Analityk danych (doświadczenie DS/badania operacyjne) w Lingaro

Niezbędne: 

• 3+ lata odpowiedniego doświadczenia zawodowego, w tym ponad 2 lata doświadczenia w DS/Operations Research. 

• Doświadczenie w metodologiach optymalizacyjnych, w tym w wykorzystaniu różnych bibliotek optymalizacyjnych (np. CPLEX, Gurobi, ortools itp.). 

• Dobra umiejętność kodowania w języku Python (w tym koncepcje programowania obiektowego), w tym korzystanie z bibliotek ML i podstawowa praktyczna znajomość języka SQL

• Doświadczenie w pracy w technologiach chmurowych (preferowany MS Azure, mile widziane GCP). 

• Znajomość teorii różnych koncepcji uczenia maszynowego

• Doświadczenie w realizacji projektów CRISP-DM i projektach Agile (takich jak Scrum , Kanban).

• Doświadczenie w zbieraniu wymagań biznesowych, przekształcaniu ich w plan techniczny, przetwarzaniu danych, inżynierii funkcji, ocenie modeli, testowaniu hipotez i wdrażaniu modeli. 

• Doświadczenie w pracy na stanowisku związanym z kontaktem z klientem. 

• Potrafi zastosować niezależne badania, zebrać informacje i dać rekomendacje dotyczące rozwiązywania problemów o różnym zakresie. 

• Świetne umiejętności komunikacyjne. 

 

Miło jest mieć:

• Znajomość innych języków programowania, np. SQL, R

• Doświadczenie w pracy w Spark (PySpark)

• Doświadczenie w pracy na innych stanowiskach IT (Inżynier danych, Inżynier AI, Business Intelligence- powiązane) jest mile widziane.

• Zrozumienie i doświadczenie w stosowaniu metod nauki o danych/uczenia maszynowego w łańcuchu dostaw (produkcja, transport, magazynowanie, zapasy lub zrównoważony rozwój)

• Silne przygotowanie statystyczne/matematyczne

• Doświadczenie w pracy w organizacji macierzowej

,[Rozumienie biznesu, Dane zrozumienie/przygotowanie, Modelowanie, Ocena i Wdrożenie rozwiązań – zgodnie z metodykami CRISP-DM. , Zrozumienie metodologii optymalizacji, w tym programowania liniowego/całkowitego/nieliniowego i heurystyki w celu znalezienia najlepszego rozwiązania problemu biznesowego. , Doświadczenie w zbieraniu wymagań biznesowych, przekształcaniu ich w plan techniczny, przetwarzaniu danych, inżynierii funkcji, testowaniu hipotez, przekształcaniu ustaleń w zadania, , Proaktywne podejście do obszarów, w których potrzebne są usprawnienia, takie jak sugestie dotyczące ulepszenia istniejących rurociągów (testy, wsparcie i ulepszenia ), Tworzenie i przestrzeganie standardów w celu poprawy jakości kompetencji. , Know-how i doświadczenie z projektów z obszaru Supply Chain lub projektów optymalizacyjnych będzie dodatkowym atutem. ] Wdrożenia: Python, SQL, Azure, GCP, uczenie maszynowe, Kanban, zbieranie wymagań, umiejętności komunikacyjne, Spark, PySpark, AI Dodatkowe informacje: budżet szkoleniowy, prywatna opieka zdrowotna, subskrypcja sportowa.