Описание
Старший специалист по анализу данных отвечает за разработку и внедрение предиктивных моделей, преобразующих сложные данные в масштабируемые аналитические решения с высоким воздействием.
Требования
Образование, опыт и технические навыки
•Степень бакалавра или магистра в области информатики, инженерии, статистики, математики или другой количественной дисциплины.
•Минимум 4 года практического опыта в области анализа данных, искусственного интеллекта, машинного обучения или продвинутой аналитики.
•Подтвержденный опыт проектирования и реализации комплексных решений по анализу данных для сложных бизнес-задач.
•Доказанный опыт перевода решений от концепции до производства, включая тестирование, упаковку, развертывание, мониторинг и непрерывное улучшение.
•Сильные практические навыки программирования на Python, включая объектно-ориентированное программирование, модульный дизайн кода, обработку исключений, логирование, модульное тестирование и разработку повторно используемых, поддерживаемых и готовых к производству решений.
•Продвинутые знания SQL и опыт работы с большими и сложными наборами данных, включая извлечение данных, трансформацию, валидацию и оптимизацию запросов.
•Практический опыт работы с Databricks, Apache Spark и PySpark для масштабной обработки данных, аналитики и разработки масштабируемых решений.
•Знакомство с облачными средами AWS и сервисами, поддерживающими хранение данных, обработку и интеграцию приложений, будет преимуществом.
•Глубокие знания библиотек машинного обучения и анализа данных, включая pandas, NumPy, scikit-learn и MLflow.
•Опыт разработки на основе Git, контроля версий, проведения код-ревью, практик CI/CD, развертывания моделей, мониторинга и управления жизненным циклом.
Компетенции
•Ответственность и подотчетность, принятие решений и приверженность результатам
•Адаптивность и инновационность, открытость к изменениям и непрерывному обучению
•Ориентация на клиента, понимание потребностей и построение крепких отношений
•Проактивность и инициативность, решение проблем и выявление возможностей
•Профессиональная этика, соответствие ценностям и стандартам комплаенса
•Сотрудничество, командная работа и эффективные отношения с заинтересованными сторонами
•Бизнес- и стратегическое мышление, поиск возможностей роста и долгосрочное планирование
•Лидерство, подражание образцу, высокие стандарты и признание результатов
