Dateningenieur für Datenwissenschafts- und maschinelle Lernprojekte in Opal Data Consulting

Über Opal Data Consulting: Bei Opal Data kombinieren wir geschäftliches und technisches Fachwissen, um Lösungen für Unternehmen zu entwickeln. Traditionelle Unternehmensberater bieten strategische Beratung ohne die technischen Fähigkeiten zur Umsetzung ihrer Lösungsvorschläge. Softwareberater entwickeln häufig Tools, die nicht wirklich für geschäftliche oder organisatorische Anforderungen optimiert sind. Wir vereinen das Beste aus beiden Welten. Wir erstellen Modelle für maschinelles Lernen, um unseren Kunden dabei zu helfen, Wachstumschancen zu nutzen, bauen Data Warehouses auf, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Daten zu sichern und mit ihnen zu arbeiten, erstellen Dashboards und Visualisierungen, um Unternehmen dabei zu helfen, sich selbst besser zu verstehen, schreiben Software, um Aufgaben zu automatisieren und Pipelines zu erstellen, und so weiter viel mehr.Stellenzusammenfassung:Dies ist eine Vollzeit-Vertragsstelle, die sich am besten für diejenigen eignet, die eine Stelle für Jahre und nicht für Monate suchen.Der Dateningenieur berichtet direkt an den Gründer/technischen Leiter von Opal. Als Kernmitglied eines kleinen Teams bietet die Position die Möglichkeit, sich in einem breiten Spektrum technischer Fähigkeiten weiterzuentwickeln und Erfahrung in der Arbeit in einer Vielzahl von Branchen im Rahmen unserer Kundenprojekte zu sammeln. Aufgrund des breiten Spektrums unserer Aufgaben; Von den Kandidaten wird nicht erwartet, dass sie Experten für alle unten aufgeführten technischen Aufgaben sind. Stattdessen sind Intelligenz, Neugier und Begeisterung für Experimente und Lernen die wichtigsten Erfolgsfaktoren in dieser Position. Wir glauben fest daran, unsere Teammitglieder weiterzuentwickeln und von innen heraus zu fördern. Grundlegende Kenntnisse in Programmierung, Datenanalyse und Datengestaltung sowie ausgeprägte Python-Kenntnisse sind die Grundlagen, auf denen wir aufbauen möchten. Die Stelle eignet sich gut für diejenigen, die ihre Karriere vorantreiben möchten. Innerhalb des Unternehmens bestehen Aufstiegsmöglichkeiten zum Datenwissenschaftler, Ingenieur für maschinelles Lernen oder leitender Daten- oder Softwareentwickler. Hauptaufgaben: • Datensätze bereinigen und analysieren • APIs verwenden und Scraper erstellen, um Daten in Programme und Data Warehouses aufzunehmen • Pipelines zum Verschieben erstellen und transformieren Sie Daten nach Bedarf. • Arbeiten Sie mit Cloud-Plattformen, sowohl intern als auch vom Kunden verwaltet, um Code zu hosten und Daten zu speichern. • Erstellen Sie ETL-Skripte, um Daten für Visualisierungs- und Automatisierungsaufgaben zu formen. • Visualisieren Sie Daten in einmaligen Analysen sowie für Dashboards in Tableau, Power BI, DOMO usw. • Helfen Sie bei der Vorbereitung von Datensätzen und der Erstellung von Variablen für maschinelle Lernprojekte. • Schreiben Sie sauberen, gut dokumentierten Code