Инженер по данным для аналитики, автоматизации и искусственного интеллекта

Описание компании

Хотите, чтобы полезные технологии формировались под влиянием ваших идей? Будь то в области решений для мобильности, потребительских товаров, промышленных технологий, или технологии энергетики и строительства - с нами у вас будет возможность улучшить качество жизни по всему миру. Добро пожаловать в Bosch.

Описание работы

Используя гибкие методы работы, наши многонациональные, межфункциональные команды служат инновационным центром для процесса "Procure-to-Pay" (P2P), предоставляя нашим внутренним бизнес-партнерам передовые услуги.

В P2P мы фокусируемся на: закупках по заказу, оптимизации от запроса на закупку до оформления заказа, управлении основными данными поставщиков и основными данными о материалах, управлении счетами, а также аналитике данных, Data Mining и робототехнике. Как инженер по данным в команде Purpose Team Analytics, Automation & AI GS/P2P, вы отвечаете за:
• Перевод бизнес-потребностей в технические решения, основанные на данных, и разработку Data Pipelines для анализа различных данных (счета, заказы на закупку, котировки и т.д.);
• Работу над визуализацией данных для прозрачности процесса и отслеживания KPI;
• Предоставление технической консультации и поддержки другим командам по вопросам извлечения, преобразования данных и SQL;
• Анализ, организацию и объединение исходных данных из разных источников;
• Подготовку данных для проведения сложного анализа данных и отчетности, а также для прогнозного и предписательного моделирования;
• Исследование способов улучшения качества и надежности данных, определение возможностей для приобретения данных;
• Тесное сотрудничество с данными учеными и экспертами по процессам для создания различных продуктов данных.

Квалификация

• Минимум 2-3 года опыта работы инженером по данным или в смежных областях;
• Доказанный опыт построения data pipelines с помощью ETL Tools;
• Владение SQL, Python и инструментами визуализации данных, такими как PowerBI или Tableau;
• Предыдущий опыт в контейнеризации, разработке API, распределенных вычислениях (Openshift, Kubernetes);
• Опыт работы с облачными технологиями Azure или MLOps будет большим преимуществом.