Data Scientist

Rozpoczynasz rekrutację na Data Scientist? Skorzystaj z naszego uniwersalnego szablonu oferty, oszczędzając sobie czas.

Rekrutujesz na stanowisko Data Scientist?

Rozpoczynasz w swojej firmie rekrutację na stanowisko Data Scientist i zastanawiasz się, jak podejść do napisania oferty pracy? Jesteśmy tu, by Ci pomóc. Przygotowaliśmy dla Ciebie poniżej małą ściągę, która wyjaśni Ci — czym zajmuje się Data Scientist. Gdy już ją przeczytasz – śmiało skorzystaj z naszego szablonu oferty pracy w swojej rekrutacji. W całości — lub jako inspiracji 🙂

Co robi Data Scientist?

Data Scientist sprawdza, na jakie pytania należy odpowiedzieć, i sprawdza, gdzie może znaleźć odpowiednie dane, aby przeanalizować i zidentyfikować te odpowiedzi. Posiada bardzo dobre umiejętności analityczne i rozumienia biznesu, a także umiejętność wyszukiwania, wydobywania i analizowania dużych ilości nieustrukturyzowanych danych. Często mogą skończyć na opracowaniu modeli predykcyjnych do teoretyzowania i prognozowania pewnych aspektów.

Rola w organizacji:

Rozpoczynasz w swojej firmie rekrutację na stanowisko Data Scientist i zastanawiasz się, jak podejść do napisania oferty pracy? Jesteśmy tu, by Ci pomóc. Przygotowaliśmy dla Ciebie poniżej małą ściągę, która wyjaśni Ci — czym zajmuje się Data Scientist. Gdy już ją przeczytasz – śmiało skorzystaj z naszego szablonu oferty pracy w swojej rekrutacji. W całości — lub jako inspiracji 🙂

Oczekiwania:

  • Minimum dwa lata doświadczenia na podobnym stanowisku
  • Doświadczenie w pozyskiwaniu danych
  • Rozumienie mechanizmów uczenia maszynowego
  • Myślenie strategiczne i biznesowy zmysł
  • Wysoki poziom kompetencji matematycznych
  • Orientacja na generowanie rozwiązań
  • Doświadczenie w używaniu narzędzi Business Intelligence
  • Znajomość języka angielskiego
  • Wykształcenie kierunkowe

Zadania:

  • Identyfikacja ważnych danych i automatyzacja procesu ich zbierania
  • Preprocessing danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych
  • Analiza dużych ilości danych w celu znalezienia wzorców
  • Tworzenie modeli i algorytmów uczenia maszynowego
  • Prezentacja danych przy pomocy technik wizualnych
  • Budowanie modeli rozwiązywania problemów biznesowych
  • Współpraca z innymi działami

Benefity:

  • Możliwość rozwoju oraz doskonalenia swoich kompetencji przy ciekawych projektach
  • Praca w zgranym zespole specjalistów w swojej dziedzinie
  • Dużą swobodę w podejmowaniu decyzji
  • Najnowocześniejsze narzędzia pracy
  • Integracje i niekończące się ilości kawy i herbaty 🙂