Керівник з питань даних в BETER

Продуктова компанія BETER шукає керівника Data Science Lead для розробки та впровадження технічної стратегії для розробки системи спортивної аналітики. Якщо ви захоплюєтеся використанням даних для спрямування інновацій і значного впливу, тоді ця посада для вас.

Важливо для посади:

— Ступінь бакалавра або магістра з інформатики, статистики, математики чи спорідненої галузі;
— 5 років перевіреного досвіду на роль науки про дані з досвідом надання ефективних рішень у швидко розвивається оточення.
— Бути діловою людиною, мати відповідальність за доручену справу і ставитися до неї як до свого дітища, бути вимогливим до команди, але справедливим, ставити цілі, контролювати їх виконання, контролювати навантаження людей, та систематично підвищувати рівень навичок у команді;
— Досвід управління командою: організація роботи, мотивація, підтримання дисципліни, делегування та контроль за виконанням, обмін відгуками та лідерство;
— Знання теорії ймовірностей , а також здатність створювати програми на основі цієї теорії;
— Практичний досвід роботи з Python (numpy, pandas, matplotlib тощо);
— Глибоке розуміння алгоритмів машинного навчання, методів статистичного моделювання та експериментальних принципи проектування;
— сильні навички вирішення проблем і пристрасть до вирішення складних аналітичних проблем;
— Лояльність до практик DevOps і досвід їхнього застосування: автоматизація розробки та інструменти забезпечення якості, моніторинг, відстеження та налагодження;
— Дотримуватись думки, що без перевірки коду неможливо працювати та донести цей меседж до мас:);
— Прагнення до поліпшення існуючих рішень і розробки нових, пошук точок зростання;
— Бажання ділитися знаннями з інженерами та вміти їх передати.

Це буде плюсом:

— Практичний досвід розробки в C#;
— Досвід копання в нутрощах фреймворків для самовдосконалення;
 — Постійний пошук відповідей на питання «чому» і «як робити це краще», але в той же час критичне мислення, щоб розуміти, коли раціонально зробити це «краще»;
— Розуміння структур даних і алгоритмів, розуміння того, чим O(1) відрізняється від O(n);
— Досвід роботи в хмарних середовищах загалом і зокрема в AWS.

Що вам потрібно зробити?

— Очолюйте та наставляйте команду фахівців із обробки даних, надаючи вказівки та підтримку для забезпечення успішного виконання проекту та професійного розвитку;
— Планування та розподіл роботи в команді, моніторинг реалізації;
— Керування розробка та впровадження передових алгоритмів машинного навчання та статистичних моделей для отримання корисної інформації з великих наборів даних;
— Співпраця із зацікавленими сторонами бізнесу, щоб розуміти ключові цілі та перетворити їх на аналітичні рішення, які забезпечують вимірну бізнес-цінність;
— Розробка та проведення експериментів для перевірки гіпотез для побудови алгоритмів прогнозування;
— Розробка послуг на балансі команди у співпраці з архітектором і бізнес-аналітиками;
— Імзапровадження та підтримка належних практик розробки програмного забезпечення, таких як конвенції щодо кодування та перевірка коду;
— Допомога у вирішенні неполадок і навчання, як запобігти їм у майбутньому;
— Проведення перевірок знань, розробка тестів для самостійного використання -контроль і для потреб найму;
— Участь в співбесідах кандидатів команд, оцінка рівня знань і досвіду;
— Надання регулярного зворотного зв’язку членам команди;
— Проведення регулярних нарад команди основі;
— Погодження відпусток, лікарняних, відгулів, понаднормових в команді та корекція поточних планів.

Що і як працюють команди?

— Високонавантажена система на основі .NET 8, яка отримує зміни в реальному часі та перераховує спортивну аналітику;
— Робота в мікросервісній архітектурі з системою обміну повідомленнями;
— Можливість вибору технологій для ефективного досягнення результатів;
— Досвідчені та сильні спеціалісти в командах, які завжди готові ділитися знаннями;
— Код упаковано в Docker і живе в AWS EKS;
— Kafka for real- обмін повідомленнями про час;
— MongoDB, PostgreSQL для зберігання й обробки даних;
— Victoria Metrics для збору показників і моніторингу;
— ElasticSearch для журналів;
— Команди є міжфункціональними та зосереджені на своїх послугах;
— Мінімум бюрократії, можливість легкого спілкування з усіма рівнями управління;
— Ми прагнемо приймати рішення швидко, без місяців обговорень, якщо людина проаналізувала ризики та альтернативи і розуміє суть його пропозиції.