JustJoin.IT Hybrydowo Mid

Data Science Analyst

Margo

⚲ Warszawa

19 320 - 21 000 PLN netto (B2B)

Wymagania

  • Python
  • Pandas
  • SciPy
  • NumPy
  • Polish
  • English
  • Machine Learning
  • Java
  • Apache Spark
  • Spark

Opis stanowiska

Uwaga: Klient wymaga przyjazdów do Warszawy 2 razy w miesiącu na spotkanie zespołu.

Szukamy specjalisty/tki który/a posiada stabilne fundamenty techniczne i świetne umiejętności miękkie:
• Bardzo dobra znajomość zagadnień z zakresu uczenia maszynowego oraz statystyki.
• Praktyczna, biegła znajomość języka Python i jego ekosystemu (np. numpy, scipy, pandas, matplotlib, scikit-learn i inne popularne biblioteki) oraz zaawansowanego SQL.
• Umiejętność definiowania problemów biznesowych i przekładania ich na precyzyjne rozwiązania analityczne.
• Doskonałe umiejętności interpersonalne, zdolność jasnego prezentowania złożonych wyników oraz swoboda w budowaniu relacji z partnerami biznesowymi.
• Ukończone licencjackie studia kierunkowe

Mile widziane:
Twoim dodatkowym atutem w procesie rekrutacji będzie:

• Doświadczenie w pracy z językami Java lub Scala.
• Znajomość technologii Big Data: Hadoop oraz Apache Spark.
• Podstawowe umiejętności z obszaru DevOps oraz administracji systemami Linux.
• Zainteresowanie branżą bankową i sektorem finansowym - chęć zrozumienia specyfiki nowoczesnych usług finansowych lub mile widziane doświadczenie z produktami finansowymi

Zakres obowiązków
• Osoba odpowiedzialna za tworzenie modeli oraz analizę danych na potrzeby projektów z obszarów takich jak proces mining, churn analysis, fraud prevention czy NLP.
• Poszukujemy osoby, która oprócz stworzenia modelu potrafi zrozumieć problem biznesowy, znaleźć dane w organizacji (i poza nią), przedstawić wizję produktu i zaangażować partnerów po stronie biznesu w jego tworzenie.

Margo Oferuje:

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🟡
świetne umiejętności miękkie / doskonałe umiejętności interpersonalne / swoboda w budowaniu relacji z partnerami biznesowymi
Powtórzone naciski na umiejętności miękkie mogą oznaczać dużo spotkań z interesariuszami i zarządzania relacjami, a nie tylko czystą pracę analityczną przy danych.