Responsable des Sciences de données

Description de l'entreprise

Blend360 est un fournisseur de solutions de pointe en science des données, déterminé à avoir un impact significatif pour ses clients grâce à la puissance de la science des données, de la technologie AI et des personnes. Dans le but de concrétiser des visions audacieuses, Blend s'attaque à des défis de taille en alignant harmonieusement l'expertise humaine avec l'intelligence artificielle. L'entreprise se consacre à libérer la croissance et à favoriser l'innovation, ouvrant la voie à la valeur pour ses clients en mobilisant des talents de classe mondiale et une stratégie axée sur les données. En se fondant, Blend360 assure que ses clients se démarquent, rendant le monde meilleur grâce au potentiel transformateur de la science des données.

Description du poste

Résumé avec un accent sur la communication: Les Data Scientists de Blend360 travaillent avec les leaders d'entreprise pour résoudre les défis commerciaux de nos clients. Ici chez Blend360, nous travaillons avec des clients en marketing, gestion des revenus, service à la clientèle, gestion des stocks et de nombreux autres aspects de l'entreprise moderne. Nos Lead Data Scientists ont le sens des affaires nécessaires pour appliquer les Data Science à de nombreux modèles d'entreprise et situations.

Nous attendons des Data Science Managers qu'ils soient d'excellents communicateurs capables de décrire clairement et concisément des concepts complexes. Ils devraient être capables de travailler de manière autonome pour recueillir les exigences, développer des feuilles de route et livrer les résultats.

Travail d'équipe et Leadership: Nous travaillons en équipe et les Data Science Managers dirigent à la fois en encadrant ou en gérant les Data Scientists et aussi en montrant l'exemple.

Savoir-faire technique: Nos Data Scientists ont une connaissance large d'une variété de données et de solutions mathématiques. Notre travail comprend des analyses statistiques, des modélisations prédictives, l'apprentissage machine et la conception expérimentale. Nous évaluons différentes sources de données, découvrons des schémas cachés au sein des données brutes, créons des variables perspicaces et développons des modèles concurrents avec différents algorithmes d'apprentissage machine. Nous validons et cross-validons nos recommandations pour nous assurer que nos recommandations se maintiendront bien au fil du temps.

Conclusion: Si vous aimez résoudre des problèmes difficiles et obtenir des résultats; si vous aimez apprendre de nouvelles choses et appliquer une méthodologie innovante et à la pointe de la technologie, rejoignez-nous chez Blend360.

Responsabilités

• Capacité à fournir un leadership éthique et positif qui motive les employés directs et développe leurs talents et compétences tout en obtenant des résultats.
• Gérer directement le travail de projet des analystes et la performance globale, y compris une planification de carrière efficace ; avoir des conversations difficiles et donner des commentaires constructifs avec le soutien de la direction supérieure.
• Interviewer, embaucher et former de nouveaux employés.
• Analyser les KPI de l'équipe, développer des solutions et des méthodes alternatives pour atteindre les objectifs.
• Établir des relations positives et productives avec les clients pour la croissance des affaires.
• Comprendre les besoins des clients et personnaliser les processus commerciaux existants pour répondre aux besoins des clients.
• Répondre rapidement aux préoccupations des clients et gérer professionnellement les demandes.
• Travailler en tant que partenaire stratégique avec les équipes de direction pour soutenir les besoins des clients.
• Travailler avec les leaders de la pratique et les clients pour comprendre les problèmes d'affaires, le contexte de l'industrie, les sources de données, les risques potentiels, et les contraintes
• Résoudre les problèmes avec les leaders de la pratique pour traduire le problème commercial en une solution Data Science réalisable; proposer différentes approches et leurs avantages et inconvénients
• Travailler avec les leaders de la pratique pour obtenir des commentaires des parties prenantes, obtenir un accord sur les approches, les livrables et les feuilles de route
• Développer un plan de projet incluant les jalons, les dates, les propriétaires, et les risques et plans de contingence
• Créer et maintenir des pipelines de données efficaces, souvent au sein de l'architecture des clients. Généralement, les données proviennent d'une grande variété de sources, internes et externes, et sont manipulées à l'aide de SQL, spark et des technologies de big data Cloud
• Assembler de grands ensembles de données complexes provenant de sources internes et externes du client qui répondent aux exigences fonctionnelles de l'entreprise.
• Construire des outils d'analyse pour fournir des informations exploitables sur l'acquisition de clients, l'efficacité opérationnelle et d'autres indicateurs clés de performance de l'entreprise.
• Réaliser le nettoyage/hygiène des données, le contrôle de qualité des données et intégrer les données provenant de sources de données internes et externes du client sur une Plateforme de Science des Données Avancée. Être capable de résumer et de décrire les données et les problèmes de données
• Effectuer des analyses statistiques de données, y compris l'analyse exploratoire des données, l'exploration de données, et documenter les principales idées et conclusions pour la prise de décision
• Former, valider, et cross-valider des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage machine en utilisant des techniques et des outils de pointe de la science des données
• Documenter les résultats des modèles prédictifs/apprentissage machine qui peuvent être incorporés dans la documentation à remettre au client
• Aider le client à déployer des modèles et des algorithmes au sein de sa propre architecture

Qualifications

• Diplôme de Master en Statistiques, Mathématiques, Science des Données, ou un domaine quantitatif connexe
• 4 - 5+ années d'expérience professionnelle en Science des Données Avancée, telle que la modélisation prédictive, l'analyse statistique, l'apprentissage machine, l'extraction de texte, l'analyse géospatiale, la prévision de séries chronologiques, l'optimisation
• Expérience avec un ou plusieurs langages logiciels de Pointe en Science Des Données (R, Python, Scala, SAS)
• Capacité prouvée à déployer des modèles d'apprentissage machine de l'environnement de recherche (Jupyter Notebooks) à la production via des approches procédurales ou de pipeline
• Expérience avec SQL et les bases de données relationnelles, l'écriture et le réglage des requêtes ainsi qu'une familiarité de travail avec une variété de bases de données, y compris Hadoop/Hive
• Expérience avec spark et les dataframes en PySpark ou Scala
• Compétences solides en résolution de problèmes ; capacité à manipuler des données complexes pour répondre à des questions commerciales. Capacité prouvée à visualiser des données pour influencer.
• A l'aise avec les plateformes basées sur le cloud (AWS, Azure, Google)
• Expérience avec Google Analytics, Adobe Analytics, Optimizely est un plus

Informations supplémentaires

Toutes vos informations seront gardées confidentielles conformément aux directives EEO.