Data Scientist
Munkáltató · UNION Biztosító
Matematikus
SzoftverfejlesztőRendszerelemzőTeljesBudapest
Az Unionnál egy újonnan alakult csapathoz csatlakozhat, amely egy zöldmezős projekt keretében egy modern, vállalati szintű AI- és adatplatform felépítésén dolgozik. A csapat egy centralizált Data Lakehouse (DLH) platformot hoz létre, amely skálázható és biztonságos alapot biztosít a vállalati adatok kezeléséhez, az analitikához, valamint az AI/ML-feladatokhoz.
Feladatok
- Együttműködés az üzleti területekkel a lehetőségek feltárása és a kihívások gyakorlatias Data Science- és AI-feladatokká alakítása érdekében.
- Gépi tanulási modellek tervezése, fejlesztése és értékelése statisztikai módszerek, valamint felügyelt és felügyelet nélküli tanulási technikák felhasználásával.
- Prediktív analitikai megoldások fejlesztése olyan üzleti területekre, mint az ügyfélmagatartás-elemzés, kockázatértékelés, előrejelzés és folyamatoptimalizálás.
- Generatív AI- és nagy nyelvi modell (LLM) megoldások feltárása és implementálása, ideértve a Retrieval-Augmented Generation (RAG) technológiát és az intelligens automatizálást.
- Feltáró adatelemzés (EDA), jellemzőtervezés (feature engineering) és kísérletezés nagy és összetett adathalmazokon.
- Skálázható és újrafelhasználható Data Science komponensek fejlesztése Python, SQL és Azure Databricks használatával.
- Együttműködés Data Engineer és Cloud Platform Engineer kollégákkal a gépi tanulási modellek éles környezetbe való deployolásában, monitorozásában és folyamatos fejlesztésében.
- A modellek minőségének, magyarázhatóságának és megbízhatóságának biztosítása megfelelő értékelési, validációs és monitorozási technikákkal.
- Analitikai eredmények, a modellek teljesítményének és az üzleti hatásnak a kommunikálása technikai és nem technikai érintettek felé.
- Hozzájárulás a Data Science legjobb gyakorlataihoz, az újrafelhasználható módszertanokhoz és a vállalati AI- és adatplatform folyamatos fejlesztéséhez.
Elvárások
- 3 év tapasztalat Data Science, alkalmazott gépi tanulás, haladó analitika vagy egy kapcsolódó területen.
- Erős, gyakorlati tapasztalat Pythonban és SQL-ben, beleértve a gyakran használt Data Science könyvtárakat (pl. pandas, NumPy, scikit-learn).
- A statisztika, a valószínűségszámítás, a gépi tanulási algoritmusok és a prediktív modellezési technikák alapos ismerete.
- Bizonyított tapasztalat felügyelt és felügyelet nélküli gépi tanulási modellek – beleértve a besorolást, regressziót és klaszterezést – fejlesztésében és értékelésében.
- Tapasztalat jellemzőtervezésben, adatelőkészítésben, modellvalidációban és teljesítményértékelésben.
- Gyakorlati tapasztalat nagy, összetett adathalmazokkal való munkában és adatok egyesítésében különböző forrásokból.
- Tapasztalat generatív AI, nagy nyelvi modellek (LLM) vagy természetesnyelv-feldolgozási (NLP) megoldások terén.
- Felhőalapú adatplatformok és elosztott adatfeldolgozás ismerete, előnyben részesítve a Microsoft Azure-t és a Databrickset.
- Tapasztalat verziókövető rendszerekben (pl. Git) és a kollaboratív szoftverfejlesztési gyakorlatokban.
- Képesség az üzleti elvárások analitikai megközelítéssé alakítására, valamint összetett technikai koncepciók érthető kommunikálására az üzleti szereplők felé.
- Erős analitikai és problémamegoldó készség, önálló munkavégzési képesség, valamint a Data Science kezdeményezések teljes körű kézben tartása (end-to-end ownership).
- Kiváló szakmai angol nyelvtudás.