Інженер з обробки даних II

Наша Місія Ми прагнемо з'єднувати та стимулювати інклюзивну, цифрову економіку, яка слугує всім, всюди, роблячи транзакції безпечними, простими, розумними та доступними. Використовуючи безпечні дані та мережі, партнерства та пристрасть, наші інновації та рішення допомагають особам, фінансовим установам, урядам та бізнесу досягати свого найвищого потенціалу. Наш квотієнт пристойності, або ДQ, керує нашою культурою та кожною дією в межах та за межами нашої компанії. Ми підтримуємо культуру інклюзії для всіх працівників, яка цінує їхні індивідуальні сильні сторони, бачення та досвід. Ми вважаємо, що наші відмінності збагачують нашу команду, дозволяють приймати кращі рішення, сприяють інноваціям та призводять до вищих результатів бізнесу. Назва та Резюме Інженер Дати II Як аналітик команди науки та інжинірингу даних ви створите рішення з даними та аналітикою на основі величезних наборів даних, зібраних з роздрібних магазинів, ресторанів, банків та інших бізнесов, орієнтованих на споживачів. Завдання полягає в проектуванні високопродуктивних алгоритмів, піонерських методів аналітики, включаючи машинне навчання та штучний інтелект, та інтуїтивних робочих процесів, які дозволяють нашим користувачам отримувати знання з великого обсягу даних, що водночас стимулює їх бізнес. Ви отримаєте можливість розробляти високопродуктивні аналітичні рішення на основі наборів даних, що включають мільярди транзакцій, та візуалізації для користувачів, щоб розкрити цінність великих даних. Огляд Ви будете відповідальні за розробку даних для унікальних аналітичних рішень та виявлення можливостей, які підтримують бізнес та потреби клієнтів кількісно, сприяючи обґрунтованим рекомендаціям/рішенням. Ваші завдання включають побудову моделей ML, автоматизованих даних пайплайнів, проектування архітектури/схеми даних, виконання робіт в кластерах великого обсягу даних за допомогою різних двигунів виконання та мов програмування, таких як Hive / Impala, Python, Spark, R, тощо. Як Data Scientist / Engineer ви будете: • Стимулювати розвиток продуктів/платформи Data & Services з акцентом на науку та інжиніринг даних • Брати участь у розробці інфраструктури даних та аналітики для розробки продукту • Допомагати у виявленні та оцінці елементів даних для надання аналітики для розробки продукту • Постійно інновувати та визначати нові підходи та технології для вирішення бізнес-проблем та формувати комерційні інсайти та рекомендації • Здійснювати партнерство з ролями по всій організації, зокрема консультантами, інженерами та продажами, щоб визначити найбільш критичні проблеми, які потрібно вирішити • Оцінювати компроміси між численними потенційними рішеннями з аналітики для проблеми, з урахуванням зручності використання, технічної доцільності, термінів та різних думок зацікавлених сторін, щоб прийняти рішення • Розбивати великі рішення на менші, що випускаються етапи для збору даних та відгуків від менеджерів продуктів, клієнтів та інших зацікавлених сторін • Продавати релізи користувачам, враховувати відгуки та відстежувати використання для формування майбутньої розробки • Працювати з маленькими, перехресними командами для визначення бачення, формування культури команди та процесів • Систематично зосереджуватися на ключових драйверах організаційної цінності та вирішувати операційні діяльності відповідно • Виявляти та впливати на можливості поліпшення продукту • Агрегувати та коласькувати набори даних клієнтів, проводити маніпуляції з даними та технічний аналіз, використовуючи промислові техніки та міжгалузеві практики, щоб виявити тенденції та отримати інсайти • Очистити та структурувати набори даних, які надаються втіленню аналітики • Ескалювати технічні помилки або помилки, виявлені в проектній роботі Освіта та кваліфікація ідеального кандидата: • Підтверджений базовий рівень знань статистичних аналітичних методів, кодування та інжинірингу даних • Досвід використання інструментів відкритого коду, прогнозних аналітичних методів, машинного навчання, заздалегідь статистики та інших методів даних для виконання базових аналізів • Досвід розробки та конфігурації панелей керування є плюсом • Підтверджено судження при ескалації питань до проектної команди • Висока профіцієнт в Python / Spark, Hadoop платформи та інструменти (Hive, Impala, Airflow, NiFi), SQL • Цікавість, творчість та захоплення технологіями та інноваціями • Підтверджені кількісні та проблемно-орієнтовані здібності • Здатність виконувати кілька завдань одночасно і сильна увага до деталей • Мотивація, гнучкість, самоврядування та бажання працювати в невеликих проектних командах • Відмінні комунікативні та організаційні навички • Відмінний академічний рекорд в провідному національному університеті • Відмінні навички англійської мови в письмовому та усному спілкуванні Відповідальність Корпоративної Безпеки Усі діяльності, пов'язані з доступом до активів, інформації та мереж Mastercard, супроводжуються внутрішнім ризиком для організації. В результаті кожна особа, що працює на Mastercard або від її імені, відповідає за інформаційну безпеку та повинна: • Дотримуватися політики безпеки та практики Mastercard • Забезпечувати конфіденційність та цілісність доступної інформації • Повідомляти про будь-які підозри щодо порушення інформаційної безпеки або витоку • Проходити всі періодичні обов'язкові навчання з безпеки відповідно до вказівок Mastercard.