Analyste de Données d'Apprentissage Automatique

Hello Heart est à la recherche d'un Analyseur de données d'apprentissage automatique talentueux et motivé pour rejoindre notre équipe de science des données utilisateur. En tant qu'analyste de données d'apprentissage automatique, vous serez responsable de l'analyse approfondie de nos produits de science des données, de la recherche à la production. Votre travail contribuera directement à améliorer les pratiques de santé et à améliorer le bien-être des individus.

Vos responsabilités:

• Appliquer des techniques d'analyse statistique, des algorithmes de fouille de données et des méthodes de visualisation pour extraire des modèles et des tendances significatifs à partir de jeux de données complexes.
• Surveiller et analyser les performances de nos modèles en production, générer des idées et des pistes de recherche pour l'amélioration des modèles et de nouvelles solutions basées sur les données.
• Mener des tests AB, analyser l'impact des modèles sur le comportement des utilisateurs, en tenant compte des relations de cause à effet, de traitement/prévention.
• Collaborer étroitement avec des équipes interfonctionnelles, notamment des scientifiques des données, des ingénieurs de données, des gestionnaires de produits et des professionnels de la santé, pour traduire les résultats de la recherche en solutions numériques efficaces.
• Se tenir au courant des derniers articles de recherche, des avancées et des meilleures pratiques dans le domaine de l'analyse de la santé.

Vos compétences:

• Plus de 2 ans d'expérience pratique.
• Diplôme de Baccalauréat en statistique, en informatique, en ingénierie ou dans un autre domaine connexe.
• Solides compétences en analyse et en réflexion critique, avec la capacité d'interpréter des données complexes et de générer des idées significatives.
• Maîtrise des outils d'analyse statistique (par exemple, R, ou Python avec des bibliothèques comme Pandas, NumPy, et SciPy) et des techniques de visualisation de données.
• Solide connaissance et expérience avec SQL.
• Familiarité avec les méthodologies de recherche, la conception expérimentale et les techniques de modélisation statistique (méthodes bayésiennes, appariement des scores de propension, etc).
• Expérience dans l'analyse/test de la performance des modèles d'apprentissage automatique en production.
• Avantage pour le candidat ayant de l'expérience dans les systèmes de recommandation, la segmentation du comportement des utilisateurs, la conduite de tests AB pour les modèles d'apprentissage automatique en production, la modélisation des effets causaux des interventions de traitement.