Feladatok:

• Modellek fejlesztése és karbantartása: új algoritmusok fejlesztése szakmai igények alapján, prediktív és gépi tanulási algoritmusok betanítása szakmai kérdések megválaszolására, nalitikai modellek rendszeres tesztelése és karbantartása a hatékonyság javítása és a szakmai igények változásához való alkalmazkodás érdekében.
• Adatelemzés és betekintések: feltáró adatelemzés (EDA) végrehajtása az adatok jellemzőinek vizsgálatára és trendek azonosítására, ad-hoc elemzések végrehajtása szakmai igények szerint.
• Együttműködés és kommunikáció: együttműködés szakmai partnerekkel, Data Engineer-ekkel és más érintettekkel az adatkövetelmények és az architektúra összehangolása érdekében, az analitikai megközelítések és eredmények hatékony kommunikálása szakmai és laikus közönség számára egyaránt, együttműködés Product Owner-ekkel a technikai problémák megoldásában
• Irányítás és megfelelőség: az adatok integritásának biztosítása feldolgozással és tisztítással, az irányítási folyamatok követése dokumentációk készítésével és a biztonsági szabványok betartásával, vizualizáció és jelentéskészítés, dashboard-ok, riportok és teljesítménymérési eszközök fejlesztése a modellek teljesítményének nyomon követésére

Elvárások:

• Mesterfokozat adattudomány, számítástechnika vagy kapcsolódó területen (alapfokozat releváns tapasztalattal elfogadható)
• 1-3 év tapasztalat adattudomány területén
• Felhőtechnológiák és agilis módszertanok ismerete
• Gépi tanulási modellek fejlesztésében és karbantartásában szerzett tapasztalat
• Programozási nyelvek (pl. Python) magas szintű ismerete

Előnyt jelent

• Haladó analitika vagy gépi tanulás tanúsítványok