Подбор программистов С++ Подбор программиста Java Подбор программистов С Подбор программистов .Net Подбор ASIC/Chip Design программистов Подбор Embedded разработчиков

 

Подбор системных программистов  |  Подбор web программистов |  Подбор программистов банковских, трейдинговых, платежных систем |  IT Developer Recruitment

 

Добро пожаловать


Работодателям


Организация процесса сотрудничества по подбору ИТ персонала

Условия сотрудничества: принципы работы, гарантии и обязательства

Headhunting и Executive search в подборе ИТ персонала

Сделать заказ на подбор IT специалиста

Обзор заработных плат и компенсаций


Это интересно!


Результаты опроса работодателей по вопросу “Работают ли в вашей компании специалисты по анализу больших массивов данных (Big Data, Data Scientist)?”.
Специалисты по обработке больших данных работают в 8% анализируемых компаний, из них 21% ИТ- и телеком-компании, 17% банки, 13% крупные розничные сети. По численности сотрудников, это: 17% компании штатом до 100 человек, 19% - 100-500 человек, 64% более 500 человек. Перечень должностей: аналитик big data; математик/математик-программист; менеджер по анализу систем; архитектор big data; бизнес-аналитик; BI-аналитик; информационный аналитик; специалист Data Mining; инженер по машинному обучению и другие.



Подбор специалистов по Big Data Machine Learning Data Mining


Подбор IT персонала - а всех ли направлений специалисты будут востребованы в ближайшем будущем?




Выбирая собственную специализацию в IT сфере, сегодня нужно обязательно принять во внимание, что с распространением одних технологий, другие просто утрачивают свою актуальность и востребованность. Одним из технологических прорывов, который может изменить некий базис перечня востребованных специальностей в IT сфере является глобализация объемов информации и рост производительности вычислительных систем. Big Data (или "большие данные") все заметнее влияют на структуру рынка труда в IT . По оценкам экспертов на сегодняшний день примерно 8 зеттабайт (зеттабайт - 1 трлн гигабайт) информации требует качественного хранения, обработки и интерпретации. Большие данные актуальный вопрос для всех – и для бизнеса и для государства. Инновации и усовершенствования в данной области постоянны и повсеместны, IT работает над проблемой, как сделать так, чтобы собирать, анализировать и хранить данные было проще и дешевле.

Ожидаем в обозримые сроки успехи в алгоритмистики и доступности облачных вычислительных ресурсов. Как неотъемлемая и необходимая часть – очень важна работа над ростом производительности вычислительных возможностей "железа". Все специализации в IT , которые, так или иначе, связанны с этими задачами крайне востребованы и спрос на подбор специалистов по Big Data будет расти. Успехи в алгоритмистике открывают новые перспективы для Machine Learning и систем искусственного интеллекта. Еще недавно бывшая диковинкой Siri, уже обычная вещь, а усовершенствование технологии распознавания речи, имеющиеся в некоторых домашних устройствах (к примеру, телевизорах), как считают некоторые крупные специалисты в данной области, через каких-то 5-10 лет внедрятся в наши с Вами пылесосы и духовые шкафы (хотя, чтобы представить двустороннее общение с пылесосом надо иметь развитое воображение)) Но если говорить серьезно, все уже пришло и все работает, если Вы позвоните в «Аэрофлот» или обратитесь в сервисный центр «Мегафона», то напрямую получите возможность пообщаться с интеллектуальной самообучающейся системой, а постоянное их совершенствование в самом ближайшем будущем позволит таким сервисам достигнуть уровня абсолютной идентичности, когда не ясно будет, общаетесь ли Вы с реальным оператором или с Вами разговаривает система.

А вот сотрудникам контакт центров может не повезти. К примеру, когда получится полностью автоматизировать службу техподдержки, отвечать на вопросы пользователей будет уже не хэлпдеск или эникей, а виртуальный консультант, он сможет принимать неограниченное количество звонков в любое время дня и ночи, никогда не будет раздражаться тупостью пользователей, никогда не заболеет, ему не нужен отпуск, он не опаздывает на работу, а самое главное – ему не нужно платить!

Второй мейнстрим в области IT рекрутинга – специалисты по работе с геолокационной информацией. Отслеживание перемещений абонентов мобильных систем и соответствующий целям анализ помогают решать очень серьезные и важные задачи. Big Data для транспортных служб крупных городов – просто идеальное решение многих проблем. Как проложить наиболее востребованные маршруты наземного транспорта, какие должны быть интервалы между поездами метро и автобусами в различное время, чтобы оптимизировать пассажиропоток, как отрегулировать светофоры на главных перекрестках, чтобы избежать создания пробок? Данные сотовых операторов + алгоритмистика = оптимальный результат решения этих вопросов. Анализ геолокационной информации очень Важен и для бизнеса. К примеру, анализируем трафик посетителей, маршруты передвижения по магазинам и торговым центрам, специальная алгоритмистика и пожалуйста, создана модель потребителя в данном конкретном месте. Делаем выводы – специалисты в области геолокации будут очень и очень востребованы.


Подбор специалистов по специалистов по Big Data

Аналитик big data; математик/математик-программист; программист-алгоритмист, менеджер по анализу систем; архитектор big data; бизнес-аналитик; BI-аналитик; информационный аналитик; специалист Data Mining; специалист по Machine Learning, инженер по машинному обучению и т. д.





Полезная информация


Категории специалистов по работе с Big Data:

- инженеры Big Data, отвечающие в основном за хранение, преобразование данных и быстрый доступ к ним;
- аналитики Big Data, отвечающие за анализ больших данных, выявление взаимосвязей и построение моделей.

Примерный перечень обяханностей аналитика Big Data:

- построение процесса сбора данных для возможности их последующей оперативной обработки;
- анализ и прогнозирование потребительского поведения, сегментация клиентской базы (кластеризация, классификация, моделирование, прогнозирование);
- персонализация продуктовых предложений;
- анализ эффективности внутренних процессов и операционной деятельности;
- выработка решений по оптимизации текущих процессов на основании результатов анализа;
- анализ рисков, подозрительных операций, выявление мошенничества;
- обеспечение полноты и взаимосвязанности данных из разных источников (многоканальные продажи, маркетинг, интернет);
- формирование периодических отчетов для оценки результатов, визуализация и презентация данных.


Яндекс цитирования Информер для сайтов Рейтинг@Mail.ru

подбор Mainframe программистов |  подбор Middleware программистов |  подбор Mobile разработчиков |  подбор SaaS программистов |  Подбор программистов кадровое агенство