Уважаемый соискатель!
Перед тем, как откликнуться на вакансию, просим Вас ознакомиться с обязательными условиями конкурсного отбора:

1. Ответственность за достоверность предоставляемых данных об образовании, опыте работе, навыках и т.д. несет соискатель.

 В случае отсутствия достоверных сведений об образовании и опыте работы в резюме, соответствующих квалификационным требованиям к должности, соискатель не будет допущен к участию в конкурсном отборе.
 

      2. С учетом требований трудового законодательства Вам необходимо предоставить справку об отсутствии сведений о совершении коррупционного преступления в течение 5 (пяти) рабочих дней с даты соответствующего уведомления.

Справка должна содержать актуальную информацию и получена не ранее, чем за 1 (один) месяц до проведения конкурсного отбора. Справку можно получить через электронный портал EGov в разделе «Трудоустройство и поиск работы».
Просим Вас следить за соответствующими уведомлениями в личном кабинете и на указанном Вами электронном адресе.  

3. Ответственность за контроль и своевременное реагирование на сообщения является зоной ответственности лица, желающего (заинтересованного) занять вакантную должность

Обязанности:

• Участие в предпроектном обследовании предприятия-заказчика, анализ бизнес-требований заказчика.
• Разработка и актуализация архитектуры данных обеспечение интеграции систем по архитектуре данных.
• Внедрение процессов управления данными, разработка дизайна архитектуры данных по различным типам.
• Экспертиза в проектах и моделях архитектуры, контроль соответствия архитектуры решений требованиям.
• Аналитика больших данных, ML и рекомендации по улучшению процессов, проектирование и разработка моделей данных в корпоративном хранилище данных (DWH) для целей аналитики.
• Разработка, тестирование и внедрение интерактивных дашбордов и отчетов (например, в Power BI, Tableau, Qlik или аналогичной BI-системе).
• Составление эскизов (mockups) отчетных форм и их согласование с заказчиком. Актуализация существующих отчетов и моделей данных. Глубокий анализ бизнес-процессов (производственных, коммерческих) для выявления возможностей применения ML. Формулирование и проверка статистических гипотез на основе данных. Проведение Ad-hoc исследований для поиска инсайтов и ответов на неструктурированные бизнес-вопросы.
• Сбор, очистка и предварительная обработка больших объемов структурированных и неструктурированных данных (показания приборов учета, данные телеметрии, погодные условия).
• Инжиниринг признаков (feature engineering) – создание новых информативных переменных для моделей.
• Разработка, обучение и тестирование моделей машинного обучения для решения конкретных бизнес-задач.
• Выявление аномалий потребления (фрод, неисправности).
• Прогнозирование объемов потребления газа (с учетом температуры, дня недели и т.д.).
• Внедрение (deploy) разработанных моделей в промышленную эксплуатацию (в виде API, сервисов или в интеграции с BI).
• Мониторинг качества работы моделей в production, их регулярное переобучение и доработка.
• Аналитика больших данных (Big Data) и подготовка рекомендаций по улучшению бизнес-процессов на основе выводов моделей.
• Оценка экономического эффекта от внедрения ML-решений.

Требования:

• Образование: Высшее профессиональное образование
• Стаж работы в профессиональной сфере не менее 3-х лет.
• Наличие сертификата в области анализа данных

Условия:

• Оформление в соответствии с ТК РК в сектор аутстаффинга.
• Испытательный срок - 3 месяца.
• Пятидневная рабочая неделя, с двумя выходными - суббота и воскресенье.