Kıdemli Veri Mühendisi

FARPLAS OTOMOTİV A.Ş

• Üniversitelerin tercihen Mekatronik Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği bölümlerinden mezun olmak.
• Veri mühendisi pozisyonda en az 3 yıl deneyime sahip olmak.
  
• İyi derecede İngilizce bilen
• Python diline, Hadoop, Spark, Kafka frameworklerine, Scikit-learn, Numpy, Pandas kütüphanelerine hakim
• Tercihen Flask, Django web frameworklerine hakim
• Apache nifi ve Linux bilen
• SQL, NoSQL, Elasticsearch veri tabanları hakkında bilgi sahibi
• Analitik düşünebilen, araştırma bilgi ve becerisi yüksek
• Sektörel farkındalığı yüksek ve yeni teknoloji takibi ve uygulamaları araştıran
• Veri mühendisliği  - veri bilimi - veri işleme alanlarında bilgi sahibi
• Yapay sinir ağları, makine öğrenmesi , konularında bilgi sahibi

İŞ TANIMI

• Avrupa Birliği Ar-Ge projelerinde veri mühendisi olarak görev almak.
• AB ve Yerel Ar-Ge projeleri için proje uygulama alanları belirleme aktiviteleri düzenlemek, etkili problem tespiti ve tanımı oluşturma süreçlerini yürütmek
• Avrupa Birliği Ar-Ge proje hazırlık aşamalarına katılmak, uygun çağrılarla ilgili proje senaryoları yazmak, maliyet, verim, kazanç hesapları gerçekleştirmek.
• Avrupa Birliği Ar-Ge projelerinin yürütücülüğünü gerçekleştirmek.
• Üretim sahası gerekliliklerine uygun makine öğrenmesi algoritmaları geliştirmek
• Çalışma sahasına uygun data set oluşturma ve data görselleştirme metotlarının seçimini yapmak.
• Çalışma ortamına uygun kütüphaneler ve sistemler geliştirmek.
• Veri özellik mühendisliği çalışmalarını gerçekleştirmek. Veriler üzerinde istatistiksel çalışmalar yaparak veri kümeleri oluşturmak.
• Veri büyütme stratejileri tanımlamak ve mimarileri geliştirmek
• Makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmek ve üretimde devreye almak.
• Hadoop ekosistemine bağlı clusterların yönetimini gerçekleştirmek.
• Apache Nifi ile veri akış mimarileri kurmak.
• Apache spark ile gerçek zamanlı ver akışı yapmak, büyük veriler üzerinde makine öğrenmesi algoritmaları geliştirmek.
• SQL ve NoSQL veri tabanlarının yönetimini yapmak.
• Şirkete ait büyük veri mimari yapılarının bakımlarını ve revizyonlarını gerçekleştirmek(Hadoop, Spark, Elasticsearch)
• Dijital Dönüşüm projeleri ile ilgili laboratuvar test çalışmalarını yürütmek, sonuçları raporlamak.
• Patente ve ürüne dayalı problem çözme aktivitelerine liderlik etmek
• Ar-Ge projeleri sonucunda açığa çıkan teknik çıktıların konferans, kongre katılımı ya da bilimsel makale, patent/ faydalı model ile koruma altına almak ve bilgi kaynaklarının sürdürülebilirliğini sağlamak.
• Firmada yürütülen bitirme tezi, y.lisans ve doktora çalışmalarına aktif destek sağlamak.
• Dijital dönüşüme odaklı teknoloji transferi ve inovatif çözüm geliştirme aktiviteleri düzenlemek
• Başvuru aşamasında teşvikli projeler (Tübitak, San-Tez) için gereken taslakları oluşturmak ve başvuru dokümanlarını hazırlamak