Data Scientist (Remote EST, Contract)

Stanowisko: Data Scientist (Zdalnie EST, Kontrakt)

Firma: Cornerstone Building Brands

Przegląd firmy

W Cornerstone Building Brands jesteśmy zaangażowani w tworzenie miejsca pracy, gdzie innowacyjne pomysły spotykają się z zaawansowaną technologią. Dołącz do naszego zespołu na emocjonujący 18-miesięczny kontrakt zdalny i wykorzystaj swoje umiejętności, aby kształtować przyszłość naszych inicjatyw opartych na danych.

Podsumowanie stanowiska

Data Scientist w Cornerstone Building Brands będzie:

• Przewodzić złożonym analizom danych i pracą nad rozwojem modeli, stosując zaawansowane techniki statystyczne i uczenia maszynowego, aby napędzać strategiczne decyzje biznesowe i tworzyć działania oparte na konkretnych wnioskach.
• Rozwijać i udoskonalać modele predykcyjne zgodne z celami firmy, zapewniając, że przynoszą one znaczący, mierzalny wpływ.
• Wspierać integrację najnowszych badań w dziedzinie nauki o danych i uczenia maszynowego, aby zwiększyć metodologię i możliwości systemu.
• Mentorować i prowadzić dynamiczny zespół profesjonalistów zajmujących się danymi, propagując kulturę doskonałości, ciągłej nauki i innowacji.
• Strategicznie planować i realizować projekty skoncentrowane na danych, optymalizując zasoby w celu spełnienia terminów i celów organizacyjnych.
• Projektować i zarządzać solidną infrastrukturą do obsługi danych, analiz i rozwiązań przechowywania w celu zwiększenia efektywności i skalowalności.
• Tworzyć zaawansowane zautomatyzowane rozwiązania do przetwarzania danych i wdrażania modeli, aby usprawnić operacje.
• Przestrzegać rygorystycznych zasad bezpieczeństwa danych i zgodności, przestrzegając prawnych i etycznych standardów dotyczących korzystania z danych.

Wymagane kwalifikacje

Dla roli Data Scientist, sukcesywni kandydaci będą wykazywać:

• Udowodnione kompetencje w dziedzinie nauki o danych, uczenia maszynowego i AI, z silnym zestawem umiejętności programistycznych (Python, R, SQL) i metodologii rozwoju oprogramowania.
• Znajomość obsługi głównych bibliotek i frameworków uczenia maszynowego (TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, XGBoost).
• Doświadczenie z platformami chmurowymi (AWS, Azure, GCP) i ich usługami nauki o danych (AWS SageMaker, Azure Machine Learning, GCP AI Platform).
• Znajomość technologii konteneryzacji i orkiestracji (Docker, Kubernetes) dla skalowalnych aplikacji nauki o danych.
• Zrozumienie platform do analizy dużych zbiorów danych (Apache Spark, Databricks, H2O) dla rozproszonego przetwarzania danych i zarządzania dużymi zbiorami danych.
• Mocne tło w pełnieniu ról przywódczych w zakresie analizy danych, zarządzania złożonymi projektami i prowadzenia wydajnych zespołów.