PwC — глобальная сеть компаний, оказывающих профессиональные услуги и поддерживающих бизнес, государственные органы и учреждения в вопросах аудита и подтверждения достоверности информации, налогообложения, консалтинга, сопровождения сделок, судебной экспертизы и консультирования. Команды PwC помогают организациям решать задачи цифровой трансформации, внедрения искусственного интеллекта, устойчивого развития, управления рисками и соблюдения нормативных требований, предлагая отраслевые решения и управляемые сервисы для различных секторов по всему миру.
Руководитель направления по анализу данных в PwC, работа в офисе в Индии
Руководите решениями в области машинного обучения и аналитики для Центра ускорения PwC в Индии. Курируйте работу с клиентами, реализацию проектов и команды специалистов по анализу данных.
Описание
- Разрабатывать и внедрять решения в области анализа данных.
- Руководить реализацией стратегии в области анализа данных, ориентированной на клиентов.
- Обеспечивать соответствие работы целям и видению PwC.
- Контролировать работу и наставлять членов команды для достижения высоких результатов.
- Применять методологии и технологии компании для повышения качества обслуживания клиентов.
- Выстраивать отношения с клиентами и курировать сложные проекты.
- Соблюдать высокие стандарты добросовестности и профессионализма.
- Находить возможности для совершенствования процессов и стимулировать инновации.
- Управлять планированием проектов, бюджетами, реализацией и завершением работ.
- Решать вопросы, связанные с клиентами, членами команды и заинтересованными сторонами.
- Обучать членов команды, эффективно использовать их сильные стороны и контролировать результаты работы.
- Внедрять технологии и инновации для повышения эффективности реализации проектов.
Требования
- Степень бакалавра и магистра в области компьютерных наук, инженерии, эконометрики, статистики, бизнес-аналитики или информатики.
- Не менее восьми лет профессионального опыта.
- Уверенное владение английским языком в устной и письменной форме.
- Опыт создания и внедрения моделей машинного обучения в облачных средах.
- Знание алгоритмов обучения с учителем и без учителя.
- Практические знания статистики.
- Опыт проведения анализа данных.
- Опыт использования фреймворков и инструментов машинного обучения.
- Продвинутые навыки работы с SQL и программирования на Python или PySpark.
- Владение инструментами визуализации данных.
- Практические знания контейнеризации.
- Опыт применения методов объяснимости и интерпретируемости моделей.
Преимущества
- Практические возможности обучения на реальных задачах.
- Доступ к современным передовым инструментам.
- Инклюзивная корпоративная культура.