Główny analityk danych w Gamingtec

Główny analityk danych

Київ, Лімасол (Кіпр), Лондон (Велика Британія), Тбілісі (Грузія), віддалено

Czy jesteś gotowy, aby przenieść swoje doświadczenie w dziedzinie analityki danych na wyższy poziom?

Jako główny naukowiec ds. danych będziesz odpowiedzialny za ulepszanie naszych systemów rekomendacji i kierowanie zespołem zajmującym się analityką danych. Będziesz ściśle współpracować z zespołami interdyscyplinarnymi, aby opracowywać, wdrażać i optymalizować modele uczenia maszynowego, które stanowią podstawę naszej podstawowej oferty produktów. Twoja rola będzie również polegać na budowaniu zespołu analityków danych i badaczy oraz zarządzaniu nim, dbając o sprawną i efektywną realizację naszych projektów.

Kluczowe obowiązki:

1. Rozwój i optymalizacja modelu:

• Projektowanie, opracowywanie i wdrażanie najnowocześniejszych algorytmów rekomendacyjnych;
• Optymalizuj istniejące modele, aby poprawić dokładność, skalowalność i wydajność;
• Współpracuj z zespołami inżynieryjnymi w celu integrowania modeli z systemami produkcyjnymi.

2. Przywództwo i zarządzanie zespołem:

• Rekrutowanie, szkolenie i mentorowanie zespołu analityków i badaczy danych;
• Zapewnij wskazówki techniczne i nadzór, aby zapewnić wysoką jakość produktów;
• Wspieraj kulturę współpracy i innowacyjności w zespole.

3. Analiza danych i spostrzeżenia:

• przeprowadzaj dogłębne analizy, aby zrozumieć zachowania użytkowników i poprawić trafność rekomendacji;
• Rozwijaj i utrzymuj potoki danych i procesy ETL;
• Twórz panele i raporty, aby przekazywać ustalenia i rekomendacje interesariuszom.

4. Badania i innowacje:

• Bądź na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie sztucznej inteligencji/ML i systemów rekomendacji;
• Promuj innowacje poprzez odkrywanie nowych technik i technologii;
• Publikuj i prezentuj wyniki badań na konferencjach i warsztatach branżowych.

5. Współpraca z interesariuszami:

• Ścisła współpraca z menedżerami produktu, inżynierami i innymi zainteresowanymi stronami w celu dostosowania inicjatyw związanych z nauką o danych z celami biznesowymi;
• Przekładaj złożone koncepcje techniczne na jasne, praktyczne spostrzeżenia dla odbiorców nietechnicznych.

Kwalifikacje i umiejętności:

1. Wykształcenie:

• magisterskie lub doktoranckie. w informatyce, analizie danych, statystyce lub pokrewnej dziedzinie.

2. Doświadczenie:

• ponad 5 lat doświadczenia w nauce o danych, ze szczególnym uwzględnieniem uczenia maszynowego i systemów rekomendacji;
• Udokumentowane doświadczenie w opracowywaniu i wdrażaniu modeli rekomendacji na dużą skalę;
• Ponad 2 lata doświadczenia na stanowisku kierowniczym lub kierowniczym, z historią budowania zespołów o wysokich wynikach i zarządzania nimi.

3. Umiejętności techniczne:

• Biegłość w językach programowania, takich jak Python lub Scala;
• Doświadczenie z frameworkami i bibliotekami uczenia maszynowego (np. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn);
• Dobra znajomość narzędzi i platform przetwarzania danych (np. Hadoop, Spark, SQL);
• Wymagane doświadczenie z usługami chmurowymi AWS (np. S3, EC2, SageMaker, Redshift);
• Znajomość otjej platformy przetwarzania w chmurze (np. GCP, Azure) będą dodatkowym atutem.

4. Umiejętności miękkie:

• Doskonałe umiejętności rozwiązywania problemów i umiejętności analityczne;
• Silne umiejętności komunikacji i prezentacji;
• Umiejętność efektywnej pracy w dynamicznym środowisku start-upowym.

Korzyści :

• Konkurencyjne wynagrodzenie i pakiet kapitałowy;
• Elastyczne godziny pracy i możliwości pracy zdalnej;
• Możliwość pracy nad najnowocześniejszymi technologiami i kształtowania przyszłości rekomendacji AI/ML;
•  Kultura firmy oparta na współpracy i włączeniu;
• Możliwości rozwoju zawodowego i wsparcie w ustawicznym uczeniu się.

Brzmi interesująco? Nie wahaj się, aplikuj lub skontaktuj się z nami, jeśli masz jakiekolwiek pytania!