Data Scientist I (remote)

Обзор компании

Присоединяйтесь к Experian, мировому лидеру в области информационных услуг, который посвящен раскрытию мощи данных для создания больших возможностей для потребителей, бизнеса и общества. Experian признана компанией FORTUNE как одна из 100 лучших компаний для работы и постоянно входит в рейтинг "Самые инновационные компании мира" по версии Forbes. Здесь вы можете обнаружить неожиданное. С более чем 22 000 выдающимися сотрудниками в более чем 30 странах, мы привержены использованию новых технологий, инноваций и изобретательства наших людей для создания лучшего завтра.

Название должности: Дата-ученый I (Удаленно)

Описание вакансии

Experian ищет квалифицированного дата-ученого для усиления наших возможностей в предоставлении персонализированных финансовых решений. Эта роль включает в себя анализ сложных данных с использованием мощных аналитических инструментов и создание передовых моделей машинного обучения для решения ключевых бизнес-задач. Если вы процветаете в динамичной, быстро меняющейся среде и стремитесь внедрять стратегии, которые будут иметь прямое влияние на наших потребителей, это ваш шанс засиять.

Обязанности:

• Разрабатывать и уточнять алгоритмы машинного обучения для решения сложных бизнес-запросов с использованием огромных наборов данных.
• Улучшать производительность существующих алгоритмов и идентифицировать новые источники данных для улучшения входных данных модели.
• Создавать и контролировать необходимые данные для масштабирования моделей машинного обучения.
• Убедительно представлять аналитические результаты и идеи для заинтересованных сторон.

Требования:

• Продвинутая степень в количественных областях, таких как машинное обучение, наука о данных, компьютерные науки и т. д., или эквивалентный профессиональный опыт.
• Не менее 2 лет опыта в количественной роли, идеально с использованием облачных платформ, таких как AWS, Google Cloud Platform или Snowflake. Опыт работы в электронной коммерции и цифровом маркетинге очень желателен.
• Владение статистическими моделями, такими как регрессия и машины опорных векторов, дополнительный опыт в области глубокого обучения будет плюсом.
• Знакомство с фреймворками кластерных вычислений, такими как Hadoop или Spark и владение а