Remote Marketing Intern (University Student)
PRIME AGENCY M&M
Support social media, branding and event campaigns at Berlin boutique agency PRIME AGENCY M&M while gaining practical experience alongside university studies.
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Netomi उद्यम-स्तरीय ग्राहक सेवा टीमों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित ग्राहक अनुभव समाधान विकसित करती है। इसका Agentic OS मौजूदा व्यावसायिक प्रणालियों से जुड़ता है और नियमित पूछताछ को स्वचालित करने, सहायता एजेंटों को सहयोग देने तथा ईमेल, चैट, मैसेजिंग, SMS, सोशल मीडिया, खोज और वॉइस सहित विभिन्न माध्यमों पर सेवा बेहतर बनाने के लिए जनरेटिव AI और बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करता है। कंपनी वैश्विक ब्रांडों के लिए सुरक्षित, सक्रिय और पूर्वानुमान-आधारित ग्राहक सेवा पर ध्यान केंद्रित करती है, जिसके अनुप्रयोग परामर्श, लॉजिस्टिक्स और मार्केटिंग तक फैले हैं। Netomi की बढ़ती टीम उद्यम AI, ओम्नीचैनल सहायता और स्वचालन तकनीक पर काम करती है तथा आधुनिक ग्राहक सेवा के लिए व्यावहारिक उपकरण बनाने में रुचि रखने वाले लोगों के लिए अवसर पैदा करती है।
डेटा इंजीनियर I – नेटोमी (भारत में रिमोट)
एंटरप्राइज़ एजेंटिक AI ग्राहक-अनुभव प्लेटफ़ॉर्म के लिए स्केलेबल पाइपलाइन और एनालिटिक्स बनाने हेतु नेटोमी में डेटा इंजीनियर I के रूप में शामिल हों। यह भूमिका डेटा उत्पादों, रीयल-टाइम इनसाइट्स और उत्पाद गुणवत्ता पहलों में सहयोग करती है।
विवरण
- Spark, Databricks, Airflow और Snowflake सहित प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके सुरक्षित, भरोसेमंद और स्केलेबल डेटा पाइपलाइन डिज़ाइन और वितरित करें।
- संरचित और असंरचित डेटा ग्रहण करने वाले ETL और ELT वर्कफ़्लो बनाएँ।
- रुझानों की पहचान करने, डेटा गुणवत्ता की पुष्टि करने और डेटा उत्पादों तथा व्यावसायिक निर्णयों को दिशा देने के लिए खोजपरक डेटा विश्लेषण करें।
- विश्वसनीय एनालिटिक्स और रीयल-टाइम इनसाइट्स के लिए मॉडल बनाने हेतु डेटा वैज्ञानिकों, विश्लेषकों और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों के साथ साझेदारी करें।
- व्यापक यूनिट और इंटीग्रेशन परीक्षणों द्वारा समर्थित रखरखाव योग्य Python एप्लिकेशन विकसित करें।
- एक चुस्त और सहयोगी टीम के भीतर फ़ीचर डिलीवरी की शुरुआत से अंत तक ज़िम्मेदारी लें।
- डेटा साइंस, उत्पाद, इंजीनियरिंग और ग्राहक सफलता से जुड़े हितधारकों के साथ जटिल डेटा और रुझान विश्लेषण का नेतृत्व करें।
- उत्पाद संचालन पहलों का मूल्यांकन करें तथा स्कोरकार्ड और रिपोर्ट बनाएँ और वितरित करें।
- नए अवसरों की पहचान करने और उन्हें आगे बढ़ाने के लिए ग्राहक और व्यावसायिक डेटा का उपयोग करें।
- उत्पाद गुणवत्ता संबंधी समस्याओं का समाधान करने वाली नीतियों, प्रक्रियाओं और उपकरणों के विकास में सहायता करें।
आवश्यकताएँ
- कंप्यूटर विज्ञान, इंजीनियरिंग या संबंधित विषय में स्नातक या मास्टर डिग्री।
- डेटा इंजीनियरिंग या बैकएंड सॉफ़्टवेयर विकास में कम से कम दो वर्ष का व्यावहारिक अनुभव।
- RDS, MySQL और PostgreSQL सहित रिलेशनल डेटाबेस का मजबूत ज्ञान।
- असिंक्रोनस और डिकपल्ड सिस्टम बनाने के लिए Apache Kafka या RabbitMQ के उपयोग का अनुभव।
- Python और SQL में दक्षता, साथ ही Apache Airflow, Luigi या Prefect जैसे डेटा पाइपलाइन ऑर्केस्ट्रेशन टूल का अनुभव।
- AWS Redshift, GCP BigQuery, Snowflake या Databricks जैसे क्लाउड डेटा प्लेटफ़ॉर्म के साथ पर्याप्त अनुभव।
- डेटा मॉडलिंग, डेटा वेयरहाउसिंग और डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम की मजबूत समझ।
- CI/CD, इन्फ्रास्ट्रक्चर ऐज़ कोड और Docker या Kubernetes कंटेनरीकरण सहित DevOps प्रथाओं से व्यावहारिक परिचय।
- AI/ML-सक्षम समाधानों का अनुभव या डेटा साइंस टीमों के साथ सहयोग करने में रुचि।
- GDPR और HIPAA जैसी डेटा सुरक्षा और गोपनीयता आवश्यकताओं का ज्ञान।
- प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और LLM-आधारित सिस्टम द्वारा डेटा के उपयोग तथा उसके साथ इंटरैक्शन की समझ।
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