Jsi-li schopný Inženýr v oblasti datové vědy, zůstaň doma, máme pro tebe projekt, který potřebuje tvou ruku.
TECHNOLOGIE:
Python
SQL
AWS
Informace o projektu
Obsah projektu a zodpovědnosti
Ahoj,
pro našeho klienta hledáme zkušeného Data Science Engineera, který se připojí k mezinárodnímu týmu a pomůže nám růst.
Hledáme někoho, pro koho je práce s daty posláním i zábavou. Jako Data Science Engineer se zaměřením na datové pipeline budeš hrát klíčovou roli při vývoji, nasazování a optimalizaci cloudových řešení, která přinášejí obchodní hodnotu a zlepšují uživatelský zážitek.
Co tě během dne čeká?
- Datové inženýrství: Řízení datového dolování, sběru a zpracování velkých objemů dat a vytváření vhodných datových modelů.
- NLP a strojové učení: Průzkum, prosazování a implementace sémantických schopností prostřednictvím zpracování přirozeného jazyka (NLP), textové analýzy a technik strojového učení.
- Analýza a obchodní poznatky: Definice požadavků a rozsahu analýz, prezentace a vykazování obchodních výstupů vedení pomocí vizualizačních nástrojů.
- Optimalizace modelů: Vyhodnocování a výzkum v oblasti optimalizace datových modelů a algoritmů za účelem zvýšení přesnosti analýz.
- Řešení problémů: Identifikace kořenových příčin organizačních problémů a navrhování alternativních řešení.
Co od tebe očekáváme?
- Minimálně 4 roky praxe na pozici v daném odvětví.
- Znalost angličtiny na úrovni minimálně B2 (Upper Intermediate).
- Silné analytické myšlení a schopnost jasně komunikovat složité technické myšlenky různým typům publika.
- Schopnost pracovat v dynamickém a kolaborativním mezinárodním prostředí.
Technické dovednosti a znalosti
- Programování a data: Osvědčené zkušenosti s Pythonem (NumPy, SciPy, Pandas atd.) a SQL.
- Cloud a ETL: Zkušenosti se službami AWS, Cloud ELT/ETL a Snowflake.
- Strojové učení: Praktické aplikace technik ML (shlukování, logistická regrese, náhodné lesy, SVM, neuronové sítě).
- Architektura a životní cyklus: Důkladná znalost end-to-end životního cyklu dat (tradiční datové sklady, databáze, data lakes, data mesh, data fabric).
- Správa dat: Hluboké porozumění správě dat, kvalitě dat, metadatům, modelování a architektuře.
Projektové požadavky
