नियोक्ता कंप्यूटर विज्ञान, इंजीनियरिंग, अनुप्रयुक्त विज्ञान, गणित, सांख्यिकी, भौतिकी या संबंधित क्षेत्र में मास्टर डिग्री और प्रस्तावित नौकरी में या डेटा वैज्ञानिक से संबंधित व्यवसाय में 3 साल का कार्य अनुभव स्वीकार करेगा। अनुभव में निम्नलिखित में 36 महीने का अनुभव शामिल होना चाहिए:
मात्रात्मक विश्लेषण तकनीक: क्लस्टरिंग, प्रतिगमन, पैटर्न पहचान, या वर्णनात्मक और अनुमानात्मक आँकड़े
डेटा विश्लेषण और एल्गोरिदम विकास
अनुकूलन, संभाव्यता, सांख्यिकी, या मशीन लर्निंग
बड़े डेटा भंडार
ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) प्रक्रियाएं
बड़े डेटा सेट
सांख्यिकीय विश्लेषण पैकेज जैसे: R, MATLAB, SPSS, SAS या Stata
तकनीकी प्रस्तुति कौशल
मेट्रिक्स चुनने/बनाने और मेट्रिक लक्ष्य निर्धारित करने के लिए क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों के साथ काम करना
जूनियर टीम के सदस्यों को सलाह देना और संगठनात्मक विकास में योगदान देना
तकनीकी डेटा विज्ञान कर्तव्यों का पालन करें और डेटा वैज्ञानिकों की एक टीम की देखरेख करें
हेचैट के मुख्य सोशल मीडिया उत्पादों पर काम करने और सूचित व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए एक एनालिटिक्स लीडर के रूप में कार्य करें
डेटा वैज्ञानिकों के काम की निगरानी करें क्योंकि वे मात्रात्मक विश्लेषण और डेटा खनन करते हैं
दुनिया के सबसे समृद्ध डेटा सेटों में से एक और अत्याधुनिक तकनीक के साथ काम करें
किसी उत्पाद की समझ, प्रगति और ग्राहक जुड़ाव बढ़ाने के लिए विश्लेषण का उपयोग करें
उत्पादों के प्रदर्शन की निगरानी के लिए रिपोर्ट, डैशबोर्ड और मेट्रिक्स बनाएं और बनाए रखें
व्हाट्सएप के उत्पाद और व्यावसायिक निर्णयों को सूचित करने, प्रभावित करने और निष्पादित करने के लिए प्रबंधन को सांख्यिकीय डेटा प्रस्तुत करें
डेटा विज्ञान प्रयासों को बढ़ावा दें, क्रॉस-फंक्शनल रूप से संवाद करें और एक विषय वस्तु विशेषज्ञ बनें
रुझानों और अवसरों की पहचान करने और रणनीतिक समस्या-समाधान रोड मैप विकसित करने के लिए उत्पाद, इंजीनियरिंग और व्यावसायिक नेतृत्व टीमों के साथ साझेदारी करें
डेटा वैज्ञानिकों का नेतृत्व करें क्योंकि वे भारी मात्रा में सांख्यिकीय डेटा का खनन करते हैं और उपयोगी विश्लेषणात्मक अंतर्दृष्टि निकालते हैं
डेटा संसाधनों के विकास, आवश्यकताओं को एकत्र करने, स्रोत संगठन, और उत्पाद/कार्यक्रम लॉन्च के निष्पादन और वितरण का प्रबंधन करें
हमारे व्यावसायिक निर्णयों को सूचित करें, प्रभावित करें, समर्थन करें और निष्पादित करें
डेटा विज्ञान टीम में सदस्यों की स्क्रीनिंग और भर्ती के लिए संगठनात्मक प्रयासों का समर्थन करें
टीम में सफल होने के लिए आवश्यक कौशल और ज्ञान विकसित करने में मदद करने के लिए जूनियर टीम के सदस्यों को शामिल करना और उनका मार्गदर्शन करना
डेटा विज्ञान टीम के प्रभाव को अनुकूलित करने के लिए रोड-मैप बनाएं और काम को प्राथमिकता दें
टीम के सदस्यों के लिए स्पष्ट आवश्यकताओं और लक्ष्यों को विकसित और संप्रेषित करें
टीम के सदस्यों को प्रदर्शन पर समय पर और कार्रवाई योग्य प्रतिक्रिया प्रदान करें
क्षरण को कम करने और प्रभाव को अधिकतम करने के लिए टीम के सदस्यों के व्यक्तिगत और करियर विकास का समर्थन करें
उच्च प्रभाव वाली टीम के सदस्यों को निष्पक्ष और सटीक रूप से पहचानकर निष्पक्ष और पुरस्कृत कार्य वातावरण को बढ़ावा देने में सहायता करें
