Machine Learning & Data Engineer - Consultant

Arcadis находится на переднем крае предоставления устойчивых решений в области дизайна, инженерии и консалтинга по всему миру. Свыше 36 000 сотрудников в 70 странах, мы стремимся улучшить природные и созданные человеком среды. Объединяя разнообразные, любознательные умы, мы решаем сложные задачи и создаем значительный, долговременный эффект.

Вы будете:

• Проектировать и интегрировать решения для данных для соответствия стандартам производительности и выполнения проектов.
• Разрабатывать облачные системы управления реляционными базами данных для объединения данных из различных ERP-систем и аналитических инструментов.
• Улучшать ключевые показатели эффективности в сотрудничестве с глобальными BI, продажами и операционными командами для совершенствования наших панелей управления.

Обязанности включают:

• Создание моделей для идентификации и анализа системных проблем через ключевые показатели производительности.
• Разработка инструментов для бенчмаркинга служб и предсказательных моделей для улучшенного прогнозирования проектов и принятия решений.
• Поддержка глобальной команды BI с инсайтами для улучшения отслеживания производительности проектов.

Эффективное общение и сотрудничество с нашим сообществом управления проектами и техническими функциями для обеспечения согласованности платформ и архитектуры данных.

• Совместно с высшим руководством проектировать и управлять Аналитическим Движком Проектов.
• Расширение глобальных панелей мониторинга производительности проектов с командой BI.
• Взаимодействие между отделами для обеспечения унифицированного доступа к данным и стратегий трансформации.

Идеальный кандидат должен продемонстрировать:

• Высокую квалификацию в разработке дескриптивных и предиктивных моделей с практическим подходом к работе как со структурированными, так и с неструктурированными данными.
• Продвинутые знания в интеграции систем, облачных вычислениях и дизайне пользовательского интерфейса.
• Опыт работы с Python, R или аналогичными инструментами и хорошее понимание процессов принятия решений, основанных на данных.

Опыт работы в различных отраслях, особенно в управлении бизнес-производительностью, будет преимуществом.