Numberly
Numberly
Numberly ni kundi la kimataifa la teknolojia ya uuzaji linalolenga kutumia data kuboresha mahusiano na wateja na kuunda uzoefu uliounganishwa katika njia mbalimbali. Kazi zake zinajumuisha uratibu wa wateja, uanzishaji wa kiprogramu, majukwaa ya mawasiliano, na biashara ya vyombo vya habari vya kidijitali, likisaidia mashirika kuendeleza na kutekeleza programu za uuzaji zinazoongozwa na data. Kampuni hii huwaleta pamoja wataalamu wa sayansi ya data, uhandisi, usanifu na vyombo vya habari, ikiwa na uwepo wa kimataifa unaojumuisha Paris, London, Montreal, New York na Dubai.

Meneja wa AI na Masoko ya Kidijitali

Atawaongoza wateja wa Numberly katika mkakati wa CRM na kampeni za njia nyingi, kuanzia uanzishaji wa barua pepe, SMS na push hadi uchanganuzi wa utendaji. Jukumu hili linaunganisha masoko ya kidijitali na AI pamoja na otomatiki.

Maelezo

  • Kuelewa mahitaji ya kimkakati ya wateja na kuwasaidia kuyatimiza.
  • Kupendekeza mbinu za ukusanyaji wa data na uanzishaji wa CRM.
  • Kubuni dhana za kampeni zinazovutia na zenye ufanisi.
  • Kusimamia utekelezaji wa kampeni za barua pepe, SMS na arifa za push.
  • Kudumisha viwango vya juu katika kipindi chote cha uzinduzi wa kampeni.
  • Kutumia mifumo ya otomatiki ya masoko, ikiwemo Adobe Campaign na Salesforce.
  • Kupima utendaji wa kampeni na kuandaa ripoti.
  • Kuwasilisha matokeo ya kampeni katika mikutano ya wateja.
  • Kutoa msaada kwa mwanafunzi wa mafunzo kazini au mwanafunzi anayefanya kazi huku akisoma.
  • Kushirikiana na wabunifu, wasimamizi wa miradi, wasanidi programu na wachanganuzi wa data.

Mahitaji

  • Kufanya kazi za kiutendaji kwa umakini na kujitegemea.
  • Kuonyesha shauku kubwa kwa teknolojia ya kidijitali.
  • Uzoefu wa kutumia mfumo wa otomatiki wa masoko kama Adobe Campaign au Salesforce Marketing Cloud ni nyongeza.
  • Kuwa na uwezo mkubwa wa uchanganuzi.
  • Kuwa mdadisi na kuchukua hatua katika kutoa mapendekezo.
  • Kujali huduma na kuwa tayari kufanya kazi moja kwa moja na wateja.
  • Kuwa na shauku kubwa kwa AI na otomatiki.
  • Kutumia modeli kubwa za lugha mara kwa mara.
  • Kuelewa usanifu wa agentic na wa mawakala wengi.
  • Kuwa na uzoefu wa kubuni na kutekeleza mawakala.
  • Kuwa na uzoefu wa kuunda skills.
  • Kuwa na uzoefu wa kuweka msimbo wa MCP.
  • Kuelewa miunganisho inayotumia API.
  • Kutumia zana za AI na AI zalishi kwa uwazi.
  • Kuzoea kwa urahisi mabadiliko ya haraka katika fani hii.
  • Kufanya kazi kwa ufanisi na wabunifu, wasimamizi wa miradi, wasanidi programu na wachanganuzi wa data.
  • Kuwa na shahada ya uzamili (M2) kutoka shule ya uhandisi au biashara, au chuo kikuu.
  • Utaalamu wa masoko ya kidijitali, tasnifu inayohusiana au uzoefu wa ushauri ni nyongeza.
  • Kuwa mhitimu mpya au kuwa na uzoefu wa mwaka mmoja hadi miwili.
  • Kuzungumza Kiingereza na Kifaransa kwa ufasaha.
  • Kujua lugha nyingine kama Kigiriki, Kijerumani, Kiholanzi au Kiromania ni nyongeza.

Manufaa

  • Mijadala ya ndani kila wiki.
  • Kukutana na wataalamu wenye ujuzi katika fani zao.
  • Fursa za kujifunza kila mara.
  • Utangulizi wa kina kazini katika mazingira yenye kasi.
  • Ufikiaji wa jukwaa la kujifunza shirikishi na lililobinafsishwa.
  • Fursa za kujifunza kwa kufuatilia kazi za timu nyingine.
  • Mikutano ya kijamii ya ndani kila mwezi.
  • Msaada kutoka kwa Jedi Masters kwa vipaji vipya.
  • Mipango ya kazi inayoweza kubadilika, ikiwemo siku za kufanya kazi kwa mbali kulingana na jukumu na mahitaji ya timu.
  • Kazi ya mbali kikamilifu inapatikana kwa watu wenye ulemavu.
  • Marekebisho ya mahali pa kazi kwa watu wenye ulemavu.
  • Ofisi zenye maktaba na studio kubwa ya muziki iliyo na vifaa kamili.
  • Chaguo la kuleta mnyama kipenzi kazini.
  • Maegesho ya baiskeli.
  • Kahawa, chai na vinywaji vya mitishamba bila kikomo.
  • Chakula cha mchana cha kushtukiza.
  • Uanachama wa Wellpass, uliojulikana awali kama Gymlib.
  • Madarasa ya mazoezi ya viungo.
  • Matukio ya kijamii.
  • Kadi ya vocha ya chakula ya Swile.

Kazi Zinazohusiana

ICF

Mwanasayansi Data Chipukizi – Kazi ya Mbali, Marekani

ICF

Changanua data za afya za Marekani kwa kutumia Python, SQL, Databricks na AWS QuickSight. Saidia kazi za ushauri na teknolojia za ICF kwa kufanya uchanganuzi unaoweza kurudiwa, kuandaa ripoti na kushirikiana na wahandisi wa data.

Fungua
Global Brain Corporation

Mwanafunzi wa Mafunzo ya Ushirika wa AI Tumizi na Kujifunza kwa Mashine

Global Brain Corporation
51 – 200 Wafanyakazi
ElimuFedhaUwekezaji

Mwanafunzi wa mafunzo ya ushirika hutengeneza programu za LLM na mifumo ya data, huku akiunga mkono mifumo ya kujifunza kwa mashine inayotumika kazini. Kazi hii inahudumia taasisi za afya, serikali na nishati.

Fungua
Roche

Mkurugenzi Mkuu wa Usimamizi wa Data, Suluhisho za Sayansi ya Data ya Uchanganuzi

Roche

Ongoza mifumo ya data ya biometriki za kliniki na suluhisho za AI za Roche, ukibuni mabomba ya data yanayotumia wingu na jinsi yanavyounganishwa katika mtiririko wa kazi za kliniki. Simamia utoaji unaozingatia masharti wa data na uchanganuzi wa kliniki kwa ajili ya maendeleo ya huduma za afya.

Fungua
Stellar Cyber

Mhandisi wa Kujifunza kwa Mashine ya Usalama, Utafiti

Stellar Cyber

Fanya utafiti kuhusu mbinu za kujifunza kwa mashine ili kugundua vitisho na kuimarisha jukwaa la Open XDR la Stellar Cyber kwa kutumia data na uchanganuzi jumuishi wa usalama.

Fungua
Lanlink Informática Ltda.

Msimamizi wa Mifumo Endeshi ya Seva na Uboreshaji wa Rasilimali za Kompyuta

Lanlink Informática Ltda.
501 – 1,000 Wafanyakazi
Akili bandiaTEHAMAUsalama wa mtandao

Simamia mazingira ya uboreshaji ya VMware, mashine pepe na mifumo endeshi ya biashara katika kampuni ya teknolojia ya Brazil, Lanlink. Nafasi hii ya kufanya kazi kwenye eneo la kazi pia inahusisha usaidizi wa miundombinu wa Kiwango cha 3, ufuatiliaji na nyaraka za uendeshaji.

Fungua