Architekt rozwiązań analitycznych

Do zespołu odpowiedzialnego za rozwój i zarządzanie rozwiązaniami danych poszukujemy Architekta Danych / Rozwiązań Analitycznych. Rola łączy architekturę danych, modelowanie analityczne, pracę z technologiami Microsoft oraz rozwiązaniami chmurowymi.

• Wykształcenie wyższe kierunkowe: IT, Matematyka lub pokrewne.
• Min. 2 lata doświadczenia jako Architekt Danych, Analityk Danych, Data Scientist lub na podobnym stanowisku.
• Znajomość technologii zarządzania danymi klasy enterprise, w tym SQL / MS SQL Server oraz narzędzi ETL.
• Znajomość Big Data i Data Science.
• Znajomość Microsoft Analytics Stack.
• Bardzo dobra znajomość Python oraz znajomość języka R.
• Doświadczenie w modelowaniu danych.
• Znajomość technik data mining, segmentacji i klasyfikacji.
• Znajomość środowisk chmurowych, w szczególności Azure lub GCP.
• Podstawowa znajomość zagadnień związanych z wirtualizacją i konteneryzacją.

Nice to have:

• Doświadczenie w budowaniu modeli predykcyjnych i statystycznych dla dużych zbiorów danych.
• Doświadczenie w rozwiązaniach ML/AI, LLM/GenAI.
• Znajomość technologii związanych z Computer Vision.
• Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych, w tym danymi nieustrukturyzowanymi.
• Znajomość i praktyczne wykorzystanie różnych modeli językowych oraz narzędzi takich jak Copilot / Microsoft 365 Copilot.

• Modelowanie wielowymiarowe i projektowanie modeli danych.
• Analiza i przetwarzanie dużych zbiorów danych.
• Projektowanie architektury danych oraz przepływów danych.
• Tworzenie i optymalizacja procesów ETL.
• Budowanie modeli statystycznych i predykcyjnych.
• Wykorzystanie technik data mining, segmentacji i klasyfikacji.
• Praca z danymi strukturalnymi i nieustrukturyzowanymi.
• Tworzenie rozwiązań z wykorzystaniem Python i R.
• Wykorzystanie technologii Big Data i Data Science.
• Praca z rozwiązaniami chmurowymi, m.in. Azure i GCP.
• Udział w projektach wykorzystujących LLM/GenAI oraz Computer Vision.
• Zbieranie i analiza wymagań biznesowych oraz udział w pełnym cyklu życia projektu – od projektowania i implementacji po testowanie i wdrożenie.
• Współpraca z zespołami biznesowymi, analitycznymi i technicznymi.