A PwC globális szakmai szolgáltatói hálózat, amely könyvvizsgálati és bizonyosságot nyújtó szolgáltatásokkal, adóügyi tanácsadással, konzultációval, ügyletek támogatásával, igazságügyi szakértői vizsgálatokkal és tanácsadással segíti a vállalkozásokat, kormányokat és intézményeket. Csapatai iparág-specifikus megoldásokkal és menedzselt szolgáltatásokkal támogatják a szervezeteket világszerte a digitális transzformáció, a mesterséges intelligencia, a fenntarthatóság, a kockázatkezelés és a szabályozási megfelelés kezelésében.
Adattudományi menedzser a PwC-nél, irodai munkavégzéssel Indiában
Vezesse a gépi tanulási és analitikai megoldásokat a PwC Indiai Akcelerációs Központjában. Irányítsa az ügyfélmegbízásokat, a szállítást és az adattudományi csapatokat.
Leírás
- Adattudományi megoldások fejlesztése és szállítása.
- Az ügyfélközpontú adattudományi stratégia végrehajtásának irányítása.
- A munka összehangolásának biztosítása a PwC céljaival és jövőképével.
- A csapattagok felügyelete és mentorálása a magas színvonalú eredmények érdekében.
- A vállalat módszertanainak és technológiájának alkalmazása az ügyfélkiszolgálás erősítésére.
- Ügyfélkapcsolatok építése és összetett megbízások felügyelete.
- A feddhetetlenség és a professzionalizmus magas színvonalának fenntartása.
- Folyamatfejlesztési lehetőségek keresése és az innováció ösztönzése.
- A projekttervezés, a költségvetések, a szállítás és a lezárás irányítása.
- Az ügyfeleket, a csapattagokat és az érdekelt feleket érintő problémák megoldása.
- A csapattagok coachingja, erősségeik kiaknázása és teljesítményük felügyelete.
- A technológia és az innováció alkalmazása a szállítás javítására.
Követelmények
- Alap- és mesterfokozat számítástechnika, mérnöki tudományok, ökonometria, statisztika, üzleti analitika vagy informatika területén.
- Legalább nyolc év szakmai tapasztalat.
- Erős szóbeli és írásbeli angol nyelvtudás.
- Gépi tanulási modellek felépítésében és felhőkörnyezetben történő üzembe helyezésében szerzett tapasztalat.
- A felügyelt és felügyelet nélküli gépi tanulási algoritmusok ismerete.
- Statisztikai munkatapasztalat.
- Adatelemzési tapasztalat.
- Gépi tanulási keretrendszerek és eszközök használatában szerzett tapasztalat.
- Haladó szintű SQL-, Python- vagy PySpark-programozási készség.
- Adatvizualizációs eszközök magabiztos használata.
- Konténerizációs ismeretek.
- A modellek magyarázhatósági és értelmezhetőségi technikáiban szerzett tapasztalat.
Juttatások
- Gyakorlati, közvetlen tapasztalatszerzési lehetőségek.
- Hozzáférés modern, fejlett eszközökhöz.
- Befogadó munkahelyi kultúra.