Veri Analisti
Bu rol hakkında
Veri Analisti - Tüketici Bankası Ekip hakkında Tüketici Bankası kabilesi, küçük işletmelerin ve müşterilerinin güvendiği, kredi ve BNPL'den günlük bankacılık hizmetlerine kadar finansal ürünler geliştiriyor. Kabile büyüdükçe keskin ve güvenilir içgörü ihtiyacı da artıyor. İşte burada siz devreye giriyorsunuz. Ürün, Finans ve Risk ekiplerinin daha iyi kararları daha hızlı almasına yardımcı olacak veri temelini oluşturmak için bir Kıdemli Analitik Mühendisi ile birlikte çalışan Tüketici Bankası kabilesinin özel analitik ortağı olacak bir Veri Analisti arıyoruz. Bu yeni bir rol; bu, ilk günden itibaren gerçek sahipliğe sahip olacağınız anlamına geliyor: performansı nasıl ölçeceğimizi şekillendirmek, müşterilerimizi anlamak ve verilerin bize söylediklerine göre hareket etmek. Anlamlı analitik çalışmalarla motive oluyorsanız, eksiksiz çeviri yapmaktan keyif alın
Veri/ml rolleri hakkında
Veri ve makine öğrenimi rolleri üç kampa ayrılmıştır: analistler (SQL, kontrol panelleri, iş soruları), mühendisler (boru hatları, altyapı) ve bilim adamları (modelleme, deneme). İş unvanı size her zaman hangisi olduğunu söylemez; açıklamayı dikkatlice okuyun.
Tipik beceriler: SQL, Python, pandalar, temel istatistikler; ML rolleri scikit-learn / PyTorch / TensorFlow'u ekler; mühendislik rolleri Airflow / dbt / Spark'ı ekler
Maaş bilgileri (ABD, kaba)
ABD'de veri/ml rolleri için tipik aralık şöyledir: 85.000$–240.000$/yılKıdeme, şirket aşamasına ve şehre göre büyük ölçüde değişiklik gösterir.
Yalnızca tahminler. Şirkete özel numaralar için,level.fyi (teknoloji), Glassdoor'u kontrol edin veya röportajda sorun.
Röportaj için nasıl hazırlanılır
Veri görüşmeleri bölünmüştür: analistler SQL + örnek olay soruları edinin, mühendisler boru hattı tasarımı + kodlamayı edinin, bilim adamları istatistikler + makine öğrenimi modelleme + bazen eve götürülecek bir veri kümesi edinin. JD'yi dikkatlice okuyun ve gerçek lezzete hazırlanın; analist rolü için PyTorch'ta zaman kaybetmeyin.
Her üçünde de ortak sorular: "[Ürün özelliği] için başarıyı nasıl ölçersiniz?", "Verilerin size şaşırtıcı bir şey söylediği bir projeyi bana anlatın"ve SQL pencere fonksiyonları (LAG, ROW_NUMBER, PARTITION BY - bunları özel olarak uygulayın). Makine öğrenimi rolleri için, aşırı uyum, önyargılı varyans değişimi ve eğitimde iyi, üretimde kötü performans gösteren bir modelin hatalarını nasıl ayıklayacağınızla ilgili bir soru bekleyin.
Bu rolün genellikle nereye vardığı
Disiplin olgunlaştıkça veri/ML'deki kariyer yolları daha da karmaşık hale geldi. En net ilerleme: Kıdemli Analist → Kıdemli Analist → Analitik Yöneticisi analist tarafında, Kıdemsiz Veri Mühendisi → Kıdemli → Personel mühendislik tarafında ve Junior DS → Senior DS → Asıl DS / ML Lideri modelleme tarafında. Maaş zirveleri, büyük teknoloji firmalarındaki makine öğrenimi mühendisleri ve araştırma bilimcileri için en yüksektir.
Disiplinler arası hareketler yaygındır: Mühendisliği öğrenen analistler genellikle iş bağlamını öğrenmemiş mühendislerden daha fazla kazanırlar. İşletmeye yakın kalın; insanların en değerli verileri, yalnızca gösterge tablolarını oluşturanlar değil, yöneticilerin strateji tartışmalarına kattıkları verilerdir.
İzlenmesi gereken kırmızı bayraklar
- Gerçekten bir SQL analisti olan "Veri bilimcisi" rolü. Sorumlulukları dikkatlice okuyun; eğer hepsi kontrol panelleri ve anlık sorgulardan oluşuyorsa, bu bilim unvanına sahip bir analist rolüdür.
- Paydaş işbirliğinden bahsedilmiyor. Tek başına veri çalışması genellikle göz ardı edilen veri çalışmasıdır. Rolün bir iş ekibine yerleştirilmesi gerekiyor.
- "AI / ML" her yerde listeleniyor ancak ayrıntı yok. ML ile çözmek istedikleri gerçek sorunların adını koyamazlarsa, şirket moda alışveriş yapıyor demektir.
- "10 yıldan fazla Python" veya imkansız kombinasyonlar istemek. Ya JD, bir veri ekibinin girdisi olmadan İK tarafından yazılmıştır ya da şirketin gerçekçi olmayan beklentileri vardır.
Sık sorulan sorular
Bu role nasıl başvurabilirim?
Bu sayfanın üst kısmındaki "Arbeitnow'a Başvurun" düğmesini tıklayın. İşverenin başvuruları kabul ettiği asıl ilana yönlendirileceksiniz. Wikishopline özgeçmişleri toplamaz veya başvuruları işlemez.
Bu liste güncel mi?
Wikishopline, işleri günlük olarak ortak kaynaklarından (arbeitnow) toplar. Yaklaşık 14 günden eski ilanlar budanır, ancak bir ön yazı üzerinde zaman harcamadan önce daima işverenin sitesinde pozisyonun hala açık olduğunu doğrulayın.
Wikishopline işverenlerden veya başvuru sahiplerinden ücret alıyor mu?
Hayır. Toplu işler her iki taraf için de ücretsizdir. Wikishopline ayrıca doğrudan görünürlük isteyen işverenler için /jobs/submit adresinde 5 ABD doları tutarında / 30 günlük ücretli ilanları da kabul etmektedir; ancak görüntülediğiniz liste bir iş ortağından alınmıştır.
Bir veri/ml rolü tipik olarak neyi içerir?
Veri ve makine öğrenimi rolleri üç kampa ayrılmıştır: analistler (SQL, kontrol panelleri, iş soruları), mühendisler (boru hatları, altyapı) ve bilim adamları (modelleme, deneme). İş unvanı size her zaman hangisi olduğunu söylemez; açıklamayı dikkatlice okuyun.
ABD'de data/ml rolleri için tipik maaş aralığı nedir?
Kıdeme, konuma ve şirket aşamasına bağlı olarak yılda yaklaşık 85.000 ila 240.000 ABD Doları. Bu, amaca yönelik geniş bir aralıktır; belirli bir şirket içinlevel.fyi veya Glassdoor'a göre doğrulama yapın.
