Срочно работа: Data scientist в Москве — Август 2020 — 795+ вакансий

Срочно работа: Data scientist в Москве — Август 2020 — 795+ вакансий — Jooble

Для корректной работы сайта необходим JavaScript. Включите его в настройках Вашего браузера или воспользуйтесь другим с поддержкой JavaScript-сценариев.

Приносим свои извинения за временные неудобства, произошла ошибка и сервер не может обработать Ваш запрос в данный момент. Повторите попытку через несколько минут.

Фильтры

Дата

Зарплата

Тип занятости

Размещение

Расстояние от города

Data scientist (Центр по исследованию данных)

Сбербанк

Требования к кандидату
 
Опыт создания Ml моделей на Python/R от 1 года
Опыт решения Nlp-задач
Умение подготавливать данные в Hadoop / Hive / Spark / Sql
Знание передовых Ml методов
‘Пятерка’ по математике
 
Задачи и предметные области
Обработка …

3 дня назад

Полезная ли была для вас вакансия?

Да, я отправил резюме


Да, я позвонил


Не подошла


Пожаловаться

Что произошло?

Вакансия не открылась


Это мошенники!


Не понял что произошло


Другое

Спасибо за отзыв, Вы нам очень помогли!

Data scientist (Маркетинг)

Сбербанк

 …Немного о нас:
Мы ищем специалистов в новую команду ‘Департамента Маркетинга и Коммуникаций’, занимающуюся Data Science и анализом больших данных. Вам предстоит решать амбициозные задачи с применением Ds/Ai в сфере маркетинга, банковского бизнеса, коммуникаций с клиентами… 

18 дней назад

Полезная ли была для вас вакансия?

Да, я отправил резюме


Да, я позвонил


Не подошла


Пожаловаться

Что произошло?

Вакансия не открылась


Это мошенники!


Не понял что произошло


Другое

Спасибо за отзыв, Вы нам очень помогли!

Junior Data Scientist

CleverDATA

 …Центр Компетенции Больших Данных ЛАНИТ — новое подразделение ЛАНИТ с фокусом на экспертизу в областях Data Science и Big Data. На текущий момент у нас небольшая команда и почти плоская структура, свободная от бюрократии.
Мы любим свою работу, поэтому ценим в наших… 

месяц назад

Полезная ли была для вас вакансия?

Да, я отправил резюме


Да, я позвонил


Не подошла


Пожаловаться

Что произошло?

Вакансия не открылась


Это мошенники!


Не понял что произошло


Другое

Спасибо за отзыв, Вы нам очень помогли!

Data scientist (разработчик Ml)

emo-score

Обязанности:
~Разработка моделей определения эмоций по видео/ голосу 

Требования:
~ Опыт Ml от 3-х лет, желательно подтвержденные работы на Kaggle/ GitHub
~ Опыт проектов с Cnn (для видео) и/или Rnn (речь) от 2-х лет
~ Опыт проектов на Keras, TensorFlow, OpenCv…

1 день назад

Полезная ли была для вас вакансия?

Да, я отправил резюме


Да, я позвонил


Не подошла


Пожаловаться

Что произошло?

Вакансия не открылась


Это мошенники!


Не понял что произошло


Другое

Спасибо за отзыв, Вы нам очень помогли!

Senior Data Scientist Cv/Nlp (команда Idp)

Сбербанк

Команда  Idp (Intelligent Document Processing) набирает специалистов  Deep Learning,  Cv и  Nlp для создания крупнейшей платформы по обработке документов и извлечению знаний из неструктурированных данных.
Чем предстоит заниматься:
Развивать платформу по интеллектуальному…

6 дней назад

Полезная ли была для вас вакансия?

Да, я отправил резюме


Да, я позвонил


Не подошла


Пожаловаться

Что произошло?

Вакансия не открылась


Это мошенники!


Не понял что произошло


Другое

Срочно! Работа: Data scientist в Москве — Август 2020 — 1879 вакансий

Data scientist (Маркетинг)

от 1 года,

Коммерческая

Немного о нас:Мы ищем специалистов в новую команду ‘Департамента Маркетинга и Коммуникаций’, занимающуюся Data Science и анализом больших данных. Вам предстоит…
Полное описание

Сбербанк, Москва
— rabota.ru: 22 часа назад

Data scientist (Сберсоветник)

без опыта,

Коммерческая

Мы ищем Data Scientist’а в команду СберСоветника, который готов взять на себя комплексную задачу и качественно довести её до результата. Сотруднику предстоит отвечать за…
Полное описание

Сбербанк, Москва
— rabota.ru: 22 часа назад

Исследователь данных (Data Scientist)

от 3 лет,

Коммерческая

Мы ищем специалиста по работе с данными в команду Сбербанк Бизнес Онлайн, кто готов с нами погрузиться в процесс и найти ответы на вопросы:Почему контент рулит, как клиенты…
Полное описание

Сбербанк, Москва
— rabota.ru: 21 час назад

Senior Data Scientist (ДкпиП)

без опыта,

Коммерческая

Мы ищем Data Scientis’а в команду Дивизиона «Кредитные продукты и процессы» , Корпоративного блока, который готов взять на себя комплексную задачу и качественно…
Полное описание

Сбербанк, Москва
— rabota.ru: 21 час назад

Middle Data Scientist (Дккк)

без опыта,

Коммерческая

Департамент кредитования ключевых клиентов (Дккк) отвечает за работу с юридическими лицами крупнейшего бизнеса. Основными инструментами при работе с клиентами явлюятся…
Полное описание

Сбербанк, Москва
— rabota.ru: 22 часа назад

Data scientist (разработчик Ml)

Обязанности: Разработка моделей определения эмоций по видео/ голосу 
Требования:Опыт Ml от 3-х лет, желательно подтвержденные работы на Kaggle/ GitHub
Опыт проектов с Cnn (для…
Полное описание

emo-score, Москва
— rabota.ru: 21 час назад

Senior Data Scientist ( блок Уб)

без опыта,

Коммерческая

Сейчас нам требуются эксперты Ml в Блок Управления благосостоянием, команда Pfm (персональный финансовый менеджмент).Блок Управление Благосостоянием объединяет управление…
Полное описание

Сбербанк, Москва, Кутузовская
— rabota.ru: 22 часа назад

Как искать работу начинающим Data Scientists?

В этой статье мы опишем все базовые вещи, которые надо знать и к чему надо готовиться при поиске работы для Data Scientist. Особенно, если вы junior.

Оглавление:

• Предварительная подготовка
• Резюме
• Стратегия поиска
• Собеседование
• К чему быть готовым, если вы переходите в DS из другой отрасли
• Что спрашивают на собеседованиях

Задача: решить, каким аналитиком вы станете.

Это важно для того, чтобы развиваться в профессии наилучшим образом, а также для увеличения своего дохода.

Что делать?

• Прокачивайте свой профессиональный нетворк.
• Вступайте в профессиональные онлайн-сообщества (группы в ТГ, Slack, ФБ, Open data science).
• Следите за лидерами проф. сообщества и их активностями.
• Принимайте участие в проф. соревнованиях (например, на Kaggle), индивидуально и, если возможно, в группе.
• Приходите и участвуйте в митапах, хакатонах и встречах аналитиков.
• Соглашайтесь на профильные стажировки.
• Пробуйте много разных вещей, чтобы иметь возможность выбора.

Результат:

1. Вы поймете, что ваше, а что нет. После многих проб и исследований важно остановиться и сфокусироваться на чем-то одном.
2. Вы повысите свой проф. уровень и сможете больше заинтересовать работодателей.
3. Есть шанс, что вас начнут узнавать в проф. тусовке и это тоже положительно скажется на вашей карьере.
4. Вы будете узнавать о важных событиях, мероприятиях и вакансиях(!).

Цель резюме: презентация вашего опыта и навыков так, чтобы привлечь внимание классных работодателей.

Что делать?

Начинайте писать резюме сразу же, прямо сейчас. Даже, если у вас нет проф. опыта. Прочитайте нашу статью «Что писать, а что не писать в резюме, если вы начинающий Data Scientist?»

Что еще писать в резюме?

• Записывайте все профильное: участие в хакатонах, митапах, статьи, доклады и т.д. Пожалуйста, не стесняйтесь и отмечайте все, что может иметь отношение к профессии. Вплоть до упоминяния тем профильных курсовых и дипломных проектов, студенческих публикаций.
• Указывайте информацию об обучении в профильных школах и курсах (Нетология, ШАД и пр.). Даже если вы не закончили ШАД, все равно упомяните про это обучение в резюме.
• Запишите даже скромный опыт, например, бесплатную стажировку или студенческие проекты.
• Помните, что ваше резюме может оценивать, как профи в data science, так и не опытный рекрутер. Используйте в резюме как спец. термины, так и понятные рекрутеру слова.
• Расскажите коротко, почему вам интересна профессия и что конкретно в профессии вам интересно.

Задача: использовать все возможности для трудоустройства в компанию-мечты.

Что делать?

• Сформируйте список компаний/проектов, в которых вам хотелось бы поработать. Пополняйте этот список. Найдите, где вы можете следить за новыми вакансиями в этих проектах. Следите и откликайтесь.
• Найдите, кто является Head of Analysts или Head of Data Science из вашего списка желаемых компаний-работодателей. Отыщите их на ФБ и подпишитесь, чтобы следить за появляющимися вакансиями. В последнее время работодатели  все чаще публикуют свои вакансии на ФБ, в личных профилях.
• Внимательно изучите публичную информацию о том, как внутри компании устроена аналитика, с какими задачами там работают, какие подходы предпочитают. После этого, постучитесь в личку к Руководителю аналитики этой компании и расскажите про себя.
• Лайфхак: когда нашли, кто является главой аналитики в той компании, которая вам интересна, проверьте, не преподает ли он где-нибудь. Если преподает, запишитесь к нему на курсы и постарайтесь быть в числе лучших учеников. Это сильно повысит ваши шансы на стажировку в компании.
• Подпишитесь на профильные ТГ-каналы с вакансиями для аналитиков (например: https://t.me/foranalysts). Следите за вакансиями на Open data science.
• Не игнорируйте работные сайты (hh.ru, moikrug, geekjob.ru), там могут быть интересные стажерские вакансии.
• Обязательно оставляйте свое резюме на

Рынок труда аналитиков и Data Scientists / Блог компании Нетология / Хабр

Data Science — сфера не новая. Обработкой данных занимаются уже более 50 лет, что не мешает сфере оставаться на пике популярности: аналитики данных и Data Scientist сегодня очень востребованы среди работодателей. Редакция Нетологии решила расспросить у экспертов рынка — агентства New.HR, которое специализируется на направлении Data Science, и ведущих IT-компаний — о реальном положении дел в области работы с данными.

Сколько получают специалисты разного уровня? Как повысить свою ценность в глазах работодателя? Где компании ищут себе сотрудников? На что HR смотрят в первую очередь при выборе кандидата?

Рынок труда в сфере DS быстро развивается. Только за два последних года мы обучили более 800 студентов по специализации Data Science, большинство из них работают на профильных позициях в российских и зарубежных компаниях. Всего у нас более 10 программ обучения по теме Data Science, но самые востребованные направления — это «Аналитик данных», «Аналитик BI», «Data Scientist» и «Машинное обучение».

У всех студентов разные цели: кто-то приходит кардинально поменять профессию, кто-то — вырасти на своей позиции и начать зарабатывать больше. Заработная плата, конечно же, одна из главных причин, почему желающих изучать Data Science становится всё больше.

Сколько платят на позиции Data Scientist

В июне 2019 года агентство New.HR выпустит большое исследование рынка аналитиков и Data Scientist, а пока Оксана Прутьянова, руководитель практики аналитики и Data Scientists в New.HR, согласилась поделиться данными по заработной плате в сфере и дать советы специалистам.

Данные получены с помощью прямого опроса специалистов по Data Science. Учитываются показатели, полученные от респондентов, работающих в Москве. Цифры зарплат указаны после выплаты налогов, «на руки»:

Из чего складывается уровень дохода Data Scientist:

• общий опыт работы по специальности;
• глубина профессиональной экспертизы;
• образование в статусном и котируемом вузе. Например, сильных аналитиков готовят в МФТИ, МГУ, ИТМО;
• локация — в Москве денег больше. Но даже в регионах можно зарабатывать сопоставимые деньги. Например, в городах с сильной академической базой, таких как Новосибирск. Также на столичный уровень зарплаты можно рассчитывать, работая над проектом дистанционно;
• знание английского языка сильно расширяет возможности и позволяет состоять в мировом профессиональном сообществе. Следить за публикациями, учиться по программам лучших мировых вузов, рассматривать вакансии за рубежом, писать статьи на английском.

Как Data Scientist увеличить свою стоимость на рынке труда

Есть пункты, которые повышают ценность Data Scientist в глазах работодателя:

• Знание уникальной технологии. Когда специалист становится экспертом в узкой профессиональной области, например он крут в NLP — это увеличивает его стоимость на рынке.
• Опыт работы в развитой, хайповой сфере: всё что связано с компьютерным зрением, робототехникой, беспилотниками и так далее. Стоимость специалиста зависит от пересечения спроса рынка, общих трендов и знаний специфического, узкого сегмента.
• Разносторонний опыт. Некоторые работодатели рассматривают специалистов только из своей сферы, например, из банков. Но выигрывают те, кто смотрят шире и приглашают аналитиков из других областей. Потому что кандидат может привнести новое видение, применить неочевидные инструменты и подходы.
• Опыт создания собственного стартапа. Для работодателя это значит, что специалист может понимать поставленные задачи на уровне бизнеса.
• Участие в международных проектах. Можно получить грант или поучаствовать в конкурсе на Kaggle.
• Опыт работы в зарубежных компаниях. В иностранных компаниях приняты другие стандарты и подходы к бизнесу, и это ценится в российских компаниях.

Итого, можно выделить список советов для тех специалистов по работе с данными, которые стремятся зарабатывать больше. Большинство из них довольно универсальны и банальны — но тем не менее, они работают:

• Постоянно обучаться и точечно развивать свою экспертизу. Для этого важно следить за трендами рынка, чтобы прокачивать востребованные компетенции.
• Уметь разговаривать на языке бизнеса. Быть проактивным, понимать и доносить пользу своей работы руководителям.
• Формировать вокруг себя команду. Можно стать руководителем или тим-лидом небольшой команды либо учебного проекта. Опыт менеджерства на любом уровне востребован.

• Профессия Data Scientist очень востребована на рынке. Поэтому, есть и ленивый путь — просто переходить из компании в компанию. Так можно повышать уровень дохода на 20–30%. Но это возможно делать только до определенного уровня.

Что думают работодатели про Data Scientist

Мы поговорили с HR-менеджерами и руководителями направления аналитики в IT-компаниях и узнали, где они обычно ищут сотрудников себе в команду, а также на что смотрят в первую очередь при отборе кандидатов.

Александра Головина, руководитель it подбора «Авито»:

В Авито Data Scientist — это отдельная позиция, отличная от аналитика данных. Аналитики данных оценивают качество существующей функциональности или продукта и помогают принять решения об изменениях в них: разрабатывают и внедряют метрики, проверяют гипотезы, проводят A/B-тесты — выявляют основные узкие места, боли пользователей и продумывают, как их решить.

Data Scientist же отвечает за построение ML-моделей, которые помогают решить проблемы, уже найденные аналитиками данных: подготавливают данные, пишут прототипы, и т. д.

Обычно к нам приходит довольно много откликов на обе позиции, но, к сожалению, большинство резюме нерелевантны. По большей степени, люди не работали с алгоритмами, либо не владеют нужным нам стеком. Поэтому чаще всего мы ищем самостоятельно: по альтернативным источникам (например, соревнования) и по внутренним рекомендациям.

При выборе сотрудника смотрим на комплекс факторов: какие задачи решал кандидат, участвовал ли в каких-то проектах, как он хочет развиваться, и т. д. Также для нас важно, чтобы у кандидата было фундаментальное физико-математическое образование. Наши сотрудники пришли из разных сфер и компаний: от FMCG до профильных компаний-конкурентов, но всех объединяет одно: наличие фундаментального образования. Сам опыт работы также важен, но конкретная специфика компании в меньшей степени.

Наличие портфолио для нас не обязательно, но может сильно помочь кандидату при прохождении собеседований.

Для каждого подразделения у нас есть подготовленное тестовое задание, которое максимально приближено к будущим задачам сотрудника. Это win-win ситуация для всех: мы понимаем уровень кандидата, а кандидат в свою очередь узнает, чем именно ему предстоит заниматься.

Но если у человека есть портфолио и он готов прислать исходный код любого своего проекта на Python, который на его взгляд хорошо демонстрирует уровень владения языком, и готов пояснить любую часть кода, либо готов предоставить решение какого-либо конкурса, — техническое задание излишне.

Никита Пестров, Data Science Lead, Habidatum:

В Habidatum мы создаем продукты для анализа городских данных и клиентские проекты. Проекты требуют сбора данных, например, маршрутов общественного транспорта или объявлений о продаже недвижимости, и понимания, как их обработать. Этим, а также созданием отчётных материалов, поиском закономерностей и выводов обычно занимается аналитик данных. Data Scientist разрабатывает модели для этих проектов и внедряет часть из них совместно с Data Engineer в наши продукты и сервисы. Эти два человека работают в связке.

Каждый год для отбора новых сотрудников в аналитику мы проводим командные стажировки. В течение нескольких недель молодые специалисты из разных областей проводят исследование, пробуют настоящие задачи, с которыми мы сталкиваемся в компании. За это время нам удается понять сильные стороны человека и принять решение о продолжении работы с ним.

Мы никогда не брали аналитика или Data Scientist без предварительной работы с кандидатом в рамках стажировки.

Также мы проводим воркшопы и лекции на различные темы, после них мы получаем резюме от заинтересованных специалистов и с радостью их рассматриваем. Ну и конечно канал #jobs в сообществе Open Data Science — когда мы активно ищем человека на конкретную задачу.

Для молодых инновационных компаний знания и желание нового сотрудника развиваться в сфере деятельности компании (для нас это город) важнее его знаний в рамках конкретной должности. Поэтому при отборе кандидатов мы ищем в резюме человека интерес к городской проблематике, опыт командной работы и способность превращать сложные условия в простые модели. В резюме это можно увидеть по участию в релевантных конференциях, стажировках или проектах на интересные нам темы.

Вера Машкова, вице-президент по работе с персоналом группы компаний ABBYY:

В различных компаниях под позицией Data Scientist могут подразумеваться люди с разными задачами. У нас в основном работают сотрудники-универсалы, которые занимаются анализом данных и разработкой 50/50. Это необходимость нашего бизнеса.

В компании есть позиции Data Scientist, в том числе, в рамках большой стажерской программы, но мы не переводим их как «аналитик данных», речь скорее об «исследователях» в двух отделах перспективных исследований и разработок. Такие позиции мы называем чаще всего Junior Data Scientist (NLP).

Популярность направления Data Science сейчас растет. Рынок стал более развитым, многие вузы стали активнее преподавать науку о данных. Есть много дополнительных курсов. Все большее число кандидатов перепрофилируются.

Самая большая внешняя площадка для рекрутмента — HeadHunter. Кроме этого, мы с радостью трудоустраиваем ребят с двух наших кафедр в МФТИ. Есть хорошие и структурированные резюме, но не все кандидаты умеют описывать свой опыт. Чтобы помочь в этом начинающим специалистам, мы проводим встречи по развитию карьеры для студентов НИУ ВШЭ и МФТИ.

Также у нас развита реферальная программа внутри компании: коллеги советуют своих знакомых в качестве кандидатов на открытые позиции — так мы нередко получаем очень хорошие рекомендации.

При выборе сотрудника мы в первую очередь обращаем внимание на базовое образование: какой вуз и по какому направлению человек окончил, либо оканчивает.

Если у кандидата непрофильное (например, гуманитарное) образование, он с высокой долей вероятности не сможет справиться со своими задачами. Наиболее важна для нас готовность обучаться, готовность к самостоятельным исследованиям, если мы говорим именно о командах перспективных исследований и разработок.

Важно быть готовым привносить новые идеи.

Если человек занимается научной деятельностью, это, конечно же, плюс. Портфолио для нас не обязательно, если человек приходит на позицию junior-специалиста.

Алексей Кузьмин, директор разработки, руководитель DS-направления в ДомКлик:

В ДомКлик мы не разделяем позиции Data Scientist и аналитика данных. У нас явно выделена другая роль — аналитик/бизнес-аналитик. Его основная задача — построение бизнес-отчетности. Data Scientist занимается построением моделей и получением инсайтов из данных на основе машинного обучения. Зона ответственности аналитика данных проходит примерно посередине, поэтому и задачи делятся примерно пополам. Часть отдается стриму «бизнес-аналитика», часть — направлению Data Science.

По моему мнению, рынок труда в сфере Data Science сейчас сильно перегрет — высокий спрос при малом количестве действительно грамотных специалистов. Поэтому при поиске мы используем либо тематические сообщества и группы, либо стараемся активно использовать внутренние рекомендации.

При выборе кандидата в первую очередь смотрим на предыдущие места работы и задачи. Наличие портфолио не обязательно, но приветствуется, так как помогает понять, какие задачи соискатель решал раньше и каким опытом он может усилить нашу команду. Перед нами стоит очень широкий спектр задач (от компьютерного зрения до обработки текстов и звуковых сигналов) и компетенции нам также нужны самые разные.

Мы стараемся изучать все присылаемые резюме, единственное табу — когда человек, откликнувшийся на позицию Data Scientist, не имеет ни одной строчки в резюме с навыками в Data Science. В таком случае не очень понятно, на что рассчитывает человек, так как даже специалист без опыта хоть какое-то обучение в сфере должен был проходить.

Дмитрий Малков, project manager в компании Data Monsters, руководитель образовательных и научных проектов Лаборатории бизнес-решений на основе Искусственного Интеллекта МФТИ:

В нашей компании позиция Data Scientist требует знаний математики и Python, в то время как аналитик данных может иметь гуманитарное образование. Например, у нас есть ряд проектов с профессиональными историками по экономической статистике. От аналитика требуется ручная работа с данными и более глубокое погружение в предметную область.

Мы уделяем большое внимание подготовке кадров себе на смену с юных лет: проводим курсы для старшеклассников физмат школ, работаем со студентами вузов. Результатов приходится ждать долго, но они себя оправдывают — так формируются по-настоящему «наши» люди. Что касается опытных дорогих сотрудников, то тут мы подходим тщательно. Просто разместить вакансию и отбирать откликнувшихся недостаточно. К счастью, среди выпускников МФТИ есть много зрелых специалистов.

Мы отмечаем, что в последние несколько лет все больше людей, не только физтехи, заинтересованы в карьере на пересечении науки и бизнеса, а у нас широкий простор для такой работы и интересные международные проекты.

При отборе кандидатов мы стараемся брать людей по личной рекомендации.

Обращаем внимание на предыдущий опыт работы и близость человека к нам по духу.

Ну и хорошо, если кроме математики у человека есть предметные знания.

Нас настораживают кандидаты, которые прыгают из одной компании в другую и работают на непонятных должностях. Например, сейчас направление machine learning на пике популярности, но мы отсеиваем тех, кто приходит в профессию из-за хайпа. В прошлом году они blockchain делали, в этом занимаются AI. Для науки все-таки нужен многолетний труд и соответствующий кругозор.

Максим Чикуров, эксперт направления Data Science в Нетологии и руководитель команды аналитики в крупным российском банке, считает, что несмотря на развитый рынок труда в сфере Data Science, его нельзя назвать очень динамичным:

В банковской сфере, по моему мнению, Data Science менее актуален, чем анализ данных.

Особенность сферы сейчас — большое количество желающих «войти в профессию». Таким соискателям требуется креативный подход т. к. резюме с заголовком Data Scientist, но без релевантного опыта выглядят малоинтересно. Я советую, например, создавать видеопрезентации своих исследований, это сильно поднимет вас среди других соискателей. С другой стороны, у работодателей тоже зачастую пока завышенные ожидания от Data Science в целом, а как следствие и от кандидатов. Поэтому полноценного соотношения «спрос-предложение» не выходит.

Практически все эксперты отметили недостаток грамотных специалистов на рынке и тот факт, что у компаний постоянно появляются новые требования к кандидатам в сфере Data Science. Поэтому желающим не отставать от темпов рынка стоит как можно больше вкладывать усилий в развитие себя как специалиста: самостоятельно читать учебные материалы, изучать кейсы и статьи практиков, участвовать в воркшопах, стажировках, проходить курсы. Все это позволит оставаться востребованным и получать достойную заработную плату.  

От редакции

Срочно работа: Data scientist — Август 2020 — 4246+ вакансий

Срочно работа: Data scientist — Август 2020 — 4246+ вакансий — Jooble.by

Для корректной работы сайта необходим JavaScript. Включите его в настройках Вашего браузера или воспользуйтесь другим с поддержкой JavaScript-сценариев.

Приносим свои извинения за временные неудобства, произошла ошибка и сервер не может обработать Ваш запрос в данный момент. Повторите попытку через несколько минут.

Фильтры

Дата

Зарплата

Тип занятости

Размещение

Game Data Analyst

DataVision Studio

Над чем работать?
Название проекта(ов): Heroics
На какой стадии проект(ы)? Проект на стадии софт-лонча
Жанры: Экшен, Ролевые
Платформы: Android, iOS
На какие задачи (обязанности)?
анализировать поведение пользователей, разрабатывать гипотезы и предложения…

1 день назад

Удалённая работа

Полезная ли была для вас вакансия?

Да, я отправил резюме


Да, я позвонил


Не подошла


Пожаловаться

Что произошло?

Вакансия не открылась


Это мошенники!


Не понял что произошло


Другое

Спасибо за отзыв, Вы нам очень помогли!

Lead Data Analyst for a Global Information Security Company

EPAM Systems, Inc.

 …We are currently looking for a remote Lead Data Analyst for a global information security company to join our team.
The customer is a global cloud-based information security company that provides Internet security, web security, next generation firewalls, sandboxing… 

5 дней назад

Удалённая работа

Полезная ли была для вас вакансия?

Да, я отправил резюме


Да, я позвонил


Не подошла


Пожаловаться

Что произошло?

Вакансия не открылась


Это мошенники!


Не понял что произошло


Другое

Спасибо за отзыв, Вы нам очень помогли!

Data аналитик

2000 €

Нужен Data Аналитик — человек с навыками математическими и опытом работы именно в аналитике данных. Нужен для работы с метриками бизнеса. Возможно на какое то время можно будет совместить со следующей вакансией если у человека широкая экспертиза. Задачи получает от продактов… 

2 дня назад

Game Data Analyst/Аналитик Данных

ZIMAD

На какие задачи (обязанности)?
Что нужно делать?
внедрять средства аналитики в игровые проекты;
отслеживать ключевые метрики проектов;
подтверждать или опровергать данными гипотезы проектных команд;
проводить аналитические исследования, направленные на выявление…

1 день назад

Полезная ли была для вас вакансия?

Да, я отправил резюме


Да, я позвонил


Не подошла


Пожаловаться

Что произошло?

Вакансия не открылась


Это мошенники!


Не понял что произошло


Другое

Спасибо за отзыв, Вы нам очень помогли!

Lead Data Quality Engineer

EPAM Systems, Inc.

 …We are currently looking for a remote Lead Data Quality Engineer with AWS expertise to join our team and build a new multitenant product in the area of Digital Library Analytics.
Together with other Data Quality Engineers on your team, you will have an opportunity to… 

5 дней назад

Удалённая работа

Полезная ли была для вас вакансия?

Да, я отправил резюме


Да, я позвонил


Не подошла


Пожаловаться

Что произошло?

Вакансия не открылась


Это мошенники!


Не понял что произошло


Другое

Спасибо за отзыв, Вы нам очень помогли!

Портрет Data Scientist в России. Только факты / Блог компании HeadHunter / Хабр

Служба исследований hh.ru совместно с Академией больших данных MADE от Mail.ru составили портрет специалиста по Data Science в России. Изучив 8 тысяч резюме российских дата-сайентистов и 5,5 тысяч вакансий работодателей мы выяснили где живут и работают специалисты в Data Science, сколько им лет, какой вуз они закончили, какими языками программирования владеют и сколько у них ученых степеней.

Спрос

Начиная с 2015 года потребность в специалистах постоянно растет. В 2018 году количество вакансий под заголовком Data Scientist выросло в 7 раз по сравнению с 2015 годом, а вакансий с ключевыми словами Machine Learning Specialist – в 5 раз. При этом в первом полугодии 2019 года спрос на специалистов по Data Science составил 65% от спроса за весь 2018 год.

Демография

В основном в профессии работают мужчины, среди дата-сайентистов их доля – 81%. Больше половины людей, ищущих работу в анализе данных, – специалисты в возрасте 25-34 лет. Женщин в профессии пока немного – 19%. Но интересно, что молодые девушки проявляют все больше интереса к Data Science. Среди женщин, разместивших резюме, почти 40% – девушки в возрасте 18-24 лет.
А вот резюме соискателей старших возрастов довольно мало – только 3% дата-сайентистов старше 45 лет. По экспертным оценкам, это может быть обусловлено несколькими факторами: во-первых, в Data Science мало представителей старшего возраста, а во-вторых, соискатели с большим опытом работы реже размещают свои резюме на крупных поисковых ресурсах и чаще находят работу по рекомендациям.

Дислокация

Больше половины вакансий (60%) и соискателей (64%) находятся в Москве. Также специалисты в области анализа данных востребованы в Санкт-Петербурге, в Новосибирской и Свердловской областях и в республике Татарстан.

Образование

9 из 10 специалистов, ищущих работу в сфере анализа данных, имеют высшее образование. Среди людей, окончивших вузы, велика доля тех, кто продолжает развиваться в науке и успел получить ученую степень: 8% имеют степень кандидата наук, 1% – доктора наук.

Большинство специалистов, ищущих работу в области Data Science, учились в одном из следующих вузов: в МГТУ им.Н.Э. Баумана, МГУ им. М.В. Ломоносова, МФТИ, НИУ ВШЭ, СПбГУ, СПбПУ, Финансовом университете при Правительстве РФ, НГУ, КФУ. К этим же вузам лояльно относятся и работодатели.

43% специалистов в Data Science отметили, что помимо высшего получили хотя бы одно дополнительное образование. Чаще всего в резюме упоминаются онлайн-курсы по машинному обучению и анализ данных на Coursera.

Популярные навыки

Среди ключевых навыков специалисты по Data Science указывают в резюме Python (74%), SQL (45%), Git (25%), Data Analysis (24%) и Data Mining (22%). Те специалисты, которые в резюме пишут о своей экспертизе в машинном обучении, также упоминают владение Linux и C++. Самые популярные языки программирования у специалистов в Data Science: Python, C++, Java, C#, JavaScript.

Как работают

Работодатели считают, что специалисты по Data Science должны работать в офисе фултайм. 86% размещенных вакансий предполагают полный день, 9% – гибкий график, и только 5% вакансий содержат предложение об удаленной работе.
При подготовке исследования использовали данные о росте вакансий, зарплатных требованиях работодателей и опыте соискателей, размещенные на hh.ru в 1 полугодии 2019 года, и предоставленные службой исследований компании HeadHunter.

вакансий Data Scientist, работа в США

Фильтр

11994 рабочих места

• Net2Source — это глобальная компания по разработке кадровых решений со штаб-квартирой в Нью-Джерси, США, с филиалами в Азиатско-Тихоокеанском регионе.Мы одна из самых быстрорастущих ИТ-консалтинговых компаний…

• Capital Group Companies Глобальный

  Специалист по анализу данных, которого ищет компания Capital Group Companies Global в Нью-Йорке, штат Нью-Йорк: использование данных для решения стратегических, тактических, структурированных и неструктурированных бизнес-задач. Отправить резюме в: Capital…

• Техасские ресурсы здравоохранения

  Texas Health Resources стремится нанять РУКОВОДИТЕЛЯ НАУЧНОГО ДАННЫХ для работы в отделе интеграции данных на полную ставку.Адрес: 612 East Lamar Blvd., Arlington, TX 76011. Заработная плата…

• Siri InfoSolutions Inc

  Доступ к VMS Тип проекта: Другой Тип проекта Ветвь: Шарлотта Код филиала: Шарлотта Предполагаемая дата начала: 21.09.2020 Планируемая дата окончания: 20.09.2020…

• SysMind

  Описание работы: Опыт работы в синтаксическом анализе изображений высокого / низкого качества. Большой опыт определения и использования методов машинного обучения для чтения пикселей. Опыт…

• SysMind

  Необходимые навыки: Опыт работы в синтаксическом анализе изображений высокого / низкого качества. Большой опыт определения и использования методов машинного обучения для чтения пикселей. Опыт работы с…

• Корпоративные решения

  Специалист по данным с опытом обработки изображений…

• CaSSS

  Поиск работы CASSS Ключевые слова Отправить поиск Старший специалист по данным Старший специалист по данным Мерк Кембридж, Массачусетс, США 20 часов назад Описание Job Des…

• Etsy

  • Бруклин, Нью-Йорк

  • 10000 $ в месяц

  Описание компании Как сотрудник Etsy вы можете заниматься любимым делом, быть собой и оказывать влияние на жизни миллионов людей.Наша приверженность разнообразию и вовлеченности, команда…

• Площадь

  • Атланта, Джорджия

  • 94 600–129 400 долл. США в год

  Описание компании Square создает общие бизнес-инструменты нетрадиционными способами, чтобы больше людей могли начинать, вести и развивать свой бизнес. Когда Square начиналась, было сложно и…

• Vaco

  • Лейкленд, Флорида

  • 100000 долларов в год

  Описание работы Заработная плата: 100 000 долларов США в год. ПОСТОЯННАЯ ЧАСТЬ ** Ищу кого-то с опытом управления. ** Предпочитаю финансовый опыт. У них должен быть большой опыт использования сорт…

• Общественные товары

  Миссия общественных благ — сделать более доступными высококачественные, здоровые и экологически безопасные продукты.Мы ценим окружающую среду и считаем, что вместе наш небольшой выбор может сделать…

• OMNY

  Роль Роль специалиста по данным в OMNY предоставляет уникальную возможность для людей с обширными аналитическими навыками, чтобы помочь поддержать стратегию OMNY в области данных. Наш идеальный кандидат…

• Эпсилон

  Описание компании Conversant, занимающая центральное место в Publicis Groupe, представляет собой платформу маркетинговых технологий, которая помогает брендам превратить обычный клиентский опыт в осмысленный, человеческий…

• Еврофинс

  Описание компании Eurofins Scientific — международная медико-биологическая компания, которая предоставляет уникальный спектр услуг по аналитическому тестированию клиентам в различных отраслях …

• Рандстад

  Краткое описание вакансии: — Команда AI и Data Science централизована во всей организации.- Мы работаем с различными продуктовыми группами в различных бизнес-подразделениях, чтобы определить высокоэффективные…

• Консультационные услуги Maania

  Уровень допуска: разрешение Active Secret или TopSecret или «TS-SCI» ИЛИ «CI Poly». Обязанности включают: -Поддержка команды разработчиков и специалистов по данным, работающих над различными …

• Нордстрем

  Описание работы Команда People Analytics Nordstrom фокусируется на использовании организационных исследований, науки о данных и методов анализа данных, чтобы раскрыть понимание сотрудников и организации …

• Net2Source

  Net2Source — это глобальная компания по разработке кадровых решений со штаб-квартирой в Нью-Джерси, США, с филиалами в Азиатско-Тихоокеанском регионе.Мы одна из самых быстрорастущих ИТ-консалтинговых компаний…

• Университет Крейтон

  Специалисты по обработке данных будут сотрудничать с другими членами команды, ключевыми заинтересованными сторонами и избирателями для определения университетских проблем и подходов на основе данных, которые эффективно решают …

Больше вакансий

Получайте уведомления по электронной почте о новых вакансиях
в USA

Последние поиски

.

вакансий Opendatascience — глубокое обучение и машинное обучение, прогнозная аналитика, AI

место работы

Все работы LocationAbingdon, OxfordshireAfghanistanKabulAlexandria, VAAtlanta, GeorgiaAustraliaBrisbaneBangalore, KarnatakaBedfordBeloit, WIBentonville, ArkansasBerkeleyBerlinBirmingham, ALBluffton, SCBostonBrentford, MiddlesexBurlingtonCABerkeleyCupertinoDavisEast Пало AltoEmeryvilleGlendaleMountain ViewPalo AltoSan FranciscoSan JoseSan MateoSanta ClaraSouth San FranciscoSunnyvaleCanadaManitobaOntarioCary, NCCincinnatiCincinnati, OhioDanbury, CTDania Бич, FLDenmark CopenhagenDenmark Копенгаген DoverEden Prairie, MinnesotaEvanston, ILFloridaFranceParisFremontGlen Аллен, VAHalifax, Чтение или Запад MallingHovedstaden ILIllinoisChicagoOffsiteRiverwoodsIndiaDelhiJakartaLeverkusen, Северный Рейн-WestphaliaLos Анжелес, CaliforniaLos Гатос, CAMABostonBrocktonCambridgeIpswichMedfordNeedhamWalthamMAWatertownMadridMarylandMassachusettsFraminghamLexingtonMenlo Парк, CaliforniaMerrimack, NHMexicoHermosilloMiddlesex, EnglandMilpitasMontreal, QuebecNatickNew JerseyWhippanyNewbury, BerkshireNewtown, PAN HNordborgNorth ReadingOffsiteOregonPleasanton, CAPortlandPrinceton, NJRadnor, PAReading, BerkshireRedmond, WARedwood Город, CaliforniaRhode IslandRomsey, HampshireSan FranciscoSan Хосе, CAScottsdale, AZSeattleShreveportSingaporeStevenageStockholmSunnyvaleTeaneck, NJTexasTexas, Нью-Йорк, USThe HagueTokyoToronto, OntarioUnited KingdomLondonUxbridgeUnited StatesArizonaBostonCaliforniaConnecticutFloridaGeorgiaIllinoisIndianaKentuckyMaineMarylandMassachusettsMichiganNew HampshireNew JerseyNew YorkNew YorkOrangeburgOhioCincinnatiOregonPennsylvaniaRhode IslandSan Francisco Bay AreaTexasUtahVirginiaWashingtonUSVancouver, WAWaltham

Тип деятельности

AnalyticsArtificial IntelligenceAutomotiveBack конец DeveloperBankingBiotechnologyBroadcast MediaBuilding MaterialsBusiness товары и EquipmentChemicalsCivic & Social OrganizationComputer & сеть SecurityComputer NetworkingComputer SoftwareConsumer ElectronicsConsumer GoodsCopenhagenCosmeticsCustomer ServiceData ScientistManagerSeniorDenmarkDenmark CopenhagenDesignerDeveloperEngineeringEntertainmentFinanceFinancial ServicesFood & BeveragesFood ProductionGraphic DesignerHealthHealthHealth, оздоровительный и FitnessWellness и FitnessHigher EducationHospital и здоровье CareHospitalityHovedstaden HRInformation Technology & ServicesInsuranceInternetInvestment ManagementITLogistics и поставка ChainLuxury Товары и JewelryManagement ConsultingMarket ИсследованияМаркетингМаркетинг и рекламаМеханическое или производственное проектированиеМедицинские услугиМузыкаНефть и энергияОнлайн-СМИДругоеФармацевтикаПубликацияРозничная торговляБезопасностьПолупроводникиТелекоммуникацииОздоровление и фитнес

.

Работа в области науки о данных

Мы — Kolibri Games — разработчик мобильных игр из Берлина. Две наши игры скачали более 100 миллионов раз, и мы стремимся стать самой ориентированной на игроков игровой студией. Мы верим в игроков, создаем ценности, учимся, но, прежде всего, мы верим в людей. Мы стремимся предложить вам справедливый процесс приема на работу и отличный опыт кандидатов, а также дружественную атмосферу для работы с множеством возможностей для обучения и роста.

В CLARK мы верим, что важные вещи в жизни должны быть простыми.Помня об этом видении, мы решили создать приложение, которое упростит, упростит и ускорит для потребителей управление своими страховками — все в одном центральном месте, где изменения могут быть внесены всего несколькими щелчками мыши. Наш секретный соус — объединить лучший в отрасли пользовательский опыт с честными и независимыми советами экспертов по страхованию.

Data ModellingManager (M / F / X) Франкфурт / Саарбрюккен / Remote in DE
AI, SaaS, недвижимость, Proptech
Вы движимы данными? Заинтересованы в ИИ и использовании их комбинации для решения реальных проблем? Если ответ положительный, и вы заинтересованы в том, чтобы взять на себя бразды правления нашей командой данных, одновременно расширяя их по всему миру, это может быть вашей идеальной работой.В связи с ростом мы ищем менеджера по моделированию данных, который будет напрямую подчиняться CPO и соучредителю.
Что вы будете делать

Национальная инфраструктура исследовательских данных (NFDI) — выдающаяся инфраструктурная инициатива для научных сообществ в Германии, цель которой — использовать огромный потенциал исследовательских данных как ценного ресурса для науки и исследований. С 1 октября 2020 года первый раунд консорциумов NFDI получит финансирование сроком на пять лет с возможностью продления на пять лет.TIB будет играть ключевую роль в формировании NFDI с самого начала.

Wir suchen dich ab sofort
Für die Position ist der Standort Köln, Stuttgart, Frankfurt a.M., München, Berlin oder Leipzig möglich!
ДЕЙН АУФГАБЕН
Konzeptionierung und Aufbau von Big Data / Analytics Plattformen Aufbau von Big Data Expertise innerhalb des Teams Auswahl von geeigneten Technologien für die Umsetzung von Data Analytics Use Cases Entwicklung, Ausführung и Skalierurung von Daten-Pipelines в Datenmozettings Datenmoz geeigneten Speichertechnologien für verschiedenste Anwendungszwecke Wie interaktive Сводка унд statistische Analysen Beurteilung дер Datenqualität унд Durchführung фон Transformationen цуры Datenbereinigung Unterstützung дез данные Наука Команда Bei-дер-Entwicklung фон statistischen Modellen Operationalisierung фон Modellen унд Ergebnissen дера ученых данные, гм Diese цуры produktiven Nutzung цуры Verfügung ца Stellen BZW .

ДЕЙН АУФГАБЕН
Konzeptionierung унд Ауфбау фон Big Data / Аналитика PlattformenAuswahl фон geeigneten Technologien für умереть Umsetzung фон Data Analytics Используйте CasesEntwicklung, Ausführung унд Skalierung фон Daten-Трубопроводы Ауф Кластер ArchitekturenEntwurf унд Umsetzung фон DatenmodellenBereitstellung фон DATEN в geeigneten Speichertechnologien für verschiedenste Anwendungszwecke Wie interaktive Сводки унд statistische AnalysenBeurteilung der Datenqualität und Durchführung von Transformationen zur DatenbereinigungUnterstützung des Data Science Teams bei der Entwicklung von statistischen ModellenDEIN PROFIL
Erste Erfahrung in der Umsetzung von Datenplattformen und Data Management ProzessenFundierte Kenntnisse in der Anwendung von gängigen Programmsprachen wie z.

Wir suchen dich ab sofort
Für die Position ist der Standort Köln, Stuttgart, Frankfurt a.M., München, Berlin oder Leipzig möglich!
ДЕЙН АУФГАБЕН
Auswahl von Technologien für die Umsetzung von Data Analytics Примеры использования Weiter- und Entwicklung von Daten-Pipelines auf Cluster-ArchitektureVisualisierung von Daten für Verschiedenste Anwendungszwecke Автоматизация DEIN PROFIL
Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Computer Science, Data Science или eine vergleichbare QualifikationMind.drei Jahre Berufserfahrung als Software Engineer, Softwareentwickler, Data Engineer или ähnlichemSehr gute Kenntnisse der Programmiersprache Python и JavaFundierte Kenntnisse und Erfahrung im Umgang mit Hadoop-EcosystemenSehrcha gute Deutschbekennisse: www.

We’re Sesame и мы создаем трансформирующую платформу, которая упрощает и делает доступнее для всех американцев доступ к высококачественной медицинской помощи. Мы считаем, что каждый должен иметь возможность получить отличное обслуживание по разумной цене.Вот почему мы работаем с врачами, которые разделяют наше видение того, как предоставить людям лучший способ получения необходимой им помощи без стресса, разочарований и подделок существующей системы здравоохранения. В качестве нашего первого сотрудника по проектированию данных вы будете критический член команды Сезам.

ID заявки: 263108
Область работы: Дизайн и разработка программного обеспечения
Расположение: Берлин
Ожидаемое путешествие: 0-10%
Карьерный статус: профессионал
Тип занятости: Постоянная полная занятость
ОПИСАНИЕ КОМПАНИИ
SAP начала свою деятельность в 1972 году как команда из пяти коллег с желанием делать что-то новое.Вместе они изменили корпоративное программное обеспечение и заново изобрели способ ведения бизнеса. Сегодня, как лидер на рынке корпоративного программного обеспечения, мы остаемся верными своим корням. Вот почему мы разрабатываем решения для стимулирования инноваций, обеспечения равенства и расширения возможностей для наших сотрудников и клиентов из разных стран и культур.

Краткий обзор:
Мы ищем опытного инженера по обработке данных, который присоединится к нашей команде по обработке данных и поможет нам создавать, поддерживать и расширять наши инструменты и процессы, чтобы дать возможность каждому в On влиять на результаты бизнеса путем принятия обоснованных решений.Мы проектируем модели данных, создаем конвейеры данных, расшифровываем API-интерфейсы и используем SQL для предоставления своевременных, чистых, проверенных, документированных и четко определенных данных.
Твоя команда:
Вы будете частью кросс-функциональной группы разработчиков, которая реализует функции от проектирования до развертывания, несет ответственность за весь процесс и доставку.

Программа цифровой трансформации Unser для молодых специалистов
Du hast bereits ein bis drei Jahre Berufserfahrung in einer Unternehmensberatung, einem Konzern oder einem Start-up gesammelt und bist bereit, einen Schritt weiter zu gehen? Du willst Transformation nicht nur denken, sondern auch umsetzen und Impact generieren? Du hast ein digitales Mindset und den Mut, Bestehendes und Dich selbst immer wieder zu hinterfragen und Neues zu schaffen?
Dann bewirb Dich für unser Программа цифровой трансформации! In diesem 18-monatigen Programm erhältst Du einen интенсивный Einblick in die Welt von Telefónica und durchläufst ein systematisches Entwicklungsprogramm, das Dich fachlich wie persönlich auf das nächste Level serve.

Вас волнуют данные и технологии? Считаете ли вы, что данные являются важной частью решения проблем? В AMBOSS вы можете применить свои знания и энтузиазм для создания платформы данных, которая поможет продвигать нашу миссию, улучшая здравоохранение для миллиардов. Если это похоже на вашу чашку чая, продолжайте читать, потому что мы ищем вас как нашего старшего инженера по данным!
Рост рынка и пользователей наряду с расширением ассортимента означает, что мы постоянно сталкиваемся с новыми инженерными проблемами во всех областях, особенно в отношении данных.

Присоединяйтесь к Finn, чтобы сделать мобильность увлекательной и экологичной. Играйте ключевую роль в выполнении нашей миссии по созданию самого популярного поставщика мобильных услуг в мире. В 2019 году мы начали предлагать полную автомобильную подписку в Европе.
Цели
В Finn мы создаем программное обеспечение, которое будет ежедневно управлять тысячами автомобилей и клиентов. У вас есть возможность присоединиться к этой команде на раннем этапе и независимо работать над нашим продуктом. Если ваши навыки программирования известны во всем мире, и вы любите делиться своими идеями и инженерными навыками в растущей компании в самом центре Мюнхена, подайте заявку сейчас.

Чтобы произвести революцию в транспорте будущего, нужно сделать еще один шаг и установить стандарты уже сегодня. Сегодня в наших коммерческих автомобилях уже используются интеллектуальные технологии, решающие задачи вождения и обеспечивающие повышенную безопасность и комфорт. Но наше видение таково: «Мы делаем транспорт разумным». Итак, нам нужны дальновидные мыслители и творческие разработчики, а также эксперты в области инженерии данных, машинного обучения, искусственного интеллекта, сенсорных технологий и разработки программного обеспечения для достижения этой цели.

Чтобы произвести революцию в транспорте будущего, нужно сделать еще один шаг и установить стандарты уже сегодня. Сегодня в наших коммерческих автомобилях уже используются интеллектуальные технологии, решающие задачи вождения и обеспечивающие повышенную безопасность и комфорт. Но наше видение таково: «Мы делаем транспорт разумным». Итак, нам нужны дальновидные мыслители и творческие разработчики, а также эксперты в области инженерии данных, машинного обучения, искусственного интеллекта, сенсорных технологий и разработки программного обеспечения для достижения этой цели.

Что вы будете делать:
Вы будете управлять архитектурой и дизайном, а также внедрением всех наших систем, включая серверные системы в реальном времени и конвейеры критически важных данных. Вы будете поддерживать оценку потенциальных внешних партнеров и управлять интеграцией в качестве технического эксперта. полного цикла разработки, обеспечивая при этом правильную и эффективную работу систем. Вы будете работать с разными командами для реализации важных технических проектов и инициатив.

Вы увлечены творческим использованием технологий, изучением нового и углубленным изучением технологий, которые вы используете? Вам нравится работать с системами больших данных, работающими с очень большими объемами данных?
Наша команда инженеров данных ищет опытного архитектора и инженера данных, который является экспертом на системном уровне и может помочь определить, построить и оптимизировать наши основные структуры данных аналитики и науки о данных.

Кого мы ищем:
Отличное понимание методов и алгоритмов машинного обучения. Опыт работы с общими инструментами для анализа данных, такими как Pandas, NumPy и т. Д. Опыт работы с инструментами визуализации данных, такими как D3.js, GGplot и т. д. Опыт работы с базами данных SQL и / или NoSQL Опыт работы со сценариями и языками программирования, такими как Python, R и т. д. Хорошие навыки прикладной статистики, такие как распределения, статистическое тестирование, регрессия и т. д., во избежание степени бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных, знания в Отрасль финансовых услуг, таких как банковское дело, FinTech и т. д., является плюсом Знание облачных сервисов Azure является плюсом Не менее 2 лет соответствующего профессионального опыта Вы будете нести ответственность за:

Роль
Вы хотите повлиять на дизайн и разработку потребительского продукта, который затронет миллионы людей? Вы начинаете с энтузиазма и увлечены своей работой и новым приключением? У вас есть исключительные навыки в статистике и программировании? Вы хотите сыграть основополагающую роль в очень быстрорастущей компании? Если да, поговорим.Мы ищем специалиста по программному обеспечению машинного обучения (м / ж / д), который поможет нам спроектировать и разработать системы машинного обучения и глубокого обучения.

Ihre Aufgaben
• Definition, Abstimmung, Modellierung von Datenarchitekturen integriert mit EAM (Enterprise
Управление архитектурой)
• Управление центральным репозиторием метаданных
• Beratung der Datenverantwortlichen und des Managements der Data Community
• Begleitung von Projekten für Data-, Analytics- и AI-Themen
• Sicherstellung des Performance- und Qualitätsmanagements
• Erstellung und Änderung von Richtlinien, Prozeduren und Instruktionen
• Definition und Konsolidierung von IT-Anforderungen
• Vorbereitung, Durchführung и Moderation von Workshops
Ihr Profil

.

вакансий и вакансий в области Data Science в Кении

Фильтр

334 вакансии

• М-Копа Солнечная

  Глава отдела науки о данных будет старшим членом группы по стратегии и данным M-KOPA и будет способствовать реализации видения M-KOPA в области данных, как самой умной и эффективной компании в Африке …

• Почему Фудзу? Присоединяйтесь к Fuzu, чтобы ускорить свой профессиональный рост, встретить единомышленников и учиться у лучших.12-недельная программа курса по науке о данных и машинному обучению — Африка Да…

• Африканская академия наук (AAS)

  ID: AAS / GA / 20/001 Департамент: Отчетность по финансам и грантам Кому: Старшему бухгалтеру по грантам Продолжительность: 3 года с возможностью продления Обзор организации The Afric…

• Название организации: SOS Children’s Villages Kenya (SOS CV KE) Должность: Специалист по обработке данных Тип работы: Полная занятость Категория: Управление данными Ключевые функции работы Специалист по обработке данных…

• Ona Systems

  Об Ona Ведущие мировые гуманитарные организации, организации, занимающиеся вопросами развития, и глобальные организации здравоохранения полагаются на Ona, чтобы улучшить свое влияние и подотчетность.Мы создаем технологии, которые позволяют…

• RefuSHE

  RefuSHE ищет тренера по компьютерам / ИТ и специалиста по цифровому обучению, чтобы присоединиться к своей команде по обучению в Найроби, Кения. RefuSHE находится в процессе создания ИТ-лаборатории и…

• SOS Village

  Работа клерка данных, текущие рабочие места в сфере ИТ В Кении, SOS Children’s Villages Kenya (SOS CV KE) является дочерней организацией SOS Children’s Villages (SOS CV) — International, миссия которой состоит в том, чтобы строить …

• SOS Детские деревни

  Мы стремимся нанять динамичного зрелого человека, чтобы он стал клерком по обработке данных в SOS Children’s Villages — FSP, Suba.Ключевые функции работы Клерк по обработке данных будет выполнять различные обязанности,…

• Почему Фудзу? Присоединяйтесь к Fuzu, чтобы ускорить свой профессиональный рост, встретить единомышленников и учиться у лучших. Data Analyst Intern Найроби, Кения Диапазон заработной платы: конфиденциально | C…

• Действия против голода

  Action Against Hunger — это глобальная гуманитарная организация, занимающаяся вопросами развития, которая принимает решительные меры против причин и последствий голода.Мы спасаем жизни недоедающих c…

• Краткое описание должности Контроль за соблюдением Закона о защите данных и ответственность за его соблюдение. Минимальная квалификация: магистр. Уровень опыта: руководящий уровень.

• Почему Фудзу? Присоединяйтесь к Fuzu, чтобы ускорить свой профессиональный рост, встретить единомышленников и учиться у лучших.Комиссар по данным Найроби, Кения Диапазон заработной платы: конфиденциально | Против…

• Почему Фудзу? Присоединяйтесь к Fuzu, чтобы ускорить свой профессиональный рост, встретить единомышленников и учиться у лучших. Менеджер по качеству данных (DQ) и управлению архитектурой (AM) Найроби,…

• Сводная информация о вакансии Отвечает за анализ профилирования данных, превосходное проектирование общих архитектур платформы качества данных на основе правил, а также за компоненты визуализации данных для поддержки…

• Программа исследований KEMRI Wellcome Trust (KWTRP)

  Отчитывается: Менеджер данных Описание работы Клинические испытания KEMRI – CCR PHRD (Thika) В настоящее время проект ищет мотивированного специалиста для заполнения следующей вакантной должности:…

• Оракул

  Основная роль инженера по решениям (SE) — это работа на предпродажном уровне для эффективного позиционирования и обеспечения роста услуг Oracle Cloud Platform, включая новые автономные…

• Налоговое управление Кении (KRA)

  Подразделение: Стратегия, инновации и управление рисками Подразделение: Офис корпоративных данных Местоположение / Рабочее место: Главный офис Times Tower Краткое описание работы: Отвечает за профилирование данных…

• Центр решений для здравоохранения — Кения (CHS)

  Отчетность по заданию для руководителя стратегической информации (SI), менеджера данных, будет отвечать за сбор и агрегирование наборов данных, очистку данных и ввод данных, отслеживание…

• Telkom Kenya

  Работа аналитика данных, Работа в сфере ИТ 2020, Должность: Аналитик данных — Специалист, Подотчетность: Менеджеру — Производительность сети, Уровень: 3, Отдел: Технологический отдел, Описание работы

• IDinsight

  IDinsight нанимает на полную ставку младших специалистов по обработке данных (от 0 до 4 лет соответствующего опыта) для развития нашего машинного обучения и расширения возможностей в области науки о данных.В этой роли данные…

Больше вакансий

Получайте уведомления по электронной почте о последних
вакансиях в Кении

Последние поиски

Очистить поиск

1. наука о данных

   Кения

.