Data Scientist - Data Strategy & Enablement

Описание

Присоединяйтесь к нашей инновационной команде в TELUS и будьте на переднем крае технологий в качестве специалиста по данным, специализирующегося на стратегии данных и их внедрении. Помогите нам воплотить нашу миссию по позиционированию TELUS как самой ориентированной на данные компании в мире. Мы стремимся способствовать культуре инноваций, сотрудничества и разнообразия, используя передовые технологии для создания бизнес-ценности с помощью анализа данных и решений.

Ваши обязанности:

• Сотрудничество с мультидисциплинарными командами по кейсам в различных секторах, таких как конфиденциальность данных и безопасность или решения в области здравоохранения, для разработки аналитических решений и решений на основе ИИ.
• Способствование принятию решений на основе данных и ускорение внедрения ИИ.
• Автоматизация и упрощение процесса исследования данных, анализа и разработки моделей машинного обучения.
• Разработка и внедрение моделей и алгоритмов машинного обучения.
• Создание алгоритмов, функций и многоразовых библиотек для улучшения возможностей науки о данных.

Требования

Вы должны иметь:

• Практический опыт в исследовании данных, предсказательном моделировании и статистическом анализе.
• Знания в области машинного обучения, статистики и техник ИИ, таких как регрессия, большие языковые модели, обработка естественного языка, байесовский анализ и оптимизация.
• Сильные коммуникативные навыки для перевода технических концепций неспециализированной аудитории.
• Экспертиза в Python и библиотеках науки о данных (например, Scikit-learn, Pandas, Numpy) и фреймворках (например, TensorFlow, Pytorch, Keras, PyMC3).
• Знание SQL и манипуляций с данными, умение работать с метаданными и обнаружение данных.
• Знакомство с средой Jupyter, интегрированными средами разработки, GitHub и инструментами инфраструктуры как код (например, Docker, Terraform, Pulumi).
• Знание облачных платформ, таких как Google Cloud Platform, Amazon Web Services или Azure.
• Понимание циклов разработки ИИ и программного обеспечения, включая процессы машинного обучения.
• Гибкое мышление с желанием инноваций и экспериментов.

Преимущества: