• Notera att ansökningsdagen för den här annonsen kan ha passerat. Läs annonsen noggrant innan du går vidare med din ansökan.

Cmind grundades under 2013 och har haft en snabb utveckling där vi hjälper det svenska tech-communityt att nå en ledande plats globalt i kampen med Sillicon Valley.

Nu söker vi efter en Big-data Scientist till vårt nya Big-Data team I Stockholm som kommer att arbeta med lösningar åt olika tech-bolag I världen, med fokus på Big-data arkitektur inom Data Warehouse och visualisering.

Som Data Scientist i teamet, kommer du tillsammans med våra skickliga medarbetare att utveckla komplexa lösningar för miljoner användare, ibland från scratch och ibland med befintliga system.

Detta kommer ställa höga krav på din tidigare erfarenhet inom området, men även som person. Du bör förutom dina vassa programmeringskunskaper, ha ett geniunt intresse för programering, skalbarhet och transaktionsintensiva system.

Som person är du lyhörd, proaktiv och har en förmåga att kunna kommunicera på ett bra sätt mot både tekniska, och icke-tekniska personer. Du behärskar engelska flytande i tal och skrift då vårt koncernspråk är engelska.

Ansvarsområden:

- Vara delaktig i arkitekturen och utvecklingen av robusta och skalbara lösningar.
- Vara delaktig i diskussioner kring nya tekniker och metoder inom teamet, samt ta ansvar för yngre kollegor som mentor.

Krav:
- 5+ års erfarenhet av utveckling med Java
- Erfarenhet av att skapa skalbara system som klarar flera miljoner användare
- 5+ års erfarenhet av olika typer av databaser, både SQL och noSQL

Önskemål:

- Tidigare erfarenhet av Big-data teknologier som Hadoop, Hbase, Hive
- Erfarenhet av noSQL databaser som Cassandra och Riak
- Erfarenhet av språk som Erlang, Haskell och liknande

Detta är en jobbannons med titeln "Big-Data Scientist" hos företaget Cmind Holding AB och publicerades på webbjobb.io den 24 september 2014 klockan 00:00.

Hur du söker jobbet

Ansökan sker via e-post till [email protected].

webbjobb-logo-white webbjobb-logo-grey webbjobb-logo-black