Homes 4 Rent
Homes 4 Rent
11 – 50 Wafanyakazi
UkarimuUsafirishajiUshauri
Homes 4 Rent ni wakala huru ya usimamizi wa nyumba za makazi inayomilikiwa kwa kujitegemea na kuhudumia eneo la Kusini-Mashariki mwa Queensland. Kampuni hii inajikita kikamilifu katika nyumba za kupangisha, ikiwaandalia wamiliki usimamizi unaolingana na mahitaji yao na unaotangulia kushughulikia masuala, huku ikiwapatia wapangaji mawasiliano yaliyo wazi na yenye mwitikio. Jukwaa lake la mtandaoni huwapa wamiliki na wapangaji ufikiaji wa taarifa za nyumba, nyaraka na ripoti za kifedha saa zote. Mbinu ya Homes 4 Rent inategemea huduma ya kitaalamu, uadilifu, uaminifu na uwazi wa vitendo katika mchakato mzima wa usimamizi wa upangishaji.

Mhandisi Mkuu wa Data, Kazini Ofisini - Las Vegas

Jenga majukwaa na mifumo ya data inayoweza kupanuka kwa shughuli za upangishaji wa nyumba za familia moja na ujenzi wa nyumba. Saidia ujasusi wa biashara, AI/ML, bidhaa za data, na maamuzi yanayotegemea data.

Maelezo

  • Jenga na udumishe mifumo ya data ya wakati halisi na ya batch kwa uchakataji na uchanganuzi wa data kwa kiwango kikubwa.
  • Tengeneza zana za kuingiza, kuratibu, na kutoa data changamano ya ndani na ya wahusika wengine.
  • Tengeneza bidhaa za data za hali ya juu na API mahiri.
  • Pima, tatua matatizo, unganisha vipengele, na fuatilia utendaji wa mfumo.
  • Ongoza kazi za uchanganuzi wa data na usanifu kwa BI, AI/ML, na bidhaa za data.
  • Buni na utekeleze usanifu wa jukwaa la data unaoendana na mahitaji ya uchanganuzi.
  • Tengeneza suluhisho zinazosaidia upanuzi, urahisi wa matengenezo, upanuzi wa uwezo, unyumbufu, na uadilifu.
  • Toa mwelekeo wa kiufundi na ushauri kwa washiriki wa timu.
  • Ongoza maendeleo ya pamoja na ukaguzi wa msimbo kwa kusisitiza uundaji unaoongozwa na majaribio pamoja na CI/CD.
  • Shirikiana na timu za biashara na za kazi mbalimbali kubadilisha mahitaji kuwa suluhisho za data zinazoweza kupanuka.
  • Boresha miundo ya data inayotumiwa na zana za ujasusi wa biashara na maamuzi yanayotegemea data.
  • Weka miundo ya machine learning katika mazingira ya uzalishaji.

Mahitaji

  • Shahada ya kwanza inayohitajika katika sayansi ya kompyuta, mifumo ya habari, sayansi ya data, mifumo ya habari za usimamizi, hisabati, fizikia, uhandisi, takwimu, uchumi, au uwanja unaohusiana.
  • Shahada ya uzamili inayohusiana inapendelewa.
  • Angalau miaka minane ya uzoefu wa uhandisi wa data wenye uwezo wa full-stack.
  • Angalau miaka kumi ya uzoefu wa upangaji programu.
  • Angalau miaka mitano ya uzoefu wa majukwaa ya cloud kama Azure, AWS, au Google Cloud.
  • Ujuzi imara wa SQL.
  • Uzoefu wa machine learning na mifumo ya ML ni faida ya ziada.
  • Uzoefu wa ujumuishaji wa wakati halisi, programu mahiri, na bidhaa za data.
  • Uwezo wa Python na uzoefu wa mbinu za CI/CD.
  • Msingi imara katika majukwaa ya infrastructure-as-a-service.
  • Uzoefu wa vitendo na Databricks, Spark, Fabric, au teknolojia zinazolingana.
  • Uzoefu wa kufanya kazi kwa kutumia mbinu za Agile.
  • Uzoefu wa vitendo wa kubuni na kutengeneza mifumo ya data na bidhaa za data.
  • Uzoefu wa kujenga mifumo ya kuingiza, kuchakata, na kuchanganua data kwa big data, NoSQL, na mazingira ya maghala ya data.
  • Uzoefu wa vitendo na huduma za Azure za uhamishaji na uchakataji wa data, zikiwemo ADLS, Azure Data Factory, Event Hub, IoT Hub, Azure Stream Analytics, Azure Analysis Service, HDInsight, Databricks Azure Data Catalog, Cosmos DB, ML Studio, na AI/ML.
  • Uzoefu mpana wa teknolojia za big data kama Apache Spark na majukwaa ya utiririshaji kama Kafka na EventHub.
  • Uzoefu mpana wa kubuni programu za data katika mazingira ya cloud.
  • Uzoefu wa kiwango cha kati na API za RESTful, mifumo ya ujumbe, na AWS au Microsoft Azure.
  • Uzoefu mpana katika usanifu wa data na uundaji wa miundo ya data.
  • Utaalamu katika uchanganuzi wa data na mifumo ya ubora wa data.
  • Maarifa ya zana za ujasusi wa biashara kama Power BI na Tableau.
  • Uwezo wa kufanya kazi mara kwa mara jioni na/au wikendi.

Manufaa

  • Bonasi ya kila mwaka kwa hiari ya mwajiri.
  • Bima ya matibabu.
  • Bima ya meno.
  • Bima ya macho.
  • Akaunti za matumizi zinazobadilika.
  • Akaunti za akiba za afya.
  • Akaunti za akiba za wategemezi.
  • Mpango wa 401(k) wenye michango inayolinganishwa na kampuni.
  • Mpango wa ununuzi wa hisa za wafanyakazi.
  • Mpango wa kurejesha ada za masomo.
  • Siku tisa za likizo zenye malipo kwa mwaka.
  • Likizo yenye malipo inayokusanywa kwa kiwango cha saa 0.0577 kwa kila saa iliyofanyiwa kazi, hadi saa 120 kwa mwaka.

Kazi Zinazohusiana

ACCESS - Arab Community Center for Economic and Social Services

Mtaalamu wa Upatikanaji wa Vipaji

ACCESS - Arab Community Center for Economic and Social Services

Simamia mchakato mzima wa kuajiri katika ACCESS, kuanzia kutafuta na kuchuja waombaji hadi kutoa ofa na kuratibu utangulizi kazini. Jenga hazina za vipaji, saidia uajiri wenye usawa, na uratibu ukaguzi wa historia pamoja na matukio ya uajiri.

Fungua
Abnormal Security

Mkuu wa Akaunti za Biashara, Abnormal Security (Kazi ya Mbali)

Abnormal Security

Ongoza mauzo ya biashara kwa jukwaa la usalama wa mtandao wa kitabia la Abnormal AI kote New England. Simamia upatikanaji wa wateja wapya, usasishaji wa mikataba na ukuaji wa akaunti kuanzia kutafuta wateja tarajiwa hadi kufunga mikataba.

Fungua
Mozilla

Mchambuzi Mwandamizi wa Data, Telemetria ya Utendaji wa Firefox — Mozilla (Kazi ya Mbali, Kanada)

Mozilla

Changanua telemetria ya Gecko ya Firefox ili kusaidia kuongoza mkakati wa Mozilla wa utendaji wa kivinjari. Unda dashibodi, boresha ubora wa telemetria, na uhusishe utendaji wa injini na tabia za watumiaji.

Fungua
Betfair Romania Development

Meneja Mwandamizi wa Hatari na Uzingatiaji wa Rasilimali Watu

Betfair Romania Development
1,001 – 5,000 Wafanyakazi
Huduma za afyaMasokoUshauri

Ataongoza usimamizi wa sheria za ajira, ukaguzi wa uzingatiaji, na utawala, hatari na uzingatiaji (GRC) katika shughuli za kimataifa za Rasilimali Watu za Flutter Entertainment. Atashirikiana na viongozi wa Rasilimali Watu kudhibiti mabadiliko ya kanuni, vidhibiti na upunguzaji wa hatari.

Fungua
TGS

Mtaalamu wa Uchanganuzi wa Kidijitali wa TGS, India (Kazi ya Mbali)

TGS

Tekeleza GA4, Google Tag Manager, ufuatiliaji wa matukio na mifumo ya mtiririko wa data kwa wateja wa biashara ya kidijitali wa Avatria. Jenga suluhisho za upimaji zinazoweza kupanuliwa kwa wavuti na vifaa vya mkononi.

Fungua
Viridor

Msimamizi wa Rasilimali Watu

Viridor

Simamia usimamizi wa kuwapokea wafanyakazi wapya na mzunguko wa ajira, shughulikia maswali ya HR, na kusaidia uzingatiaji wa kanuni katika timu ya People & Culture ya Viridor. Kazi hii iko nchini Uingereza na ina mpangilio wa kazi mseto.

Fungua