Вакансия: Ведущий специалист по данным
Требуется удаленный ведущий специалист по данным. Работа заключается в превращении (больших) данных в практические знания. Для этого необходимо комплексно использовать научные, аналитические, технические, коммуникативные навыки, а также способность решать проблемы. На этой должности вы будете ведущим экспертом данной области, расширяющим возможности бизнеса со стороны клиента. Вы будете определять архитектурные решения и их реализацию на всех этапах предпродажных возможностей для ведущих мировых компаний. Вам предстоит обеспечивать интеллектуальное лидерство в рамках быстрорастущего Центра практики и компетенций. Причем, в области решений для бизнес-процессов и больших данных.
Должность является частью нашей новой программы EPAM Anywhere для удаленных работников. EPAM Anywhere предлагает различные IT-должности для удаленных сотрудников. Присоединяйтесь к нам, чтобы работать над амбициозными и долгосрочными проектами. Получайте стабильную трудовую нагрузку и наслаждайтесь балансом между работой и личной жизнью!
Обязанности:
- Руководить стратегическим планированием, разработкой/внедрением решений для обработки данных средних и больших размеров. Возможно управление более крупными решениями, включая прогнозное моделирование, контролируемое/неконтролируемое обучение, а также методы машинного обучения.
- Лидерство на всех этапах предпродажной деятельности для проектов. Владение процессом предпродажной подготовки с точки зрения Центра Компетенции, когда это необходимо. Управление доставкой архитектурных POC, где требуется
- Взаимодействие с клиентами, консультирование, преобразование бизнес-требований и моделей в соответствующие архитектурные проекты, для удовлетворения потребностей бизнеса.
- Непосредственная совместная работа с клиентами, внешними поставщиками данных и другими заинтересованными сторонами. Обеспечение понимания/согласованности концепции и видения решения.
- Активное участие в рассмотрении проекта и совещаний по планированию. При необходимости, руководство разработкой решения, управление и контроль сквозного цикла разработки (SDLC), участие в запуске проекта
- Ответственность за качество, производительность, доступность, масштабируемость, безопасность и целостность приложений. Обеспечение удобства использования приложений. Например, посредством высококачественного функционального интерфейса. Выявление и снижение рисков, связанных с конкретным решением в известных контекстах
- Обеспечение архитектурной согласованности рекомендуемой технологии и ее интеграции с приложениями/инфраструктурой клиента. Выявление и снижение рисков во всех соответствующих контекстах проекта, которые связаны с внедренным решением
- Управление передачей архитектурных знаний от разработчиков к команде поддержки запуска ПО. За рубежом или в результате создания архитектурного примера для хранилища многоразовых активов EPAM
- Проведение мероприятий по стратегическому видению для Центра практики и компетенций. Разработка повторно используемых активов, методов разработки, процессов, передовых методов ускорения доставки.
- Координировать SA объединения на этих мероприятиях
- Управление программой оценки аппаратных и программных платформ, сравнительного анализа альтернативных архитектур решений. Контроль определенных процессов для предоставления структурированных, многократно используемых результатов. Координирование направлений научно-исследовательской деятельности по объединению SA
- Быть в курсе инновационных технологий и рассматривать возможности создания соответствующих решений. Координирование архитекторов при выборе направления развития
- Консультировать и контролировать всех членов команды, делиться знаниями. Участвовать в оценке кандидатов на должность SA. Помогать другим архитекторам решений в практической деятельности SA. Обеспечить техническое руководство и помощь в планировании карьеры
- Написание обширных тем и стратегических документов в процессе исследования промышленности и технологий. Поддержание высокого уровня компетентности путем регулярного размещения статей во внутренних информационных бюллетенях и блогах. Также это будет осуществляться посредством выступлений на внутренних/внешних конференциях и других мероприятиях. Создание чертежей по запросу клиента. Разработка технологического пути
- Анализ больших наборов данных для выявления тенденций, определения показателей производительности и определения возможностей оптимизации
- Применение алгоритмов машинного обучения и статистических методов к большим наборам необработанных данных.
- Систематическое совершенствование алгоритмов и разработка передовых методов инструментария
- Работать, чтобы приобрести теоретические знания архитектуры предприятия
Должны быть готовы:
- Преобразовывать большие объемы структурированных/неструктурированных данных о клиентах посредством передовых аналитических решений
- Использовать и подбирать различные математические и эконометрические модели, разрабатывать описательные и прогностические модели, которые обеспечивают лучшие решения
- Превращать проанализированные данные в полезную информацию, несущую ценность для бизнеса
- Создавать высококачественные визуализации данных
- Эффективно общаться с различными отделами/ сотрудниками для обсуждения сложных выводов, основанных на данных и технические вопросы
- Самообучаться и обучать других анализу данных
- Оценивать, планировать и координировать реализацию крупных проектов
- Создавать архитектуры решений Data Science
- Предлагать комплексные решения по анализу данных для проблем клиентов
Требования:
- Знание RDBMS/SQL
- Опыт программирования (предпочтительно Python)
- Инструменты и библиотеки для анализа данных, такие как Python (NumPy/SciPy/scikit-learn/pandas/matplotlib), R, SAS, SPSS, MATLAB и т. д.
- Стек больших данных; Spark/MLlib
- Экспертный уровень работы по крайней мере с одним из облачных провайдеров
- Опыт внедрения решений Data Science
- Навыки визуализации данных
- НЛП/text mining
- Степень бакалавра/магистра в области компьютерных наук, математики, прикладной статистики или смежных областей
- Несколько лет опыта в области сбора данных, статистики или машинного обучения
- Глубокое понимание предметной области и способность приобретать в ней новые знания
- Умение решать проблемы
- Прикладная математика, ориентированная на данные (статистический анализ, машинное обучение)
- Достойные навыки общения/презентации (включая свободное владение английским языком)
Технологии и инструменты, используемые в проекте:
- Платформы: Linux, Windows
- Языки программирования: Python, R, SQL
- Библиотеки Python: scikit-learn, pandas, NumPy, SciPy, matplotlib, seaborn
- Глубокое обучение: Keras, TensorFlow, PyTorch
- Большие данные: Spark, Hadoop, Hive
- Облако: AWS/Azure/GCP - хранилище; вычисления; сеть; личность и безопасность; Notebooks; Каталоги данных
- Принципы и инструменты CI/CD (например, Jenkins)
- Системы управления версиями (например, Git, SVN)
Условия:
- Конкурентную заработную плату, соответствующую опыту и навыкам
- Долгосрочную работу в проектах корпоративного уровня
- Полную занятость (можно работать где угодно)
- Неограниченный доступ к учебным курсам (обучение LinkedIn, учебные курсы EPAM, регулярные уроки английского языка, внутренняя библиотека)
- Сообщество из 30 100+ лучших профессионалов отрасли
