Research Data Scientist

Компания Meta Platforms, Inc., ранее известная как Facebook Inc., находится на переднем крае технологических инноваций, разрабатывая такие платформы, как Messenger, Instagram и WhatsApp, которые радикально изменили способы нашего взаимодействия и общения. Теперь мы прокладываем путь к погружающим виртуальной и дополненной реальности, создавая следующее поколение социальных технологий. Мы ищем квалифицированного научного сотрудника-дата-сайентиста, чтобы помочь возглавить эти усилия. Работая в Meta, вы внесете вклад в будущее, которое превосходит текущие возможности цифрового взаимодействия.

Будучи научным сотрудником-дата-сайентистом в компании Meta, вы будете:

• Разрабатывать практичные, масштабируемые и статистически обоснованные решения для крупномасштабных задач веба, мобильных приложений и инфраструктуры данных.
• Использовать и совершенствовать уникальную инфраструктуру данных Meta, применяя продвинутые статистические и машинно-обучающие методологии.
• Сотрудничать между отделами для определения проблем, сбора данных, создания аналитических моделей и обоснованных рекомендаций.
• Создавать и управлять моделями оптимизации на основе данных, экспериментами, алгоритмами прогнозирования и моделями машинного обучения.
• Использовать инструменты, такие как Python, R, Hadoop и SQL, для эффективной аналитики.
• Сообщать о выводах и рекомендациях для поддержки принятия решений.

Кандидаты должны обладать:

• Степенью доктора наук в области компьютерных наук, инженерии, математики, статистики, операционных исследований или смежной области.
• Доказанным опытом в машинном обучении, статистике или использовании других инструментов и техник анализа данных.
• Навыками выполнения извлечения, очистки, анализа и представления данных для средних и больших наборов данных.
• Знанием языков программирования, таких как Python, R, Java или C++.
• Опытом написания SQL-запросов и использования пакетов научных вычислений и анализа, таких как NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn и других.
• Знанием статистических методов и библиотек визуализации данных.
• Знакомством с библиотеками и пакетами машинного обучения, такими как PyTorch, TensorFlow и Keras.

Meta предлагает высококонкурентоспособ