Leiter der Datenwissenschaft in BETER

Das BETER-Produktunternehmen sucht einen Data Science Lead zur Entwicklung und Umsetzung einer technischen Strategie für die Entwicklung eines Systems für Sportanalysen. Wenn Sie sich leidenschaftlich dafür einsetzen, Daten zu nutzen, um Innovationen voranzutreiben und eine sinnvolle Wirkung zu erzielen, dann ist diese Position genau das Richtige für Sie.

Wichtig für die Stelle:

– Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Bereich;
– 5 Jahre nachgewiesene Erfahrung in einer Rolle im Bereich Datenwissenschaft mit einer Erfolgsbilanz in der schnellen Bereitstellung wirkungsvoller Lösungen Umgebung.
— Seien Sie ein Geschäftsmann, haben Sie ein Verantwortungsbewusstsein für den anvertrauten Bereich und behandeln Sie ihn als Ihre Idee. Seien Sie anspruchsvoll gegenüber dem Team, aber fair, setzen Sie sich Ziele, überwachen Sie deren Umsetzung, kontrollieren Sie die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter. und das Kompetenzniveau im Team systematisch verbessern;
– Erfahrung in der Führung eines Teams: Arbeit organisieren, motivieren, Disziplin wahren, Ausführung delegieren und überwachen, Feedback austauschen und Führung übernehmen;
– Kenntnisse der Wahrscheinlichkeitstheorie und Fähigkeit, Anwendungen auf der Grundlage dieser Theorie zu erstellen;
– praktische Erfahrung mit Python (Numpy, Pandas, Matplotlib usw.);
– tiefes Verständnis von Algorithmen für maschinelles Lernen, statistischen Modellierungstechniken und Experimenten Designprinzipien;
— Ausgeprägte Fähigkeiten zur Problemlösung und eine Leidenschaft für die Bewältigung komplexer analytischer Herausforderungen;
— Loyalität gegenüber DevOps-Praktiken und Erfahrung in ihrer Anwendung: Automatisierung von Entwicklungs- und Qualitätssicherungstools, Überwachung, Nachverfolgung usw Debuggen;
– Verhalten Sie sich der Meinung, dass es ohne Codeüberprüfung unmöglich ist, zu arbeiten und diese Botschaft an die breite Masse zu vermitteln :);
– Streben danach, bestehende Lösungen zu verbessern und neue Lösungen zu entwickeln, Suche nach Wachstumspunkten;
– Der Wunsch, Wissen mit Ingenieuren zu teilen und es vermitteln zu können.

Es wird ein Pluspunkt sein:

– Praktische Erfahrung in der Entwicklung in C#;
– Erfahrung darin, sich in das Innere von Frameworks zur Selbstverbesserung einzuarbeiten;
– Eine ständige Suche nach Antworten auf die Fragen „Warum“ und „Wie geht das?“ „es besser machen“, aber gleichzeitig kritisch denken, um zu verstehen, wann es sinnvoll ist, es „besser“ zu machen;
– Verständnis von Datenstrukturen und Algorithmen, verstehen, wie sich O(1) von O(n) unterscheidet;
– Erfahrung in Cloud-Umgebungen im Allgemeinen und AWS im Besonderen.

Was müssen Sie tun?

– Führen und betreuen Sie ein Team von Datenwissenschaftlern und bieten Anleitung und Unterstützung, um eine erfolgreiche Projektdurchführung und berufliche Weiterentwicklung sicherzustellen Entwicklung und Implementierung hochmoderner Algorithmen für maschinelles Lernen und statistischer Modelle, um umsetzbare Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen;
– Arbeiten Sie mit Geschäftsinteressenten zusammen, um wichtige Ziele zu verstehen und sie in analytische Lösungen umzusetzen, die einen messbaren Geschäftswert liefern;
— Entwerfen und Ausführen von Experimenten, um Hypothesen zu testen und Vorhersagealgorithmen zu erstellen;
— Entwurf von Diensten auf Grundlage des Teams in Zusammenarbeit mit dem Architekten und den Geschäftsanalysten;
— ImImplementierung und Aufrechterhaltung guter Softwareentwicklungspraktiken, wie z. B. Codierungskonventionen und Codeüberprüfung;
– Unterstützung bei der Fehlerbehebung und Schulung, wie man sie in Zukunft verhindern kann;
– Durchführung von Wissenstests, Entwicklung von Tests für sich selbst -Kontrolle und für den Einstellungsbedarf;
- Teilnahme an Interviews mit Teamkandidaten, Beurteilung des Niveaus von Wissen und Fachwissen;
- Regelmäßiges Feedback an Teammitglieder;
- Durchführung von Teambesprechungen in regelmäßigen Abständen Grundlage;
— Genehmigung von Urlaub, Krankheitsurlaub, Freizeit, Überstunden im Team und Korrektur aktueller Pläne.

Was und wie funktionieren Teams?

– Ein hochausgelastetes System auf Basis von .NET 8, das Änderungen in Echtzeit empfängt und Sportanalysen neu berechnet;
– Arbeitet in einer Microservice-Architektur mit einem Messaging-System;
– Möglichkeit, Technologien auszuwählen um effektiv Ergebnisse zu erzielen;
— Erfahrene und starke Spezialisten in Teams, die immer bereit sind, Wissen zu teilen;
– Der Code ist in Docker gepackt und befindet sich in AWS EKS;
- Kafka für echte- Zeitmessaging;
— MongoDB, PostgreSQL für die Datenspeicherung und -verarbeitung;
– Victoria Metrics zum Sammeln von Metriken und Überwachung;
– ElasticSearch für Protokolle;
– Teams sind funktionsübergreifend und konzentrierten sich auf ihre Dienstleistungen;
— Minimale Bürokratie, die Fähigkeit, einfach mit allen Ebenen des Managements zu kommunizieren;
– Wir streben danach, Entscheidungen schnell und ohne monatelange Diskussionen zu treffen, wenn eine Person die Risiken und Alternativen analysiert hat und versteht den Kern seines Vorschlags.