Специалист по данным (Производство) - Удаленная работа, контракт
Описание компании
Присоединяйтесь к Cornerstone Building Brands под эгидой Cielo Projects, поскольку мы расширяем нашу команду, работающую на основе данных! Мы в настоящее время ищем опытного специалиста по данным для заполнения 18-месячной контрактной должности с акцентом на инновации в производственной отрасли. Эта удаленная должность идеально подходит для кандидатов, находящихся в часовом поясе Восточного стандартного времени США.
Описание работы
- Вести сложный анализ данных, работу над характеристиками и разработку моделей для решения важных бизнес-задач с использованием продвинутых статистических и машинных методов обучения.
- Иновации и совершенствование предиктивных моделей и алгоритмов машинного обучения для обеспечения соответствия бизнес-целям и достижения впечатляющих результатов.
- Внедрять передовые исследования в области науки о данных, интегрируя новые открытия для улучшения систем и методологий.
- Наставничество и руководство динамичной командой специалистов по данным, способствуя развитию культуры технического совершенства и инноваций.
- Стратегическое планирование и выполнение проектов в области науки о данных, обеспечив в их соответствие с целями компании, оптимальное использование ресурсов и выполнение в срок.
- Проектирование и управление надежной инфраструктурой данных для поддержки масштабируемого роста и эффективности на всех этапах от захвата до аналитики данных, включая хранилища данных.
- Создание сложных решений для автоматизации процессов обработки данных, развертывания моделей и непрерывной интеграции для оптимизации операций с данными.
- Обеспечение строгой безопасности данных и соблюдение требований, придерживаясь законов о конфиденциальности и этических стандартов в использовании данных.
- Развитие и использование бизнес-навыков для эффективного совета и руководства бизнес-лидерам.
Квалификация
- Продвинутые знания в области науки о данных, машинного обучения и ИИ с сильными навыками программирования на Python, R, SQL среди прочих.
- Навыки работы с различными фреймворками и библиотеками машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn и XGBoost.
- Опыт работы с платформами облачных вычислений, такими как AWS, Azure и GCP, и их инструмент