Data mühəndisliyi üzrə böyük mütəxəssis

Təsvir:

• Verilənlərin Modelləşdirilməsi və Verilənlər Bazasının Dizaynı: Məlumat modellərinin işlənib hazırlanması və təkmilləşdirilməsi, performans və miqyaslılıq üçün verilənlər bazası dizaynlarının optimallaşdırılması;
• Məlumat Boru Kəmərinin Monitorinqi və Problemlərin aradan qaldırılması: Bütün məlumat kəmərlərinin düzgün işləməsinin təmini və hər hansı bir problemi operativ şəkildə həll edilməsi;
• Məlumatın Keyfiyyətinin Təminatı: Məlumatların düzgünlüyünü və bütövlüyünü təmin etmək üçün proseslərin həyata keçirilməsi və onlara nəzarət edilməsi;
• Sorğuların Optimizasiyası: Performans və səmərəlilik üçün sorğuların və məlumatların axtarışı üsullarının davamlı olaraq optimallaşdırılması;
• Yeni Məlumat Mənbələrinin İnteqrasiyası: Mövcud məlumat arxitekturasına yeni məlumat mənbələrinin əlavə edilməsi və inteqrasiyası;
• Avtomatlaşdırılmış skriptin icrası və monitorinqi: Məlumatların çıxarılması, çevrilməsi və yüklənməsi (ETL) üçün avtomatlaşdırılmış skriptlərin işlədilməsi və monitorinqi;
• Maraqlı tərəflərlə əməkdaşlıq: Məlumat ehtiyaclarını və tələblərini başa düşmək üçün biznes analitikləri, məlumat alimləri və digər maraqlı tərəflərlə əlaqə saxlanılması;
• Məlumat Sistemlərinin Performans Baxışları: Verilənlər bazalarının, məlumat göllərinin və digər saxlama sistemlərinin fəaliyyətinin qiymətləndirilməsi;
• Məlumatların təmizlənməsi və çevrilməsi: faydalılığını və aktuallığını qorumaq üçün məlumatların müntəzəm olaraq təmizlənməsi və dəyişdirilməsi;
• Kod Baxışları və Yeniləmələr: Təkmilləşdirmə və səmərəlilik üçün ETL skriptlərinin və data pipeline-ların nəzərdən keçirilməsi və yenilənməsi;
• Sənədləşdirmə və Bilik Paylaşımı: Data pipeline-ları və verilənlər bazası üçün sənədlərin yenilənməsi və komanda ilə biliklərin paylaşılması.

Tələblər:

• Ali Təhsil;
• Müvafiq sahə üzrə minimum 3-4 il iş təcrübəsi;
• İngilis dili biliyi - B1 səviyyəsində;
• Data Warehouse konseptləri və SQL üzrə dərin biliklər;
• ETL alətlərinin istifadəsində və məlumat bazalarının qurulması və modelləşdirilməsində geniş təcrübə;
• Strukturlaşdırılmamış, yarı strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmış məlumat toplusu daxil olmaqla, məlumatlarla işləmə bacarığı;
• Python proqramlaşdırma dili və həmçinin açıq mənbəli proqramlar ilə işləmə bacarığı;
• Verilənlərin keyfiyyətini təmin etmək üçün məlumatların təmizlənməsi, əvvəlcədən işlənməsi və transformasiya üsullarından istifadə etmə bacarığı;
• Böyük məlumat dəstlərindən tendensiyaları və nümunələri müəyyən etmək üçün kəşfiyyat xarakterli məlumat təhlili aparma bacarığı;
• Maşın öyrənmə, statistika və optimizasiya ilə əlaqəli biliklərin olması;
• Proqnozlaşdırma və təsnifat tapşırıqları üçün maşın öyrənmə modellərinin qurulması və öyrədilməsi bacarıqları;
• Modellərin qiymətləndirilməsi, hiperparametrlərin tənzimlənməsi və performansın optimallaşdırılması bacarıqları;
• Güclü ünsiyyət, komandada işləmək bacarıqları və inkişafa yönümlülük.