Data Scientist

Dołącz do nas, aby wspierać globalny pokój i dobrobyt, budując relacje, zrozumienie i zaufanie między ludźmi w Wielkiej Brytanii i na całym świecie.

Pracujemy bezpośrednio z jednostkami, pomagając im zdobyć umiejętności, pewność siebie i kontakty, które są potrzebne do transformacji ich życia i kształtowania lepszego świata we współpracy z Wielką Brytanią. Nasze inicjatywy obejmują budowanie sieci, eksplorację kreatywnych pomysłów, naukę języka angielskiego, wysokiej jakości edukację oraz zdobywanie międzynarodowo uznanych kwalifikacji.

Działamy w ponad 200 krajach i terytoriach, docierając do 650 milionów ludzi w latach 2021–22.

Indie, Advant IT Park (75011601)

Data zamknięcia aplikacji: wtorek, 18 czerwca 2024 o 23:59 czasu brytyjskiego

Musisz mieć prawną możliwość pracy w Indiach w momencie składania wniosku. Zwróć uwagę, że nie ma dostępnej pomocy w relokacji ani sponsorowania.

Wspieramy pracę hybrydową, pod warunkiem pełnej akceptacji przez zarządzanie liniowe i naszej zdolności do zapewnienia odpowiedniego poziomu usług. To może być przedyskutowane na etapie rozmowy kwalifikacyjnej.

People Data Scientist jest kluczowy do optymalizacji naszego kapitału ludzkiego i kształtowania kultury opartej na danych w praktykach ludzkich w British Council. Ta rola pozwoli nam podejmować świadome decyzje, tworzyć bardziej zaangażowaną i zróżnicowaną siłę roboczą oraz prowadzić nasz sukces poprzez skuteczne zarządzanie ludźmi.

Odpowiedzialności obejmują wykorzystanie nauki o danych i statystyki do prowadzenia strategicznych decyzji HR, przeprowadzanie analiz przewidywających i preskryptywnych oraz wspieranie kadry zarządzającej w podejmowaniu decyzji opartych na danych.

Twoje oświadczenie wspierające powinno szczegółowo opisywać Twoje profesjonalne portfolio nauki o danych, w tym modele, projekty, dostarczone produkty danych i wyniki biznesowe. Powinno również zawierać twoje doświadczenie w zarządzaniu i prezentacji przed interesariuszami biznesowymi.

Etap rozmowy kwalifikacyjnej obejmuje prezentację niedawnego projektu nauki o danych, który ukończyłeś. Kandydaci, którzy powiodą się, przejdą do rundy technicznej, obejmującej analizę zestawu danych za pomocą procesu CRISP-DM oraz różnych technik uczenia nienadzorowanego i metod redukcji wymiarowości, które należy zrealizować w Pythonie lub R.

• Przeprowadzanie analiz statystycznych i rozwijanie modelowania do prognozowania siły roboczej i planowania scenariuszy.
• Automatyzacja procesów, aby zredukować wysiłek ręczny i zwiększyć głębokość analiz.
• Korelowanie zaangażowania pracowników z retencją, produktywnością i wskaźnikami doświadczenia.
• Przekładanie skomplikowanych danych na jasne, wykonalne zalecenia.
• Zap