Senior IT Data Analyst (R&D)

Nasze wymagania: Doświadczenie w prowadzeniu analiz danych end-to-end — od zrozumienia problemu, przez przygotowanie danych, po raport i rekomendacje; Bardzo dobra znajomość statystyki i umiejętność stosowania jej praktycznie, w tym: opis danych, rozkłady, statystyki dyspersji; typy błędów i niepewność pomiarową; przedziały ufności; testowanie hipotez; modele regresji i GLM; analiza szeregów czasowych, trendów oraz detekcję anomalii; Bardzo dobra znajomość Python i umiejętność wykorzystania go do analizy danych; Praca z bibliotekami takimi jak: Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly, Scikit-learn lub Statsmodels; Znajomość SQL i umiejętność samodzielnego pisania zapytań, łączenia danych oraz pracy z większymi zbiorami danych; Umiejętność tworzenia czytelnych raportów i wizualizacji, które pomagają zrozumieć problem i podjąć decyzję. Zakres obowiązków: Analiza danych pochodzących z systemów monitoringu środowiska, w szczególności z farm wiatrowych i lotnisk; Praca z danymi z różnych źródeł: baz danych, logów CSV, raportów systemowych, a potencjalnie także danych multimedialnych; Identyfikowanie problemów analitycznych i dobór właściwych metod ich rozwiązania; Pozyskiwanie, czyszczenie, łączenie i przygotowywanie danych do dalszej analizy; Tworzenie przejrzystych raportów dla klientów oraz raportów wewnętrznych do celów diagnostycznych, kontrolnych i rozwojowych; Przygotowywanie wizualizacji danych oraz interpretacji wyników; Analiza trendów, anomalii, zależności i skuteczności działania systemów; Korzystanie z gotowych narzędzi i skryptów analitycznych oraz tworzenie własnych rozwiązań ad hoc, głównie w Pythonie; Wspieranie zespołów R&D, software i wdrożeniowych w diagnozowaniu problemów oraz ulepszaniu systemu; Formułowanie wniosków i rekomendacji na podstawie danych; Mentoring i koordynacja pracy Junior Data Analysta; Dbanie o jakość, powtarzalność i czytelność analiz oraz raportów. Oferujemy: Realny wpływ na rozwój technologii wykorzystywanych na lotniskach i farmach wiatrowych na świecie; Pracę z danymi, które opisują działanie rzeczywistych systemów w środowiskach produkcyjnych; Współpracę z zespołem R&D rozwijającym zaawansowane systemy monitoringu środowiska; Dużą samodzielność w doborze metod, narzędzi i sposobu prowadzenia analiz; Brak korporacyjnego klimatu — liczy się zespół, odpowiedzialność i efekty pracy.