Analityk danych - produkty Workday

Dołącz do Kainos i kształtuj przyszłość W Kainos rozwiązujemy problemy, innowatorzy i współpracownicy - ​​kierując się wspólną misją wywarcia prawdziwego wpływu. Niezależnie od tego, czy przekształcamy usługi cyfrowe dla milionów, dostarczamy najnowocześniejsze rozwiązania Workday, czy przesuwamy granice technologii, robimy to razem. Wierzymy w kulturę stawiającą na pierwszym miejscu ludzi, w której cenione są Twoje pomysły, wspierany jest Twój rozwój, a Twój wkład naprawdę robi różnicę.

Tutaj będziesz częścią zróżnicowanego, ambitnego zespołu, który celebruje kreatywność i współpracę. Chcesz zostawić po sobie ślad? Dołącz do nas i bądź częścią czegoś większego.

Jako Associate Data Scientist w dziale produktów Workday firmy Kainos będziesz wspierać dostarczanie rozwiązań AI i ML w naszym szybko rozwijającym się pakiecie produktów Workday, w tym Kainos Smart (Smart Test, Smart Audit i Smart Shield), Zarządzanie dokumentami pracowniczymi i Analizator przejrzystości płac, ściśle współpracując ze starszymi kolegami, aby uczyć się i stosować techniki analizy danych w rzeczywistych projektach klientów. To świetna okazja, aby rozwinąć swoje umiejętności techniczne w dynamicznym środowisku, jednocześnie znacząco przyczyniając się do wydajności i rozwoju zespołu. Niezbędne doświadczenie: zazwyczaj ponad 2 lata odpowiedniego doświadczenia w branży.

Podstawowa wiedza z zakresu matematyki, statystyki i zasad uczenia maszynowego, z umiejętnością zastosowania ich do wyciągania wniosków z danych objętych wskazówkami. Praktyczna znajomość programowania w Pythonie, z zainteresowaniem w pisaniu czystego, wydajnego kodu dla rozwiązań AI/ML. Praktyczne doświadczenie zdobyte podczas studiów, staży lub projektów osobistych w ramach platform uczenia maszynowego (np.

Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Możliwość wspierania wdrażania modeli AI/ML we współpracy z inżynierami. Pewna ekspozycja na koncepcje i narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji (np.

OpenAI GPT, Hugging Face Transformers) zdobyta podczas zajęć, staży lub projektów osobistych. Podstawowa znajomość technologii chmurowych (AWS, Azure, czy GCP). Pewne doświadczenie w tworzeniu wizualizacji lub dashboardów (np.

Dash, Streamlit) na podstawie zajęć lub poprzednich stanowisk. Dobre umiejętności interpersonalne, zainteresowanie wyjaśnianiem koncepcji technicznych odbiorcom nietechnicznym. Entuzjazm do uczenia się i współpracy ze starszymi członkami zespołu.

Pożądane doświadczenie: licencjat w dziedzinie ilościowej, takiej jak informatyka, uczenie maszynowe, badania operacyjne lub statystyka. Projekty akademickie, stażowe lub osobiste dostarczające wyniki analizy danych. Podstawowa znajomość potoków CI/CD lub koncepcji MLOps.

Znajomość technologii konteneryzacji (np. Docker). Pewne doświadczenie w pracy z relacyjnymi bazami danych lub NoSQL (np.

PostgreSQL, MongoDB). Znajomość struktur danych Workday, interfejsów API lub narzędzi raportowania będzie zaletą. Chęć udziału w zespołowych działaniach związanych z dzieleniem się wiedzą.

Akceptowanie różnic W Kainos wierzymy w siłę różnorodności, równości i włączenia społecznego. Zależy nam na budowaniu zespołu tak różnorodnego, jak świat, w którym żyjemy, w którym każdy jest ceniony, szanowany i ma równe szanse na rozwój. Aktywnie poszukujemy utalentowanych ludzi ze wszystkich środowisk, bez względu na wiek, rasę, pochodzenie etniczne, płeć, orientację seksualną, religię, niepełnosprawność lub jakąkolwiek inną cechę, która czyni ich tym, kim są.

Wierzymy również, że każdy kandydat zasługuje na równe szanse. Nasz przyjazny zespół ds. pozyskiwania talentów jest tutaj, aby wspierać Cię na każdym kroku, więc jeśli potrzebujesz udogodnień lub dostosowań, zachęcamy do kontaktu. Rozumiemy, że droga każdego jest inna, dlatego przeprowadzając prywatną rozmowę, możemy zapewnić, że nasz proces rekrutacyjny będzie dostosowany do Twoich potrzeb.

Oryginalnie opublikowano na Himalaje