Sr. Data Scientist

Добро пожаловать в динамичный мир энергетики и домашних услуг в NRG. Здесь нас вдохновляет видение более умного, чистого и связанного будущего — видение, которое обещает замечательные возможности для наших 7,3 миллионов клиентов и всего мира. Как часть NRG, Vivint Smart Home является лидером американской индустрии умного дома, нацелен на трансформацию домашнего опыта через передовые продукты и услуги. Мы стремимся предоставить проактивную защиту и бесперебойную связность домам везде. Присоединяйтесь к нашей команде Smart Home для создания более умных, безопасных и устойчивых жилых пространств. Узнайте больше о нас на www.nrg.com и www.vivint.com, а также подключайтесь к нам на социальных платформах, таких как Facebook, Instagram, LinkedIn и X.

NRG и Vivint ищут опытного старшего научного сотрудника по данным для руководства нашими инициативами по усовершенствованию и развитию наших инициатив по виртуальным электростанциям (VPP). Избранный кандидат будет играть ключевую роль в использовании данных для повышения эффективности, надежности и масштабируемости наших VPP. Эта роль включает в себя тесное сотрудничество с межфункциональными командами для разработки и реализации сложных аналитических решений, принятия стратегических решений и формирования будущего управления энергией.

• Преобразование сложных бизнес-проблем в требования аналитической модели, поддержание высокого качества исполнения.
• Выполнение разведывательного анализа данных для выявления закономерностей и тенденций, увеличивающих бизнес-ценность.
• Совместная работа с инженерными командами для внедрения масштабируемых решений и интеграции аналитики в существующие фреймворки.
• Эффективная коммуникация выводов и рекомендаций заинтересованным сторонам через наглядные визуализации, отчеты и презентации.
• Взаимодействие с менеджерами продуктов и заинтересованными сторонами для понимания бизнес-потребностей, приоритизации проектов и предоставления действенных предложений.

• Доказанный опыт работы с временными данными событий и стандартными преобразованиями данных.
• Сильный опыт применения количественных методов для решения аналитических проблем, особенно в области машинного обучения, статистического моделирования, пр