Text copied to clipboard!
Titlu
Text copied to clipboard!Data Scientist Principal
Descriere
Text copied to clipboard!
Căutăm un Data Scientist Principal cu experiență vastă în analiza avansată a datelor, modelare predictivă și dezvoltarea de soluții bazate pe inteligență artificială. Acest rol este esențial pentru a ghida echipele de știința datelor, a contribui la strategia de date a companiei și a transforma datele în informații valoroase pentru luarea deciziilor de afaceri. Candidatul ideal va avea o înțelegere profundă a tehnologiilor moderne de procesare a datelor, abilități excelente de comunicare și o gândire strategică orientată spre rezultate.Responsabilitățile includ conducerea proiectelor de analiză a datelor, colaborarea cu echipele de produs, inginerie și afaceri pentru a identifica oportunități de utilizare a datelor, precum și dezvoltarea și implementarea de modele predictive și algoritmi de învățare automată. De asemenea, va fi responsabil pentru stabilirea celor mai bune practici în domeniul științei datelor, mentoratul membrilor juniori ai echipei și evaluarea impactului soluțiilor dezvoltate.Este important ca Data Scientist Principal să aibă o viziune clară asupra modului în care datele pot aduce valoare organizației și să fie capabil să comunice eficient rezultatele analitice către părțile interesate non-tehnice. În plus, va contribui la definirea arhitecturii de date și la selecția tehnologiilor potrivite pentru nevoile companiei.Această poziție necesită o combinație de abilități tehnice avansate, leadership și cunoștințe de afaceri. Candidatul ideal va avea o experiență solidă în domenii precum învățarea automată, big data, statistică și programare, precum și o înțelegere a industriei în care activează compania.Dacă ești pasionat de date, ai o gândire analitică puternică și dorești să ai un impact semnificativ asupra direcției strategice a unei organizații, te încurajăm să aplici pentru acest rol de Data Scientist Principal.
Responsabilități
Text copied to clipboard!- Coordonarea proiectelor complexe de știința datelor
- Dezvoltarea de modele predictive și algoritmi de învățare automată
- Colaborarea cu echipele de produs și afaceri pentru identificarea oportunităților de analiză
- Stabilirea celor mai bune practici în analiza datelor
- Mentoratul și sprijinirea dezvoltării profesionale a membrilor echipei
- Evaluarea impactului soluțiilor analitice asupra afacerii
- Participarea la definirea arhitecturii de date
- Selectarea și implementarea tehnologiilor potrivite pentru analiza datelor
- Prezentarea rezultatelor analitice către părțile interesate
- Asigurarea calității și integrității datelor utilizate
Cerințe
Text copied to clipboard!- Diplomă de licență sau master în informatică, matematică, statistică sau domenii conexe
- Experiență de minimum 7 ani în știința datelor sau domenii similare
- Cunoștințe avansate de Python, R, SQL și biblioteci de învățare automată
- Experiență cu platforme de big data (ex: Spark, Hadoop)
- Abilități excelente de comunicare și prezentare
- Experiență în conducerea echipelor sau proiectelor
- Cunoștințe solide de statistică și modelare predictivă
- Capacitatea de a traduce problemele de afaceri în soluții analitice
- Experiență cu instrumente de vizualizare a datelor (ex: Tableau, Power BI)
- Cunoașterea arhitecturilor moderne de date și a serviciilor cloud (AWS, GCP, Azure)
Întrebări posibile la interviu
Text copied to clipboard!- Care este experiența ta în conducerea proiectelor de știința datelor?
- Poți descrie un proiect complex în care ai implementat modele predictive?
- Cum abordezi procesul de selecție a caracteristicilor într-un model de învățare automată?
- Ce tehnologii de big data ai utilizat și în ce contexte?
- Cum comunici rezultatele analitice către părțile interesate non-tehnice?
- Ai experiență în mentoratul altor specialiști în știința datelor?
- Cum asiguri calitatea datelor într-un proiect?
- Ce metrici utilizezi pentru a evalua performanța unui model?
- Ai lucrat cu date nestructurate? Dacă da, cum le-ai procesat?
- Cum prioritizezi proiectele de analiză într-un mediu cu resurse limitate?
