Пример написания характеристики с места работы: Характеристика с места работы: образец как написать

Содержание

DevOps Описание работы: шаблон, примеры и информация о зарплате

DevOps — это больше, чем просто работа. Это образ мышления, культура и стратегия, в соответствии с которыми группы разработки и эксплуатации работают вместе, чтобы писать программное обеспечение небольшими порциями, а затем интегрировать, тестировать, отслеживать и развертывать код в короткие промежутки времени. Если у вас есть семь минут, посмотрите это видео, в котором рассказывается о DevOps и его преимуществах.

Произошла ошибка.

Невозможно выполнить JavaScript. Попробуйте посмотреть это видео на сайте www.youtube.com или включите JavaScript, если он отключен в вашем браузере.

В видео они определяют DevOps следующим образом: DevOps объединяет разработчиков и операционные группы для улучшения совместной работы и производительности за счет автоматизации инфраструктуры, автоматизации рабочих процессов и постоянного измерения производительности приложений.

Кроме того, преимущества команд, ориентированных на DevOps, включают:

Если вы находитесь на этой странице, вам, вероятно, нужен кто-то, кто поможет вам воспользоваться этими преимуществами и создать команду, ориентированную на DevOps. Узнайте больше о том, что делает инженер DevOps, в следующем разделе или не стесняйтесь сразу переходить к примерам описания работы инженера DevOps, шаблону и информации о зарплате ниже.

Содержание

Что делает DevOps?
Пять DevOps Описание работы Примеры
Девел Описание работы.
Доступ сейчас
Чем занимается инженер DevOps?
Изображение с Shutterstock
Инженеры DevOps — это люди посредника, которые сотрудничают с командами разработки и эксплуатации для создания, тестирования и развертывания программного обеспечения в короткие сроки.
Несмотря на то, что концепция DevOps довольно нова, для ее понимания не требуются какие-либо особые знания или опыт. Большинство DevOps-инженеров имеют степень бакалавра в области компьютерных наук или инженерии, или у них есть предыдущий опыт написания скриптов на Bash, Golang, Java, JavaScript, Perl, Python или Ruby или работы с Microsoft Linux или Amazon Web Services.
Как мы упоминали во вступлении, DevOps — это стратегия и образ мышления, и эта роль устраняет пробел в традиционной разработке, когда разработчики создают программное обеспечение, а операционный отдел запускает программное обеспечение отдельно друг от друга. Традиционная стратегия также строится на нечастых крупных развертываниях программного обеспечения, что требует длительных этапов устранения непредвиденных проблем и сбоев программного обеспечения.
Изображение через Intellipaat
На этом изображении показано, как две команды могут работать вместе поэтапно для поддержки стратегии DevOps. Восемь основных этапов состоят из:
Чтобы стать успешным инженером DevOps, вам необходимо обладать обширными знаниями и опытом работы с различными цифровыми приложениями. Каждый из них используется на разных этапах своего процесса для того, чтобы:
1. Непрерывно создавать и тестировать код с помощью языков сценариев и программирования
2. Управление, отслеживание и документирование изменений в коде с помощью инструментов управления исходным кодом
3. Автоматизация развертывания приложений с помощью инструментов управления конфигурацией
4. Измерение производительности и среды приложение с системой и инструментами журнала приложений
Инструменты, которые им необходимо знать для каждого этапа процесса, должны соответствовать инструментам, которые в настоящее время используют ваши команды разработки и эксплуатации, поэтому уточните у них при написании описания работы, чтобы лучше понять, на каких кандидатов ориентироваться.
Имейте в виду, что вы также можете встретить дополнительные инструменты в приложениях, поэтому важно быть знакомым с набором инструментов. Вот некоторые из наиболее распространенных инструментов DevOps, с которыми вы можете столкнуться.
Языки сценариев :
- Bash, Golang, Java, JavaScript, Perl, Python, Ruby
Языки программирования :
9 0084
NodeJS, Ruby on Rails, Scala

Amazon Веб-сервисы :

Amazon Web Services: IAM, EC2, VPC, ELB, ALB, Autoscaling, Lambda ECR, Маршрут 53, SES, Elasticache, RDS, Redshift
Сертификаты AWS: Сертифицированный архитектор решений AWS, Сертифицированный разработчик AWS, Сертифицированный инженер DevOps, Администратор SysOps 84
Линукс

Инфраструктура как код :

Ansible, Azure, CFEngine, Chef, Cloudformation, Docker, Juju, NixOS, Puppet, (R)?ex, SaltStack, Sensu, Terraform, Vagrant

Управление конфигурацией :

Ansible, Chef, Cloudformation, Pipeline, Puppet, Jenkins, SaltStack, Terraform,

Системы контроля версий : 900 03

Гитхаб

Контейнеризация и кластеризация :

Compose, Docker, Dockerfiles, ECS, Helm, Kubernetes, Nginx, Vagrant

Реализация CI/CD:

AppVeyor, Circle CI, Drone, GitLab , Jenkins, Mule, Spinnaker, TravisCI

База данных с открытым исходным кодом:

Cassandra, CockroachDB, CouchDB, MariaDB, MongoDB, MySQL, MSSQL, Neo4j, PGAdmin, PostgreSQL, СУБД, Redis, RethinkDB, SQLite, Timescale

NoSQL :

Cassandra, ElasticSearch, Kafka, MongoDB, Redis

Средства мониторинга :

CloudWatch , Datadog , Pagerduty , Sentry

Сетевые концепции:

Брандмауэры, NAT, порты, подсети, VPC, VPN 9000 3

Эксплуатация :

Высокая доступность, резервные копии

Пять примеров описания работы DevOps

Уф, это было много разные инструменты. Теперь давайте посмотрим, как компании включают необходимые инструменты в свои должностные инструкции. Ниже приведены пять реальных должностных инструкций DevOps Engineer от компаний по всей территории США. Вы заметите, что мы отредактировали некоторую информацию, чтобы защитить конфиденциальность компаний, которые ее изначально разместили.

Инженер DevOps Описание работы: Пример 1

В качестве инженера DevOps вы будете нести ответственность за проектирование, разработку, тестирование и развертывание продуктов, которые помогают компаниям общаться со своими клиентами на глубоком и индивидуальном уровне.

Наш стек технологий построен на Scala, NodeJS и Ruby on Rails, работает на Cassandra, MongoDB, ElasticSearch и Kafka. Мы контейнеризируем и развертываем с помощью Kubernetes на AWS. Вы будете нести ответственность за предоставление услуг, надежность, масштабируемость, мониторинг и помощь в определении всего этого как неизменной инфраструктуры как кода.

Чем вы будете заниматься:

Развертывать и поддерживать важные приложения в архитектуре облачных микросервисов
Внедрять автоматизацию, эффективный мониторинг и инфраструктуру как код
Развертывать и поддерживать Конвейеры CI/CD через несколько сред
Поддержка и работа вместе с межфункциональной командой инженеров над новейшими технологиями
Повторение передового опыта для повышения качества и скорости развертывания
Поддерживать и улучшать процесс обмена знаниями в команде инженеров
Дежурить по очереди с командой инженеров

Что поможет вам добиться успеха в этой роли:

Опыт обслуживания и развертывание высокодоступных, отказоустойчивых систем в масштабе

Стремление к автоматизации повторяющихся задач (например, создание сценариев с помощью Bash, Python, Ruby и т. д.)
Практический опыт контейнеризации и кластеризации Docker (Kubernetes/ECS)
Опыт работы с AWS (например, IAM, EC2, VPC, ELB, ALB, Autoscaling, Lambda)
Опыт работы с системами контроля версий (например, Git )
Опыт внедрения CI/CD (например, Jenkins, TravisCI)
Операционный (например, HA/Backups) Опыт работы с NoSQL (например, Cassandra, MongoDB, Redis)
Опыт работы с инструментами управления конфигурацией (например, Ansible, Шеф)
Опыт работы с инфраструктурой как кодом (например, Terraform, Cloudformation)
Степень бакалавра или магистра компьютерных наук или эквивалентный практический опыт
Эффективные коммуникативные навыки

Инженер DevOps Описание работы : Пример 2

[отредактировано] ищет практического инженера DevOps, который возглавит нашу среду DevOps. Идеальный инженер поделится своим опытом, передовыми методами и стремлением к сотрудничеству, чтобы помочь в реализации инициатив DevOps. Чтобы добиться успеха, необходимо эффективно взаимодействовать с нашей командой разработки и эксплуатации, чтобы организовать создание масштабируемых решений. В обязанности входит создание процесса автоматизации, а также участие в разработке внутренних инструментов для достижения операционной эффективности.

Обязанности

В составе команды реализация инфраструктурных проектов DevOps
Разработка и внедрение безопасных решений автоматизации для сред разработки, тестирования и производства
Создание и развертывание автоматизации, мониторинга, и решения для анализа
Управление нашим конвейером непрерывной интеграции и поставки для максимальной эффективности
Внедрение лучших отраслевых практик по укреплению системы и управлению конфигурацией
Обеспечение безопасности, масштабирование и управление виртуальными средами Linux
Разработка и поддержка решений для оперативного администрирования, резервного копирования системы/данных, аварийного восстановления и мониторинга безопасности/производительности
Непрерывная оценка существующих систем в соответствии с отраслевыми стандартами, и дать рекомендации по улучшению

Желаемые навыки и опыт

Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии или смежных областях
Понимание системного администрирования в средах Linux
Уверенное знание инструментов управления конфигурацией
Знакомство с инструментами непрерывной интеграции, такими как Jenkins, Travis CI, Circle CI
Знание языков сценариев, включая Bash, Python и JavaScript
Сильные коммуникативные навыки и навыки ведения документации
Способность достигать целей и вех, ценя и сохраняя сильное внимание к деталям
Отличное суждение, аналитическое мышление и навыки решения проблем
Полное понимание лучших практик жизненного цикла разработки программного обеспечения
Самомотивированный человек, обладающий отличными навыками тайм-менеджмента и организаторскими способностями

Наличие одного или больше из следующего является плюсом

Опыт поставки продукта SaaS
Глубокое понимание микросервисов и связанных с ними архитектур
Знание технологий контейнеризации, таких как Docker и Kubernetes
Знание таких инструментов, как Ansible, Puppet и Jenkins Pipeline

Идеальные кандидаты на эту должность должны обладать острый ум для решения сложных проблем с идеальным решением, эффективное партнерство с различными членами команды на этом пути. Они должны быть представительными, эффективными, гибкими и общительными, обладать сильным желанием осуществлять изменения, рост и зрелость, а также иметь страсть и любовь к тому, что они делают. Эта роль дает возможность быть высокоэффективным в быстро меняющемся, динамичном и быстро растущем во всех областях отделе.

Обязанности:

Повышение безопасности наших приложений и среды, применение стандартов и лучших практик и предоставление инструментов для повышения безопасности рабочих процессов разработки
Повышение сложности наших механизмов оповещения и эскалации
Будьте в курсе современных технологий и тенденций и выступайте за их включение в продукты, когда это имеет смысл
Помощь в повышении производительности системы с упором на высокую доступность и масштабируемость
Предложение, определение масштаба, проектирование и внедрение различных инфраструктурных архитектур
Совместная работа с несколькими agile-командами для создания комплексных продуктов и функций, сопровождая их от концепции до поставки
Продолжайте поддерживать свет (повседневное администрирование)
Помогайте определять, документировать, развивать и пропагандировать высокие инженерные стандарты и лучшие практики в различных областях
Двигайтесь быстро и разумно – рассматривайте технический долг как своего противника 051
Свободное владение Python и лучшие практики тестирования Python
Опыт работы и поддержки гибких сред
Большой опыт работы в AWS и с ее управляемыми продуктами (EC2, ECS, ECR, R53, SES, Elasticache, RDS, Redshift и т. д.)
Большой опыт работы с инструментами автоматизации (Terraform, Ansible и т. д.)
Большой опыт работы с контейнерами (Docker, Compose, ECS, Kubernetes)
Большой опыт работы с различными управляемыми и самостоятельными CI/ компакт-диск инструменты (Jenkins, Travis, Drone, Mule, Spinnaker)
Хорошее понимание DNS, TCPDUMP, CDNS, SSL, Git, брандмауэров и сетевых концепций (VPC, подсети, VPN и т. д.).
Опыт развертывания микросервисной архитектуры, приложений и вспомогательных сервисов
Опыт работы в международных системах с высоким трафиком
Знакомство с передовыми методами обеспечения безопасности программного обеспечения
Понимание инструментов мониторинга (Pagerduty, CloudW Атч, Датадог, Часовой и т. д.)
Опыт работы в крупных несвязанных сервис-ориентированных системах плюс

Инженер DevOps Описание работы: Пример 4

Присоединитесь к [отредактировано] группе технических операций в качестве инженера DevOps. Вы будете сосредоточены на автоматизации в Amazon Web Services (AWS), поскольку мы создаем и масштабируем наше присутствие в Интернете.

Что мы хотим, чтобы вы сделали:

Программно создать инфраструктуру в AWS, используя Autoscaling Groups, Security.
Группы, Route53, S3 и IAM с Terraform и Ansible.
Обеспечьте высокую доступность и отказоустойчивость наших систем.
Позвольте нашей команде разработчиков продукта ежедневно выпускать новый код с помощью Continuous.
Конвейеры интеграции и развертывания.
Защитите данные наших клиентов с помощью непрерывных методов обеспечения безопасности и мониторинга.

Требуемые навыки:

Опыт работы с командной строкой в Linux, включая написание bash-скриптов by, Java или аналогичный
Опыт эксплуатации AWS
VPC, ELB, Route 53, RDS, Cloudwatch, IAM, EC2, Lambda и т. д.
Способность изучать и применять новые технологии посредством самообучения 9 0003

Желательные навыки :

Опыт управления конфигурацией в Ansible или аналогичном (Chef, Puppet, Salt)
Опыт работы с программным обеспечением для контроля версий (предпочтительно Git) Разработчик, AWS
Сертифицированный администратор SysOps, сертифицированный AWS инженер DevOps
Настройка и управление кластером Kubernetes, включая запись Dockerfiles и Helm
Настройка и администрирование Continuous Integration
90 022
Разработка релизов: конвейеры развертывания; непрерывное развертывание
Опыт мониторинга с открытым исходным кодом (предпочтительно Sensu)
Администрирование базы данных Postgresql или аналогичного
Управление растущим стеком Elasticsearch, Logstash, Kibana
Архитектура высокодоступных распределенных систем
Участие в круглосуточной ротации по вызову для критически важных веб-систем
9 0022

Инженер DevOps Описание вакансии: Пример 5

Мы ищем инженера DevOps, который поможет создать самый сложный ИИ для защиты прав потребителей, охватывающий миллионы клиентов. Вы будете создавать инфраструктуру на многооблачной платформе (используя AWS, Azure и GCP), обеспечивая при этом надежную и стабильную работу критически важных систем.

Должностные обязанности:

Создание безопасной производственной инфраструктуры с тысячами ресурсов на трех облачных платформах
Проектирование, разработка и масштабирование инфраструктуры как кода и построить необходимые платформы телеметрии и оповещения для обеспечения их соблюдения
Разработка и создание конвейеров непрерывного развертывания
Создание инструментов, позволяющих разработчикам управлять производственной инфраструктурой

Навыки + квалификация:

Опыт защиты конфиденциальных данных клиентов, включая [отредактировано]
Опыт DevOps в среде Linux от 3 лет
Опыт работы с AWS, Azure или GCP
Глубокое понимание TCP/IP, HTTP и HTTPS
Опыт создания платформ для мониторинга и оповещения
Понимание алгоритмов шифрования и управления ключами
Сильные навыки программирования на Javascript, Python, Perl, Ruby или Golang

Big Plus:

Опыт автоматизации инфраструктуры (Chef, Puppet, Ansible)

Опыт работы с шаблонизаторами, такими как Terraform, Cloudformation или Resource Template Manager

Опыт управления большими СУБД, такими как MSSQL или MySQL
Знание основ ядра Linux, включая управление заданиями, управление памятью, файловые системы, работу в сети и отладку
Беспощадная безопасность прежде всего. Вы думаете как злоумышленник

Шаблон описания работы DevOps

Пришло время проверить свои знания, но не волнуйтесь, мы не оставим вас с пустыми руками. Мы создали шаблон описания вакансии инженера DevOps со всей ключевой информацией, необходимой для описания ваших обязанностей и требований. Обязательно измените язык и настройте его так, чтобы он лучше отражал вашу компанию и культуру.

Биография компании

[Используйте этот раздел, чтобы предоставить общий обзор вашей компании, культуры, привилегий и преимуществ, возможностей карьерного роста и всего остального, что может заинтересовать кандидатов в вашей компании.]

Описание работы

Обязанности

Разработка, поддержка и развитие концепций конвейеров непрерывной интеграции и развертывания (CI/CD) для существующих и новых сервисов.
Пишите чистый, стабильный и безопасный код в короткие сроки и с частыми инкрементами.
Сотрудничайте с инженерными и операционными группами для улучшения автоматизации рабочих процессов, инфраструктуры, тестирования кода и развертывания.
Определите системы, которые могут извлечь выгоду из автоматизации, мониторинга и инфраструктуры как кода, и соответствующим образом разработайте и масштабируйте продукты и услуги.
Обсудите новые продукты, обновления и решения, чтобы постоянно улучшать продукты, производительность, резервное копирование системы/данных, безопасность и качество обслуживания клиентов.
Будьте в курсе отраслевых тенденций, делитесь знаниями между командами и соблюдайте лучшие отраслевые практики управления конфигурацией и автоматизации.

Требования

Степень бакалавра или эквивалент опыта в инженерии, компьютерных науках или смежных областях.
X лет профессионального опыта в области DevOps или системного инженера.
X лет профессионального опыта работы с Linux и GitHub.
X лет профессионального опыта работы с Amazon Web Services.
Предыдущий опыт работы с [укажите соответствующие инструменты внедрения CI/CD].
Предыдущий опыт работы с [вставьте соответствующие инструменты инфраструктуры как кода].
Предыдущий опыт работы с [указать соответствующие инструменты мониторинга].
Предыдущий опыт работы с [вставьте соответствующие базы данных с открытым исходным кодом].
Предыдущий опыт работы с [укажите соответствующее программное обеспечение NoSQL].
Предыдущий опыт работы с [вставьте соответствующее программное обеспечение для контейнеризации и кластеризации].
Опыт написания на [укажите соответствующие языки сценариев].
Опыт написания на [укажите соответствующие языки программирования].
Знание сетевой концепции, включая [вставить сетевую концепцию].
Сильные межличностные и коммуникативные навыки.

Информация о зарплате инженера DevOps

Наконец, мы включили информацию о средней зарплате DevOps на семи ведущих рынках труда в США. Не стесняйтесь нажимать на ссылки ниже, чтобы получить информацию о зарплате DevOps в зависимости от размера компании, многолетнего опыта и многого другого.

Остин, Техас: 112 824 долларов
Бостон, Массачусетс: 123 025 долларов
Чикаго, Иллинойс: 120 000 долларов
90 022
Колорадо: $106 372
Лос-Анджелес, Калифорния: $110 774
Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: $130 676
Сиэтл, Вашингтон: $117 485

Средняя межрыночная зарплата инженера DevOps: $117 308

Бесплатное руководство: Что нужно для удержания удаленной рабочей силы?

Как сократить текучесть кадров, одновременно повышая вовлеченность и вовлеченность удаленных сотрудников.

Загрузить сейчас

Data Scientist Шаблон должностной инструкции, примеры и зарплата

Когда люди говорят «большие данные», они не шутят.

Каждый день человечество создает 2,5 квинтиллиона байт данных. Только за последние 10 лет было получено больше данных, чем за всю историю человечества.

От изменяющих мир сфер, таких как здравоохранение и права человека, до более повседневных функций, таких как продажи и маркетинг, эти данные могут влиять на наши решения и направлять наши действия, но только если мы можем эффективно управлять ими.

Здесь на помощь приходят специалисты по данным.

Компании по всему миру массово нанимают специалистов по данным, но кандидатов не так много, поэтому конкуренция жесткая. Первым шагом к найму отличного специалиста по данным является написание отличного описания работы специалиста по данным, что и привело нас к этому сегодня. Мы расскажем вам, чем занимается Data Scientist, предоставим несколько примеров должностных инструкций и шаблон и даже предоставим некоторую информацию о зарплате.

Читайте дальше или переходите к информации, которую вы ищете.

БЕСПЛАТНЫЙ РЕСУРС: БИБЛИОТЕКА ШАБЛОНОВ ОПИСАНИЯ ДОЛЖНОСТЕЙ. ДОСТУП К ЭТОМУ ЗДЕСЬ.

Содержание

Чем занимается специалист по данным?
Пять примеров описания работы специалиста по данным
Шаблон должностной инструкции специалиста по данным
Информация о зарплате специалиста по обработке данных

Чем занимается специалист по данным?

Вы не можете написать описание работы Data Scientist, если не знаете, чем он занимается, поэтому давайте рассмотрим основы, прежде чем двигаться дальше.

На самом высоком уровне специалисты по данным используют сочетание статистических и технических методологий для извлечения смысла из невероятного объема данных, которые мы создаем каждый день. Эти идеи обычно используются для информирования моделей и алгоритмов, которые лежат в основе всего, от каналов продаж до разработки новых продуктов.

Представьте, что у вас есть база данных, содержащая информацию о покупательском поведении каждого клиента, сотрудничавшего с вашей компанией за последние 10 лет. Эта информация является потенциальной золотой жилой понимания. Он может подсказать вам, какие продукты рекламировать конкретным клиентам. Он может рассказать вам, как управлять своим инвентарем. Он может даже определить продукты, которые вам нужно добавить или убрать с полок. Дело в том, что эта база данных содержит миллионы отдельных точек данных, и извлечение осмысленной информации из этой информации невозможно без четко структурированного и автоматизированного процесса. Вот почему специалисты по данным зарабатывают большие деньги.

Специалисты по данным сочетают в себе знание статистики и математики с множеством высокотехнологичных навыков. Несмотря на то, что требования различаются, большинство компаний ожидают от специалистов по обработке и анализу данных опыта в нескольких ключевых областях: быть явно запрограммированным».

Обработка естественного языка — «Подобласть информатики, информационной инженерии и искусственного интеллекта, связанная с взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками; в частности, как запрограммировать компьютеры для обработки и анализа больших объемов данных на естественном языке».
Интеллектуальный анализ данных — «Процесс обнаружения закономерностей в больших наборах данных с использованием методов на стыке машинного обучения, статистики и систем баз данных».

Визуализация данных — «Для четкой и эффективной передачи информации визуализация данных использует статистические графики, графики, информационные графики и другие инструменты».

Специалисты по данным используют множество различных языков программирования, но некоторые из них более распространены, чем другие. Вы должны быть хотя бы немного знакомы со следующими языками, прежде чем пытаться написать описание работы.

R — R — это язык с открытым исходным кодом для статистических вычислений и визуализации данных. Его корни восходят к 1976 году, и он остается одним из наиболее часто используемых языков в науке о данных.
Python. Python — это язык программирования общего назначения, популярный среди специалистов по данным благодаря своей простоте и эффективности.

SQL — SQL, сокращение от Structured Query Language, позволяет программистам получать доступ к базам данных и управлять ими.

Несмотря на то, что работа Data Scientist является высокотехнологичной, существует также множество более мягких навыков, которые важны для успеха.

Специалистам по данным часто вручают беспорядочные, неструктурированные наборы данных и просят извлечь из них информацию, поэтому ищите кандидатов с настойчивым отношением и большим терпением. Специалистам по данным также поручено представлять сложную техническую информацию нетехнической аудитории (часто на высшем уровне), поэтому способность четко общаться и говорить с уверенностью имеет первостепенное значение.

Пять примеров описания работы специалиста по данным

Специалист по данным Описание работы: Пример 1

В [Отредактировано] каждый набор данных рассказывает историю. Есть ли у вас что требуется, чтобы расшифровать подсказки?

Мы ищем человека, разбирающегося в данных, который присоединится к нашей команде в качестве специалиста по данным, чтобы поддерживать разработку продуктов, ориентированных на данные, и создавать исследовательский контент, ориентированный на потребителя, на основе нашего потока миллиардов в режиме реального времени [Отредактировано] результаты поиска вместе с архивом из нескольких триллионов точек данных.

Разработка и внедрение специальных и автоматических сценариев анализа, разработка и предоставление соответствующих сводных таблиц, диаграмм и интерактивных инструментов для представления результатов

Идеальный кандидат имеет:

Степень в области математики, статистики, компьютерных наук, инженерии или другой количественной дисциплины
Чрезвычайно сильные аналитические способности и навыки решения проблем
Подтвержденная способность донести сложную техническую работу до нетехнической аудитории
Сильная страсть и большой опыт проведения эмпирических исследований и ответов на сложные вопросы с помощью данных
Опыт работы с реляционными базами данных и SQL, особенно Hive
Опыт работы с очень большими наборами данных
Опыт работы с Pandas, R, SAS или другими инструментами, подходящими для крупномасштабной подготовки и анализа данных
Опыт работы с интеллектуальным анализом данных, машинным обучением, инструментами статистического моделирования и базовыми алгоритмами
Умение работать со средами Unix/Linux

Похоже, подходит? Нам не терпится услышать от вас.

image via Shutterstock

Data Scientist Описание работы: Пример 2

Как Data Scientist в [Отредактировано] , вы можете исследовать уникальные решения и пробовать свежие идеи, которые принесут пользу нашему торговому бизнесу и инвестиционным компаниям. Вы будете сотрудничать с самыми проницательными умами технических специалистов и аналитиков, чтобы решать постоянно меняющиеся, но захватывающие задачи фирмы. Работа в технике в

[Отредактировано] означает, что вам всегда будет предлагаться множество новых возможностей по мере того, как вы продолжаете улучшать свои навыки.

Вы будете отвечать за:

Преобразование процессов распознавания образов и принятия решений человеком в автоматизированные аспекты торгового рабочего процесса.
Поиск инновационных решений известных проблем, которые будут поддерживать и расширять наш основной бизнес.
Продвижение компании вперед с новыми идеями, которые повлияют на то, как мы используем рыночные данные.
Определение лучших практик нашей аналитической группы в отношении прототипирования и масштабирования решений.

Помощь разработчикам программного обеспечения в преобразовании результатов исследований в производство.
Наставничество младших исследователей в аналитических и торговых группах.

Хотя вы будете набираться опыта на этой должности, у вас уже должно быть:

Пятилетний опыт работы исследователем или инженером по машинному обучению.
Продемонстрированный опыт применения методов машинного обучения для решения реальных задач.
Обширные знания в области статистического моделирования.
Желание быть в курсе последних достижений в области машинного обучения.
Возможность сотрудничать с экспертами в предметной области при определении соответствующих функций и показателей для данной модели.
Уверенность в том, что вы возглавите проект, проработаете необходимые практические бизнес-решения и доведете его до завершения в установленные сроки.

Комфорт Выполнение новых моделей из бумаги.
Опыт работы с большими, зашумленными или неполными наборами данных.
Опыт работы с Python (предпочтительно Pytorch и Tensorflow) и SQL.

image via Shutterstock

Data Scientist Описание работы: Пример 3

Как Data Scientist вы будете внедрять модели машинного обучения в критически важные бизнес-процессы, прогнозировать отраслевые тенденции и создавать конвейеры данных. Команда Data Science тесно сотрудничает с инженерами, аналитиками ценообразования и командой бизнес-аналитики, чтобы дополнить качественные знания в области грузовых перевозок точными и количественными данными. В настоящее время мы живем в инфраструктуре AWS, включая SageMaker и Redshift. Ожидается, что вы будете самостоятельно запускать свои собственные проекты, оказывать влияние на бизнес и быть экспертом в предметной области для команд по всей компании.

Чем вы будете заниматься:

Разработка и внедрение стратегий ценообразования в наши автоматизированные процессы торгов
Создание моделей прогнозирования изменений цен на рынке грузовых перевозок с использованием отраслевых показателей
Сотрудничайте с нашими отделами продаж, операций и технических специалистов для обеспечения аналитической поддержки и поддержки машинного обучения
Выполнение долгосрочных инициатив по моделированию
Стимулировать внедрение усовершенствованных инновационных технологий и инструментов
Выступать в качестве наставника для команды по науке о данных
Помощь в проведении стратегического анализа данных, выводов и отчетов по ключевым показателям эффективности
Партнер по разработке данных для системного проектирования и инфраструктуры

О вас:

У вас есть степень бакалавра в области STEM или количественного анализа
Вы любите данные и имеете опыт проведения углубленного анализа данных, построения моделей машинного обучения и представления результатов заинтересованным сторонам не менее 2 лет. 0022
Вы хорошо разбираетесь как в теории, так и в применении, и вы знаете, как сбалансировать методологическую чистоту с практической реализацией
Вы свободно владеете языками программирования (Python, R)
Вам комфортно работать в динамичной среде с ударами
Знание оптимизации цен и финансового прогнозирования приветствуется

изображение через Shutterstock

Data Scientist Должностная инструкция: Пример 4

Наука о данных — это ядро, вокруг которого строится [Отредактировано] . Основная ценность нашего продукта заключается в том, что мы предоставляем предприятиям электронной коммерции возможность:

систематизировать огромные объемы данных, с которыми они имеют дело
проанализируйте его на закономерности и предсказания
предоставить эти идеи в легкодоступном и свободном для изучения виде
и повторяйте это снова, неоднократно и надежно, по мере поступления новых данных

Команда специалистов по обработке и анализу данных по номеру [Отредактировано] усердно работает на каждом этапе, описанном выше. Наши проекты варьируются от разработки и уточнения статистических моделей до проектирования и внедрения масштабируемой серверной инфраструктуры, которая поддерживает наши анализы, до сотрудничества с другими командами по телефону [Отредактировано] , чтобы гарантировать, что клиенты получат максимальную отдачу от наших анализов. .

Мы уделяем особое внимание созданию надежной системы статистической информации. Наша цель состоит не в том, чтобы предоставить материал, достойный одной статьи или презентации, а в том, чтобы предоставить нашим клиентам мощный аналитический инструментарий. Мы можем помочь им использовать его, но мы также хотим, чтобы они могли взять его и работать с ним, самостоятельно изучая свои данные и находя применение нашим моделям, о которых мы даже не думали.

Кроме того, у нас есть расширяющаяся клиентская база и растущий интерес к разработке инструментов анализа и статистического моделирования, выходящих за рамки электронной коммерции. С большим количеством клиентов, более богатыми наборами данных и новыми областями исследований мы будем сталкиваться с все более и более серьезными проблемами, но мы думаем, что готовы к этому, и мы ищем людей, которые хотят присоединиться к нам в этом путешествии.

В частности, мы ищем:

Прочный фундамент в области статистики, подтвержденный академическим образованием или опытом работы.
Опыт работы как минимум с двумя языками программирования и одним универсальным статистическим пакетом или библиотекой программирования. Команда специалистов по данным в основном использует R, Scala и Ruby, но это не высечено на камне, и мы ценим возможность изучать новые библиотеки и экосистемы.
Дружелюбны и готовы работать с другими людьми, как техническими, так и нетехническими. Мы не работаем изолированно и регулярно взаимодействуем друг с другом и членами других команд.
По крайней мере, некоторое знакомство с Unix-подобными операционными системами, базами данных SQL и программированием веб-приложений. Большой опыт работы в любой сфере приветствуется.
Другие плюсы: опыт работы с распределенными вычислительными экосистемами, такими как Spark; опыт работы с Amazon Web Services; опыт преподавания статистики или программирования

изображение через Shutterstock

Data Scientist Описание работы: пример 5

Мы ищем коллегу по команде, который будет рад взять на себя ответственность за нашу инфраструктуру данных и поставить нас на путь, на котором мы быстро итерируем и используем данные для решения некоторые из самых больших проблем, стоящих перед нашей отраслью. Вы будете участвовать в принятии технологических решений и помогать определять, что и как мы создаем, а не просто получать спецификации для реализации.

Мы ищем человека, который хочет разрушить чрезвычайно архаичную отрасль, но также любит привилегии стартапа, счастливые часы и послеобеденные игры в пинг-понг. Мы небольшая, но быстрорастущая организация, поэтому каждый человек здесь имеет решающее значение для нашего бизнеса.

Обязанности

Взять на себя ответственность и возглавить разработку продукта для нашего внутреннего конвейера обработки данных
Выполнение анализа и создание моделей для улучшения наших возможностей автоматического извлечения данных
Прототип, тестирование и сборка моделей, которые будут адаптированы для использования в нашем конвейере производственных данных
Работать в тесном контакте с группой инженеров, чтобы давать рекомендации по архитектуре системы и определять приоритеты проектирования
Создать и возглавить команду аналитиков и специалистов по данным
Углубить нашу культуру принятия решений на основе данных

Квалификация

18+ месяцев НЛП, Data Science, ML профессиональной работы
Опыт определения и построения чистых и функциональных конвейеров данных
Удобство обработки и анализа сложных, неструктурированных данных из различных источников
Способность проводить сложный количественный анализ и четкие подходы

Опыт работы со следующим был бы замечательным

Распознавание именованных объектов
Анализ зависимостей
Маркировка семантической роли
Вероятностное совпадение строк
Elasticsearch, Apache Spark

Data Scientist Шаблон описания вакансии

изображение через Shutterstock

Каждое написанное вами описание вакансии должно точно отражать культуру и потребности вашей компании, но использование шаблона может значительно облегчить жизнь. Глядя на приведенные выше примеры, мы можем экстраполировать некоторые общие черты, которые компании ищут при найме специалистов по данным, и использовать их для создания шаблона описания работы специалиста по данным. Обратите внимание, что этот шаблон предназначен для использования в качестве отправной точки для начала работы. Обязательно настройте его под свои нужды.

Биография компании

[ Используйте этот раздел, чтобы предоставить привлекающий внимание обзор вашей компании. Включите информацию о вашей культуре, привилегиях и льготах, возможностях карьерного роста и все остальное, что заинтересует кандидатов в вашей компании. ]

Описание работы

В [название компании] данные управляют всем, что мы делаем, и мы ищем специалиста по данным, который поможет нам сделать еще больше. Вы понимаете, что данные способны влиять на изменения, и вы полны решимости использовать эту силу во благо. На благо наших клиентов, на благо бизнеса и на благо мира. Это не второстепенная роль — команда Data Science сотрудничает со всей компанией, поэтому вы будете сотрудничать с коллегами в области проектирования, разработки продуктов, бизнес-аналитики и многого другого. Ваши идеи и рекомендации окажут непосредственное влияние на бизнес, так что будьте готовы изменить ситуацию!

Обязанности

Владеть и руководить разработкой продуктов в рамках нашего конвейера данных.
Модифицируйте, оптимизируйте и масштабируйте наши существующие продукты и решения для обработки данных.
Разрабатывайте и внедряйте новые методологии, алгоритмы и модели, которые улучшат использование наших данных.
Извлечение и обработка данных из наших существующих источников данных (включая анализ и отчетность).
Руководство выявлением и разработкой новых источников данных.
Работайте совместно с членами команды по всей компании (проектирование, продукт и т. д.), чтобы преобразовать ваши выводы в решения.
Делитесь рекомендациями на основе данных в краткой и понятной форме.
Наставник младших аналитиков и инженеров для дальнейшего карьерного роста.

Требования

Степень бакалавра в области математики, информатики или смежных количественных областях.
3+ года профессионального опыта в Data Science.
Глубокий опыт работы с Excel, R, Python и SQL (опыт работы со Scala и Java желателен, но не обязателен).
Опыт работы с машинным обучением и обработкой естественного языка.
Всесторонние знания в области прогнозной аналитики, статистического моделирования и интеллектуального анализа данных (опыт работы с визуализацией данных приветствуется, но не обязателен).
Удобная работа с большими/зашумленными/неполными наборами данных.
Исключительные организаторские способности и настойчивая приверженность решению проблем.

DevOps Описание работы: шаблон, примеры и информация о зарплате