Czy jesteś gotowy na ekscytującą karierę w HARMAN, liderze innowacji technologicznych? Nasz zespół zobowiązuje się do poprawy jakości życia poprzez nowoczesne rozwiązania i współpracę. W HARMAN cenimy innowacyjność, integrację i pracę zespołową. Dołącz do nas, doświadcz zawodowego rozwoju, zrób różnicę i bądź dumny ze swojej pracy każdego dnia.
Poszukujemy Data Scientist do naszego Centrum Doskonałości AI & ML. W tej kluczowej roli będziesz odpowiedzialny za planowanie, realizację i dostarczanie projektów opartych na uczeniu maszynowym. Będziesz zajmować się modelowaniem maszynowym (ML), analizą problemów, eksploracją danych, zbieraniem danych i ich integracją. Twoja praca przyczyni się do napędzania innowacji i rozwiązywania skomplikowanych wyzwań.
Rola Data Scientist to stanowisko indywidualne, które raportuje bezpośrednio do Starszego Menedżera lub Dyrektora AI & ML. Współpracuj z zespołem dedykowanym podejmowaniu wpływowych decyzji biznesowych opartych na wglądach opartych na danych.
Jako Data Scientist w HARMAN będziesz:
- Dostarczać nowe rozwiązania lub usprawnienia w różnych scenariuszach biznesowych, w tym, automatyzacja, zaangażowanie klientów, optymalizacja łańcucha dostaw, predykcyjna konserwacja i wiele innych.
- Wykorzystywać mocne podstawy w językach programowania takich jak Python, R, czy Java do kodowania, debugowania i testowania.
- Stosować dogłębne zrozumienie algebry liniowej, rachunku różniczkowego, teorii prawdopodobieństwa i statystyki do algorytmów uczenia maszynowego.
- Przeprowadzać czyszczenie danych, transformację, inżynierię cech i normalizację, aby przygotować dane do algorytmów ML.
- Pracować z różnymi algorytmami ML, takimi jak uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane, uczenie przez wzmacnianie i deep learning.
- Wizualizować dane przy użyciu narzędzi takich jak Matplotlib, Seaborn i Tableau, aby zidentyfikować wzory i trendy.
- Komunikować złożone koncepcje techniczne skutecznie dla osób nietechnicznych.
- Wykorzystywać mocne umiejętności rozwiązywania problemów, aby adresować kwestie pojawiające się podczas rozwoju.
- Być na bieżąco z ciągle ewoluującą dziedziną uczenia maszynowego poprzez naukę nowych koncepcji, algorytmów i technologii.
- Posiadać wiedzę domenową istotną dla dziedziny, gdzie model ML będzie stosowany.
Aby odnieść sukces w tej roli, będziesz potrzebować:
- Doświadczenia w pracy w różnorodnych środowiskach, w tym w chmurze, na miejscu i hybrydowych, z wieloma systemami operacyjnymi oraz technikami konteneryzacji jak Docker, Kubernetes, AWS Elastic Container Service.
- Biegłość w kilku językach programowania takich jak R, Python/Jupyter, SAS, Java, Scala, C++, Excel, MATLAB.
- Znajomość języków programowania baz danych, w tym SQL, PL/SQL dla relacyjnych baz danych oraz NoSQL/Hadoop orientowanych baz danych jak MongoDB, Cassandra.
- Doświadczenie z narzędziami do rozproszonych danych/obliczeń takimi jak MapReduce, Hadoop, Hive, Kafka, i MySQL.
- Ekspertyza w rozwiązywaniu problemów z wizją, analizą tekstu, scoringiem kredytowym, prognozowaniem awarii i skłonnością do zakupu.