Sr Data Scientist (NLP)

Описание компании

В компании ServiceNow мы не просто разрабатываем технологии; мы делаем технологии работающими для всех. Наши люди - это бьющее сердце нашего бизнеса, двигающие изменения и создающие возможности для лучшего мира. Быстроразвивающаяся и неустанно изобретательная, ServiceNow - это место, где вы можете оставить долговременный след. Как одна из 100 лучших компаний по версии Fortune для работы®, мы обслуживаем более 85% компаний из списка Fortune 500 и ценим крупных мечтателей и тех, кто меняет карьерный путь. Откройте для себя свой потенциал в среде, где вас поощряют быть лучшей версией себя, подлинно.

Занимая должность старшего научного сотрудника в области данных (NLP) в компании ServiceNow, вы получите уникальную возможность использовать прогнозирующую аналитику в различных отделах, повышая эффективность бизнес-операций с помощью методов машинного обучения. Эта динамичная роль не только включает в себя аналитическую грамотность, но и практический подход к решению проблем, поскольку вы видите проекты от их начала до внедрения в бизнес-процессы.

Ваши обязанности включают:

• Непосредственное взаимодействие с заинтересованными сторонами для определения применения прогнозирующей аналитики, которое улучшит операции ServiceNow.
• Определение требований к модели, сбор соответствующих данных и направление технического курса для построения прогнозных моделей.
• Разработка надежных моделей с использованием передовых аналитических и машинно-обучающих техник, делающих наш бизнес еще более конкурентоспособным и ориентированным на данные.

Что вы приносите в команду:

• Продвинутую степень в области прогнозной аналитики, машинного обучения, искусственного интеллекта или обширный практический опыт в смежной области.
• Доказанный успех в управлении проектами с использованием методов, таких как регрессия, нейронные сети, деревья решений и другие.
• Экспертиза в программном обеспечении, таком как R, SAS, Python или аналогичных инструментах, с глубоким пониманием управления базами данных или сотрудничества со специалистами по базам данных.
• Страсть к исследовательскому анализу данных и валидации моделей для обеспечения их точности и эффективности.

Предпочтительные квалификации: