RM Data Science Analytics Engineer

Назва посади: Інженер аналітики з науки про дані RM

Аналітик з науки про дані в Hertz відіграє важливу роль у розробці додатків, інструментів та моделей, що використовують наш багатий історичний спостережний дані. Ця роль передбачає тісну співпрацю з управлінням, аналітикою та командою з науки про дані для створення та підтримки описових, предиктивних та прескриптивних моделей. Основна мета – максимізувати прибуток та отримати конкурентну перевагу на ринку.

• Контролювати навчання та розвиток компетенцій у відділі науки про дані, визначаючи найкращі практики та стандарти роботи.
• Ініціювати програми науки про дані для покращення продуктивності відділу з акцентом на зростання доходів та досягнення загальних бізнес-цілей.
• Створювати та керувати новими таблицями даних, які підтримують збирання даних, інтеграцію даних з різних каналів, візуалізацію даних, інформаційні панелі, предиктивну аналітику та майнінг даних.
• Використовувати інструменти та методи науки про дані для аналізу великих наборів даних, розробляючи індивідуальні моделі та алгоритми для виявлення інсайтів, трендів та закономірностей.
• Створювати платформи науки про дані для експериментів з передовою аналітикою, поведінковим моделюванням та утриманням клієнтів, використовуючи нові підходи в науці про дані для генерації доходів.
• Конструювати та архітектурувати обробні конвеєри даних для відділу, збираючи нові дані та вдосконалюючи існуючі джерела даних бізнесу.
• Керувати розробкою нових інсайтів, передових методик моделювання та можливостей науки про дані.
• Наставляти науковців даних та аналітиків даних у найкращих практиках підготовки даних, аналізу, кодування та моделювання.

• Ступінь у кількісній галузі, що зосереджується на предиктивному моделюванні, такій як статистика, наука про дані, дослідження операцій, промислове машинобудування, актуарна наука, математика або економіка.
• Бажано мати ступінь випускника, але це не обов’язково за наявності відповідного досвіду.

• Досвід розробки та архітектури реляційних баз даних та розподілених систем структурованих/недструктурованих даних.
• Навички виявлення шаблонів даних та створення статистичних моделей, дослідження даних, візуалізації даних та видобування даних.
• Володіння SQL Server, Teradata, Cloud (AWS), Databricks, Delta Lakes, Apache Spark та MS SQL Server.
• Вільне володіння SQL (T-SQL, Spark SQL) та Python.
• Досвід роботи з PySpark.
• Сильні навички вирішення проблем та критичного мислення, з доведеним досвідом виявлення, діагностики та вирішення складних проблем простими, логічними рішеннями.

• Розробити та побудувати високопродуктивні, невразливі рішення для обробки даних, що стимулюють аналітику та науку про дані в Corporate Europe.
• Керувати розробкою нових інсайтів, передових методик моделювання та можливостей