Data Scientist

Job expired!

DTN є глобальним лідером, присвяченим наданню важливих інсайтів та аналітики у різних галузях, включаючи сільське господарство, нафту та газ, торгівлю та погоду. Наша робота допомагає людям і компаніям приймати важливі рішення, впливаючи на світ від їжі на вашій тарілці до бензину у вашому автомобілі. Ми вважаємо: "Коли наші клієнти досягають успіху, ми всі виграємо".

Приєднуйтесь до нашої динамічної команди науковців із даних та взаємодійте з широким спектром галузей, таких як погода, сільське господарство, очищені паливні продукти, морські додатки і транспортна інфраструктура. Ми шукаємо кваліфікованого науковця з даних для зосередження на ризиках сільського господарства та погоди, використовуючи прогнози погоди, супутникові зображення та відповідні набори даних.

Співпрацювати з експертами у галузі для розуміння вимог і перетворення їх на конкретні завдання з аналізу даних.
Проводити дослідницький аналіз даних для виявлення тенденцій, закономірностей і аномалій у різноманітних наборах даних, включаючи дані про погоду та супутникові дані з джерел, таких як USDA, NOAA і NASA.
Запроваджувати інноваційні способи інтеграції різних інформаційних ресурсів для заповнення критичних прогалин даних для вирішення проблем.
Розробляти та впроваджувати моделі машинного навчання для класифікації, локалізації, прогнозування та виявлення змін.
Створювати інструменти для візуалізації даних і інформаційні панелі для передачі висновків і інсайтів зацікавленим сторонам.
Аналізувати супутникові дані в поєднанні з іншими ресурсами даних і моделями для отримання значущих інсайтів, пов'язаних з впливами погоди та сільськогосподарськими тенденціями.
Проводити просторово-часові аналізи та будувати моделі для прогнозування погодних ризиків, таких як посухи, повені і бурі, та їх вплив на сільське господарство.
Бути в курсі останніх досягнень у аналізі супутникових зображень, машинному навчанні та техніках аналізу даних.

Доведений досвід у кількісному та науковому аналізі.
Володіння інструментами дата-сайнсу і мовами програмування, такими як Python (Pandas, Numpy) та JupyterLab.
Відмінні навички розв'язування проблем і аналітичне мислення.
Досвід роботи з хмарними платформами, такими як AWS, Azure або Google Cloud Platform.
Володіння техніками попереднього оброблення, класифікації, виявлення змін та іншими техніками аналізу даних з різних джерел.
Бажаний досвід роботи з погодними або кліматичними даними, включаючи метеорологічні моделі та дистанційно визначені набори даних.