Data Scientist (R-15968)

Dołącz do naszego zespołu Analityków Sprzedaży B2C i Marketingu jako Data Scientist

Zostań integralną częścią naszego zespołu Analityki Usług Sprzedaży B2C i Marketingu w Dun & Bradstreet. Jesteśmy dynamiczną grupą naukowców danych i analityków rozsianych po krajach nordyckich, poświęconych na rzecz rozwijania i poszerzania naszej oferty skierowanej do konsumentów. Cenimy sobie pracę zespołową i współpracę międzydziałową z naszymi zespołami Produktu, Danych, Technologii i Sprzedaży, aby prowadzić nasze projekty do sukcesu.

Opis stanowiska:

Jako Data Scientist będziesz:

• Analizować obszerne zbiory danych zawierające różnorodne typy danych z bogatych zasobów Dun & Bradstreet oraz różnorodne dane klientów, aby wyciągać z nich praktyczne wnioski.
• Tworzyć innowacyjne modele, tworzyć nowe zmienne atrybutów i pracować nad projektami specyficznymi dla klienta, w tym optymalizację targetowania i segmentację.
• Stosować techniki uczenia maszynowego, aby opracowywać predykcyjne modele i inne rozwiązania oparte na danych.
• Ocenić wydajność modelu, używając odpowiednich metryk, walidując modele, aby zagwarantować ich niezawodność i solidność.
• Współpracować z różnymi zespołami, aby wzmacniać nasze możliwości analityczne zintegrowane z naszymi produktami.
• Ciągle poszerzać swoją wiedzę w dziedzinie data science i uczenia maszynowego, prowadząc innowacje i dzieląc się swoją ekspertyzą na temat nowych źródeł danych i wewnętrznych procesów rozwoju produktów.

Kogo szukamy:

Cenimy Data Scientist, który jest:

• Zorientowany na pracę zespołową z doskonałymi umiejętnościami współpracy.
• Angażujący się społecznie, chętny do dzielenia się wiedzą i uczenia się od kolegów.
• Wspierany przez ciekawość i nieustające dążenie do nauki nowych rzeczy.
• Myślący skoncentrowany na rozwiązaniach, który widzi możliwości tam, gdzie inni widzą przeszkody.
• Adaptowalny i prosperujący w dynamicznym, zmieniającym się otoczeniu.

Twoje doświadczenie i umiejętności:

• Wytrawny myśliciel analityczny z krytycznymi umiejętnościami rozwiązywania problemów oraz doświadczeniem w analizie konsumenckiej i rynkowej (preferowane).
• Akademickie tło w dziedzinie nauki o danych, statystyki, ekonometrii, matematyki, informatyki, ekonomii lub inżynierii lądowej.
• Co najmniej 4 lata doświadczenia z Python/PySpark, opracowywaniem modeli i procesów oraz tworzeniem zintegrowanych modułów analitycznych.
• Biegłość w zarządzaniu i optymalizacji dużych zbiorów danych, z zamiłowaniem do tworzenia wpływowych wizualizacji danych.
• Z