Starszy analityk danych w firmie Sigma Software w Sigma Software

Uwolnij swoje ambicje jako starszy analityk danych! Poszukujemy profesjonalisty, który nie tylko ma imponujące doświadczenie w dziedzinie analityki danych, ale jest również gotowy przyjąć rolę kierowcy, współpracując z Centrum Kompetencyjnym Danych w ramach Sigma Software. Rola będzie obejmować ocenę rozwiązania, działania przedsprzedażowe pod nadzorem, kompozycję projektu architektury i inne.

PROJEKT

Pracuj w zespole ponad 160 profesjonalistów. Jesteśmy bardzo różni, ale kilka rzeczy czyni nas prawdziwym zespołem: autentyczna pasja do naszej pracy, życzliwość i niewyczerpany optymizm, bez względu na wszystko.

Stosujemy Agile z doskonałością techniczną, a podejście Kanban zapewnia świetną pracę i sprawia, że ​​klienci są zadowoleni. Naszym celem jest zaoferowanie naszym klientom najlepszej wiedzy specjalistycznej w różnych domenach, co wniesie wartość do ich działalności i stanie się najlepszym partnerem technologicznym.

PROFIL OSOBISTY

• Umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów:
• Wykazane umiejętności rozwiązywania problemów i analitycznego myślenia, z udokumentowanym doświadczeniem zastosowania tych umiejętności do rzeczywistych wyzwań w celu identyfikacji problemów, gromadzenia odpowiednich danych i opracowywania kreatywnych rozwiązań
• Nastawienie na ciągłe uczenie się, zapewniające bycie na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w zakresie głębokiego uczenia się i dostosowywania umiejętności odpowiednio
• Aktywnie uczestnicz w ocenie nowych narzędzi analitycznej inżynierii danych lub analityki danych

Kwalifikacje

< li> Znajomość algorytmów uczenia maszynowego, w tym regresji liniowej, grupowania, klasyfikacji i systemów rekomendacji
• Sprawdzona umiejętność tworzenia jasnych, zwięzłych i atrakcyjnych wizualizacji przy użyciu narzędzi takich jak ggplot2, matplotlib lub plotly, Power BI, Tableau i Qlik
• Konceptualne zrozumienie podstaw analizy danych, w tym ETL, hurtowni danych i danych nieustrukturyzowanych
• Wszechstronne zrozumienie podstaw głębokiego uczenia się, w tym funkcji aktywacji, propagacji wstecznej, sieci CNN, Transformatory, uczenie transferowe i modele generatywne
• Wiedza specjalistyczna w zakresie oceny i wyboru najodpowiedniejszego modelu głębokiego uczenia się dla danego zadania, w tym oceny wskaźników wydajności modelu, identyfikacji potencjalnych błędów systematycznych i porównywania różnych architektur modeli

Uwolnij swoje ambicje jako starszy analityk danych! Poszukujemy profesjonalisty, który nie tylko ma imponujące doświadczenie w dziedzinie analityki danych, ale jest również gotowy przyjąć rolę kierowcy, współpracując z Centrum Kompetencyjnym Danych w ramach Sigma Software. Rola będzie obejmować ocenę rozwiązania, działania przedsprzedażowe pod nadzorem, kompozycję projektu architektury i inne.

PROJEKT

Współpracuj z zespołem ponad 160 profesjonalistów. Jesteśmy bardzo różni, ale kilka rzeczy czyni nas prawdziwym zespołem: autentyczna pasja do naszej pracy, życzliwość i niewyczerpany optymizm, bez względu na wszystko.

Stosujemy Agile z doskonałością techniczną, a podejście Kanban zapewnia świetną pracę i sprawia, że ​​klienci są zadowoleni. Naszym celem jest zaoferowanie naszym klientom najlepszej wiedzy specjalistycznej w różnych domenach, co wniesie wartość do ich działalności i stanie się najlepszym partnerem technologicznym.

,[Ściśle współpracuj z klientem (PO)a także innych Liderów Zespołów w celu wyjaśnienia wymagań i oczekiwań technologicznych, Przełożenia złożonych problemów biznesowych na praktyczne pytania lub hipotezy oparte na danych. Będzie to obejmować współpracę z interesariuszami w celu zrozumienia podstawowych problemów i zdefiniowania konkretnych pytań, na które należy odpowiedzieć poprzez analizę danych, zebrania danych z różnych źródeł, zidentyfikowania i rozwiązania problemów z jakością danych oraz przekształcenia danych w format odpowiedni do analizy i modelowania . Będzie to obejmować stosowanie technik przetwarzania danych, narzędzi do czyszczenia danych i kontroli jakości danych, stosowanie metod statystycznych, technik wizualizacji danych i algorytmów uczenia maszynowego w celu odkrywania ukrytych wzorców, trendów i anomalii w danych. Te spostrzeżenia pozwolą na opracowanie skutecznych modeli i rozwiązań, wybranie i zastosowanie odpowiednich modeli uczenia maszynowego lub modeli statystycznych w celu rozwiązania konkretnych problemów biznesowych. Obejmuje to zrozumienie problemu, wybór właściwych algorytmów, uczenie modeli na przygotowanych danych i ocenę ich wydajności, współpracę z inżynierami w celu zintegrowania wyszkolonych modeli ze środowiskami produkcyjnymi, upewniając się, że można je wykorzystać do przewidywania w czasie rzeczywistym lub decyzje. Obejmuje to wdrażanie modeli, monitorowanie ich wydajności i utrzymywanie ich w czasie. Skuteczne przekazywanie interesariuszom złożonych wniosków i zaleceń opartych na danych w jasny, zwięzły i możliwy do podjęcia sposób. Obejmuje to stosowanie technik opowiadania historii, wizualizacji i prezentacji w celu skutecznego przekazywania wniosków i ich konsekwencji dla decyzji biznesowych. Ciągłe badania i bycie na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie analityki danych, w tym nowymi algorytmami, technikami i narzędziami, a także odkrywaniem nowych technologii i metodologii. Obejmuje to uczestnictwo w konferencjach, czytanie artykułów naukowych i eksperymentowanie z nowymi podejściami. Sugerowanie i wnoszenie wkładu w szkolenia oraz ]

Wymagania: Inżynieria danych, uczenie maszynowe, ggplot2, Matplotlib, BI, Tableau , Qlik, Analiza danych, ETL, Deep learning