Kierownik ds. nauki danych w BETER

Data Science Lead за кордоном, віддалено Firma produktowa BETER poszukuje Data Science Lead do opracowania i wdrożenia strategii technicznej rozwoju systemu do analityki sportowej. Jeśli pasjonujesz się wykorzystaniem danych do wprowadzania innowacji i wywierania znaczącego wpływu, to ta pozycja jest dla Ciebie. Ważne dla stanowiska: —wykształcenie wyższe licencjackie lub magisterskie na kierunku informatyka, statystyka, matematyka, kierunek pokrewny; — 5 lat udokumentowanego doświadczenia w roli analityka danych, z udokumentowanym doświadczeniem w dostarczaniu skutecznych rozwiązań w szybko zmieniającym się środowisku. —Być człowiekiem biznesowym, mieć poczucie odpowiedzialności za powierzony obszar i traktować go jako swój pomysł, wymagający od zespołu, ale uczciwy, wyznaczać cele, monitorować ich realizację, kontrolować obciążenie ludzi pracą i systematycznie podnosić poziom umiejętności w zespole; —Doświadczenie w zarządzaniu zespołem: organizowaniu pracy, motywowaniu, utrzymywaniu dyscypliny, delegowaniu i monitorowaniu wykonania, wymianie informacji zwrotnej i przywództwie; —Znajomość teorii prawdopodobieństwa i umiejętność budowania aplikacji w oparciu o tę teorię; —Praktyczne doświadczenie z Pythonem (numpy, pandas, matplotlib itp.); —Dogłębne zrozumienie algorytmów uczenia maszynowego, technik modelowania statystycznego i zasad projektowania eksperymentów; — Silne umiejętności rozwiązywania problemów i pasja do rozwiązywania złożonych wyzwań analitycznych; — Lojalność wobec praktyk i doświadczenia DevOps w ich stosowaniu: automatyzacja narzędzi do tworzenia i zapewniania jakości, monitorowanie, śledzenie i debugowanie; —Trzymaj się poglądu, że bez przeglądu kodu nie da się pracować i przekazuj ten komunikat masom :); —Dążenie do doskonalenia istniejących rozwiązań i opracowywania nowych, poszukiwanie punktów wzrostu; —Chcę dzielić się wiedzą z inżynierami i umieć ją przekazywać. Będzie to plus: —Praktyczne doświadczenie w programowaniu w języku C#; — Doświadczenie w zagłębianiu się w ramy samodoskonalenia; —Ciągłe poszukiwanie odpowiedzi na pytania „dlaczego” i „jak to zrobić lepiej”, ale jednocześnie krytyczne myślenie, aby zrozumieć, kiedy racjonalne jest zrobić „lepiej”; —Zrozumienie struktur danych i algorytmów, zrozumienie czym O(1) różni się od O(n); — Doświadczenie w środowiskach chmurowych, a w szczególności w AWS. Co masz do zrobienia? — Kieruj i mentoruj zespół analityków danych, zapewniając wskazówki i wsparcie w celu zapewnienia pomyślnej realizacji projektów i rozwoju zawodowego; —Planowanie i podział prac we własnym zakresie, monitorowanie realizacji; — Kierowanie rozwojem i wdrażaniem najnowocześniejszych algorytmów uczenia maszynowego i modeli statystycznych w celu wydobywania przydatnych wniosków z dużych zbiorów danych; —Współpraca z interesariuszami biznesowymi w celu zrozumienia kluczowych celów i przełożenia ich na rozwiązania analityczne, które dostarczają mierzalną wartość biznesową; —Projektowanie i przeprowadzanie eksperymentów w celu sprawdzenia hipotez w celu zbudowania algorytmów predykcyjnych; —Projektowanie usług w oparciu o współpracę zespołową z architektem i analitykami biznesowymi; —Wdrażanie i utrzymywanie dobrych praktyk tworzenia oprogramowania, takich jak konwencje kodowania i przegląd kodu; —Pomoc w rozwiązywaniu problemów i szkolenia, jak zapobiegać im w przyszłości; —Przeprowadzanie testów wiedzy, opracowywanie testów samoobsługowych ckontrola i potrzeby rekrutacyjne; —Udział w rozmowach kwalifikacyjnych z kandydatami do zespołu, oceniającymi poziom wiedzy i doświadczenia; — Przekazywanie regularnych informacji zwrotnych członkom zespołu; —Regularne prowadzenie spotkań zespołu; —Zatwierdzanie urlopów, zwolnień lekarskich, urlopów, nadgodzin w zespole oraz korekta bieżących planów. Co i jak działają doteams? – Wysoce obciążony system oparty na .NET 8, który odbiera zmiany w czasie rzeczywistym i przelicza statystyki sportowe; —Działająca architektura inamicroservice z systemem przesyłania wiadomości; —Umiejętność doboru technologii tak, aby efektywnie osiągać rezultaty; —Doświadczeni i silni specjaliści w zespołach, którzy zawsze są gotowi dzielić się wiedzą; —Kod jest spakowany w Dockerze i znajduje się w AWS EKS; —Kafka do przesyłania wiadomości w czasie rzeczywistym; —MongoDB, PostgreSQL do przechowywania i przetwarzania danych; —Victoria Metrics do gromadzenia wskaźników i monitorowania; —ElasticWyszukaj logi; —Zespoły są wielofunkcyjne i skupiają się na swoich usługach; —Minimalna biurokracja, możliwość łatwej komunikacji ze wszystkimi szczeblami zarządzania; — Staramy się podejmować decyzje szybko, bez miesięcy dyskusji, jeśli osoba przeanalizowała ryzyko i alternatywy oraz zrozumiała istotę swojej propozycji.