Обзор компании: В Blend360 мы превосходим в использовании мощи маркетинга, аналитики и технологий для достижения беспрецедентных результатов для наших клиентов. Наша специализация - Науки о данных, использующие данные и передовую математику для решения сложных бизнес-задач. Благодаря нашей динамичной команде, активному подходу и устойчивым результатам высокого уровня, Blend360 - это место для тех, кто стремится решать сложные проблемы и оказывать значительное влияние. Если вы увлечены применением передовых методологий и достижением исключительных результатов, мы хотим видеть вас в нашей команде.
Занимая должность старшего научного сотрудника по данным в Blend360, вы будете:
- Сотрудничать с лидерами практики и клиентами, чтобы получить полное представление о бизнес-проблемах, специфике отрасли, источниках данных и соответствующих ограничениях.
- Разрабатывать решения в области наук о данных, транслируя бизнес-проблемы в аналитические задачи, предлагая различные подходы и оценивая их сильные и слабые стороны.
- Планировать и контролировать проекты, устанавливая ключевые вехи и подготавливая планы рисков и альтернативных действий.
- Проектировать и управлять эффективными данными в архитектуре клиента с использованием SQL, Spark и облачных технологий для работы с большими данными.
- Создавать и поддерживать большие, сложные наборы данных из разных источников для удовлетворения бизнес-требований, сосредотачиваясь на привлечении клиентов и операционной эффективности.
- Проводить детальную очистку данных, контроль качества, интеграцию и статистический анализ данных для руководства стратегическим принятием решений.
- Разрабатывать, обучать и проверять прогнозирующие модели и алгоритмы машинного обучения, используя передовые методы и инструменты наук о данных.
- Поддерживать развертывание этих моделей в инфраструктуре клиентов для повышения операционных возможностей.
- Степень магистра в области статистики, математики, аналитики данных или в другой количественной специальности.
- По крайней мере 2 года профессионального опыта в продвинутых науках о данных, включая прогнозирование моделей, машинное обучение и другие аналитические техники.
- Профессиональные навыки в программных языках наук