Data Trainer/Data Scientist in Recruit Alliance

Über das Unternehmen
Technologieunternehmen mit Hauptsitz in Israel und Forschung und Entwicklung in Kiew, Ukraine.
Das Unternehmen gewährleistet die automatische Erkennung, Zuordnung und Verfolgung sensibler personenbezogener Daten in Echtzeit.
Das Unternehmen hat eine KI-basierte, nachhaltige Datenerkennungs- und -verwaltungsplattform namens Inventa entwickelt,
um den Datenschutz, die Sicherheit und die Datenverwaltung zu gewährleisten. Unser Zielmarkt sind große verteilte, hybride Kunden, die
Petabytes an Informationen in unterschiedlichen Strukturen und Formen an verschiedenen Standorten vorhalten – vor Ort und in der Cloud.

Über das Produkt Das Produkt hat die Fähigkeit dazu Bereitstellung eines sehr genauen Hauptkatalogs der sensiblen Datennutzung
um es Unternehmen zu ermöglichen, die Datensicherheit/Compliance zu verwalten und so ihre infrastrukturbasierten Sicherheits-/Compliance-Programme zu ergänzen.
Es handelt sich um eine vollständig automatisierte Lösung, die Daten in jedem Format abdeckt, sei es strukturiert oder unstrukturiert, Daten in Bewegung oder ruhende Daten,
sowohl bekannt als auch unbekannt. Es deckt alle Aspekte der Datenverarbeitung an einem Ort ab und fasst diese in einem Hauptkatalog
zusammen, der alle Kunden- oder Mitarbeiterinformationen enthält.

Beschreibung:

Unser Datentrainer / Data Scientist generiert und pflegt qualitativ hochwertige Datensätze über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg und stellt sicher, dass
alle Beispiele gut geschrieben, technisch fundiert und für die Endbenutzer nützlich sind. Durch die Recherche und Erstellung gezielter Inhalte für KI-/Softwareentwickler,
QA-Teams und Außendiensttechniker wird er/sie ein wesentlicher Bestandteil der Verbesserung unserer datengesteuerten Lösungen und der Erweiterung unseres Geschäftsangebots sein.

Verantwortlichkeiten

• Erstellen Sie Datensätze, die Kundendaten für die Schulung von Modulen, QA-Teams, Entwicklern und Außendiensttechnikern darstellen.

• Entwickeln Sie Extraktionen sensibler Datenelemente für das Produkt und benutzerdefinierte Elemente pro Kundenbedürfnisse

Anforderungen:

• Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung komplexer ETL-Pipelines für Datenanalysen und Datensatzvorbereitung für die Entwicklung maschinellen Lernens und QS-Tests,
idealerweise mit Text in natürlicher Sprache und Muster

• Erfahrung in der Erstellung, Pflege und Bereitstellung gut organisierter Datensätze, die sowohl tabellarische Daten als auch unstrukturierte Dokumente enthalten.

• Kenntnisse in Python und branchenüblichen NLP- und Analysetools wie Pandas und Numpy , Gensim-, spaCy-, NLTK-, SQL- und NoSQL-Datenbanken

• Sorgfältige Aufmerksamkeit für die Datenqualität, ausgeprägtes Verständnis der Geschäftsanforderungen in verschiedenen Branchenbereichen und Streben nach kontinuierlicher Verbesserung datengesteuerter Lösungen

• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern, Produktmanagern und Geschäftsinteressenten bei der Integration von Datenlösungen und Verfeinerung der Geschäftsanforderungen

• Effektive Kommunikation und Fähigkeit, klare und gut organisierte Software- und Datendokumentation zu schreiben

Gut zu haben

• Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sowie ein Verständnis des Softwareentwicklungsprozesses und der Integration von maschinellem Lernendels in die Produktlinie des Unternehmens ein.

• haben ein Verständnis des Softwareentwicklungsprozesses, einschließlich Versionskontrolle, Tests und Implementierung durch CI/CD-Pipelines (Continuous Integration/Continuous Deployment).

• Beteiligen Sie sich an der Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen sowie der Infrastruktur für deren Schulung und Bereitstellung.

Vorteile

• Freundliche und hochprofessionelle Atmosphäre, Laptop oder Workstation .

• Leistungspaket einschließlich wettbewerbsfähigem Gehalt und Optionsplan

• Unbegrenzter Zugang zur Wohlfühlplattform „Rozumiu“ für den Mitarbeiter und seine Mitarbeiter

• Bezahlt 14 Krankheitstage, 20 Urlaubs- und Feiertagstage.