Risepoint je podjetje za izobraževalne tehnologije, ki regionalnim javnim in zasebnim univerzam pomaga razvijati in širiti spletne študijske programe, usmerjene v potrebe trga dela. Njegovo delo združuje svetovanje na področju izobraževanja, trženje, podporo študentom in učnemu osebju, uvajanje tehnologije, spremljanje uspešnosti ter raziskovanje donosnosti naložb študentov v izobraževanje. Risepoint s partnerstvi z visokošolskimi ustanovami podpira širši dostop do spletnega učenja in programov, zasnovanih za zaposlene odrasle.
Študentska praksa na področju analitičnega inženiringa — Risepoint, delo na daljavo
Ustvarjajte upravljane modele v Databricksu in podatkovne izdelke v Power BI za analitiko spletnih študijskih programov družbe Risepoint. Podpirajte razvoj semantične plasti in izboljšave kakovosti podatkov za Student Success Center.
Opis
- Ustvarjajte modele v Databricksu, ki združujejo razpršeno logiko v zanesljiv vir za poročanje in analizo Student Success Centra
- Uskladite komponente semantične plasti in opredelitve metrik med poročili, nadzornimi ploščami in predstavitvami za vodstvo
- Izboljšajte kakovost podatkov v transformacijski plasti s preverjanji veljavnosti, svežine in usklajenosti
- Sodelujte z ekipo Business Technology pri izvornih sistemih, posodobitvah podatkovnih cevovodov in upravljanju podatkov
- Poslovne potrebe pretvorite v tehnično premišljene rešitve ter operativnim deležnikom razložite tehnične možnosti
- Ponavljajoče se ročno poročilo nadomestite s samovzdrževanim modeliranim podatkovnim izdelkom v Power BI ter izračunajte prihranek časa
- Vzdržujte dokumentacijo o izvoru podatkov, opredelitvah, utemeljitvah in obstoječih rezultatih
- Sodelujte z deležniki Student Success Centra pri izboljšanju delovnih tokov in omogočanju programskih analitičnih rešitev
- Pomagajte razvijati standardizirane komponente semantične plasti in operativne metrike
- Spremljajte uporabo, vrnjene ure in izboljšave okolja Databricks
Zahteve
- Delovno poznavanje SQL, vključno z združevanji, agregacijami, odpravljanjem napak v poizvedbah in reševanjem podatkovnih težav v poizvedbah, zvezkih in opravilih
- Praktične izkušnje s Pythonom, vključno z zmožnostjo dela z obstoječimi skriptami in delovnimi tokovi ter izvajanja rešitev s pomočjo umetne inteligence
- Osnovno razumevanje konceptov podatkovnih baz, kot so ključi, granularnost in normalizacija
- Razvita analitična presoja, pridobljena v resničnem poslovnem okolju
- Izkušnje z delom v nejasnih okoliščinah za doseganje merljivih rezultatov za deležnike
- Odlične pisne in ustne komunikacijske sposobnosti pri delu s tehničnim in netehničnim občinstvom
- Predhodne izkušnje s sodelovanjem v okolju podatkovnega inženiringa ali analitike
- Poznavanje Databricksa, Snowflakea ali druge oblačne podatkovne platforme
- Samozavest pri pripravi tehnične dokumentacije in vodenju projektov v inženirskem okviru
- Poznavanje orodij za transformacijo podatkov in pripravljenost za uporabo orodij umetne inteligence v analitičnih delovnih tokovih
- Razpoložljivost za delo s polnim delovnim časom, 40 ur na teden, od ponedeljka do petka
- Možnost sodelovanja na praksi od januarja 2027 do junija 2027 z upoštevanjem akademskega urnika
Ugodnosti
- Praksa s polnim delovnim časom, 40 ur na teden, od ponedeljka do petka
- Praktične izkušnje v resničnem delovnem okolju
- Priložnost za pomemben vpliv na strategijo in poslovne rezultate
- Možnost predlaganja in preizkušanja izboljšanih pristopov
- Enake zaposlitvene možnosti v raznolikem in vključujočem delovnem okolju