Data Scientist

Fractal Analytics: Twój Strategiczny Partner AI

Dołącz do Fractal Analytics, pionierskiego partnera AI dla firm z listy Fortune 500, który poświęca się wzmocnieniu każdej ludzkiej decyzji w przedsiębiorstwie. Budujemy przyszłość, w której indywidualne wybory, wolność i różnorodność są największymi atutami, wspierając ekosystem, w którym ludzka wyobraźnia napędza każdą decyzję, a wyzwania przynoszą lepsze możliwości.

Prawdziwy Fractalite łączy wyobraźnię z inteligencją, kształtując firmę na następne stulecie. Uwaga: Ta rola wymaga pracy na miejscu w rejonie Zatoki San Francisco. Tygodniowe podróże służbowe lub relokacja są dostępne dla osób mieszkających poza rejonem Zatoki.

Przegląd Roli: Data Scientist

Jako Data Scientist w Fractal Analytics, będziesz współpracować zarówno z zespołami wewnętrznymi, jak i klientami, aby skutecznie interpretować i wykorzystywać dane oraz informacje do poprawy działalności biznesowej. Ta rola wymaga proaktywnego podejścia do opracowywania, testowania i optymalizacji modeli uczenia maszynowego oraz aplikacji oprogramowania specyficznych dla klienta, zapewniając doskonałą wydajność i techniczną dokładność. Twoje obowiązki będą również obejmować tworzenie specyfikacji aplikacji, dokumentacji i samouczków, aby przekazywać skomplikowane koncepcje.

Kluczowe Obowiązki:

• Współpraca z ekspertami w celu gromadzenia, weryfikacji i przekształcania danych w aktywną inteligencję biznesową.
• Opracowywanie, testowanie i wdrażanie solidnych modeli uczenia maszynowego do aplikacji rzeczywistych.
• Rozwiązywanie problemów i doskonalenie rozwiązań programowych skoncentrowanych na kliencie z myślą o ciągłym doskonaleniu.
• Identyfikowanie i rozwiązywanie problemów z wydajnością aplikacji, koncentrując się na optymalizacji.
• Tworzenie jasnych i kompleksowych przewodników po aplikacjach, samouczków i dokumentacji w celu zwiększenia zaangażowania użytkowników.

Kwalifikacje:

• Zainteresowanie i możliwość uzyskania certyfikacji na platformie AI klienta końcowego (szkolenie i wsparcie zapewnione).
• Tytuł magistra lub doktora w dziedzinie informatyki, inżynierii elektrycznej, statystyki lub pokrewnych dziedzin.
• Udokumentowane doświadczenie w zastosowaniach uczenia maszynowego, w tym w różnych technikach regresji, klasyfikacji i uczenia nadzorowanego/nienadzorowanego.
• Solidne podstawy z kluczowych obszarów matematyki, takich jak algebra liniowa, rachunek całkowy, prawdopodobieństwo i statystyka.
• Doświadczenie w obsłudze i analizie danych szeregów czasowych, ich czyszczenie i normalizowanie.
• Znajomość skalowalnych metod uczenia maszynowego (np. MapReduce, technologia strumieniowa).
• Doświadczenie w programowaniu z użyciem JavaScript i Pythona.
• Biegłość w korzystaniu z Gita lub podobnych systemów kontroli wersji.
• Samodzielność i zdolność do prowadzenia projektów zarówno niezależnie, jak i jako część zespołu.
• Silne umiejętności komunikacji werbalnej i pisemnej, aby jasno przekazywać złożone idee techniczne.

Wynagrodzenie:

Przedział wynagrodzeń dla tej roli wynosi od 90