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À propos de ce poste
Nous recherchons un Senior Data Scientist pour rejoindre notre équipe de Data Science. Vous jouerez un rôle essentiel au sein de l'équipe, en fournissant une excellence analytique qui orientera la stratégie de Ria et de XE. Chez Ria et XE, vos contributions peuvent être appréciées par des millions de personnes à travers le monde, nous recherchons donc quelqu'un qui est déterminé à montrer au monde la puissance des analyses appliquées.
Le candidat idéal sera passionné par le fait de poser et de répondre à des questions dans de grands et complexes ensembles de données, et vous pourrez communiquer cette passion aux propriétaires d'entreprises et à d'autres membres du personnel, alors ce poste est fait pour vous.
Le Data Scientist sera responsable de :
- Travailler sur des projets tels que le développement de modèles supervisés et non supervisés
- Posséder des cadres analytiques qui guident la feuille de route du produit
- Concevoir des expériences rigoureuses et interpréter les résultats pour tirer des conclusions détaillées et exploitables
- Développer des modèles statistiques pour extraire des tendances, mesurer les résultats et prévoir les performances futures de nos produits et services
- Construire des simulations pour projeter l'impact de diverses interventions de produits et de politiques
- Permettre une prise de décision objective dans toute l'entreprise en démocratisant les données à travers des tableaux de bord et d'autres outils analytiques
- Utiliser votre expertise en inférence causale, en apprentissage automatique, en modélisation de systèmes complexes, en théorie de la décision comportementale, etc. pour façonner l'avenir de Ria et Xe
- Présenter les résultats de manière convaincante pour influencer la direction
- Supporter d'autres projets dirigés par des membres du personnel plus expérimentés
Exigences
- Sens des affaires - comprend les principaux défis auxquels notre entreprise est confrontée et s'associe avec les principaux intervenants pour trouver des moyens créatifs d'appliquer la science des données pour les résoudre
- Compétences analytiques – identifier, mesurer et impacter les métriques importantes nécessaires pour gérer et surveiller la qualité des données ; capable de simplifier du contenu complexe
- Attention aux détails – vérifie correctement tout son travail pour y déceler des erreurs et ne laisse pas échapper d'importants détails lorsqu'il s'agit de données et de leur exactitude
- Résolution créative de problèmes - capable d'utiliser la créativité et la curiosité comme outils pour démanteler n'importe quel problème, produisant une solution qui est pertinente et réaliste
- Efficacité – capable de rapidement itérer sur la génération et l'affinement des données. Recherche des moyens d'améliorer les processus pour maximiser l'efficacité et éliminer la redondance
- Proactivité – agit sans qu'on lui dise quoi faire à chaque étape ; génère des idées et des processus novateurs pour faire avancer l'entreprise et l'équipe
Qualifications
- Diplôme avancé (par exemple, MS, PhD, ou MBA) dans des domaines quantitatifs tels que la science des données, l'informatique, les statistiques, les mathématiques, la recherche opérationnelle ou l'ingénierie.
- Expérience avancée dans le développement de modèles d'apprentissage automatique (supervisés, non supervisés)
- Solides compétences en programmation en Python et PySpark. À l'aise avec les outils de contrôle de version tels que Git et connaissance des environnements cloud tels qu'AWS.
- Expérimenté dans le travail dans des environnements/technologies analytiques de Big Data (Hadoop, Spark)
- Capacité à rédiger des requêtes SQL complexes, efficaces et éloquentes pour extraire des données
- 7+ années d'expérience dans l'industrie
- Excellente connaissance de SQL/NoSQL, à l'aise avec des modèles de données relationnels/non relationnels
- L'expérience en ML Operations et déploiement de modèles est un atout certain
- Excellentes compétences de communication écrite et orale en anglais
- Très autonome et dirigé
- Capacité à hiérarchiser efficacement et exécuter les tâches dans un environnement à haute pression
- Capacité à voyager à la demande
- Connaissance d'une variété de techniques d'apprentissage automatique (clustering, apprentissage par arbre de décision, réseaux neuronaux artificiels, etc.) et de leurs avantages/inconvénients dans le monde réel.
Avantages
1. Révision annuelle de l'salaire
2. Bonus de fin d'année (bonus de Noël)
3. ESPP (Employee Stock Purchase Plan)
4. Jour de congé payé pour l'anniversaire
5. 15 jours de vacances par an
6. Assurance garantie pour les employés (Santé, Oncologique, Dentaire, Assurance vie)
6. Pas de frais lors de l'utilisation du service/virement bancaire RIA
