Data Scientist (eHealth, e-commerce)

Data Scientistet keresünk eHealth vagy e-commerce területen szerzett tapasztalattal new york-i székhelyű adatanalitikai szolgáltató vállalathoz Budapestre.

Megbízóm egy new york-i székhelyű, fiatal nemzetközi vállalat, amely 2018 nyarán nyitott irodát Budapesten is. Adatanalitikai szolgáltatást nyújtanak, főleg az egészségügyi és kiskereskedelmi szektorokban. Az alapító korábban már alapított egy hasonló tevékenységet folytató, de kifejezetten a pénzügyi szektorban működő vállalatot, ami mára 17 országban 28 irodával van jelen. Tehát, van tapasztalat és stabil a háttér. Az új cég alapítását két éves piackutatás előzte meg, amelynek során bizonyítást nyert az, hogy a szolgáltatásnak más szektorokban is van létjogosultsága.

A cégnél jelenleg 20+ fő dolgozik. A budapesti csapat még kis létszámmal működik. A távlati cél az, hogy az itteni iroda is egy teljesen funkcionáló, 30+ fős szervezetté váljon. Jelenleg az első embereket keressük.

A Data Scientist feladata

Magyarországon eleinte a fogyasztási cikkek piaca volt a hangsúlyos, azonban a COVID-19 járvány kapcsán az egészségügyi szektorra terelődött a fókusz, hagyományos kiskereskedelem helyett pedig az e-kereskedelemre. Számtalan megbízásuk van egészségügyi területen működő cégektől is, rengeteg elemezhető adattal rendelkeznek. Ezért van az, hogy e-kereskedelmi és eHealth domain-ismerettel keressük az új munkatársakat, mert ismerni kell a szakzsargont, az e-com üzleti problémákat, eHealth esetén pedig kifejezetten olyan use case-k vannak pl. gyógyszer-engedélyeztetés, járvány előrejelzés terén, ami speciális ismereteket igényel. Az ügyfelek igényeinek, problémáinak megértése nélkül a megfelelő kutatási kérdéseket is nehéz feltenni.

A cég azzal foglalkozik, hogy egy adatplatformba csatornáznak adatokat különböző nyílt vagy vásárolt adatforrásokból. Ezt a platformot a Data Platform Engineerek fejlesztik. Az adatok tisztítását a Data Ops Engineerek végzik. Velük is együtt kell majd működni a munka során. Mivel a platform egyik felhasználói maguk a kutatók és Data Scientistek, így ők azok, akik új funkciók tervezésekor hasznos inputokkal tudnak szolgálni az adatbevitel és kvantitatív modellezés terén.

A Quantitative Researcher feladata, hogy az adatokra modellt építsen és azokat visszatesztelje. A Researcher inkább általános adatmodelleket, libraryt épít, a Data Scientist pedig az ügyfelek üzleti problémáiból formalizált elemzési-modellezési feladatot definiál. Ha nincs meglévő modell, a Researchernek jelzi, aki megoldást keres rá. Ha valaki kevésbé szeretne ügyfelekkel foglalkozni, jelentkezhet Researcher pozícióba is. A kettő nem tér el lényegesen egymástól, csak máshol van a fókusz. A cél mindkét esetben, hogy egy saját modell libraryt hozzanak létre. (A tulajdonos pénzügyi szektorban működő cége jelenleg 2 millió prediktív/előrejelző modellel rendelkezik.)

A napi feladatok részletesen:

  • A cégen belül dolgozó iparági szakértőkkel szorosan együttműködve a Data Scientist határozza meg a kutatási problémát, a kereteket. Értenie kell a kontextust, az ügyfél által megfogalmazott igényeket és kritériumokat. Ő az, aki segít meghatározni, hogy egyáltalán milyen kérdéseket kell megválaszolni az adatelemzés során és ehhez milyen technológiákat kell használni.
  • Adatmodelleket, kutatási terveket, statisztikai-elemzési terveket készít és implementál fogyasztási cikkek/ekereskedelem vagy egészségügy (HEOR) területen.
  • A modellfejlesztés gyorsítását támogató szoftvereket/eszközöket ír olyan nyelven, amelyet a saját adat platform támogat. Mesterséges intelligencia, gépi tanulás és statisztikai technikákat alkalmazva például olyan eszközöket fejleszt, amelyek támogatják a kutatási modellek szoftverkimeneteleinek értelmezését vagy a modellezéshez szükséges elemek újrahasznosítását.
  • A cég magyar és amerikai, valamint az ügyfél kutatóival együttműködve részt vesz kvantitatív modellek építésében, a legújabb mesterséges intelligencia és gépi tanulási módszerek felhasználásával (pl. deep learning, reinforcement learning, random forest).
  • Részt vesz a saját adatplatform fejlesztésében (lásd. fent).
  • Új adatforrásokat kutat fel és értékel a modellek hatékonyságának érdekében.

Csapatban kell majd dolgozni, együttműködve az adatplatformot fejlesztő mérnökökkel és a kutatókkal. A Data Scientistek az ügyfelekkel is kapcsolatban állnak.

Kit keresünk?

Elsősorban senior, de legalábbis jelentős tapasztalattal rendelkező szakembereket keresünk, akik az alábbi szakmai ismeretekkel rendelkeznek:

  • magabiztos Python vagy R tudás
  • magabiztos angol írásban és szóban egyaránt (A külföldi kollégákkal napi szintű lesz a kapcsolattartás, így ezt nem lehet megúszni.)
  • hands-on modellezési készség
  • statisztikai ismeretek
  • gépi tanulási módszerek ismerete
  • elméleti modellek gyakorlati alkalmazásában való jártasság
  • üzleti igények technikai feladatokra való leképezése
  • e-kereskedelem vagy eHealth/HEOR területen szerzett tapasztalatok

Előnyös ismeretek, tapasztalatok:

  • adatmodellek ismerete
  • kutatási feladat megtervezésének, a kutatás projekt menedzsmentjében való jártasság
  • szakmai csapat vezetésében való jártasság (A cég méretéből és a növekedésből adódóan idővel csapatvezetői ambíciók is előnyösek lehetnek.)

Praktikus információk

Munkavégzés helye, munkakörülmények

Az iroda a Király utcában található modern, exkluzív környezetben.

// A veszélyhelyzet alatt mindenki otthonról dolgozik.

Munkavégzéssel járó utazás

A próbaidő alatt egyszer lehet számítani egy útra New Yorkba. Nem kötelező, de nagyon ideális lenne személyesen is találkozni a kinti csapattal. Ettől függetlenül nem jellemző az utazás, nem a munkakör része.

// A veszélyhelyzet alatt kiutazás nem lesz.

Munkaidő

A munkaidő rugalmas. A fókusz a hatékonyságon van. Heti két nap home office jár.
A megbeszélések délután vannak a kinti irodával az időeltolódás miatt.

Foglalkoztatás módja

Főállású munkaviszony, teljes állás. (Alvállalkozókat nem keresünk.)

Fizetés és juttatások

Munkabér: hétszámjegyű

Juttatások:

  • Magán egészségügyi biztosítás 1 millió euró/év keretig, amellyel Európában bármely magánklinikán élni lehet. Kórházi ellátást, kisebb sebészeti műtéteket is tartalmaz. Egyedül a fogászatra nem terjed ki.
  • Éves manager szűrés
  • Szemüveg támogatás (50.000Ft/2 év)
  • SZÉP kártya (25.000Ft/hó)
  • BKV bérlet
  • Notebook és telefon (magáncélra is)
  • Önképzés támogatása igény szerint
  • 100%-ban fizetett betegszabadság

Kiválasztási folyamat

Első körben elmeséled a tapasztalataidat, mi az, ami motivál, stb. beszélünk angolul, illetve mesélek még a cégről, válaszolok a kérdéseidre. Ha továbbra is szimpatikus a dolog, továbbítom a pályázatod a magyar ügyvezetőnek.

A kiválasztás több körből áll, de gyorsan lezajlik. Jelentkezés esetén mindent részletesen el fogok mondani.

Jelentkezni részletes angol önéletrajzzal tudsz a jobb oldalon található űrlapon keresztül. Ha bármilyen kérdésed felmerült, szívesen válaszolok a hello@lorinczorsolya.hu email címen. (Ha ide küldesz önéletrajzot, léciléci írj egy sort is, hogy olvastad és elfogadod az adatvédelmi tájékoztatót. Köszi!)

A pozíción Pápai Bernadett senior tanácsadó kolléganőmmel dolgozunk, így ne lepődj meg, ha nem velem lesz közvetlen kapcsolatod.



A weboldalon "cookie-kat" ("sütiket") használunk, hogy a legjobb felhasználói élményt nyújthassuk látogatóinknak. A cookie beállítások igény esetén bármikor megváltoztathatók a böngésző beállításaiban. További információ

A süti beállítások ennél a honlapnál engedélyezett a legjobb felhasználói élmény érdekében. Amennyiben a beállítás változtatása nélkül kerül sor a honlap használatára, vagy az "Elfogadás" gombra történik kattintás, azzal a felhasználó elfogadja a sütik használatát.

Bezárás