Technical AIP Data Analyst

Мы ищем Technical AIP Data Analyst для присоединения к команде Technology, который будет тесно сотрудничать с различными Product и Business заинтересованными сторонами, сосредотачиваясь на использовании конвейеров данных и различных аналитических техник для анализа бизнес‑процедур. Роль требует выдающихся коммуникативных навыков, подтверждённого умения строить и управлять проектами моделирования среднего масштаба, определять границы существующей инфраструктуры, выявлять требования к данным, разрабатывать методологии и инструменты, основанные на тщательных исследованиях, проводить технико‑экономические обоснования и поддерживать документацию. Ожидается, что кандидат продемонстрирует знакомство с концепциями ETL, машинного обучения и статистики.

• Постоянное обновление базовых знаний и навыков в SQL и Python или R, применяемых к математическому анализу
• Взаимодействие с внутренними заинтересованными сторонами, включая Solution Architect и Business Analysts, а также напрямую с ключевыми Product и Business владельцами по темам для исследования и их описанию
• Взаимодействие с внутренними заинтересованными сторонами, включая Data Engineers, Infrastructure Engineers и Data Services Engineers, по стратегиям сбора, перемещения и хранения данных
• Анализ и построение аналитических приложений в структурированном виде, которые могут быть протестированы и развернуты в соответствии с требованиями заинтересованных сторон
• Проведение технико‑экономических обоснований и различных видов аналитики, включая описательную, диагностическую, прогностическую или предписывающую аналитику.
• Коммуникация влияния технологий посредством предоставления представлений, дашбордов и конфигураций отчётов с использованием BI‑инструментов по требованию внутренних заинтересованных сторон
• Поддержка процессов архитектуры программного обеспечения с помощью спецификаций обработки и визуализации данных
• Участие в процессе Architecture Review (включая предоставление советов и помощи) для обеспечения того, чтобы новые инициативы или крупные изменения в портфеле продуктов Altenar учитывали потоки данных уже на этапе инициирования
• Анализ существующих бизнес‑моделей и потоков данных и разработка функциональных спецификаций посредством участия в исследовании, тестировании, проектировании новых инструментов сервисов данных для онлайн‑или складированных данных
• Работа в быстро меняющейся, динамичной, многонациональной и многокультурной среде
• Создание и поддержание документации для предоставляемых решений

• Опыт работы с python и pandas
• Сильные навыки написания запросов SQL
• Знание noSQL и операций ETL считается плюсом
• Сильные аналитические и прогностические навыки с использованием офлайн‑методов, таких как электронные таблицы
• Сильный математический и статистический бэкграунд (требуется соответствующее высшее образование)
• Подтверждённый опыт работы с одним или несколькими BI‑инструментами (Metabase, Apache Superset, Redash, PowerBI, Tableau, Qlikview)
• Способность быстро писать ad‑hoc скрипты для анализа небольших и средних наборов данных.
• Сильные навыки исследования и валидации
• Мотивация и самостоятельность в работе в среде с минимальным надзором
• Сильные навыки презентации
• Владение разговорным и письменным английским на высоком уровне
• Опыт в Technical Data Analytics, Data Science (Computing) и/или ролях Product Management
• Высшее образование уровня graduate в области Computer Science, Engineering, Math, Statistics, Economics или другой релевантной области

• Опыт работы с ядром Spark, таким как Spark SQL, Spark Structured Streaming, очень желателен
• Некоторый опыт использования Git для контроля версий в контексте управления документацией/исходным кодом
• Знание инструментов Linux CLI для выполнения «быстрого и грязного» анализа командной строки в качестве первой исследовательской проверки данных
• Некоторая осведомлённость о MLaaS, таких как Amazon Machine Learning services, Azure Machine Learning, Google AI Platform и IBM Watson Machine Learning
• Опыт построения, тестирования и валидации алгоритмов машинного обучения
• Прямое или косвенное участие в проектировании хранилищ данных, выборе инструментов и их поддержке
• Опыт работы с концепциями Data Lab, включая Hue, Zeppelin, Jupyterhub
• Опыт работы с Hadoop/HDFS — CLI, доступ к HDFS из скриптов
• Знание C# или Java считается преимуществом