Deloitte — глобальная компания, предоставляющая профессиональные услуги в сферах консалтинга, финансового консультирования, а также технологий, медиа и телекоммуникаций. Она оказывает услуги в области аудита, налогообложения, консультирования и консалтинга, помогая организациям решать сложные бизнес-задачи, преобразовывать операционные процессы и принимать обоснованные решения. В профиле Deloitte также подчёркивается важная роль инноваций, устойчивого развития, инклюзивности, многообразия и сотрудничества в рабочей среде.
Инженер по аналитике, продвинутая аналитика (гибридный формат — Мадрид)
Проектируйте конвейеры данных, модели и визуализации для Deloitte, превращая сложную информацию в решения на основе искусственного интеллекта и стратегические решения для клиентов.
Описание
- Совместно с бизнес-командами создавайте продукты на основе данных для поддержки стратегических решений
- Создавайте надежные, масштабируемые и эффективные конвейеры данных из внутренних и внешних источников
- Контролируйте качество и производительность конвейеров
- Проектируйте модели данных в соответствии с аналитическими потребностями и бизнес-целями
- Глубоко изучайте наборы данных и отвечайте за их качество
- Разрабатывайте и оптимизируйте процессы развертывания надежных и масштабируемых моделей в рабочей среде
- Обеспечивайте мониторинг производительности и качества результатов
- Внедряйте интуитивно понятные решения для визуализации, улучшающие понимание данных и принятие решений
- Следите за отраслевыми практиками и продвигайте высокие стандарты разработки и непрерывной интеграции
- Работайте напрямую с клиентами, чтобы понимать их задачи и преобразовывать потребности в решения на основе данных
Требования
- Высшее образование в области инженерии, математики, физики или смежной области
- Английский язык на уровне C1, устно и письменно
- Опыт работы с процессами обработки данных ETL, SQL и Python в локальных, облачных и средах больших данных
- Знание dbt, Spark, BigQuery, Snowflake и Databricks
- Понимание форматов и систем хранения данных, включая файловые, реляционные, колоночные, документные хранилища и хранилища типа ключ-значение
- Знание машинного обучения и его жизненного цикла, включая MLOps
- Умение понимать модели данных и готовить отчеты для команд и клиентов
- Опыт создания визуализаций данных с помощью BI-инструментов, таких как Tableau или Power BI, либо средствами веб-разработки
- Адаптивный, коммуникабельный, ориентированный на клиента, инициативный и командный подход к работе
- Умение анализировать и обобщать сложную информацию
Преимущества
- Гибкий график с возможностью сочетать удаленную работу с работой в офисах или у клиентов
- Несколько мероприятий для построения команды каждый год
- Культурные и спортивные мероприятия
- Программа поддержки физического, психического и финансового благополучия
- Медицинская команда в офисах
- Возможности волонтерства на национальном и международном уровне
- Проекты на безвозмездной основе
- Культура, основанная на обратной связи, и непрерывное обучение
- Персональный план обучения
- Эксклюзивные преимущества и комплексный пакет гибкой компенсации
- Подготовка к сертификации
- Программы наставничества и поддержки, такие как DE Academy