Principal AI Data Scientist

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Description de l'entreprise

Recherchez-vous à propulser votre carrière dans l'industrie technologique en plein essor ? Rejoignez Blend360 pour aider les organisations à exploiter les données et la technologie pour une prise de décision supérieure. Avec plus de dix ans d’expérience, nous sommes de confiance pour des clients américains de renom tels que Mastercard, Tripadvisor et Roku pour développer des produits de pointe. Notre expertise réside dans la Science des Données, où nous utilisons les données et les mathématiques appliquées pour surmonter les défis commerciaux. Réputé pour nos personnes exceptionnelles, notre approche proactive et nos résultats durables et percutants, Blend360 est un excellent choix pour ceux qui sont passionnés par la résolution de problèmes complexes grâce à des méthodes innovantes. Devenez membre de notre équipe dynamique chez Blend360 dès aujourd'hui.

Offre d'emploi : Principal Scientifique des Données en IA

Chez Blend360, nous recherchons un Scientifique des Données motivé qui collaborera avec les leaders de la pratique et les clients pour transformer les défis commerciaux en solutions exploitables. Votre rôle consistera à analyser des scénarios commerciaux complexes, à identifier les risques potentiels et à fournir des informations pour influencer les décisions clés de l'entreprise. Si vous excellez dans la résolution de problèmes et que vous pouvez communiquer efficacement des stratégies basées sur les données, nous vous voulons pour contribuer à des solutions percutantes qui améliorent le succès de nos clients.

  • Collaborer avec les leaders de la pratique pour transformer les problèmes commerciaux en solutions viables de Science des Données, en proposant diverses approches ainsi que leurs avantages et leurs inconvénients.
  • Travailler avec les leaders de la pratique pour recueillir les retours des parties prenantes, s'aligner sur les approches, les livrables et les feuilles de route.
  • Rejoindre notre équipe mondiale de Science des Données pour livrer des solutions d'IA en utilisant des méthodes et des outils avancés d'Apprentissage Automatique.
  • Créer et maintenir des pipelines de données efficaces au sein de l'architecture des clients, en utilisant SQL, Spark et les technologies de Big Data Cloud.
  • Assembler de grands ensembles de données complexes provenant de diverses sources pour répondre aux besoins fonctionnels de l'entreprise.
  • Développer des outils analytiques pour fournir des insights exploitables sur l'acquisition de clients, l'efficacité opérationnelle et d'autres métriques commerciales critiques.
  • Effectuer le nettoyage des données, le contrôle de la qualité des données et intégrer les données sur des plateformes avancées de Science des Données.
  • Résumer et documenter les principaux enseignements des analyses statistiques de données, des analyses de données exploratoires, et des data mining pour aider à la prise de décision.
  • Former, valider et valider croisée les modèles prédictifs et les algorithmes de machine learning en utilisant des techniques de pointe en Science des Données.
  • Documenter les modèles prédictifs et les résultats du machine learning pour leur intégration dans les livrables des clients.
  • Aider les clients à déployer des modèles et des algorithmes au sein de leur architecture.
  • Master en Statistiques, Mathématiques, Analyse des Données ou un domaine quantitatif connexe.
  • 3+ années d'expérience professionnelle en Science Avancée des Données, y compris la modélisation prédictive, l'analyse statistique, le machine learning, le text mining, l'analyse géospatiale, la prévision de séries temporelles, l'optimisation.
  • Expérience avec les LLMs et la manipulation des paramètres de modèle pour des résultats de génération de texte souhaités.
  • Connaissance solide et expérience avec les modèles RAG.
  • Maîtrise d'au moins un langage logiciel de Science Avancée des Données (Python, R, SAS).
  • Capacité démontrée à déployer des modèles de machine learning de la recherche à la production en utilisant des approches procédurales ou des pipelines.
  • Expérience avec SQL et bases de données relationnelles, ainsi qu'une connaissance pratique de bases de