Staff Data Scientist I

Careem, инновационное приложение "Всё в одном" для Ближнего Востока, упрощает городское передвижение, доставку еды и продуктов, обработку платежей и многое другое. Наша миссия - улучшать повседневную жизнь людей и создавать вдохновляющую организацию. С момента своего создания в 2012 году, Careem дало возможность более чем 2,5 миллионам Капитанов, облегчило жизнь более чем 50 миллионам пользователей и стало опорой для самых талантливых людей региона и масштабирования бизнеса. С операциями, охватывающими более 70 городов в 10 странах, от Марокко до Пакистана, Careem находится на пути трансформации.

Команда Data Science в Careem стремится извлечь значительную конкурентную выгоду из данных в большом масштабе. Создавая модели ИИ, мы стремимся улучшить пользовательский опыт, оптимизировать процесс принятия решений, повысить операционную эффективность и возглавить ландшафт ИИ региона. Присоединяясь к этой команде, вы будете руководить ключевыми инициативами ИИ и сотрудничать с лучшими экспертами в области науки о данных в регионе, сосредотачиваясь на инновациях в пользовательском опыте, основанных на Генеративном ИИ.

Как Старший Дата Сайентист I, вы будете:

• Вести трансформацию приложения Careem с использованием AI для персонализации с нуля.
• Разрабатывать долгосрочные стратегии для улучшения привлечения и вовлечения клиентов через принятие решений, основанных на данных.
• Проводить исследовательские анализы для понимания нашей экосистемы и поведения пользователей, выявляя новые возможности для улучшения метрик и усовершенствования моделей пользователей.
• Влиять и формировать данные и модели машинного обучения, оптимизируя пользовательский опыт и открывая новые бизнес и продуктовые возможности через проницательный анализ данных.
• Вести продуктовые обсуждения, предлагая рекомендации, основанные на данных, для выражения статуса бизнеса, изменений в ключевых метриках и результатов экспериментов перед заинтересованными сторонами.
• Развертывать масштабируемые алгоритмы машинного обучения для применения в производстве на больших наборах данных.
• Инициировать проекты анализа данных для исследования и использования возможностей для роста и оптимизации.
• Проектировать и проводить контролируемые эксперименты, анализировать результаты и