Інженер з аналізу даних/аналітики в Data Science UA

Необхідні навички: 2-3 роки досвіду роботи аналітиком даних/інженером-аналітиком; добре мати знання Spark; важливі знання в моделюванні даних і глибоке розуміння структур, зв’язків і стандартизації даних. Про нас: Data Science UA є сервісною компанією, яка володіє великим досвідом обробки даних та штучного інтелекту. Наш шлях розпочався у 2016 році з організації першої конференції Data Science UA, яка заклала основу для нашого розвитку. Протягом останніх 7 років ми старанно підтримували найбільшу спільноту Data Science у Східній Європі, яка може похвалитися мережею з понад 30 000 найкращих інженерів зі штучного інтелекту. Про продукт: це постачальник послуг обробки даних нового покоління, який спеціалізується на консультуванні щодо даних та даних. керований цифровий маркетинг, спрямований на перетворення даних у вплив на бізнес у всьому ланцюжку створення вартості організацій. Широкий спектр керованих даними рішень у сфері консалтингу щодо даних і цифрового маркетингу розроблено для задоволення конкретних потреб клієнтів, завжди розроблено з орієнтованим на бізнес підходом і забезпечує відчутні результати. Сервіси компанії, що керуються даними, побудовані на основі глибокого досвіду штучного інтелекту, який компанія набула завдяки 1000+ клієнтській базі по всьому світу. Компанія має 1000 співробітників у 20 офісах, які зосереджені на прискоренні цифрової трансформації. Про роль: Ми шукаємо аналітика даних/інженера-аналітика, який приєднається до команди. Чому вам варто приєднатися: Це те місце: приходьте і будувати майбутнє даних і маркетингу; Інновації: вони мають пристрасть до створення вражаючих проектів і вірять, що інновації можуть виникнути від будь-кого; Дія: вони створюють речі, а не говорять людям, як це робити; Співпраця: вони вірять у залучення талановитих людей разом, перемагаючи та навчаючись один у одного. Ми пропонуємо: гарну винагороду; пакет переваг; сильну команду та кар’єрний ріст; виклики щодня! [головну відповідальність за моделювання даних, зокрема визначення вимог до даних, концептуальне та логічне моделювання та впровадження фізичних схеми баз даних. Підтримка консультантів із даних у дослідженні джерел даних для виявлення проблем і визначення механізмів прийому даних. Використовуйте Python і SQL для завантаження даних, дослідження та аналітики. Співпрацюйте з зацікавленими сторонами, щоб забезпечити відповідність моделі даних бізнес-потребам і технічним вимогам. ] Вимоги: Python, Структури даних, Spark, AI