Senior Data Scientist

В G-P (Globalization Partners) мы поставили себе задачу упрощать мировой бизнес и открывать пути для доступа и возможностей. Мы верим во власть наших команд на инновации и рост, воплощая наш девиз «Глобальное становится возможным». С нашей передовой SaaS-платформой для глобального трудоустройства™ мы помогаем компаниям успешно выходить на новые рынки без необходимости создания местных юридических лиц или дочерних компаний. Теперь мы ищем старшего научного сотрудника по данным, чтобы помочь продвигать наше новаторство еще дальше.

Будучи старшим научным сотрудником по данным в G-P, вы получите возможность возглавлять трансформационные проекты, которые интегрируют и повышают возможности наших глобальных решений для занятости. Вот что вам предстоит делать:

• Лидировать и реализовывать проекты по науке о данных «от начала до конца», сотрудничая с заинтересованными сторонами для создания решений, решающих бизнес-задачи.
• Разрабатывать и внедрять передовые статистические и машинные модели обучения для прогнозирования и влияния на результаты.
• Обеспечивать надежную работу моделей в производственной среде через всесторонние процессы валидации и мониторинга.
• Извлекать практически применимые выводы из сложных наборов данных для влияния на стратегические решения и направление компании.
• Наставничество и руководство младшими специалистами по данным, устанавливая стандарты выполнения проектов и инноваций.
• Быть в курсе отраслевых трендов для непрерывного улучшения наших аналитических возможностей и методологий.

Чтобы преуспеть в этой роли, идеальным кандидатом было бы иметь:

• Степень магистра или доктора наук в области статистики, математики, информатики или смежной специальности.
• Не менее 5 лет опыта в области науки о данных с крепкой базой в статистическом моделировании и машинном обучении.
• Знание Python, SQL и знакомство с гибкой и современной архитектурой данных.
• Доказанную способность общаться с заинтересованными сторонами на всех уровнях, объясняя сложные данные.

• Опыт развертывания моделей машинного обучения в производственных средах.
• Экспертиза в области обработки естественного языка, особенно в юридической сфере и больших языковых моделях.
• Опыт л