Аналітик/інженер даних

У Slyp ми працюємо у сфері обслуговування клієнтів. Нам здається абсурдним, що люди можуть платити за допомогою смартфона, але при цьому отримують паперовий чек, який існує вже століттями. Традиційні чеки лише завдають клієнтам незручностей і, крім доказу покупки, не пропонують жодної цінності як роздрібним продавцям, так і споживачам. Ми прагнемо винайти технології першого ряду і цим самим принести користь довкіллю, один чек за раз. Саме тому ми створили Slyp Smart Receipt. Чому Slyp - це чудове місце для роботи? Slyp Village приваблює висококласних спеціалістів з усього світу. Наша атмосфера прийняття дозволяє Slypsters проявити свою креативність і амбіції, будучи частиною ініціативи, яка змінює все на краще. Ось декілька наших переваг: - Програма співвласності працівників (ESOP) - Щедра програма навчання та розвитку - бюджет в $1500 кожного року для вдосконалення ваших навичок - Slyp Gives - ми проводимо 2 дні повернення вкладу в громаду щорічно - Конкурентоспроможна політика відпусток, включаючи декретну відпустку - Гнучкий графік роботи та можливість працювати віддалено з будь-якого місця в світі протягом певного періоду - Офіс, дружній до домашніх тварин, щомісячні обіди та уроки (іноді спонтанні) та постійна програма розваг та досвіду команди Що ми шукаємо Вам потрібні сильні математичні та числові навички та глибоке розуміння SQL, ETL-фреймворків і скриптів веб-сайтів. Ви будете працювати з даними та аналізувати їх, щоб прогнозувати та підвищувати потенціал, створювати продукти, засновані на даних, та проектувати та підтримувати ключові активи даних. Ви будете допомагати у проектуванні, втіленні та оптимізації конвеєрів обробки даних. Ваші завдання будуть включати створення нових прототипів алгоритмів, презентацію та візуалізацію даних, співпрацю зі стратегічними партнерами, проведення статистичного аналізу, прогнозування трендів та виконання адгок-аналізу. Ви також надасте можливості математичного моделювання та аналізу для підтримки інших бізнес-відділів. Як виглядає звичайний день? Моделювання та аналіз даних: - Використовуйте статистичний аналіз для виокремлення цінних висновків - Розробляйте прогнозні моделі для вдосконалення бізнес-процесів та прийняття рішень. - Поглиблення в області машинного навчання - це плюс Звітність та візуалізація: - Проектуйте та підтримуйте панелі приладів та звіти для внутрішніх та зовнішніх зацікавлених сторін - Ефективно повідомляйте про результати, щоб допомогти направляти бізнес-стратегії Оптимізація продуктивності: - Постійно оптимізуйте конвеєри обробки даних для ефективності, масштабованості та вартості - Впроваджуйте найкращі практики інженерії даних, щоб гарантувати надійну та стійку інфраструктуру Забезпечення якості даних: - Впроваджуйте перевірку якості даних та моніторинг, щоб забезпечити точність та однорідність даних - Виявляйте та виправляйте проблеми, пов'язані з даними, по мірі їх виникнення Інтеграція даних: - Розробляйте та підтримуйте конвеєри обробки даних для збору, очищення та організації даних з різних джерел Безпека даних: - Забезпечуйте дотримання стандартів конфіденційності та безпеки даних та впроваджуйте необхідні заходи забезпечення Який досвід або знання ви принесете в команду? - Бакалавр або вища ступінь в галузі комп'ютерних наук, науки про дані, інформаційних систем, економіки або відповідному напрямку. - Знайомство з послугами AWS для даних (наприклад, Glue, Redshift, Quicksight, Athena, S3, Sagemaker). - Додаткове знання інших сервісів AWS є бонусом (наприклад, Lambda, Kinesis, DMS, IAM, KMS). - Підтверджений досвід роботи в інженерії даних, включаючи SQL, Python, процеси ETL та моделювання даних. - Досвід роботи з великими наборами даних та рішеннями для сховищ даних. - Знайомство з методами та інструментами машинного навчання є плюсом. Додатковий досвід або знання, які були б корисними, включають: - Попередній досвід в аналогічній ролі в технологічній або фінтех-індустрії є бонусом. - Попередній досвід аналітики даних для роздрібної індустрії високо цінується. Наш процес найму 1. Телефонний дзвінок для відбору з нашим партнером з персоналу 2. Технічне співбесідування зі старшим менеджером інженерії 3. Співбесіда з керівниками інженерії та даних 4. Остаточне співбесіда з технічним директором та співзасновником Вимоги Через нашу гібридну модель роботи, ми наразі не приймаємо заявки на віддалену роботу. Ми розглядаємо лише кандидатів, які базуються в Сіднеї, NSW.