Обзор должности - Специалист по данным

Краткое описание профиля

Мы ищем выдающегося Специалиста по данным для работы в нашей европейской аналитической и AI-команде. Эта роль требует глубоких знаний в статистическом моделировании, машинном обучении и анализе данных для решения задач, а также уверенного понимания европейских стандартов управления данными и требований соответствия. Успешный кандидат будет проектировать продвинутые модели, генерировать практические инсайты и способствовать созданию масштабируемых решений, соответствующих международным лучшим практикам и стандартам ЕС.

Основные обязанности

• Проектировать, разрабатывать и внедрять модели машинного обучения и статистические модели для предиктивной и предписывающей аналитики.
• Собирать, предварительно обрабатывать и проверять большие разнообразные наборы данных из структурированных и неструктурированных источников.
• Проводить разведочный анализ данных, визуализацию и тестирование гипотез для выявления закономерностей и практических инсайтов.
• Сотрудничать с инженерными и продуктовыми командами для интеграции моделей в продуктивные среды.
• Обеспечивать соответствие европейским стандартам защиты и конфиденциальности данных, включая GDPR, NIS2 и EU AI Act.
• Разрабатывать воспроизводимые пайплайны для обработки данных, обучения моделей и мониторинга.
• Эффективно представлять результаты через отчёты, панели мониторинга и презентации для технических и нетехнических заинтересованных сторон.
• Следить за развитием методов машинного обучения, этики ИИ и европейских нормативных требований к ИИ.
• Вносить вклад в обмен знаниями, лучшие практики и наставничество внутри команды data science.

Квалификация и опыт

• Подтвержденный опыт работы Специалистом по данным, Инженером по машинному обучению или в аналогичной роли.
• Уверенное владение Python или R с опытом работы с библиотеками для data science, такими как NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow или PyTorch.
• Прочный опыт в прикладной математике, статистике и теории вероятностей.
• Опыт работы с инструментами визуализации данных, такими как Tableau, matplotlib, Plotly или аналогичными.
• Знание облачных платформ и распределённых вычислительных фреймворков, особенно Spark и Hadoop.
• Глубокие знания в области управления данными, анонимизации и безопасных практик в соответствии с требованиями ЕС.
• Опыт предоставления производственных решений на основе машинного обучения или публикаций в научных журналах.

Требования к языкам и коммуникации

• Профессиональное владение английским языком в устной и письменной форме обязательно.
• Владение дополнительным языком ЕС, таким как немецкий, французский, испанский, голландский или итальянский, является преимуществом.
• Отличные навыки коммуникации для объяснения сложных технических концепций разнообразным заинтересованным сторонам.

Виза и разрешение на работу

• Кандидаты должны иметь право работать в Европейском Союзе.
• Поддержка визы и переезда предоставляется для выдающихся кандидатов.
• Поддержка подачи на Голубую карту ЕС для высококвалифицированных специалистов.

Желательные квалификации

• Докторская степень в области компьютерных наук, статистики, прикладной математики, data science или смежной дисциплины.
• Профессиональные сертификаты в области машинного обучения, облачных платформ или специализаций по data science.
• Опыт работы с MLOps, мониторингом моделей и практиками деплоя.
• Знание принципов этичного ИИ и требований EU AI Act.
• Вклад в проекты с открытым исходным кодом, публикации в рецензируемых журналах или участие в европейских научных инициативах, таких как Horizon Europe или ENISA.

Что мы предлагаем

• Возможность решать сложные задачи с высоким воздействием, используя данные в масштабе.
• Доступ к современным вычислительным ресурсам, облачной инфраструктуре и исследовательским наборам данных.
• Конкурентная зарплата, пенсионная программа, комплексные льготы и возможности профессионального развития.
• Поддержка визы и переезда для международных кандидатов.
• Разнообразная международная рабочая среда, которая ценит инновации, честность и сотрудничество по всей Европе.

Как подать заявку

Пожалуйста, отправьте своё резюме на адрес interview@cypsec.de. Обязательно приложите сопроводительное письмо, в котором изложены ваши навыки и карьерные цели, а также как минимум два дополнительных документа, например портфолио, публикации или проекты на GitHub. Мы внимательно рассматриваем все соответствующие заявки и свяжемся с вами, если появится вакансия, соответствующая вашему профилю. Неполные заявки рассматриваться не будут. Все заявки обрабатываются в течение 5 рабочих дней.