REED, 60 yılı aşkın süredir firmalara özel işe alım çözümleri üreten dünyadaki en büyük işe alım şirketlerinden biridir. Avrupa, Ortadoğu ve Asya Pasifik genelinde 350 ofis ve 3000 danışmanımız ile 30’un üzerinde uzmanlık alanında başarıyla global olarak servis vermekteyiz.

Uzman danışmanlarımız kanalıyla çeşitli sektörlerdeki tecrübeli ve nitelikli profesyoneller ile yakın çalışıp, ihtiyaca özel uzmanlık istihdamı çözümleri üretiyoruz. REED Türkiye bu yaklaşım doğrultusunda; 12 uzmanlık alanında işverenlere ve iş arayanlara seçme ve yerleştirme hizmetlerini sunmaktadır.

Reed Türkiye olarak kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan müşterimiz için "Veri Analisti (Nakit Transfer)" arıyoruz. 

Genel Nitelikler

• Üniversitelerin, 4 yıllık Mühendislik, Matematik, İstatistik veya eşdeğer bölümlerden mezun,
• İngilizceyi yazılı ve sözlü olarak kullanabilen,
• Python ve/veya R programlarından birini ileri seviyede kullanabilen,
• Tercihen SQL, SAS dilleri hakkında bilgi sahibi,
• Tercihen Tableau ve/ veya Power BI araçlarını analiz ve raporlama kapsamında kullanma tecrübesi olan,
• Nitel ve nicel veri analizi yapabilen ve sonuçlarını raporlayabilen,
• Tercihen veri analisti olarak sektör tecrübesi bulunan,
• Tercihen Agile Scrum takımında görev almış,
• Etkili iletişim kurabilen ve takım çalışmasına yatkın olan,
• Esnek çalışma saatlerine uyum sağlayabilen,
• Analitik düşünebilen ve çözüm odaklı olan,
• MS Office programlarını kullanabilen,
• B sınıfı sürücü belgesine sahip ve aktif araç kullanabilen,
• Askerlik hizmetini tamamlamış (erkek adaylar için) veya en az 2 yıl tecilli olan,
• Yeni teknoloji ve teknikleri öğrenmeye istekli, birlikte çalıştığı ekiplere katkı sağlayacak, kurumsal hedefleri doğrultusunda etki yaratma konusunda istekli, gelişime açık, proaktif ve çözüm odaklı olan.
• Tercihen istatistiki bilgi ve uygulama alanlarına hakim olan.

İş Tanımı

• Verilerin anlaşılmasını geliştirmek ve doğruluğunu ölçmek için keşifsel veri analizi gerçekleştirilmek,
• Nicel ve nitel analizler gerçekleştirmek,
• Verileri analiz ederek yeni çözümler ve fırsatlar keşfetmek,
• İstatistiksel araştırma modelleri belirlemek,
• Hipotez geliştirmek ve çıkarımlarda bulunmak,
• İş akışını optimize etmek için tahmine dayalı modeller oluşturmak,
• Farklı ekipler ile çalışarak, modeller oluşturmak, analitik çözümleri iyileştirmek ve veriye dayalı öneriler sunmak,
• Büyük veri madenciliği için modeller ve algoritmalar tasarlamak ve uygulamak,
• Modelleri ve eğilimleri belirlemek için verileri analiz etmek,
• Modellerin performanslarını izlemek ve analiz etmek için süreçler geliştirmek,
• En uygun veri kümelerini ve değişkenlerini belirlemek,
• Kümeleyici ve sınıflandırıcı çözümler üretmek,
• Forecast analizleri ile yöneticilere öngörüler sunmak,
• Doğruluğu, eksiksizliği ve tekdüzeliği sağlamak için verileri temizlemek ve doğrulamak,
• Görselleştirme ve diğer araçları kullanarak bulguları ilgili kişi ve ekiplere iletmek,
• Birincil ve ikincil araştırma yapmak ve önemli bulguları belirlemek,
• Etki yaratan araçlar, süreçler ve davranışlar tasarlamak ve uygulamak,
• İş süreçlerinin sürdürülebilirliği kapsamında otomatize sistemler geliştirmek,
• Farklı kaynaklardan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kümeleri toplamak.