Data Science (CCaaS) - Manager

В PwC мы ищем динамичного руководителя по данным, специализирующегося на CCaaS, для повышения уровня предпринимательских знаний и улучшения бизнес-результатов с помощью передового анализа данных. Эта ключевая роль в нашей консультационной линии предназначена для тех, кто увлечен превращением данных в действенные инсайты, способствующие принятию стратегических решений в различных отраслях.

В качестве руководителя по данным вы будете:

• Анализировать сложные наборы данных для выявления бизнес-инсайтов, решения основополагающих проблем и продвижения стратегических инициатив.
• Использовать модели передового аналитического анализа, техники ИИ/ML и инструменты визуализации данных для предоставления мощных бизнес-решений.
• Применять ваш опыт в операциях в контакт-центрах и платформах CCaaS вроде NiceCX, Genesys и Cisco для улучшения метрик обслуживания клиентов и показателей опыта клиентов.
• Разрабатывать прогнозирующие модели с использованием статистических и машинных методов обучения для улучшения операций и производительности в контакт-центрах.
• Руководить и наставлять команды, обеспечивая практики высококачественного управления данными и процессы принятия решений на основе данных.

Идеальный кандидат будет обладать:

• Более 8 лет практического опыта в аналитике данных, особенно в области CCaaS.
• Глубоким пониманием статистического моделирования, алгоритмов машинного обучения и аналитических техник.
• Владением инструментов визуализации данных, таких как Tableau, Power BI и QuickSight.
• Твердым знакомством с облачными платформами, такими как AWS, Azure и Google Cloud.
• Отличными коммуникативными навыками, лидерскими способностями и стратегическими взглядами.

Обязательные:

• Опыт работы с обработкой данных в реальном времени и знакомство с системами разговорного ИИ.
• Глубокие знания функциональности платформ CCaaS и возможностей интеграции.
• Экспертиза в управлении данными, конфиденциальности данных и практиках управления.

Желательно:

• Опыт работы с языками программирования, такими как Python, PySpark, R и SQL.
• Знание распределенных вычислительных систем, таких как Hadoop и Spark.