Data Science

Компанія Ford Motor Company шукає висококваліфікованого менеджера проєктів з міцним технічним досвідом у сфері науки про дані, щоб керувати та реалізовувати проєкти в цій галузі. Ця роль ідеально підходить для тих, хто поєднує глибокі технічні знання в науці про дані та міцні навички управління проєктами для ефективного керівництва міжфункціональними командами.

Контроль за проєктом: Співпрацювати з менеджером з доставки в галузі науки про дані для визначення обсягів, цілей та завдань проєкту, забезпечуючи їх відповідність бізнес-цілям.
Виконання проєкту: Планувати та управляти виконанням проєктів з науки про дані від початку до завершення, забезпечуючи своєчасну доставку в межах обсягу та бюджету.
Лідерство в команді: Керувати та координувати міжфункціональні команди, включаючи дата-сайентистів, аналітиків та інженерів, для ефективного виконання проєктів.
Управління ризиками: Виявляти, оцінювати та зменшувати ризики проєкту для забезпечення гладкого ходу проєкту.
Управління здійсненністю: Забезпечувати технічну здійсненність шляхом управління розподілом ресурсів, оцінкою термінів та інтеграцією технічних завдань.
Комунікація: Фасилітувати чітку комунікацію між членами проектної команди та зацікавленими сторонами, забезпечуючи розуміння очікувань та прогресу проєкту.
Просування найкращих практик: Просувати найкращі практики в науці про дані та управлінні проєктами, наставляти молодших співробітників та сприяти їхньому професійному розвитку.

Освітній рівень: Магістр/доктор наук з комп'ютерних наук, оперативних досліджень, статистики, прикладної математики або суміжних галузей. Бажано доктор наук.
Досвід: Понад 4 роки підтвердженого досвіду у керівництві проєктами з науки про дані з міцною основою в машинному навчанні, статистичному аналізі та обробці природної мови (NLP).
Технічний експертиз: Широкі знання та практичний досвід використання методологій науки про дані, інструментів, алгоритмів машинного навчання, фреймворків глибинного навчання (Pytorch, TensorFlow, Keras), бібліотек для обробки даних (Pandas, Numpy, Scikit-Learn) та засобів і програмного забезпечення для розширеного аналізу.
Управління проєктами: Тверде розуміння та досвід в управлінні строками проєктів, результатами та ресурсами в технічному або науково-дослідному середовищі.
Навички комунікації: Відмінна здатність викладати складні технічні концепції для нетехнічних зацікавлених сторін.

Управління проєктами: Сертифікація з управління проєктами (наприклад, PMP, PRINCE2) та/або сертифікація Six Sigma Black Belt.

Маніпуляція даними: Pandas, Numpy, Scikit-Learn.
Глибинне навчання: Pytorch, TensorFlow, Keras.
Аналітика та візуалізація: Alteryx, Qlik, Tableau, PowerBI.
Управління