Дата размещения: 26.03.2024
Место: North Gate Business Park, Sy.No 2/1, и Sy.No 2/2, KIAL Road, Venkatala Village, Chowdeshwari Layout, Yelahanka, Bangalore, Karnataka 560064
Тип позиции: Гибридная (на территории офиса и удаленно)
В качестве старшего научного сотрудника по данным в RTX вы будете заниматься проектированием, разработкой и внедрением сложных предиктивных и описательных моделей, решающих ключевые бизнес- и инженерные задачи. Используя последние достижения в области статистического моделирования и машинного обучения, ваша цель - создавать значительную бизнес-ценность на основе данных. К основным обязанностям относятся:
- Создание и извлечение ценности из предиктивного статистического моделирования для наших бизнес-партнеров.
- Управление, архитектура и анализ больших наборов данных для разработки важных моделей данных.
- Определение, создание прототипов, тестирование, внедрение и мониторинг моделей МО и статистических моделей.
- Рекомендации и применение наиболее подходящих методов Машинного обучения/Анализа данных.
- Сотрудничество с командой разработчиков приложений для интеграции моделей в наши инструменты.
- Поддержка достижения организационных целей, как это описано в политике развертывания.
Кандидаты должны иметь:
- Степень бакалавра в области науки о данных, инженерии, математики, статистики с опытом работы не менее 9 лет или продвинутую степень с опытом работы 4+ лет.
- Знание AWS, Python, R, и разработки моделей ИИ/ML.
- Опыт эффективного межфункционального взаимодействия.
- Превосходные коммуникативные, межличностные навыки, умение решать проблемы и критически мыслить.
- Способность адаптироваться и лидировать в динамичной среде и способствовать сотрудничеству между командами.
Идеальные кандидаты также будут иметь:
- Глубокие знания основ газотурбинных двигателей.
- Опыт разработки дэшбордов PowerBI/Qlik и моделей ИИ-ML.
- Экспертизу в области управления данными, архитектуры и платформ.
- Опыт работы с данными и текстовым майнингом и методологиями гибкой разработки проектов.
- Способность быстро изучать новые б