Veri Bilimcisi

Damia hakkında

Damia, Portekiz'de teknoloji, ürün ve mühendislik rollerine odaklanan uzman bir teknoloji işe alım ajansıdır. Finanse edilen ölçeklendirme şirketleri, Portekiz'de ekipler kuran uluslararası şirketler ve kritik işe alımları ölçeklendiren yerleşik teknoloji kuruluşlarıyla çalışıyoruz.

Yaklaşımımız işlemsel değil istişare niteliğindedir. Her görev, stratejik keşif ve yetenek haritalamasından, seçilmiş kısa listelere ve işe alım sonrası takibe kadar, pazarı ve işe aldıkları rolleri anlayan kıdemli işe alım görevlilerinin liderliğinde yapılandırılmış bir metodolojiden geçer.

We Are META ve Landing.Jobs ile birlikte Triveris Group ekosisteminin bir parçasıyız ve Portekiz'deki tüm teknoloji yeteneklerine ulaşmamızı sağlıyor.

Görev hakkında: Veri Bilimi departmanı, algoritmalar ve analitik üretim düzeyinde çözümler geliştirerek değer üreten, şirkette önemli bir rol oynamaktadır. Ekip, tüm şekil ve boyutlardaki verilerden (sınıflandırma modelleri, NLP, anormallik tespiti, grafik teorisi, derin öğrenme ve daha fazlası gibi) maksimum değer sağlamak için gelişmiş tekniklerden ve algoritmalardan yararlanır. Bir Veri Bilimcisi olarak başarılı aday, uçtan uca proje geliştirme ve uygulama uygulayıcısının klasik veri bilimi rolünü üstlenecektir. Ekibin bir parçası olmak, zorlu niceliksel ve analitik becerilerin bir karışımını, istatistiksel modelleme ve makine öğreniminde sağlam bir altyapıyı, teknik açıdan anlayışlı bir yapının yanı sıra problem çözme tutkusu ve veriye dayalı karar almayı yönlendirme arzusunu gerektirir.

Sorumluluklar:

• Veri Araştırma ve Ön İşleme: Analiz için veri kalitesini ve bütünlüğünü sağlamak amacıyla çeşitli kaynaklardan büyük, karmaşık veri kümelerini toplayın, temizleyin ve dönüştürün

• İstatistiksel Analiz ve Modelleme: Veri kümelerindeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri tanımlamak ve tahmine dayalı modeller geliştirmek için istatistiksel yöntemleri ve matematiksel modelleri uygulayın

• Makine Öğrenimi: İş sorunlarını çözmek ve süreçleri iyileştirmek için sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve derin öğrenme gibi makine öğrenimi algoritmaları geliştirin ve uygulayın

• Özellik Mühendisliği: Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kaynaklarından ilgili özellikleri çıkarın ve model performansını artırmak için yeni özellikler tasarlayıp tasarlayın

• Model Geliştirme ve Değerlendirme: En son teknikleri kullanarak makine öğrenimi modellerini oluşturun, eğitin ve optimize edin ve uygun ölçümleri kullanarak model performansını değerlendirin

• Veri Görselleştirme: Veri görselleştirme tekniklerini kullanarak karmaşık analiz sonuçlarını açık ve öz bir şekilde sunun ve içgörüleri paydaşlara etkili bir şekilde iletin

• İşbirliğine Dayalı Sorun Çözme: Veriye dayalı çözümleri belirlemek ve bunları üretim ortamlarında uygulamak için ürün yöneticileri, veri mühendisleri, yazılım geliştiriciler ve iş paydaşları dahil olmak üzere işlevler arası ekiplerle işbirliği yapın.

• Araştırma ve Yenilik: Veri bilimi, makine öğrenimi ve ilgili alanlardaki en son gelişmelerden haberdar olun ve şirketin analitik yeteneklerini geliştirmek için proaktif olarak yeni yaklaşımları keşfedin

Gereksinimler

• Bilgisayar Bilimleri, Matematik, İstatistik veya ilgili bir alanda B.Sc (Yüksek Lisans bir artıdır)

• Makine öğrenimi algoritmalarını tasarlama ve uygulama ve bunları üretime başarıyla dağıtma konusunda 3 yıldan fazla kanıtlanmış deneyim.

• Çeşitli makine öğrenimi algoritmaları konusunda güçlü anlayış ve pratik deneyim.

• Python'da yeterlilik

• Analiz için verileri çıkarmak, temizlemek ve dönüştürmek için SQL ve veri işleme araçları (ör. Pandas, NumPy) deneyimi

• Hipotez testi, regresyon analizi, zaman serisi analizi ve deney tasarımı dahil olmak üzere istatistiksel kavram ve tekniklerde sağlam temel

• İş sorunlarına yaklaşmak, hipotezler oluşturmak ve bunları uygulanabilir çözümlere dönüştürmek için güçlü analitik ve eleştirel düşünme becerileri

• Karmaşık verilerin anlamlı görsel temsillerini oluşturmak için veri görselleştirme kitaplıklarında uzmanlık

• Karmaşık bulguları ve teknik kavramları hem teknik hem de teknik olmayan paydaşlara sunmak için mükemmel yazılı ve sözlü iletişim becerileri

• Fonksiyonlar arası ekiplerde etkili bir şekilde çalışma, meslektaşlarla işbirliği yapma ve olumlu bir çalışma ortamına katkıda bulunma becerisini gösterdi

• Büyük Veri araçlarıyla ilgili deneyim

• Şu anda Portekiz'de yaşıyor ve ülkede yasal olarak çalışma iznine sahip

Sahip olmak güzel:

• Dolandırıcılık alanında deneyim

• Airflow, CircleCI, PySpark, Docker ve K8S deneyimi

Kaynak: Landing.jobs (https://landing.jobs/at/damia/data-scientist-in-lisbon-2026)