Присоединяйтесь к Blend360 в качестве старшего научного сотрудника по данным
Обзор компании
В Blend360, ведущей компании в области маркетинга, аналитики и технологий, мы используем мощь наук о данных для решения сложных бизнес-проблем, обеспечивая высококлассные результаты для наших клиентов. Благодаря нашей преданной команде, ориентированному на решения подходу и устойчивым воздействиям с высоким эффектом, мы приглашаем вас принести свой опыт в решении проблем и аналитике в нашу динамичную среду.
Обязанности по работе
Будучи старшим научным сотрудником по данным в Blend360, вы будете:
- Сотрудничать с лидерами практик и клиентами для определения бизнес-задач, понимания контекста отрасли и идентификации ограничений и рисков данных.
- Проектировать решения в области науки о данных, критически анализируя различные подходы и оценивая их плюсы и минусы.
- Создавать подробные планы проектов, указывая цели, планирование, управление рисками и стратегии резервирования.
- Обеспечивать качество данных путем тестирования на QA и перевода сложных наборов данных для входных данных модели и выходных данных, понятных человеку.
- Использовать SQL, Spark и другие технологии Big Data для управления большими, разнообразными наборами данных, соответствующими бизнес-целям.
- Разрабатывать инструменты для получения важных данных, которые влияют на привлечение клиентов, операционную эффективность и ключевые показатели эффективности.
- Выполнять тщательную очистку данных, интеграцию и анализ для поддержки процессов принятия решений.
- Применять передовые предсказательные моделирования и техники машинного обучения, документируя результаты для презентаций клиентам.
- Проводить клиентов в внедрении этих моделей в их архитектурах.
Квалификация
Идеальные кандидаты должны иметь:
- Степень магистра в области статистики, математики, аналитики данных или в смежной области.
- По крайней мере 2 года профессионального опыта в передовых ролях в области науки о данных. Недавние выпускники могут подать заявку на наши начальные позиции.
- Сильные аналитические и решающие навыки, знание SQL, Python и Excel.
- Опыт развертывания моделей машинного обучения от стадий раз