasza autentyczna pasja do pracy, przyjazne podejście i niezachwiane optymizm, bez względu na okoliczności.

Zastosowanie metodyki Agile w połączeniu z doskonałością techniczną i podejściem Kanban pozwala nam dostarczyć najwyższej jakości wyniki pracy i utrzymać zadowolenie naszych klientów. Naszym celem jest dostarczanie naszym klientom najlepszych kompetencji w różnych dziedzinach w celu zwiększenia wartości ich biznesu i ugruntowania naszej pozycji jako preferowanego partnera technologicznego.

Opis stanowiska

• Ścisła współpraca z klientem (Product Owner) i innymi Liderami Zespołów w celu wyjaśnienia oczekiwań i wymagań technicznych
• Tłumaczenie złożonych problemów biznesowych na możliwe do realizacji, oparte na danych pytania lub hipotezy. To będzie wiązać się z nawiązaniem kontaktu z interesariuszami, aby zrozumieć podstawowe problemy, i określenie konkretnych pytań, które mają zostać odpowiedziane poprzez analizę danych
• Zbieranie danych z różnych źródeł, identyfikacja i rozwiązywanie problemów z jakością danych oraz przekształcanie danych na format odpowiedni do analizy i modelowania. To będzie wymagało zastosowania technik manipulacji danymi, narzędzi do czyszczenia danych i kontroli jakości danych
• Zastosowanie metod statystycznych, technik wizualizacji danych i algorytmów uczenia maszynowego do odkrywania ukrytych wzorców, trendów i anomali w danych. Otrzymane w ten sposób wglądy przyczynią się do tworzenia skutecznych modeli i rozwiązań
• Wybór i zastosowanie odpowiednich modeli uczenia maszynowego lub statystycznych do rozwiązania konkretnych problemów biznesowych. Wymaga to zrozumienia problemu, wyboru odpowiednich algorytmów, szkolenia modeli na przygotowanych danych i oceny ich wydajności
• Współpraca z inżynierami w celu wdrożenia szkolonych modeli do środowisk produkcyjnych, zapewniając, że mogą być one wykorzystane do podejmowania decyzji lub prognoz w czasie rzeczywistym. Wymaga to wdrożenia modelu, monitorowania wydajności i bieżącej konserwacji
• Komunikowanie skomplikowanych wyników opartych na danych i rekomendacji interesariuszom w jasny, zwięzły i zrozumiały sposób. Wymaga to użycia technik opowiadania historii, wizualizacji i prezentacji, aby skutecznie przekazać wyniki i ich implikacje dla decyzji biznesowych
• Stałe śledzenie najnowszych osiągnięć w dziedzinie nauki o danych, w tym nowych algorytmów, technik i narzędzi, oraz badanie nowych technologii i metodologii. Wymaga to uczestnictwa w konferencjach, czytania prac naukowych i eksperymentowania z innowacyjnymi podejściami
• Proponowanie i przyczynianie się do planów szkolenia i doskonalenia umiejętności inżynierii analitycznej danych, standardów i procedur

Kwalifikacje

• 3-5+ lat doświadczenia z Pythonem lub R
• Doświadczenie z AWS/Azure
• Znajomość algorytmów uczenia maszynowego, w tym regresji liniowej, klastrów, klasyfikacji i systemów rekomendacji
• Umiejętność tworzenia jasnych, zwięzłych i przekonujących wizualizacji za pomocą narzędzi takich jak ggplot2, matplotlib, plotly, Power BI, Tableau, i Qlik
• Pojęciowe zrozumienie podstaw analizy danych, w tym ETL, hurtowni danych i danych nieustrukturyzowanych
• Wykazanie dogłębnego zrozumienia podstaw uczenia głębokiego, w tym funkcji aktywacji, propagacji wstecznej, CNN, Transformerów, nauki transferowej i modeli generatywnych
• Ekspertyza w ocenie i selekcji najodpowiedniejszego modelu uczenia głębokiego dla danego zadania, w tym ocenie metryk wydajności modelu, identyfikacji potencjalnych stronniczości i porównywaniu różnych architektur modeli

Dodatkowe informacje

PROFIL OSOBISTY

• Umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów:
• Wykazane umiejętności rozwiązywania problemów i myślenia analitycznego, potwierdzone doświadczeniem w stosowaniu tych umiejętności do realnych wyzwań w celu identyfikacji problemów, gromadzenia odpowiednich danych oraz opracowywania innowacyjnych rozwiązań
• Ustosunkowanie do ciągłego uczenia się, umożliwiające ci śledzenie najnowszych osiągnięć w dziedzinie uczenia głębokiego i dostosowywanie umiejętności
• Aktywne uczestnictwo w ocenie nowych narzędzi dla inżynierii danych analitycznych lub nauki o danych