Dateningenieur 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 kombinieren 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 und Software zu schreiben Automatisieren Sie Aufgaben, erstellen Sie Pipelines und vieles mehr. Wir sind ein kleines, aber agiles Team, das auf der Suche nach einem Selbststarter ist, der sich mit Datentechnik auszeichnet. Mehr über uns erfahren Sie unter: www.opal-data.com. Stellenzusammenfassung: 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 Position ist gut für diejenigen geeignet, die ihre Karriere vorantreiben und Datenwissenschaftler werden möchten. Ingenieur für maschinelles Lernen oder Softwareentwickler. Hauptaufgaben: Bereinigen und Analysieren von Datensätzen. Verwenden Sie APIs und erstellen Sie Scraper, um Daten in Programme und Data Warehouses aufzunehmen. Erstellen Sie Pipelines, um Daten nach Bedarf zu verschieben und umzuwandeln. Arbeiten Sie mit Cloud-Plattformen, sowohl intern als auch vom Kunden verwaltet, um Code zu hosten und Speichern Sie Daten. 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 erstellen Sie Variablen für maschinelle Lernprojekte. Schreiben Sie sauberen, gut dokumentierten Code. Qualifikationen: Bachelor Abschluss in einem Informatikbereich; oder, anstelle einer formalen Ausbildung, 1–3 Jahre vergleichbare technische Berufserfahrung. Sehr gute Python-Kenntnisse. Mindestens Grundkenntnisse in SQL. Fließende Englischkenntnisse. Erfahrung in der Datenanalyse, einschließlich mindestens grundlegender Vertrautheit mit dem Zusammenführen von Tabellen, dem Finden der wichtigen Daten und dem Extrahieren von Daten Kombinieren Sie diese Datenpunkte zu Erkenntnissen. Bitte erwähnen Sie eines der folgenden „nice-to-haves“: Alle anderen verwendeten Programmiersprachen. Erfahrung mit Tableau, Power BI, DOMO oder anderen Dashboard-Plattformen. Erfahrung im Aufbau oder der Erweiterung von Data Warehouses. Erfahrung mit maschinellem Lernen/Vorhersagemodellierung. Mehr anzeigen. Weniger anzeigenBerufsebene, Einstiegsebene, Beschäftigungsart, Vertragsbeschäftigung, berufliche Verantwortung, Informationstechnologie, Branchen, Dateninfrastruktur und Analyse