Field Data Scientist

Job expired!

Howso, передовая компания-разработчик программного обеспечения, базирующаяся в Роли, Северная Каролина, находится на переднем крае разработки высокопроизводительных, надежных решений в области искусственного интеллекта. Имея видение сделать надежный ИИ мировым стандартом, наша небольшая, но динамичная команда стремится переопределить ландшафт ИИ к лучшему. В настоящее время мы рады предложить возможность квалифицированному филд-дата-сайентисту внести свой вклад в нашу миссию.

Будучи филд-дата-сайентистом в Howso, вы сыграете ключевую роль в предоставлении профессиональных услуг, помогая нашим клиентам создавать, масштабировать и уточнять решения машинного обучения на платформе Howso. Вы будете тесно сотрудничать с нашими инженерными, продуктовыми и коммерческими командами, предоставляя уникальную возможность участвовать в поперечных функциях в быстрорастущей компании.

Ваши основные обязанности будут включать в себя:

Выступление в роли эксперта по вопросам науки о данных, машинного обучения и аналитики данных для наших клиентов.
Создание и настройка проектов клиента по науке о данных и применение лучших практик для реализации этих проектов в различных областях.
Консультирование команд клиентов по лучшим практикам науки о данных.
Руководство клиентами в процессе оценки и внедрения платформы Howso.
Поддержка клиентов путем создания справочных тетрадей и руководств.
Интеграция Howso с сторонними источниками данных с использованием Python для улучшения решений для клиентов.
Развитие успешных отношений с клиентами, предоставляя как техническую, так и бизнес-ценность.

Идеальный кандидат будет обладать:

Базовыми знаниями в математике, вероятности, статистике и алгоритмах.
Практическим опытом применения технологий и фреймворков машинного обучения, таких как Keras или Scikit-learn.
Знанием SQL и твердым пониманием инженерии признаков.
От 2 до 4 лет опыта работы с клиентами на предпродажных позициях или в консалтинге с основным акцентом на науке о данных.
Опыт работы в облачной среде машинного обучения (AWS, Azure, Databricks, Snowflake или GCP).
Командный дух и обая