Присоединяйтесь к Blend360 в качестве Старшего научного сотрудника по данным - Старшего или Ведущего аналитика
Описание компании
Blend360 — это мировой лидер в области маркетинга, аналитики и технологий, который превосходит в доставке наилучших результатов для наших клиентов. Наша основная специализация — Дата-наука, где мы используем данные и прикладную математику для решения сложных бизнес-задач. Blend360 известен своей исключительной командой, ориентированностью на результаты и способностью доставлять высокоэффективные и устойчивые результаты. Если вы страстны к решению сложных проблем и достижению результатов, и стремитесь учиться и внедрять инновационные передовые методологии, Blend360 — это место для вас.
Описание работы
Будучи Старшим научным сотрудником по данным в Blend360, вы будете:
- Сотрудничать с лидерами практики и клиентами для понимания бизнес-проблем, контекста индустрии, источников данных, потенциальных рисков и ограничений.
- Работать с лидерами практики для формулирования бизнес-проблем в действенные решения в области Дата-науки и предложения различных подходов вместе с их плюсами и минусами.
- Разработать комплексные планы проектов, включая вехи, даты, ответственных, риски и планы по перестрахованию.
- Создавать и поддерживать эффективные цепочки обработки данных в архитектуре клиентов, используя SQL, Spark и технологии больших данных в облаке.
- Собирать большие, сложные наборы данных из множества источников для удовлетворения функциональных требований бизнеса.
- Создавать аналитические инструменты, которые обеспечивают актуальные инсайты по приобретению клиентов, операционной эффективности и другим ключевым метрикам бизнес-производительности.
- Выполнять очистку данных, контроль качества и интеграцию из внутренних и внешних источников данных клиентов.
- Проводить статистический анализ данных, включая исследовательский анализ данных и добычу данных, для документирования ключевых инсайтов для принятия решений.
- Обучать, валидировать и кросс-валидировать предсказательные модели и алгоритмы машинного обучения, используя передовые техники и инструменты Дата-науки.
- Документировать предсказательные модели и результаты машинного обучения для документации, пред