Название вакансии: Data Scientist (Удаленная работа, EST, контракт)
Компания: Cornerstone Building Brands
Обзор компании
В компании Cornerstone Building Brands мы стремимся создать рабочее место, где новаторские идеи встречаются с передовыми технологиями. Присоединяйтесь к нашей команде на захватывающий 18-месячный контракт с возможностью удаленной работы, и используйте свои навыки, чтобы сформировать будущее наших инициатив, основанных на данных.
Описание работы
Должностные обязанности специалиста по данным в компании Cornerstone Building Brands будут включать:
- Руководство сложными аналитическими исследованиями и разработкой моделей, применение передовых статистических методов и техник машинного обучения для продвижения стратегических деловых решений и создание практически применяемых выводов.
- Разработка и уточнение предсказательных моделей в соответствии с целями компании, обеспечивая их значительное измеримое влияние.
- Содействие интеграции последних исследований в области науки о данных и машинного обучения для улучшения методологии и возможностей системы.
- Наставничество и руководство динамичной группой профессионалов в области науки о данных, поддержка культуры высоких достижений, непрерывного обучения и инноваций.
- Стратегическое планирование и реализация проектов, ориентированных на данные, с оптимизацией ресурсов для соблюдения сроков и достижения организационных целей.
- Проектирование и управление надежной инфраструктурой для обработки, аналитики и хранения данных, чтобы повысить эффективность и масштабируемость.
- Архитектура передовых автоматизированных решений для обработки данных и внедрения моделей для оптимизации операций.
- Соблюдение строгих норм безопасности данных и соответствия стандартам, придерживание юридических и этических норм использования данных.
Требования к кандидатам
Для роли специалиста по данным у успешных кандидатов должны быть:
- Доказанный опыт в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта с сильными навыками программирования (Python, R, SQL) и методологиями разработки программного обеспечения.
- Знание основных библиотек и фреймворков машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, XGBoost).
- Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure