Data Scientist

Описание Компании: Основанная более 27 лет назад, EW Group — широко известная как Eurowag — является лидером в области интегрированных решений для мобильности и платежей в Европе. Имея богатый портфель сущностей, таких как Sygic, fireTMS, Inelo, WebEye, Princip, KomTeS и CVS, Eurowag играет ключевую роль в революции коммерческой мобильности. Мы посвящены созданию разнообразного и инклюзивного рабочего места, поощряя людей со всех фонов к продвижению в карьере вместе с нами.

Мы в поисках талантливого Data Scientist для усиления нашей команды. Для этой роли требуется мастерское владение разнообразными наборами данных для извлечения важных сведений, разработки предиктивных моделей и реализации стратегий машинного обучения, которые будут направлять будущее наших предложений.

• Статистический анализ: Применять статистические методы для выявления корреляций и получения инсайтов из данных.
• Машинное обучение: Разрабатывать алгоритмы для предсказательного моделирования и автоматизированных рекомендаций.
• Оценка и Валидация Моделей: Обеспечивать точность и эффективность моделей с использованием различных метрик.
• Визуализация Данных: Создавать визуальные инструменты для представления анализа данных, делясь находками с ключевыми заинтересованными сторонами.
• Сбор и Очистка Данных: Заниматься приобретением и очисткой как структурированных, так и неструктурированных данных.
• Разведывательный Анализ Данных (EDA): Проводить первоначальные исследования данных для выявления закономерностей и определения взаимосвязей.
• Инженерия Признаков: Улучшать производительность моделей за счет тщательного выбора и инженерии признаков.
• Развертывание и Интеграция: Внедрять модели в производство и интегрировать их с существующими системами.
• Непрерывное Обучение и Усовершенствование: Оставаться в курсе последних достижений в области науки о данных, постоянно совершенствуя навыки и методы.

• Диплом в области компьютерных наук, статистики, математики, инженерии или в смежной области.
• Владение Python и SQL, с прочным пониманием статистических концепций и алгоритмов машинного обучения.