Sr Data Science

В Experian, мировом лидере в сфере информационных услуг, мы даем возможность потребителям и клиентам уверенно управлять своими данными в ключевые моменты жизни. Будь то покупка автомобиля, отправка ребенка в колледж или расширение бизнеса, мы поддерживаем принятие решений и предлагаем решения. Наша команда, состоящая из более чем 20 000 профессионалов в 44 странах, посвящена использованию технологий и нововведений для помощи бизнесу в трансформации и процветании обществ.

Мы рады предложить карьерную возможность в нашей Лаборатории данных, исследовательском и инновационном центре Experian в Латинской Америке, включая Serasa Experian в Бразилии. Как старший научный сотрудник по данным, вы будете играть ключевую роль, используя продвинутое программирование, анализ данных и машинное обучение для решения сложных бизнес-задач. Вы будете техническим лидером для команды ученых-данных и будете сотрудничать с инженерными и бизнес-командами.

• Разрабатывать и внедрять продвинутые анализы данных и модели машинного обучения для кредитного риска, страховых исков и обнаружения мошенничества.
• Эффективно манипулировать большими объемами данных, обеспечивая целостность и точность данных.
• Тесно сотрудничать с командами по инженерии данных, продуктам и бизнесу для понимания требований и предложения решений, основанных на данных.
• Постоянно исследовать новые источники данных и техники анализа для улучшения точности моделей.
• Представлять результаты и рекомендации заинтересованным сторонам и исполнительным командам.
• Следить за последними тенденциями в науке о данных и смежных отраслях.
• Разрабатывать план развития продуктов, основанный на данных, который соответствует бизнес-потребностям.
• Предоставлять техническое руководство членам команды.

• Степень бакалавра в области науки о данных, статистики, информатики или смежных областей; предпочтительно высшее образование.
• Опыт статистического моделирования в секторах кредитования и страхования будет плюсом.
• Высокая квалификация в Python, включая манипулирование данными и фреймворки машинного обучения, такие как scikit-learn и TensorFlow.
• Опыт работы с большими данными, такими как