Керівник з питань даних в BETER

Data Science Lead за кордоном, віддалено The BETER product company islooking for a Data Science Lead todevelop and implement atechnical strategy for development ofa system for sports analytics. Якщо вам подобається використовувати дані для впровадження інновацій і значного впливу, тоді ця посада для вас. Важливо для посади: —Ступінь бакалавра або магістра з інформатики, статистики, математики або суміжної галузі; — 5 років перевіреного досвіду роботи в галузі науки про дані, з послужним досвідом надання ефективних рішень у швидкоплинному середовищі. — бути діловою людиною, відповідально ставитися до довіреної справи і ставитися до свого дітища, бути вимогливим до колективу, але чесним, ставити перед собою цілі, стежити за їх виконанням, контролювати навантаження на людей, систематично підвищувати кваліфікацію в колективі; —Досвід управління командою: організація роботи, мотивація, підтримання дисципліни, делегування та контроль за виконанням, обмін відгуками та лідерство; — Знання теорії ймовірностей і здатність створювати додатки на основі цієї теорії; — Практичний досвід роботи з Python (numpy, pandas, matplotlib тощо); —Глибоке розуміння алгоритмів машинного навчання, методів статистичного моделювання та принципів проектування експерименту; —сильні навички вирішення проблем і пристрасть до вирішення складних аналітичних завдань; — Відданість практикам DevOps і досвіду їх застосування: автоматизація інструментів розробки та забезпечення якості, моніторинг, трасування та налагодження; —Дотримуватися думки, що без перевірки коду працювати неможливо і донести цей меседж до мас :); —Прагнення вдосконалювати існуючі та розробляти нові рішення, шукати точки зростання; — Бажання ділитися знаннями з інженерами та вміти їх передати. Це принесе плюс: — практичний досвід розробки на C#; —Досвід копання всередині фреймворків для самовдосконалення; — постійний пошук відповідей на питання «чому» і «як зробити краще», але водночас критичне мислення, щоб зрозуміти, коли раціонально робити «краще»; —Розуміння структур даних і алгоритмів, розуміння того, чим O(1) відрізняється від O(n); — Досвід хмарних середовищ загалом і AWS зокрема. Що вам потрібно зробити?—Очолювати та наставляти групу дослідників даних, надаючи вказівки та підтримку для забезпечення успішного виконання проекту та професійного розвитку; —Планування та розподіл роботи в команді, контроль виконання; — Сприяти розробці та впровадженню найсучасніших алгоритмів машинного навчання та статистичних моделей для отримання корисної інформації з великих наборів даних; — Співпрацювати з бізнес-стейкхолдерами, щоб зрозуміти ключові цілі та перетворити їх на аналітичні рішення, які забезпечують вимірну цінність для бізнесу; —Розробити та провести експерименти для перевірки гіпотез для побудови алгоритмів передбачення; —Проектування послуг на балансі команди у співпраці з архітектором та бізнес-аналітиками; —Впровадження та підтримка належної практики розробки програмного забезпечення, наприклад угод про кодування та перегляд коду; —допомога в усуненні несправностей і навчання, як запобігти їм у майбутньому; —Проведення перевірки знань, розробка тестів для самостійного вконтроль і потреби найму; —Участь у співбесідах кандидатів у команду, оцінка рівня знань та кваліфікації; — Надання регулярного зворотного зв’язку членам команди; — Регулярне проведення зборів команди; —Затвердження відпусток, лікарняних, відгулів, понаднормових робіт в колективі, корекція поточних планів. Що і як працюють команди? — Високонавантажена система на базі .NET 8, яка отримує зміни в реальному часі та перераховує спортивну аналітику; —Робота в мікросервісній архітектурі з системою обміну повідомленнями; —Вміння обирати технології для ефективного досягнення результату; — Досвідчені та сильні команди спеціалістів, які завжди готові поділитися знаннями; —Код запаковано в Docker і живе в AWS EKS; —Kafka для обміну повідомленнями в реальному часі; —MongoDB, PostgreSQL для зберігання та обробки даних; —Victoria Metrics для збору показників і моніторингу; —ElasticSearch для журналів; —Команди багатофункціональні та зосереджені на своїх послугах; —Мінімальна бюрократія, можливість легкого спілкування з усіма рівнями управління; — Ми прагнемо приймати рішення швидко, без місяців дискусій, якщо людина проаналізувала ризики та альтернативи і зрозуміла суть своєї пропозиції.