Науковець-даних

Опис компанії

Standard Bank Group - це провідна фінансова група, зосереджена на Африці, та інноваційний учасник на міжнародному рівні, що пропонує різноманітні можливості для кар'єрного росту - разом з можливістю працювати з деякими з найталановитіших та найбільш цілеспрямованих професіоналів у галузі. Наші клієнти є різноманітними, від окремих осіб, бізнесу всіх розмірів, заможних сімей до великих транснаціональних корпорацій та установ. Ми глибоко пристраснені до забезпечення росту в Африці. Ми прагнемо надавати істинну, значущу цінність нашим клієнтам та спільнотам, яким ми служимо, вкладаючи справжній смисл у те, що ви робите.

Опис посади

Впроваджуйте техніки видобування даних та проводьте статистичний аналіз великих, структурованих і неструктурованих наборів даних, щоб зрозуміти та проаналізувати події. Моделюйте складні бізнес-проблеми, виявляючи перспективи та можливості за допомогою статистичних, алгоритмічних, технік машинного навчання та візуалізації, працюючи в тісному співпраці з клієнтами, командами даних та технологій, щоб перетворити дані в критичну інформацію для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень. Виконуйте інтелектуальну автоматизацію та прогнозне моделювання.

• Технології та архітектура: Розробляє моделі машинного навчання з використанням розподілених методів обробки та аналізу даних. Володіє програмуванням машинного навчання на R або Python, з додатковими навичками в Matlab, Java тощо. Знайомий з розподіленою платформою обчислень Hadoop, включаючи ширший екосистему таких інструментів, як HDFS / Spark / Kafka.
• Ризик, регулювання, пруденційність та дотримання вимог: Вносить внесок в управління даними та вимоги до інфраструктури моделювання та дотримується процесів розробки інфраструктури організації, включаючи управління тестуванням на прийнятність користувачем (UAT). Проводить регресійне тестування всіх відповідних систем за потреби.
• Клієнт: Сприяє інтеграції бізнесу шляхом включення результатів моделювання до систем продуктивності, де повинні бути зрозумілі та дотримані вимоги щодо збору даних, інтеграції та зберігання, включаючи бізнес-вимоги та знання найкращих практик.

Кваліфікація

• Бакалаврський диплом (Інформаційні студії/Інформаційні технології) - мінімум
• Магістерський диплом (Інформаційні студії/Інформаційні технології) - бажано

Інші мінімальні кваліфікації, сертифікації

• Компетентність в розробці додатків та веб-розробці. Структуровані та неструктуровані мови запитів, наприклад SQL, Qlikview; Tableau; SSIS, SSRS, Python, JSON, C#, Java, C++, HTML

Додаткова інформація

Необхідний досвід

5 - 7 років: Демонстрований досвід розробки у програмному забезпеченні та інженерії програмного забезпечення. Розуміння даних фінансових послуг, систем та продуктів. Досвід в технологічному бізнес-аналізі. Знання IT-інфраструктури та принципів обробки даних. Досвід управління проектами. Знайомство з питаннями управління та регулювання, пов'язаними з даними. Досвід в побудові моделей (кредитний скоринг, моделі схильності, відтік тощо).

5 - 7 років: Досвід роботи з неструктурованими даними (наприклад, потоки, зображення). Розуміння потоків даних, архітектури даних, ETL та обробки структурованих та неструктурованих даних. Застосування методів видобування даних для виявлення нових шаблонів з великих наборів даних. Стандартна та власна реалізація алгоритмів для обробки та обробки даних. Досвід роботи з типовими наборами інструментів для науки про дані, такими як SAS, R, SPSS тощо. Досвід роботи з інструментами візуалізації даних, такими як Power BI, Tableau тощо.

Поведінкові та технічні компетенції

Застосування практичних підходів: Підкреслює навчання через практику та впровадження практичних рішень з акцентом на здоровий глузд, коли це потрібно. Ключ до забезпечення впровадження реалістичних рішень організацією.

Висловлювання інформації: Дана компетентність пов'язана з ефективним висловлюванням ідей та побоювань, проведенням презентацій для інших та демонстрацією впевненості в спілкуванні з незнайомими та знайомими людьми однаково.

Виклик ідей: Ця компетентність заохочує осіб сприяти або каталізувати зміни в організації. Вимагає такого ставлення, що передбачає перевірку припущень, виклик основаних поглядів та аргументацію особистих точок зору.

Аналіз даних: Здатність аналізувати статистику та інші дані, інтерпретувати та оцінювати результати, створювати звіти та презентації для використання іншими.

Цілісність даних: Здатність забезпечувати точність та узгодженість даних протягом всього часу, поки дані зберігаються, а також запобігати ненавмисним змінам або втраті даних.

Адміністрування баз даних: Стосується знань та досвіду, необхідних для обробки інсталяції, конфігурації, оновлення, адміністрування, моніторингу та обслуговування фізичних баз даних.

Діаграми та моделювання: Вимірює професійність в застосуванні технік діаграм та моделювання, що є невід'ємними для аналізу вимог.