Matrix Global razvija digitalne tržnice za transakcije v srednjem delu naftne in plinske industrije. Njena lastniška platforma MAP podpira dražbe za skladiščne zmogljivosti in zmogljivosti plinovodov ter energetskim podjetjem in ponudnikom skladiščenja pomaga primerjati priložnosti, izboljšati preglednost trga in upravljati izpostavljenost s kratkoročnimi in dolgoročnimi pogodbami. Podjetje sodeluje z udeleženci v panogi, da bi bile transakcije s skladiščnimi zmogljivostmi konkurenčnejše in bolje podprte z operativnimi informacijami.
Podatkovni znanstvenik – delo na daljavo v Evropi
Pridružite se podjetju Matrix Global kot podatkovni znanstvenik in razvijajte razširljive rešitve strojnega učenja in analitike. Vloga vključuje delo s strankami, modeliranje podatkov, uvajanje rešitev ter sodelovanje s tehničnimi in poslovnimi deležniki.
Opis
- Zagotavljati rešitve podatkovne znanosti skozi celoten življenjski cikel projekta
- Preučevati kompleksne podatkovne zbirke velikega obsega ter odkrivati trende, anomalije in uporabne ugotovitve
- Ustvarjati in izpopolnjevati modele strojnega učenja ter napredne analitične delovne tokove
- Pripravljati podatke in izdelovati značilke za projekte napovednega modeliranja
- Sodelovati z ekipami za izdelek, inženiring in uspeh strank pri pretvarjanju poslovnih potreb v tehnične rešitve
- Prevzemati odgovornost za dejavnosti podatkovne znanosti pri implementacijah za stranke, pilotnih projektih in produkcijskih izdajah
- Razvijati zaupanja vredna tehnična partnerstva s strankami in zunanjimi sodelavci
- Predlagati izboljšave izdelkov, algoritmov in analitičnih zmogljivosti
- Izvajati usposabljanja in prenašati znanje na uporabnike in deležnike
- Preiskovati težave s podatki in analitiko ter pomagati pri njihovem reševanju
Zahteve
- Diploma iz podatkovne znanosti, računalništva, matematike, statistike, ekonomije ali sorodnega kvantitativnega področja
- Vsaj dve leti izkušenj s podatkovno znanostjo, podatkovnim inženiringom, strojnim učenjem ali razvojem rešitev za velike količine podatkov
- Napredno znanje programiranja v Pythonu
- Poklicne izkušnje s PySparkom
- Praktično poznavanje ogrodij za obdelavo podatkov velikega obsega in cevovodov strojnega učenja
- Izkušnje z upravljanjem življenjskih ciklov strojnega učenja z orodji MLflow, Airflow ali primerljivimi orodji za delovne tokove
- Močne analitične sposobnosti, sposobnosti statističnega modeliranja in reševanja problemov
- Sposobnost razložiti kompleksne tehnične ideje tehničnemu in netehničnemu občinstvu
- Izkušnje z delom s strankami ali zunanjimi deležniki so prednost
- Izkušnje s finančnimi storitvami, odkrivanjem goljufij, analitiko tveganj, skladnostjo ali spremljanjem transakcij so zaželene
- Poznavanje podatkovnih okolij in okolij strojnega učenja v oblaku je zaželeno
- Izkušnje z odkrivanjem anomalij in pridobivanjem vpogledov iz podatkov velikega obsega so zaželene
- Poznavanje najboljših praks za uvajanje in spremljanje modelov strojnega učenja je zaželeno
Ugodnosti
- Konkurenčno plačilo in paket ugodnosti
- Priložnosti za pomemben poklicni razvoj
- Raznolika in vključujoča kultura delovnega okolja
- Sodelovalno okolje, osredotočeno na nenehno učenje in rast
- Delo ob boku usposobljene globalne ekipe
- Prispevanje k tehnično pomembnim pobudam
- Priložnosti za izvajanje in prejemanje usposabljanj ter prenos znanja