Senior Data Scientist

Simple Machines to wyróżniająca się niezależna firma technologiczna, która skupia się na ożywianiu danych. Posiadając globalny zasięg, który obejmuje biura w Londynie, Sydney, San Francisco i Nowej Zelandii, jesteśmy znani z naszych umiejętności łączenia danych, sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i inżynierii oprogramowania w spójne, innowacyjne rozwiązania.

W Simple Machines zobowiązujemy się do transformacji przedsiębiorstw, firm technologicznych i podmiotów rządowych, poprawiając ich zrozumienie i łączność z różnymi bytami opartymi na danych. Nasz zespół wyróżnia się w projektowaniu dostosowanych platform danych, wdrażaniu inteligentnych systemów i przekształcaniu surowych danych w użyteczne spostrzeżenia.

Jako Starszy Naukowiec Danych w Simple Machines, będziesz prowadzić znaczące projekty, które łączą naukę i strategię, aby napędzać wartość komercyjną przez naukę o danych i uczenie maszynowe. Cenimy kandydatów z solidną podstawą w dziedzinie nauk o danych i AI, w połączeniu z potwierdzonym rekordem stosowania tych umiejętności w realnych aplikacjach biznesowych.

W tej roli będziesz równoważyć kompetencje techniczne z praktycznymi potrzebami biznesowymi, rozwijać silne relacje z klientami, jednocześnie budując swoje umiejętności konsultingowe.

• Rozwój modeli: Tworzenie modeli predykcyjnych przy użyciu zaawansowanej statystyki, zapewniając dokładność poprzez rygorystyczne walidację i testowanie.
• Analiza przyczynowa i modelowanie uplift: Określenie przyczynowości interwencji i zwiększanie wyników biznesowych.
• Inżynieria cech: Wykorzystanie SQL, Scala, Pythona lub R do ekstrakcji danych i zaawansowanej inżynierii, dążenie do efektywności za pomocą nowoczesnych narzędzi takich jak VertexAI i Tecton.
• Wdrażanie i integracja: Uruchamianie modeli w chmurze i w konfiguracjach kontenerowych z bezproblemową integracją z systemami takimi jak PowerBI i monitorowanie za pomocą Grafana.
• AI generatywne i duże modele językowe: Nadzorowanie integracji i bieżącej wydajności przełomowych technologii takich jak GPT-4 i Gemini.
• Automatyzacja potoków: Wykorzystanie narzędzi takich jak Apache AirFlow i AWS Glue do efektywnego monitorowania wydajności modeli i zarządzania danymi.

• Doradztwo strategiczne: Oferowanie wyższego poziomu doradztwa w zakresie skutecznego wykorzystania nauki o danych do optymalizacji strategii biznesowych.
• Kierowanie projektami: Prowadzenie projektów nauk o danych, dostosowywanie ich strategicznie do celów biznesowych, zapewniając terminową i oszczędną realizację.
• Zaangażowanie interesariuszy: Upowszechnianie