Специалист по анализу данных

Описание компании

Группа Standard Bank является ведущей финансовой группой, сосредоточенной на Африке, и инновационным участником на международном уровне, предлагающим множество возможностей для карьерного роста, вместе с возможностью работать с некоторыми из самых талантливых и целеустремленных профессионалов в отрасли. Наши клиенты разнообразны, начиная от отдельных лиц, предприятий всех размеров, богатых семей до крупных мультинациональных корпораций и учреждений. Мы глубоко страстны к стимулированию роста в Африке. Мы стремимся приносить истинную, значимую ценность нашим клиентам и сообществам, которым мы служим, внушая искреннее чувство цели в том, что вы делаете.

Описание работы

Применять техники добычи данных и проводить статистический анализ больших, структурированных и неструктурированных наборов данных для понимания и анализа событий. Моделировать сложные бизнес-проблемы, раскрывая инсайты и возможности через статистические, алгоритмические, методы машинного обучения и визуализацию, работая в тесном сотрудничестве с клиентами, командами по данным и технологиям, чтобы преобразовать данные в критически важную информацию для принятия звуковых бизнес-решений. Выполнение интеллектуальной автоматизации и предиктивного моделирования.

• Технологии и архитектура: Разрабатывает модели машинного обучения с использованием распределенных методов обработки и анализа данных. Владеет программированием на R или Python для машинного обучения, с дополнительными навыками в Matlab, Java и пр. Знаком с распределенной вычислительной платформой Hadoop, включая более широкий экосистему инструментов, таких как HDFS / Spark / Kafka.
• Риск, регуляторы, пруденциальное и соблюдение норм: Способствует требованиям к управлению данными и моделированию инфраструктуры и соблюдает процессы разработки инфраструктуры организации, включая управление приемкой пользователя (UAT). Проводит регрессионное тестирование по всем соответствующим системам по мере необходимости.
• Клиент: Содействует интеграции бизнеса, включая результаты моделирования в производственные системы конечных точек, где требования, связанные с сбором, интеграцией и хранением данных, включая бизнес-требования и знание лучшей практики, должны быть понятны и выполнены.

Квалификация

• Степень бакалавра (Информационные исследования/Информационные технологии) - Минимум
• Степень магистра (Информационные исследования/Информационные технологии) - Желательно

Другие минимальные квалификации, сертификаты

• Умение разрабатывать приложения и веб-разработку. Структурированные и неструктурированные языки запросов, например SQL, Qlikview; Tableau; SSIS SSRS, Python JSON, C#, Java, C++, HTML

Дополнительная информация

Необходимый опыт работы

5 - 7 лет: Демонстрируемый опыт разработки в области программного обеспечения и программной инженерии. Понимание процессов, систем и продуктов обработки данных в финансовых услугах. Опыт работы в техническом бизнес-анализе данных. Знание принципов IT-инфраструктуры и данных. Опыт управления проектами. Знакомство с вопросами управления и регулирования, связанных с данными. Опыт построения моделей (кредитный скоринг, модели предрасположенности, отток и т.д.)

5 - 7 лет: Опыт работы с неструктурированными данными (например, потоки, изображения). Понимание потоков данных, архитектуры данных, ETL и обработки структурированных и неструктурированных данных. Применение добычи данных для идентификации новых паттернов из больших наборов данных. Стандартная и собственная реализация алгоритма для обработки и обработки данных. Опыт работы с общими инструментами для науки о данных, такими как SAS, R, SPSS и т.д. Опыт работы с инструментами визуализации данных, такими как Power BI, Tableau и т.д.

Поведенческие и технические компетенции

Применение практических подходов: Акцентирует внимание на обучении на практике и реализации практических решений с акцентом на здравый смысл при необходимости. Ключ к обеспечению реализации организацией рабочих решений.

Объяснение информации: Эта компетенция связана с эффективным выражением идей и опасений, проведением презентаций для других и продемонстрированием уверенности в взаимодействии с незнакомыми и знакомыми людьми.

Сомнение в идеях: Эта компетенция поощряет людей к поощрению или катализу изменений в организации. Она требует таких отношений, как сомнение в предположениях, сомнение в установленных взглядах и аргументацию собственных взглядов.

Анализ данных: Способность анализировать статистику и другие данные, интерпретировать и оценивать результаты и создавать отчеты и презентации для использования другими.

Целостность данных: Способность обеспечить точность и согласованность данных на протяжении всего периода хранения данных, а также предотвратить непреднамеренные изменения или потерю данных.

Администрирование баз данных: Означает знание и опыт, необходимый для управления установкой, настройкой, обновлением, администрированием, мониторингом и обслуживанием физических баз данных.

Создание диаграмм и моделирование: Оценивает уровень владения техниками создания диаграмм и моделирования, необходимых для анализа требований.