Data Scientist - New College Graduate

Опис компанії

У Western Digital наша місія полягає в тому, щоб стимулювати глобальні інновації та переосмислювати технологічні межі для досягнення надзвичайного. Ми - компанія вирішувачів проблем, яка вже десятиліттями сприяє значущим досягненням, включно з технологією, що допомогла висадити людину на Місяць. Співпрацюючи з деякими з найбільших і найшвидше зростаючих організацій світу, ми сприяємо інноваціям у конкурентних геймінгових платформах, безпечніших містах, розумніших автомобілях та величезних дата-центрах великих корпорацій та публічних хмар.

Чи дивитеся ви серіали, переглядаєте соціальні мережі або здійснюєте покупки онлайн, Western Digital відіграє ключову роль у зберіганні даних цих платформ. Наші флеш-пам'яті зберігають ваші коштовні моменти, а наш широкий портфель технологій, пристроїв зберігання даних та рішень, включно з брендами Western Digital®, G-Technology™, SanDisk® та WD®, задовольняє потреби як бізнесу, так і споживачів.

Сьогоденні виклики вимагають ваших унікальних навичок. Разом з Western Digital ми готові до наступної значущої інновації в даних.

• Збирати та витягувати великі набори структурованих і неструктурованих даних з баз даних, API та джерел веб-скрапінгу.
• Розробляти прогнозні моделі за допомогою алгоритмів машинного навчання для прогнозування тенденцій і результатів.
• Інтегрувати AI-агенти для автоматизованого збору даних, попередньої обробки та аналізу для підвищення ефективності та масштабованості.
• Використовувати генеративні AI моделі для створення синтетичних даних, розширення наборів даних та створення інсайтів.
• Впроваджувати, контролювати і підтримувати розроблені моделі, системи та AI-агенти для забезпечення ефективності.
• Документувати процеси і методології для відтворюваності і аудиту.
• Співпрацювати з міжфункціональними командами, такими як продакт-менеджери, програмні інженери і бізнес-аналітики для виявлення бізнес-проблем і розробки рішень.
• Роз'яснювати складні технічні концепції не технічним стейкхолдерам чітко і лаконічно.

• Ступінь магістра в галузі даних, комп'ютерних наук, статистики, математики, фізики або інженерії.
• Знання управління життєвим циклом AI/ML і інструментів, включаючи EDA, моделювання, інтеграцію/впровадження, виявлення зсуву даних/моделей і перенавчання моделей.
• Ознайомленість зі статистичними та машинним навчанням техніками, такими як регульована регресія, аналіз часових рядів, деревові рішення, алгоритми бустінгу, нейронні мережі, кластеризація і колаборативна фільтрація.
• Досвід роботи з структурованими, напівструктурованими і неструктурованими джерелами даних.
• Володіння веб-краулінгом, обробкою природної мови і візуалізацією даних.
• Досвід роботи з колаборативними рішеннями, версією моделей і коду (Github), пакуванням р