Sprawdź nowe oferty i znajdź pracę swoich marzeń.
Porozmawiajmy o Twoich potrzebach rekrutacyjnych.
Pomożemy Ci zatrudnić najlepszych pracowników lub znaleźć pracę Twoich marzeń.
Rozwój technologii nieustannie kształtuje sposób, w jaki ludzie pracują i typy stanowisk, na które zatrudniają firmy. Ci, którzy posiadają umiejętności programowania w Pythonie, znają się na cyberbezpieczeństwie i blockchain, będą bardzo pożądani – podobnie jak ci, którzy mają wszechstronne umiejętności związane z big data i AI, które fundamentalnie zmieniają sektor IT zarówno od zewnątrz, jak i od środka.
Uczenie maszynowe to metoda analizy danych, która automatyzuje budowanie modeli analitycznych. To gałąź sztucznej inteligencji, oparta na koncepcji, że systemy mogą uczyć się na bazie danych oraz identyfikować wzory z minimalną interwencją człowieka. Główne języki programowania związane z uczeniem maszynowym to Python, C++, Java, R, i JavaScript; chociaż Julia, Scala, MATLAB, i SAS także są istotne dla tej specjalizacji. Języki, z których się korzysta, zależą od środowiska i od branży, w których są stosowane. Specjaliści ds. danych w usługach finansowych mogą korzystać z kombinacji Pythona, SAS i MATLAB, co umożliwia wykorzystanie wszystkich aspektów modelowania danych, rozwoju algorytmów, analizy ryzyka/statystycznej, analityki webowej oraz ekstrakcji danych.
Big data to termin, który opisuje duże ilości danych – zarówno ustrukturyzowanych (z wewnętrznych CRM-ów/systemów danych lub od zewnętrznych dostarczycieli informacji), jak i nieustrukturyzowanych (z internetu/sieci) – które każdego dnia spływają do firm. Big data mogą być analizowane pod kątem wiedzy, która prowadzi do podejmowania lepszych decyzji biznesowych (np. ulepszenia produktu) i tworzenia strategii handlowej. Określane mianem 3 V (volume – wielkość, velocity – szybkość and variety – różnorodność) kluczowe wyzwania oscylują wokół zdobywania danych, ich przechowywania, analizy, transferu, kolejkowania i prywatności. Kluczowe technologie/narzędzia to: Amazon EMR, Apache (Hive, Pig, Spark), MapR, Hadoop, MongoDB i NoSQL.
Python to narzędzie o rosnącej popularności, stosowane do analizy danych i przetwarzania informacji. Został stworzony po to, by kod napisany w tym języku był łatwy do odczytania dla ludzi oraz aby zminimalizować czas potrzebny na zbudowanie kodu. Wiele stron o dużym ruchu, takich jak YouTube, Spotify i Dropbox, zostało napisanych przy użyciu Pythona, który pozwala na tworzenie, aktualizację, przechowywanie i wyszukiwanie danych w wielu różnych bibliotekach i systemach operacyjnych. Python jest szeroko używany w nauce o danych, analizie statystycznej, modelowaniu i uczeniu maszynowym, z wykorzystaniem rozszerzeń takich jak SciKit, SciPy, Pandas i Numpy.
Często postrzegana jako „święty Graal” w społeczności technologicznej, sztuczna inteligencja (AI) jest obszarem nauk komputerowych związanym z tworzeniem inteligentnych maszyn, które pracują i reagują jak ludzie. Niektóre spośród aktywności, do których zaprojektowano komputery ze sztuczną inteligencją, to: analiza prognostyczna, rozpoznawanie mowy, uczenie się, planowanie i rozwiązywanie problemów. Inżynieria wiedzy i uczenie maszynowe to serce inżynierii AI – to bardzo złożone zagadnienia. Sytuacje z życia, w których można natknąć się na innowacje w tym obszarze, to takie rozwiązania jak Siri, Alexa, Pandora, Netflix, Chatbots czy Smart Cars. Języki, w którym zostały one opracowane, są tymi, z których korzysta się w uczeniu maszynowym.
Cyberbezpieczeństwo to praktyka polegająca na obronie serwerów komputerowych, urządzeń mobilnych, systemów elektronicznych, sieci i danych przed złośliwymi atakami. Termin ten stosuje się w wielu kontekstach, ale najczęściej jest wiązany z podstawowymi technicznymi elementami operacyjnymi bezpieczeństwa informacji (z „InfoSec” jako terminem parasolowym). Nowe zagrożenia dla bezpieczeństwa pojawiają się każdego dnia, zatem dla profesjonalistów w tym zakresie ważne jest, żeby łatwo adaptowali się do nowych warunków, wykazywali się ciekawością i byli zdolni do stworzenia strategii zapobiegania atakom.
Narzędzia do wizualizacji danych to coś więcej niż standardowe grafy i wykresy z Excela. Pozwalają one na prezentowanie danych w złożony sposób, np. w formie infografik, pierścieni/przekrojów, wykresów przebiegu w czasie, map cieplnych i wykresów warstwowych. Oprogramowanie służące do wizualizacji danych, takie jak Tableau, QlikView, PowerBI i Microstrategy pomaga firmom podejmować lepsze strategiczne i biznesowe decyzje, dzięki możliwości zaprezentowania danych pozyskanych z działu finansów, sprzedaży, marketingu oraz z systemów operacyjnych. Tworzenie pulpitów z tymi narzędziami umożliwia użytkownikom końcowym manipulowanie danymi w celu uzyskania złożonych zapytań i analizy. Jakość wyniku końcowego zależy od jakości zawartości baz danych/magazynów danych i jest uzyskiwana poprzez kodowanie w Microsoft SQL lub Oracle SQL (PL/SQL).
Zarządzanie danymi (data governance) to concept, który pozwala organizacji upewnić się, że wysokiej jakości dane istnieją w całym cyklu ich życia. Kluczowe elementy zarządzania danymi to ich dostępność, użyteczność, spójność, poprawność i bezpieczeństwo. Istnieje konieczność ustanowienia procesów odpowiadających za efektywne zarządzanie danymi w całym przedsiębiorstwie, w tym za ujemne efekty niskiej jakości danych. Należy także upewnić się, które dane posiadane przez organizację mogą być przez nią efektywnie użytkowane.
Blockchain to rosnąca lista rekordów (nazywanych blokami), które są ze sobą połączone przy użyciu kryptografii. Każdy blok zawiera kryptograficzny symbol poprzedniego bloku, znacznik czasu oraz dane transakcji. Blockchain jest odporny na modyfikacje i jest otwartym, szeroko dystrybuowanym oprogramowaniem, które może rejestrować transakcje pomiędzy dwoma stronami w weryfikowalny i permanentny sposób. Blockchain jest zarządzany przez sieć peer-to-peer, walidującą nowe bloki i nie może być wstecznie zmieniony bez zmiany wszystkich następujących po sobie bloków. Technologia została stworzona w roku 2008, żeby służyć jako zabezpieczenie publicznych transakcji kryptowalutą Bitcoin. Dzięki tej inwencji Bitcoin stał się pierwszą cyfrową walutą, która wyeliminowała problem „podwójnego wysyłania” bez konieczności angażowania zaufanego ciała nadzorczego lub centralnego serwera.
Bezpieczeństwo informacyjne to termin, który opisuje proces zabezpieczania własności intelektualnej firmy oraz jej danych. Współczesne organizacje posiadają wielkie ilości danych (zarówno w ustrukturyzowanej, jak i nieustrukturyzowanej formie). Firma musi mieć jasno zdefiniowaną strategię zarządzania ryzykiem, oraz wiedzieć, jak chronić swoje dane. Co więcej, organizacja musi posiadać właściwe procesy, narzędzia i polityki, które konieczne są, aby zapobiegać, wykrywać, dokumentować i przeciwdziałać zagrożeniom związanym z cyfrową i analogową informacją. Podczas gdy zagrożenie związane z naruszeniami i wyciekami danych rośnie, tak samo wzrasta nacisk na firmy, by działały zgodnie z zasadami compliance i najlepszymi praktykami bezpieczeństwa danych.
Jedną z kluczowych umiejętności, których poszukują firmy, jest umiejętność komercjalizacji w ramach branży i rynku z widokiem na maksymalizację zysku. Profesjonalista powinien być świadomy i zaangażowany w jakiekolwiek pojawiające się wyzwania i możliwości, które stoją przed biznesem, wykorzystując je w najlepszy sposób. Umiejętność podpisania i nadzorowania kontraktu, który przyczyni się do zwiększenia zysku lub umiejętność zobaczenia szerszego obrazu, która pozwoli poprawić procesy w firmie i zwiększyć przychód, jest pożądaną kompetencją w wielu branżach.
Jako wiodąca globalna agencja rekrutacyjna dysponujemy szeroką bazą danych najlepszych ekspertów, którzy pomogą ci przenieść przedsiębiorstwo na kolejny – wyższy poziom i utrzymać znaczącą przewagę nad konkurencją. Aby uzyskać więcej informacji na temat naszych możliwości pozyskania najbardziej utalentowanych osób posiadających odpowiednie umiejętności, już dziś skontaktuj się z jednym z naszych konsultantów ds. rekrutacji!
