Scientist- Data and Modeler II USA

First Solar: Ученый - Специалист по данным и моделям II США

First Solar оставляет за собой право предложить вам роль, наиболее соответствующую вашему опыту и навыкам.

Основные функции работы

Эта позиция поддерживает стратегию и операции организации через разработку и статистический анализ бизнес-инициатив и экспериментов. Вы будете тесно сотрудничать с бизнес-партнерами для выявления потребностей и решения проблем. Используя свою экспертизу в области статистики, добычи данных и машинного обучения (например, предиктивное моделирование, симуляции), вы будете распознавать шаблоны и генерировать инсайты из бизнес-данных. Основные обязанности включают разработку, разработку и оценку статистических и предиктивных моделей, а также коммуницирование выводов и рекомендаций руководству различных департаментов. Вы также будете поддерживать усилия по внедрению.

Образование и опыт

• Степень бакалавра в области науки о данных, компьютерных наук, электротехники, прикладной статистики или физики с более чем 4 годами соответствующего рабочего опыта в области науки о данных, искусственного интеллекта или разработки алгоритмов машинного обучения.
• Степень магистра в области науки о данных, компьютерных наук, электротехники, прикладной статистики или физики с более чем 2 годами соответствующего рабочего опыта в области науки о данных, искусственного интеллекта или разработки алгоритмов машинного обучения.
• Докторская степень в области науки о данных, компьютерных наук, электротехники, прикладной статистики или физики с более чем 1 годом соответствующего рабочего опыта в области науки о данных, искусственного интеллекта или разработки алгоритмов машинного обучения.

Требуемые навыки и компетенции

• Экспертиза в языках программирования и инструментах статистического анализа (Python, SAS, R, JMP или аналогичные), реляционных базах данных (SQL сервер), а также программном обеспечении для анализа и визуализации данных (предпочтительно PowerBI, SAS).
• Опыт работы с пакетами науки о данных и машинного обучения, такими как Numpy, Pandas, Matplotlib, seaborn, bokeh, plotly.
• Твердое понимание моделей машинного обучения (регрессия, классификация, нейронные сети, временные ряды) и пакетов (Scikit-learn, Xgboost, Keras, Pytorch, Tensorflow, statsmodels).
• Глубокие знания компромиссов моделей машинного обучения, таких как настройка гиперпараметров, регуляризация, кросс-валидация, асимметрия в данных, сокращение размерности и сложность против интерпретируемости.
• Опыт использования передовых описательных статистик и методов анализа (таких как прогнозирование, анализ дисперсий, t-тесты, анализ категориальных данных, непараметрический анализ данных, кластерный анализ, факторный анализ и многомерный статистический анализ) для разработки бизнес-экспериментов и измерения влияния бизнес-действий.
• Сильные коммуникативные навыки для работы с группами и способность объяснять сложные взаимоотношения данных и результаты статистических моделей бизнес-участникам.
• Сильное самоопределение, инициатива и способность к приоритизации множества задач от различных заказчиков; демонстрируемая способность управлять многосторонними проектами.
• Отличные навыки технической презентации.

Основные обязанности

• Работать с бизнес-партнерами для определения и охвата новых возможностей применения машинного обучения для улучшения процессов.
• Сотрудничать с ИТ и Управлением корпоративными данными для определения, защиты и подготовки наборов данных для статистического моделирования.
• Разрабатывать и внедрять модели компьютерного зрения (например, классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация) для удовлетворения бизнес-требований.
• Исследовать данные с использованием различных статистических техник (например, добыча данных, рег