Руководитель по Data Science

Описание работы

Методика работы

•Поддерживать внутренних и внешних клиентов в понимании конструкции и методологии Data Science.

•Сопровождать вышестоящих руководителей на встречах с клиентами для понимания бизнес-потребностей и предложения инновационных решений.

•Помогать в создании новых решений, использовании случаев, подтверждении концепций и прототипах, исследуя различные наборы данных с помощью таких инструментов, как Python/R.

•Сотрудничать с другими подразделениями команды Data Science.

•Автоматизировать и разрабатывать решения для существующих процессов.

•Быть эффективным и результативным с минимальным руководством и обучением.

Управление заинтересованными сторонами

Работает с вашим непосредственным руководителем, коллегами и другими заинтересованными сторонами, такими как команда обслуживания клиентов, коммерческие и члены команды по продуктам. Принимает инструкции от руководителя и старших коллег.

Стремится уменьшить сложность и создать ясность.

Квалификация

•Профессионалы с дипломами по математике, науке о данных, статистике или смежным областям, которые включают статистический анализ больших наборов данных.

•0-2 года опыта работы в маркетинговых исследованиях или в релевантной области.

●Постепенное освоение продуктового ряда Nielsen и демонстрация этого.

●Понимание проблем клиентов.

●Способность предлагать способы решения проблем клиентов под надзором.

●Автоматизация и разработка решений для существующих процессов.

Критерии успешности:

●Планирование и работа над проблемами клиентов с минимальным контролем в предоставленные сроки.

●Хорошо работает с коллегами, эффективно общается и представляет результаты работы.

●Соблюдает принципы работы NielsenIQ.

Технические навыки:

●Способность манипулировать, анализировать и толковать большие источники данных.

●Опыт работы с высокоуровневыми языками программирования (Python, R, SQL, Scala), а также с инструментами визуализации данных (Power BI, Spotfire, Tableau, MicroStrategy).

●Опыт работы в виртуальной среде. Знакомство с процессами git/Bitbucket.

Аналитическое решение проблем:

●Способность использовать логический процесс рассуждения для разложения и работы над все более сложными ситуациями или проблемами и достижения положительных результатов.

●Способность идентификации и использования данных из различных источников для влияния на принятие решений.

●Способность эффективно интерпретировать данные в отношении бизнес-целей.

Социальная интеллектуальность:

●Способность взаимодействовать/общаться с командой и расширенными членами команды.

●Способность адаптироваться к изменениям и новым идеям или способам работы.

●Проявление эмоционального интеллекта при взаимодействии с внутренними и внешними заинтересованными сторонами.

Ориентация на продукт:

●Принятие изменений, инноваций и итеративных процессов в целях непрерывного улучшения ценности продуктов для клиентов.

●Постоянное сотрудничество и поддержка для улучшения продукта.

●Активное участие в планах коммуникаций, результатов работы и сроков выполнения.

Дополнительная информация