Senior Data Scientist

Możliwość pracy jako Senior Data Scientist w Nedbank

Numer Requisition: REQ: 134433

Lokalizacja: Sandton, Johannesburg

Data zamknięcia rekrutacji: 21 czerwca 2024

Kontakt z działem rekrutacji: Saranya Govender

Dołącz do zespołu technologii informacyjnych w Nedbank jako Senior Data Scientist. Wykorzystaj swoje zaawansowane umiejętności w zakresie uczenia maszynowego, eksploracji danych i wyszukiwania informacji, aby tworzyć nowatorskie silniki analityczne i usługi. Ta rola wymaga solidnych podstaw w AI/ML i wkładu w przekształcanie danych w istotne rozwiązania biznesowe.

Główne obowiązki:

• Prowadzić projektowanie, rozwijanie i wdrażanie zaawansowanych modeli statystycznych i algorytmów.
• Przeprowadzać obszerne analizy statystyczne, w celu wyciągnięcia wniosków z kompleksowych zestawów danych, wspierając podejmowanie decyzji opartych na danych.
• Zapełniać interesariuszom użyteczne wnioski i stosować wiedzę z zakresu AI/ML do ekspertyz zespołu.
• Przekształcać dane w całym przedsiębiorstwie w znaczące rozwiązania biznesowe poprzez tworzenie wartości.
• Analizować zestawy danych i opracowywać modele dla usług finansowych, korzystając z wiedzy specyficznej dla danego obszaru.
• Projektować i wdrażać modele ML odpowiednie dla instytucji finansowych, współpracując z ekspertami bankowymi.
• Wdrażać nowoczesne rozwiązania AI i uczestniczyć w operacjach systemowych oraz konserwacji systemów.
• Współtworzyć rozwiązania z zakresu Data Science na poziomie przedsiębiorstwa.
• Kształtować strategię AI/ML organizacji w celu zaspokojenia ewoluujących potrzeb biznesowych.
• Przekształcać prototypy w skalowalne rozwiązania uczenia maszynowego do wdrożenia.
• Współpracować przy projektowaniu adaptacyjnych modeli ML i okresowo oceniać je pod kątem zgodności z korporacyjnymi strategiami.
• Mistrzowskie opanowanie narzędzi programistycznych (Python, R) do manipulacji danymi i zadań uczenia maszynowego.
• Silne opanowanie struktur danych, algorytmów i podstaw informatyki.
• Kierować aspektami inżynierii oprogramowania, mentoringiem członków zespołu i wspierać współpracę międzyfunkcyjną.
• Efektywne wykorzystywanie algorytmów ML i bibliotek, stosując się do najlepszych praktyk i wytycznych.
• Komunikowanie złożonych koncepcji technicznych różnym odbiorcom, w tym nieekspertom programistycznym.

Ciągłe uczenie się i rozwój:

• Być na bieżąco z najnowszymi narzędziami i technikami w dziedzinie.
• Oceniać wariacje w dystrybucji danych wpływające na wydajność modeli.
• Biegłość w chmurze i wdrażaniu złożonych projektów na platformach chmurowych.
• Współpracować, dzielić się spostrzeżeniami i prowadzić eksperymenty na najlepszych praktykach.
• Opracowywać i udoskonalać mapy drogowe Machine Learning (ML) na podstawie bogatego doświadczenia.
• Projektować kompletne rozwiązania analityczne w celu rozwiązywania problemów biznesowych.
• Angażować się