Aby odnieść sukces w projektach, potrzebujesz:

• Potwierdzone doświadczenie w zarządzaniu projektami i zespołami Data Science
• Dogłębne zrozumienie zasad, narzędzi i cyklu rozwoju w dziedzinie ML, AI i Data Science
• Znajomość pakietów AI / ML Python, takich jak TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras, NLTK i spaCy
• Dogłębna znajomość technologii AI, w tym (ale nie wyłącznie) sieci neuronowych, przetwarzania języka naturalnego (NLP), wizji komputerowej i uczenia się ze wzmocnieniem
• Znajomość chatbotów opartych na sztucznej inteligencji i konwersacyjnych platform AI
• Doskonałe umiejętności komunikacji z klientami
• Doświadczenie w projektowaniu architektur i uczestnictwie w działaniach przedsprzedażowych
• Wykształcenie wyższe w zakresie informatyki, danych, matematyki lub pokrewnej dziedziny
• Znajomość technologii ML / AI oraz języków programowania takich jak Python, R
• Angielski B2

Co robić:

• Kierowanie i zarządzanie projektami w dziedzinie nauki o danych
• Monitorowanie pełnego cyklu życia projektów Data Science, zapewnienie terminowej realizacji i wyjątkowej jakości
• Przywództwo w dziale: działaj jako szef działu Data Science, określając wizję, strategię i cele, aby dopasować się do celów firmy
• Praca z klientami: interakcja z klientami w celu zrozumienia ich potrzeb, przedstawienia rozwiązań oraz utrzymania silnych i produktywnych relacji
• Architektura i przedsprzedaż: ściśle współpracuj z zespołem sprzedaży w ramach działań przedsprzedażnych, w tym przygotowywania propozycji i określania zakresu projektu
• Projektowanie i weryfikacja solidnych architektur Data Science, które spełniają wymagania klientów i standardy branżowe
• Mentoring i rozwój: wspieranie kultury uczenia się i innowacji w zespole
• Mentoring nad Data Scientists, zachęcanie ich do rozwoju zawodowego i rozwoju
• Śledzenie najnowszych trendów i postępów w dziedzinie DS, ML, AI i powiązanych technologii, aby nasze rozwiązania były najnowocześniejsze