AI & Data Technical Business Analyst (AWS)
⚲ Warszawa, Gdańsk, Gdynia, Łódź
21 000 - 22 680 PLN netto (B2B)
Wymagania
- wdrożenie AWS SageMaker we współpracy z data scientistami
- znajomość SQL i Python
- znajomość algorytmów ML
- znajomość podstaw ML, CI/CD pipeline i big data
- praca hybrydowa – 3 dni w tygodniu z biura w Gdańsku, Gdyni, Łodzi lub Warszawie
Mile widziane
- doświadczenie z model monitoring i ML Ops
- integracja outputu modeli AWS SageMaker z rozwiązaniami cloud/hybrid/on-prem
- znajomość Spark/Scala
Opis stanowiska
Praca analityczna w bankowości przy rozwiązaniach data & analytics opartych o AWS SageMaker, we współpracy z data scientistami. Będziesz tłumaczyć wymagania biznesowe na język zrozumiały dla deweloperów i zarządzać oczekiwaniami interesariuszy, co często wiąże się z kompromisami. Oferta dla osoby, która łączy kompetencje analityczne z podstawami ML i chce pracować hybrydowo z jednego z czterech miast.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Act as a bridge between business needs and developers to ensure the delivery of high-quality IT solutions.
Może oznaczać, że będziesz musiał tłumaczyć skomplikowane wymagania biznesowe na język zrozumiały dla programistów, a także zarządzać ich oczekiwaniami, co często wiąże się z kompromisami.
🔴
Design advanced solutions around data and analytics.
Może oznaczać projektowanie rozwiązań, które są zaawansowane technicznie, ale niekoniecznie innowacyjne lub wymagające głębokiej wiedzy eksperckiej.
🔴
Quickly grasp new technologies at a high level and ask the right questions.
Oznacza, że od Ciebie oczekuje się szybkiego zrozumienia nowych technologii, ale niekoniecznie ich dogłębnego opanowania czy implementacji.
🔴
Collaborate within an Agile environment as part of a cross-functional delivery team.
Praca w Agile często oznacza częste zmiany priorytetów, spotkania i konieczność szybkiego dostosowywania się do nowych wymagań.
🔴
Engage in complex end-to-end solutions and processes.
Może sugerować, że będziesz musiał zajmować się całym cyklem życia projektu, od koncepcji po wdrożenie, co może być czasochłonne i wymagać szerokiego zakresu kompetencji.