Lead Data Scientist

Czy jesteś pasjonatem wykorzystywania nauki danych i AI/ML do poprawy wyników pacjentów i dostarczania innowacyjnych rozwiązań? Zespół Data Science i AI/ML firmy ResMed współpracuje w całej organizacji, aby identyfikować, rozwijać i wdrażać rozwiązania napędzane sztuczną inteligencją, które nie tylko poprawiają sposób prowadzenia działalności, ale również zachwycają naszych partnerów i klientów.

Lead Data Scientist będzie korzystać z najnowocześniejszych technologii uczenia maszynowego i przetwarzania w chmurze, aby opracowywać rozwiązania oparte na modelach dostosowane do różnych interesów biznesowych. Będziesz pracować z naszym ogromnym repozytorium danych, obejmującym ponad miliard nocy snu, budując zaawansowane modele, które ulepszają nasze funkcje dla konsumentów i interesariuszy. Od diagnozowania zaburzeń snu i układu oddechowego po zarządzanie chorobami przewlekłymi, Twoje wkłady pomogą personalizować ścieżki pacjentów i dostarczać najlepsze wyniki zdrowotne.

• Prowadzenie badań i rozwój algorytmów statystycznych i uczenia maszynowego w celu spełnienia złożonych wymagań produktowych.
• Kierowanie zespołem wykwalifikowanych Data Scientistów, zapewniając mentorską i merytoryczną opiekę.
• Współpraca z interesariuszami z działów zarządzania produktem, inżynierii i innych jednostek biznesowych w celu tworzenia inteligentnych, wpływowych funkcji i produktów.
• Zarządzanie całym procesem, ściśle współpracując z Data Scientistami, inżynierami uczenia maszynowego i inżynierami danych.
• Opracowywanie kreatywnych rozwiązań opartych na modelach, zachowując wysokie standardy jakości i odpowiedzialności.
• Dokumentowanie projektów modeli, eksperymentów, testów, walidacji oraz wyników na żywo.
• Wkładanie wysiłku w przygotowanie własności intelektualnej i publikacji technicznych w razie potrzeby.

• Silna wiedza akademicka i/lub praktyczna w zakresie fundamentalnych zagadnień Data Science, takich jak prawdopodobieństwo, statystyka, optymalizacja, analiza szeregów czasowych, algebra liniowa i matematyka dyskretna.
• Biegłość w technikach uczenia maszynowego, w tym m.in. w metodach regresji, klasyfikacji, klasteryzacji, prognozowaniu szeregów czasowych i metodach optymalizacji.
• Doświadczenie w analizie danych, w tym eksploracji danych, inżynierii cech, budowaniu modeli, ocenie wydajności i wdrażaniu online.
• Techniczna znajomość budowy inteligentnych produktów danych, modeli predykcyjnych i silników rekomendacji za pomocą ML/AI.
• Znajomość języków programowania po stronie serwera, takich jak Python lub Java.
• Praktyczne doświadczenie z dużymi i rozproszonymi zestawami danych przy użyciu narzędzi takich jak Spark i Hive.
• Silne umiejętności bazodanowe, w tym biegłość w programowaniu SQL.
• Doświadczenie z AWS lub innymi narzędziami opartymi na chmurze i technologiami do tworzenia i wdrażania modeli ML/AI.
• Przynajmniej 6+ lat doświadczenia w branży lub nauce w zakresie nauki danych.
• Doświadczenie w badaniach podyplomowych (PhD lub równoważne) w dziedzinie Data Science/Machine Learning lub pokrewnych, takich jak informatyka, badania operacyjne, statystyka stosowana lub informatyka biomedyczna.