Text copied to clipboard!
Titel
Text copied to clipboard!Dataforsker
Beskrivelse
Text copied to clipboard!
Vi leder efter en dygtig og analytisk Dataforsker til at slutte sig til vores team. Som Dataforsker vil du spille en central rolle i at analysere store og komplekse datasæt for at identificere mønstre, tendenser og indsigter, der kan drive strategiske forretningsbeslutninger. Du vil arbejde tæt sammen med tværfunktionelle teams for at forstå deres databehov og levere skræddersyede løsninger, der understøtter virksomhedens mål. Din evne til at anvende avancerede statistiske metoder og maskinlæringsalgoritmer vil være afgørende for at optimere vores dataanalysemuligheder. Vi værdsætter en kandidat, der er nysgerrig, innovativ og i stand til at kommunikere komplekse tekniske koncepter til ikke-tekniske interessenter. Hvis du er passioneret omkring data og ønsker at gøre en forskel i en dynamisk og fremadskuende organisation, vil vi gerne høre fra dig.
Ansvarsområder
Text copied to clipboard!- Analysere store datasæt for at identificere mønstre og tendenser.
- Udvikle og implementere maskinlæringsmodeller.
- Samarbejde med tværfunktionelle teams for at forstå databehov.
- Præsentere dataindsigter til ledelsen og andre interessenter.
- Forbedre eksisterende dataanalyseprocesser.
- Sikre datakvalitet og integritet.
- Udarbejde rapporter og dashboards.
- Holde sig opdateret med de nyeste teknologier og metoder inden for dataanalyse.
Krav
Text copied to clipboard!- Bachelorgrad i datalogi, statistik eller relateret felt.
- Erfaring med programmeringssprog som Python eller R.
- Stærke analytiske og problemløsningsevner.
- Erfaring med data visualiseringsværktøjer som Tableau eller Power BI.
- Kendskab til SQL og databasedesign.
- Erfaring med maskinlæring og statistiske modeller.
- Gode kommunikationsevner.
- Evne til at arbejde selvstændigt og i teams.
Mulige interviewspørgsmål
Text copied to clipboard!- Kan du beskrive en kompleks dataanalyse, du har udført?
- Hvordan sikrer du datakvalitet i dine projekter?
- Hvilke værktøjer og teknologier foretrækker du at bruge til dataanalyse?
- Kan du give et eksempel på, hvordan du har brugt maskinlæring i et projekt?
- Hvordan håndterer du udfordringer, når data ikke er tilgængelige eller er ufuldstændige?
