Upozorenje o slobodnom radnom mjestu!!! Najpopularniji poslovi u znanosti o podacima za prijavu ovog tjedna

Za ambiciozne podatkovne znanstvenike pogledajte najbolje poslove za podatkovne znanosti za koje se možete prijaviti ovaj tjedan.

Znanost o podacima najpopularnija je domena poslova na globalnom tržištu temeljenom na podacima u 2021. Tvrtke se potiču da zapošljavaju zaposlenike za više znanost o podacima poslovi kao što su podatkovni znanstveniciinženjeri podataka, analitičari podataka, arhitekti podataka i mnogi drugi. Ovi poslovi u području znanosti o podacima pomažu tvrtkama da učinkovito koriste neučinkovite podatke u ovom konkurentnom svijetu. Ovo je članak upozorenja za slobodna radna mjesta u znanosti o podacima gdje se može pronaći povoljan i prikladan posao u znanosti o podacima kako bi se zaradio unosan paket plaća tijekom cijele godine. Istražimo neke od najboljih poslovi znanosti o podacima prijaviti se za ovaj tjedan.

Znanstvenik za podatke

Webmasteri SEO

Odgovornosti

• Formulirajte i vodite vođene višestrane analitičke studije na velikim količinama podataka.
• Interpretirati i analizirati podatke koristeći istraživačke matematičke i statističke tehnike temeljene na znanstvenim metodama.
• Koordinirajte istraživačke i analitičke aktivnosti koristeći različite podatkovne točke (nestrukturirane i strukturirane) i koristite programiranje za čišćenje, masiranje i organiziranje podataka.
• Eksperimentirajte s podatkovnim točkama, pružite informacije temeljene na rezultatima eksperimenta i pružite dosad neotkrivena rješenja za izazove upravljanja podacima.

Zahtjevi

• Napredno radno poznavanje SQL-a i iskustvo u radu s relacijskim bazama podataka, autorskim upitima (SQL) kao i radno poznavanje raznih baza podataka.
• Iskustvo rada s ‘big data’ podatkovnim cjevovodima, arhitekturama i skupovima podataka.
• Snažne organizacijske i projektne vještine.
• Iskusite podršku i rad s međufunkcionalnim timovima u dinamičnom okruženju.
• Iskustvo s velikim podatkovnim alatima: Hadoop, Spark, Kafka itd.

Znanstvenik za podatke

Embroker

Indija

Odgovornosti

• Identificiranje novih skupova podataka
• Istraživanje optimalnih algoritama za smanjenje gubitka portfelja
• Stjecanje uvida za poboljšanje proizvoda i korisničkog iskustva.
• Kao potpuno udaljena organizacija, kandidat će se morati samostalno voziti.

Zahtjevi

• Praktično iskustvo s jezikom usmjerenim na podatke (Python) ne samo za manipuliranje podacima i izvlačenje uvida iz različitih skupova podataka, već i za integraciju modela u proizvodne usluge.
• Znanje i iskustvo u statističkim tehnikama i tehnikama rudarenja podataka, npr. regresija, klasteriranje, klasifikacija

Znanstvenik za podatke

Boston Consulting Group (BCG)

Delhi

Zahtjevi

• Udobni su u ulozi okrenutoj klijentima s ambicijom da vode timove.
• Može destilirati složene rezultate ili procese u jednostavne, jasne vizualizacije.
• Može razumljivo objasniti sofisticirane koncepte znanosti o podacima.
• Ugodan rad s modernim razvojnim alatima i pisanje koda u suradnji.
• Imati jake vještine upravljanja projektima

Viši podatkovni znanstvenik

Chargebee

Indija

Odgovornosti

• Istražite, pronađite i podijelite djelotvorne preporuke iz podataka
• Izgradite prediktivne modele i sustave učenja kako biste omogućili poslovnu strategiju
• Stupite u kontakt s ljudima na različitim funkcijama kako biste otkrili pitanja, izgradili hipoteze i testirali ih
• Utjecaj na podatkovnu strategiju organizacije
• Oblikujte tim za znanost o podacima kroz zapošljavanje, mentorstvo i vođenje projekata

Zahtjevi

• 7+ godine iskustva u ulozi analitičara
• 4+ godina iskustva u znanosti o podacima ili sličnoj ulozi
• Iskustvo u razvoju modela strojnog učenja za rad u proizvodnom okruženju
• Snažne komunikacijske i narativne vještine za predstavljanje rezultata analiza i davanje djelotvornih preporuka
• Magisterij ili viši studij računalnih znanosti, statistike, primijenjene matematike, fizike ili drugih kvantitativnih smjerova

Znanstvenik za podatke

Tata konzultantske usluge

Odgovornosti

• Poželjno iskustvo programiranja u Python/R & SQL. Izloženost predviđanju vremenskih serija je poželjna, ali nije neophodna.
• Radno poznavanje sljedećih biblioteka: numpy, scipy, pandas, scikit learn, matplotlib, seaborn
• Poznavanje tehnika znanosti o podacima s dokazima njihove upotrebe na podacima u poslovnim problemima s nadziranim i nenadziranim učenjem.
• Tehničko razumijevanje najčešće korištenih algoritama Linearne regresije, Slučajne šume, SVM, KNN, K-srednje vrijednosti, itd.

Zahtjevi

• Usredotočite se na nenadzirano klasteriranje za KNN/K-means, sa širim zahtjevima za financijsko modeliranje.
• Prošlo iskustvo u financijama ili upravljanju gotovinom idealno, ali nije obavezno.

Vodeći softverski inženjer – Data Scientist s Pythonom

OpenText

Hyderabad, Telangana

Zahtjevi

• Iskustvo rada s velikim, višedimenzionalnim stvarnim skupovima podataka i stvarnim poslovnim projektima.
• Dobre vještine primijenjene statistike, kao što su distribucije, statističko testiranje, regresija itd.
• Dobre vještine pisanja skripti i programiranja
• Osobnost orijentirana na podatke
• Data mining korištenjem najsuvremenijih metoda
• Proširenje podataka tvrtke s izvorima informacija trećih strana kada je to potrebno

Glavni znanstvenik za podatke

Chargebee

Indija

Odgovornosti

• Radite s dionicima u cijeloj organizaciji kako biste identificirali prilike za korištenje podataka tvrtke za poticanje poslovnih rješenja.
• Razvijte plan slučaja upotrebe za problematično područje ili sposobnost za poslovanje. Uokvirite poslovni problem u Data Science ili problem modeliranja.
• Ekstrahirajte podatke iz više izvora. Istražite i analizirajte podatke iz baza podataka tvrtke kako biste potaknuli optimizaciju i poboljšanje proizvoda.
• Radite kao podatkovni strateg, identificirajte i integrirajte nove skupove podataka koji se mogu iskoristiti kroz mogućnosti proizvoda i blisko surađujući s inženjerskim timom kako biste izradili strategiju i izvršili razvoj podatkovnih proizvoda.

Zahtjevi

• Osobnost orijentirana na podatke. Snažne vještine rješavanja problema s naglaskom na razvoju proizvoda.
• Dobre vještine primijenjene statistike kao što su distribucije, statističko testiranje, regresija.
• Dobre vještine pisanja skripti i programiranja. Iskustvo korištenja statističkih računalnih jezika, Python, PySpark, R, SQL za manipuliranje podacima i izvlačenje uvida iz velikih skupova podataka.
• Izvrsno razumijevanje tehnika i algoritama strojnog učenja, kao što su k-NN, Naive Bayes, SVM, Decision Forests, umjetne neuronske mreže i njihove prednosti ili nedostatke u stvarnom svijetu. Poznavanje tehnika dubokog učenja je plus.
• Iskustvo s uobičajenim alatima za podatkovnu znanost kao što su R, NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras itd.
• Iskustvo s alatima za vizualizaciju podataka kao što su D3.js, GGplot.