Senior adattudós

Stack

Feladatok

• ▹Megfelelő analitikai módszerek (statisztikai elemzés, regresszió, klaszterezés, előrejelzés, osztályozás) alkalmazása valós üzleti problémákra
• ▹Teljes körű analitikai megoldások tervezése és építése, a BigQuery és MariaDB adatok kinyerésétől az automatizált riportokig
• ▹Adatpipeline-ok, analitikai keretrendszerek és eszközök fejlesztése és karbantartása Pythonnal és SQL-lel
• ▹AI-alapú fejlesztőeszközök (Windsurf, Gemini, Claude, Cursor) használata a kísérletezés, a kódgenerálás és az elemzés gyorsítására
• ▹A legújabb AI-funkciók (LLM-ek, embeddingek, generatív AI) használata az analitikai munkafolyamatok bővítésére és automatizálására
• ▹Könnyű alkalmazások és API-k (FastAPI) építése, hogy a modellek és felismerések az érintettekhez jussanak
• ▹Adatarchitektúrai döntések a saját területen: sématervezés, adatmodellezés, pipeline-megbízhatóság
• ▹Az eredmények, kompromisszumok és javaslatok világos bemutatása műszaki és üzleti közönségnek
• ▹Üzleti folyamatok feltérképezése és javítása adatvezérelt elemzéssel

Elvárások

• ▹Legalább 7 év szakmai tapasztalat adattudomány, haladó analitika vagy kvantitatív terület
• ▹Szakértői szintű SQL: mély jártasság BigQuery-ben és MariaDB-ben vagy hasonló platformokon, lekérdezés-optimalizálás, particionálás, adatmodellezés
• ▹Erős Python és/vagy JavaScript tudás, éles minőségű kód, modern adat- és ML-könyvtárak ismerete
• ▹Az analitikai módszerek mély ismerete: regresszió, klaszterezés, idősorok, A/B tesztelés, osztályozás
• ▹Az adatarchitektúra alapos ismerete: adattárházak, adattavak és pipeline-ok felépítése, adatok strukturálása analitikai és ML-terhelésekhez
• ▹AI-alapú fejlesztőeszközök (Windsurf, Gemini, Claude, Cursor vagy hasonló) használata a munkafolyamat részeként
• ▹Kiváló kommunikációs készség
• ▹Önálló munkavégzés, saját prioritások kezelése
• ▹Nyilvános GitHub-profil projektekkel, kísérletekkel vagy hozzájárulásokkal

Előny

• ▹Next.js vagy modern frontend keretrendszerek ismerete adatközpontú alkalmazásokhoz
• ▹FastAPI tapasztalat modellek vagy belső eszközök kiszolgálásához
• ▹Üzletifolyamat-elemzési vagy folyamattervezési háttér
• ▹Tapasztalat több üzleti részleggel való munkában (pénzügy, marketing, értékesítés, működés, mérnökség)
• ▹JSON-alapú adatformátumok, API-k és integrációs minták ismerete
• ▹Docker és Kubernetes ismerete

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Globálisan elosztott csapat
• ▹Távmunka vagy hibrid munkavégzés (helytől függően)
• ▹Kihívást jelentő projektek, amelyek az egész céget érintik
• ▹Versenyképes javadalmazás
• ▹25 nap fizetett éves szabadság az ünnepnapokon felül
• ▹Kíváncsiságot és tiszta mérnöki munkát értékelő kultúra
• ▹Nagyfokú rugalmasság és szabadság

A munkáltatóról

A MariaDB adatbázisa számos mindennapi alkalmazás gerince, és a Fortune 500 cégek 75%-a használja. A cég a modern alkalmazásfejlesztés egyik vezető adatbázisát adja.