מנתח עסקים/נתונים ברמת כניסה
על התפקיד הזה
אנו מחפשים מנתחי עסקים ונתונים זוטרים עם ניסיון של 6 חודשים עד שנה כדי להפוך לחלק בלתי נפרד מהצוות שלנו! אתה תנתח נתונים כדי להבין את המגמות העסקיות והשוק כדי להגדיל את ההכנסות והיעילות של החברה. משרות פנויות רבות, בפריסה ארצית. חייב להיות מוכן לבצע רילוקיישן. המועמדים חייבים להיות ממוקמים בארה"ב. תחומי אחריות: • שימוש בנתונים להבנת דפוסים ומגמות עסקיים • ניתוח נתונים פנימיים וחיצוניים באמצעות מחקר כמותי • העברת ממצאים לחברה באמצעות דוחות סטנדרטיים ואד-הוק • קידום שיטות עבודה מומלצות בניתוח ודיווח נתונים • שיתוף פעולה עם צוותים חוצי-תפקידים כישורים: • תואר ראשון • ידע ב-SQL, כלים סטטיסטיים חזקים ומיומנויות פתרון בעיות • דיווח על מיומנויות עסקיות ופתרון בעיות.
מיומנויות / קטגוריות
על תפקידי נתונים / ml
תפקידי נתונים ו-ML מתחלקים לשלושה מחנות: אנליסטים (SQL, לוחות מחוונים, שאלות עסקיות), מהנדסים (צינורות, תשתית) ומדענים (מודלים, ניסויים). שם המשרה לא תמיד אומר לך איזה מהם - קרא את התיאור בעיון.
כישורים אופייניים: SQL, Python, pandas, נתונים סטטיסטיים בסיסיים; תפקידי ML מוסיפים scikit-learn / PyTorch / TensorFlow; תפקידי הנדסה מוסיפים Airflow / dbt / Spark
תובנות שכר (ארה"ב, גס)
טווח אופייני לתפקידי נתונים / ml בארה"ב הוא $85,000-$240,000 לשנה, משתנים מאוד עם הוותק, שלב החברה והעיר.
הערכות בלבד. למספרים ספציפיים לחברה, בדוק levels.fyi (טק), Glassdoor, או שאל בראיון.
איך להתכונן לראיון
ראיונות נתונים מפוצלים: אנליסטים קבל שאלות של SQL + תיאור מקרה, מהנדסים קבל עיצוב צינור + קידוד, מדענים קבל נתונים סטטיסטיים + מודלים של ML + לפעמים מערך נתונים לקחת הביתה. קרא בעיון את ה-JD והתכונן לטעם האמיתי - אל תבזבז זמן על PyTorch לתפקיד אנליסט.
שאלות נפוצות בשלושתן: "איך היית מודד הצלחה עבור [תכונת מוצר]?", "לך לי דרך פרויקט שבו הנתונים אמרו לך משהו מפתיע", ו פונקציות חלון SQL (LAG, ROW_NUMBER, PARTITION BY - תרגל אותם באופן ספציפי). עבור תפקידי ML, צפו לשאלה על התאמה יתר, חילופי הטיה-שונות, וכיצד ניתן לנפות באגים במודל שביצועים טובים באימון וביצועים גרועים בייצור.
לאן תפקיד זה מוביל בדרך כלל
מסלולי הקריירה בנתונים/ML נעשו מבולגנים יותר ככל שהמשמעת הבשילה. ההתקדמות הברורה ביותר: אנליסט ג'וניור → אנליסט בכיר → מנהל אנליטיקה בצד האנליסט, מהנדס נתונים זוטר → בכיר → צוות בצד ההנדסי, ו ג'וניור DS ← בכיר DS ← ראשי DS / ML מוביל בצד הדוגמנות. שיאי השכר הם הגבוהים ביותר עבור מהנדסי ML + מדעני מחקר בחברות טכנולוגיות גדולות.
מהלכים חוצי תחומים הם שכיחים: אנליסטים שלומדים הנדסה מרוויחים לעתים קרובות מהנדסים שלא למדו הקשר עסקי. הישאר קרוב לעסק - הנתונים היקרים ביותר שאנשי המנהלים מביאים לדיונים על אסטרטגיה, לא אלה שבונים לוחות מחוונים לבד.
דגלים אדומים לצפייה
- תפקיד "מדען נתונים" שהוא באמת מנתח SQL. קרא בעיון את תחומי האחריות - אם זה הכל לוחות מחוונים ושאילתות אד-הוק, זה תפקיד אנליסט עם כותרת מדעית.
- אין אזכור לשיתוף פעולה עם בעלי עניין. עבודת נתונים בבידוד היא בדרך כלל עבודת נתונים שמתעלמים ממנה. התפקיד צריך להיות מוטמע בצוות עסקי.
- "AI / ML" מופיע בכל מקום אך ללא פרטים. אם הם לא יכולים למנות את הבעיות האמיתיות שהם רוצים לפתור עם ML, החברה עושה קניות ב-buzzword.
- מבקש "10+ שנים של פייתון" או שילובים בלתי אפשריים. או שה-JD נכתב על ידי HR ללא קלט מצוות נתונים, או שלחברה יש ציפיות לא מציאותיות.
שאלות נפוצות
איך אני מגיש מועמדות לתפקיד זה?
לחץ על הלחצן "החל ב-Jsearch" בחלק העליון של דף זה. תישלח להודעה המקורית שבה המעסיק מקבל בקשות. Wikishopline לא אוספת קורות חיים ולא מעבדת בקשות.
האם הרישום הזה עדכני?
Wikishopline אוסף משרות מדי יום ממקורות שותפים (jsearch). פרסומים מעל ~14 ימים נגזמים, אך תמיד ודא שהתפקיד עדיין פתוח באתר המעסיק לפני שאתה מקדיש זמן למכתב מקדים.
האם Wikishopline מחייבת מעסיקים או מועמדים?
לא. משרות מצטברות הן בחינם לשני הצדדים. Wikishopline מקבלת גם פרסומים בתשלום של $5 / 30 יום בכתובת /jobs/submit עבור מעסיקים שרוצים חשיפה ישירה - אבל הרישום שאתה צופה בא משותף.
מה כולל תפקיד נתונים / ml בדרך כלל?
תפקידי נתונים ו-ML מתחלקים לשלושה מחנות: אנליסטים (SQL, לוחות מחוונים, שאלות עסקיות), מהנדסים (צינורות, תשתית) ומדענים (מודלים, ניסויים). שם המשרה לא תמיד אומר לך איזה מהם - קרא את התיאור בעיון.
מהו טווח השכר הטיפוסי לתפקידי נתונים / ml בארה"ב?
בערך 85,000-$240,000 דולר לשנה, תלוי בוותק, מיקום ושלב החברה. זהו מגוון רחב בכוונה - אמת מול levels.fyi או Glassdoor עבור החברה הספציפית.