Data Scientist

Job expired!

DTN jest globalnym liderem dostarczającym kluczowe informacje i analizy w różnych branżach, w tym w rolnictwie, przemyśle naftowym i gazowym, handlu oraz meteorologii. Nasza praca pomaga osobom i firmom podejmować istotne decyzje, wpływając na świat od jedzenia na Twoim talerzu po benzynę w Twoim samochodzie. Wierzymy, że „Kiedy nasi klienci odnoszą sukces, wszyscy wygrywamy”.

Dołącz do naszego dynamicznego zespołu naukowców zajmujących się danymi i współpracuj z szerokim zakresem branż, takich jak meteorologia, rolnictwo, paliwa rafinowane, aplikacje morskie i infrastruktura transportowa. Poszukujemy wykwalifikowanego Data Scientist, który skoncentruje się na ryzyku rolniczym i pogodowym, wykorzystując prognozy pogody, zdjęcia satelitarne i związane z nimi zbiory danych.

Współpraca z ekspertami branżowymi w celu zrozumienia wymagań i przekształcenia ich w wykonalne zadania związane z nauką o danych.
Prowadzenie eksploracyjnej analizy danych w celu identyfikacji trendów, wzorców i anomalii w różnych zestawach danych, w tym danych pogodowych i satelitarnych z takich źródeł jak USDA, NOAA i NASA.
Innowacyjne sposoby integracji różnych źródeł informacji w celu wypełnienia krytycznych luk w danych potrzebnych do rozwiązywania problemów.
Rozwój i implementacja modeli uczenia maszynowego do klasyfikacji, lokalizacji, prognozowania i wykrywania zmian.
Tworzenie narzędzi i pulpitów do wizualizacji danych, aby przekazywać odkrycia i wnioski zainteresowanym stronom.
Analiza danych satelitarnych w połączeniu z innymi zasobami danych i modelami w celu wyciągania znaczących wniosków związanych z wpływem pogody i wzorcami rolnymi.
Przeprowadzanie analiz czasowo-przestrzennych oraz budowanie modeli prognozujących ryzyko pogodowe, takie jak susze, powodzie i burze, oraz ich wpływ na rolnictwo.
Najnowsze informacje o najnowszych osiągnięciach w analizie zdjęć satelitarnych, uczeniu maszynowym i technikach nauki o danych.

Udokumentowane doświadczenie w analizie ilościowej i naukowej.
Znajomość narzędzi analizy danych i języków programowania, takich jak Python (Pandas, Numpy) i JupyterLab.
Doskonałe umiejętności rozwiązywania problemów i myślenie analityczne.
Doświadczenie z platformami chmurowymi, takimi jak AWS, Azure lub Google Cloud Platform.
Znajomość technik przetwarzania wstępnego, klasyfikacji, wykrywania zmian i innych technik analizy danych z różnych źródeł.
Doświadczenie z danymi meteorologicznymi lub klimatycznymi, w tym modelami meteorologicznymi i zbiorami danych zdalnie pozyskiwanymi, preferowane.