PwC je globálna sieť spoločností poskytujúcich odborné služby, ktorá podporuje podniky, vlády a inštitúcie prostredníctvom auditu a uisťovacích služieb, daňového poradenstva, konzultačných služieb, podpory pri transakciách, forenzných služieb a poradenskej činnosti. Jej tímy pomáhajú organizáciám riešiť digitálnu transformáciu, umelú inteligenciu, udržateľnosť, riadenie rizík a dodržiavanie regulačných požiadaviek prostredníctvom riešení zameraných na jednotlivé odvetvia a riadených služieb v rôznych sektoroch po celom svete.
Manažér dátovej vedy v PwC, práca na pracovisku v Indii
Povediete riešenia strojového učenia a analytiky pre indické centrum PwC Acceleration Center. Budete dohliadať na spoluprácu s klientmi, realizáciu projektov a tímy dátovej vedy.
Popis
- Vyvíjať a dodávať riešenia dátovej vedy.
- Riadiť realizáciu stratégie dátovej vedy zameranej na klienta.
- Zabezpečiť súlad práce s cieľmi a víziou PwC.
- Dohliadať na členov tímu a podporovať ich rozvoj s cieľom dosahovať kvalitné výsledky.
- Využívať metodiky a technológie spoločnosti na posilnenie služieb pre klientov.
- Budovať vzťahy s klientmi a dohliadať na komplexné projekty.
- Dodržiavať vysoké štandardy integrity a profesionality.
- Hľadať príležitosti na zlepšovanie procesov a podporovať inovácie.
- Riadiť plánovanie projektov, rozpočty, realizáciu a dokončenie.
- Riešiť problémy týkajúce sa klientov, členov tímu a zainteresovaných strán.
- Koučovať členov tímu, využívať ich silné stránky a dohliadať na ich výkon.
- Prijímať technológie a inovácie na zlepšenie realizácie projektov.
Požiadavky
- Bakalárske a magisterské vzdelanie v odbore informatiky, inžinierstva, ekonometrie, štatistiky, biznis analytiky alebo informačných technológií.
- Najmenej osem rokov odbornej praxe.
- Výborná ústna a písomná znalosť angličtiny.
- Skúsenosti s tvorbou a nasadzovaním modelov strojového učenia v cloudových prostrediach.
- Znalosť algoritmov učenia s učiteľom a bez učiteľa.
- Praktická znalosť štatistiky.
- Skúsenosti s vykonávaním dátových analýz.
- Skúsenosti s používaním frameworkov a nástrojov strojového učenia.
- Pokročilé programátorské zručnosti v SQL a Pythone alebo PySparku.
- Znalosť nástrojov na vizualizáciu dát.
- Praktická znalosť kontajnerizácie.
- Skúsenosti s technikami vysvetliteľnosti a interpretovateľnosti modelov.
Benefity
- Praktické príležitosti na učenie sa priamo pri práci.
- Prístup k moderným a pokročilým nástrojom.
- Inkluzívna pracovná kultúra.