Veri Bilimi Uzmanı

Profen Group

1995 yılında kurulan PROFEN GROUP başlıca 8 pazarı içinde barındıran, ürün ve hizmet sağlayan global bir firmadır. Kendi içerisinde AR-GE merkezini genişleterek, uydu iletişimi, savunma, devlet kurumları, proje, yayın, internet hizmetleri vermektedir. 

Ana merkezi İstanbul’da olmakla beraber Ankara, Konya ve İngiltere’deki lokasyonları ile dünya çapındaki müşterileri için yenilikçi ve yüksek teknoloji haberleşme çözümleri ortaya koymaktadır.
  

- Lisans mezunu (Tercihen Bilgisayar, Elektrik-Elektronik, Matematik, Endüstri Mühendisliği bölümleri ile Matematik ve İstatistik bölümlerinden mezun olan) 

- Veri Bilimi alanında  en az 2 yıl tecrübesi bulunan,

- Veri analitiği disiplinlerinden denetimli öğrenim, denetimsiz öğrenim, güçlendirme öğrenimi, derin öğrenim yöntemlerini kullanarak çözüm üretebilmek, özellikle tahmini analitik, anormallik algılama modellerine hakim olan 

- İstatistiksel programlama dillerinden en az birinde bilgi ve deneyim sahibi olan (Java, Python, Scala, veya R gibi) 

- Büyük veri altyapı sistemlerinde bilgi ve deneyim sahibi olan (Hadoop, Storm, Spark, Hive, MapReduce gibi)

-  Büyük veri ile ilgili Spark, Kafka vb teknolojiler ile NoSQL , Cassandra vb veritabanı mimarileri konularında bilgi ve deneyim sahibi,

- Makine öğrenimi yöntem ve modellerinde bilgi ve deneyim sahibi olan 

- Zaman serileri konusunda bilgi ve deneyim sahibi olan 

- Analitik bakış açısı ve problem çözme becerisine sahip olan

- Teknolojiyi ve yenilikleri yakından takip eden, öğrenmeye ve gelişmeye açık

- Tercihen Jira, SVN ve Git vb  geliştirme araçlarını etkin bir şekilde  kullanabilen,

- Ekip çalışmasına yatkın olan 

- İyi derecede İngilizce bilen 

- Erkek adaylar için askerlik görevini tamamlamış olan 

İŞ TANIMI

-Kestirimci bakıma yönelik anomali tespit modelinin eğitimi için kullanılacak verilerin belirlenmesi gerçek ve sentetik veri kümelerinin oluşturulması.

-Sensörlerden alınacak verilerin analiz edilmesi,

-Kullanılacak makine öğrenmesi algoritmalarının belirlenmesi ve modellerin oluşturulması.

-Eğitilen modellerle arıza oluşmadan önce hatanın tespit edilebilmesi.

-Sistemin simülasyon ortamında ve gerçek ortamda testleri.