Senior Data Scientist

Мы ищем ведущего специалиста по данным, который обладает более чем 5-летним опытом работы и может похвастаться значимыми достижениями в области данных. Эта роль предназначена для лидера, готового возглавить проекты по продвинутому анализу данных, создать инновационные модели машинного обучения и предложить стратегические решения, которые стимулируют рост бизнеса и способствуют инновациям. В SavageOne вы погрузитесь в динамичную, быстро движущуюся и сотрудничающую рабочую среду и сможете внести значительный вклад своим опытом.

В рамках вашей роли вы будете:

• Полностью возглавлять проекты по науке о данных: от начального этапа решения проблемы до сбора данных, создания модели, реализации и оценки результатов.
• Использовать сложные статистические методы и алгоритмы машинного обучения для анализа сложных и обширных наборов данных с целью извлечения применимых знаний.
• Предоставлять наставничество менее опытным членам команды по работе с данными, создавая атмосферу постоянного обучения и профессионального роста.
• Сотрудничать с различными командами для понимания бизнес-целей и превращения их в основанные на данных, применимые решения и рекомендации.
• Создавать и поддерживать масштабируемые, надежные инфраструктуры данных и потоки данных для поддержания непрерывного анализа данных и инициатив машинного обучения.
• Следить за последними инновациями в области науки о данных и машинного обучения, оценивая новые технологии для их потенциального внедрения в проекты.

Для успешной работы на этой роли вы должны обладать:

• Степенью бакалавра или выше в области компьютерных наук, статистики, математики или в смежной области.
• Как минимум 5-летним профессиональным опытом в области анализа данных, подтвержденным вашей способностью возглавлять и осуществлять передовые проекты в области науки о данных.
• Глубокими знаниями в области машинного обучения, статистического анализа и предсказательного моделирования, а также владением языками программирования, такими как Python, R или Java.
• Опытом работы с передовыми фреймворками и библиотеками машинного обучения (такими как TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) и облачными платформами (например, AWS, Azure, Google Cloud Platform).
• Сильными аналитическими и решательскими способностями в сочетании со способностью обрабатывать сложные данные в