Data Scientist

UPS Türkiye

NİTELİKLER

• Bilgisayar Bilimleri/Matematik/İstatistik/Mühendislik veya benzeri alanlarda lisans derecesi
• En az 2 yıl iş deneyimi,
• Yazılı ve sözlü İngilizce'ye mükemmel derecede hakim,
• R, SQL, Python'da uzmanlık. 
• Veri yönetimi ardışık düzenlerine ilişkin derinlemesine bilgi ve üretimde orta ölçekli gelişmiş analitik projelerini uygun ölçekte başlatma deneyimi.
• Cloud-AI teknolojilerinde kanıtlanmış deneyim ve hem Linux/Unix hem de Windows ortamları bilgisi.
• Java veya C++ ile aşinalık
• Açık kaynak teknolojilerini ve bulut hizmetlerini uygulama deneyimi; kurumsal veri bilimi platformlarının kullanımı olsun ya da olmasın.
• Mükemmel takım çalışması ve iletişim becerileri
• Güçlü problem çözme becerileri,
• Önceliklendirme ve çoklu görev yeteneği
• Problem çözme becerileri, sorunları uzaktan da etkili bir şekilde giderebilme

İŞ TANIMI

İş özeti
Bu pozisyon, büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden tahmine dayalı ve kuralcı içgörüler elde etmek için gelişmiş analitik modelleri ve çözümleri oluşturur ve uygular. Bu pozisyon, güvenli kararları ve ürün oluşturmayı güçlendiren öngörüler elde etmek için endüstri standardı makine öğrenimi ve veri görselleştirme araçlarından yararlanarak tahmine dayalı gereksinimlerin araştırılmasından ve uygulanmasından sorumlu bir ekiple birlikte çalışır. Bu pozisyon, Şirket İçi ve Bulut ortamlarında mevcut olan yeni araçlardan ve teknolojilerden yararlanır. Bu pozisyon, veri ve analitik gereksinimlerini tahmine dayalı çözümlere dönüştürmek ve UPS'teki çeşitli makine öğrenimi sistemlerinde veri okuryazarlığı sağlamak için endüstri standardı makine öğrenimi ve veri görselleştirme araçlarını kullanır.

sorumluluklar

• Modelleri teslim etmek için UPS ve harici kaynaklardan gelen temel veri kaynaklarını tanımlar. 
• Veri ve analitik sistemleri için girdi görevi gören birden fazla kaynaktan (dahili ve harici) veri temizliğini, veri dönüşümlerini ve veri zenginleştirmelerini kolaylaştıran boru hatları geliştirir ve uygular.  
• Daha büyük ekipler için, kavramların kanıtlanması sırasında tanımlanan verileri ve model ardışık düzenlerini doğrulamak ve test etmek için veri mühendisliği ekipleriyle birlikte çalışır.   
• Belirtilen iş ihtiyaçlarını karşılayan eğilimleri ve kalıpları keşfetmek için büyük miktarda verinin keşfedici analizine dayalı veri tasarımı geliştirir. 
• İş hedeflerini karşılamak için model temel performans göstergesi (KPI) beklentilerini ve mevcut modellerin doğrulanmasını, test edilmesini ve yeniden eğitilmesini tanımlar.
• Analitik ve/veya tahmine dayalı modellemede kullanılabilecek veri kümeleri üretmek için yazılı proje belgeleri, süreç akış şemaları, günlükler ve yorumlanmış temiz kod aracılığıyla tekrarlanabilir çözümleri inceler ve oluşturur. 
• Paydaşlara açık ve özlü sunumlar ve raporlar aracılığıyla içgörüleri sentezler ve bulguları belgeler. 
• Operasyonel analitik bulguları sunar ve öneriler sunar. 
• Dağıtım ve pazara giriş amacıyla istatistiksel modelleme, makine öğrenimi algoritmaları, dağıtılmış bilgi işlem, bulut tabanlı yapay zeka teknolojileri ve çalışma süresi performans ayarının kullanımına ilişkin en iyi uygulamaları birleştirir 
• Tahmine dayalı ve kuralcı çözümleri destekleyen içgörülerin oluşturulmasında ve sunulmasında açık kaynaklı veya satıcı ürünlerin kullanımıyla birlikte ortaya çıkan araç ve teknolojilerden yararlanır.