Inżynier danych w projektach z zakresu data science i uczenia maszynowego w Opal Data Consulting

O Opal Data Consulting: W Opal Data łączymy wiedzę biznesową i techniczną, aby tworzyć rozwiązania dla przedsiębiorstw. Tradycyjni konsultanci ds. zarządzania oferują porady strategiczne bez umiejętności technicznych niezbędnych do wdrożenia proponowanych przez nich rozwiązań. Konsultanci ds. oprogramowania często tworzą narzędzia, które nie są w pełni zoptymalizowane pod kątem potrzeb biznesowych lub organizacyjnych. Łączymy to, co najlepsze z obu światów. Budujemy modele uczenia maszynowego, aby pomóc naszym klientom wykorzystać możliwości rozwoju, konstruujemy hurtownie danych, aby pomóc organizacjom zabezpieczać dane i pracować z nimi, tworzyć dashboardy i wizualizacje, aby pomóc firmom lepiej zrozumieć siebie, pisać oprogramowanie do automatyzacji zadań i tworzenia potoków itp. znacznie więcej. Streszczenie stanowiska: Jest to stanowisko kontraktowe na pełen etat, najlepsze dla osób poszukujących pracy na lata, a nie miesiące. Inżynier danych będzie raportował bezpośrednio do założyciela/kierownika technicznego firmy Opal. Stanowisko to, będące głównym członkiem małego zespołu, zapewnia możliwość rozwoju w zakresie szerokiego zakresu umiejętności technicznych, a także zdobycia doświadczenia w pracy w wielu branżach w ramach projektów naszych klientów. Ze względu na szeroki zakres prac jakie wykonujemy; Nie oczekuje się od kandydatów, że będą ekspertami w każdym zadaniu technicznym opisanym poniżej. Zamiast tego inteligencja, ciekawość i podekscytowanie eksperymentami i nauką stają się najważniejszymi wyznacznikami sukcesu na tym stanowisku. Mocno wierzymy w rozwój członków naszego zespołu i awans od wewnątrz. Podstawowa znajomość programowania, analizy i kształtowania danych, w połączeniu z dużą biegłością w języku Python, to podstawy, na których chcemy się opierać. Stanowisko jest odpowiednie dla osób chcących rozwijać swoją karierę. W firmie istnieją możliwości rozwoju, aby zostać analitykiem danych, inżynierem uczenia maszynowego lub starszym inżynierem danych lub oprogramowania. Główne obowiązki: • Czyszczenie i analizowanie zbiorów danych • Używanie interfejsów API i tworzenie skrobaków w celu przyjmowania danych do programów i hurtowni danych • Tworzenie potoków do przenoszenia i przekształcaj dane według potrzeb • Pracuj z platformami chmurowymi, zarówno wewnętrznymi, jak i zarządzanymi przez klienta, aby hostować kod i przechowywać dane • Twórz skrypty ETL do kształtowania danych na potrzeby zadań wizualizacji i automatyzacji • Wizualizuj dane w jednorazowych analizach, a także na potrzeby dashboardów w Tableau, Power BI, DOMO itp. • Pomagaj w przygotowaniu zbiorów danych i tworzeniu zmiennych dla projektów uczenia maszynowego • Pisz czysty, dobrze udokumentowany kod