Data Scientist

Місце: Париж, Франція

Тип: Повний робочий день, місцевий контракт

Дата початку: Якнайшвидше 2024 року

PUR є світовим лідером у сфері стійкості ланцюгів постачання, розробляючи соціально-екологічні проєкти в рамках ланцюгів постачання наших корпоративних партнерів. Наші ініціативи на сільськогосподарському рівні економічно та соціально підсилюють місцеві громади, одночасно протидіючи змінам клімату. Наші проєкти охоплюють інсетінг, регенеративне землеробство, агролісомеліорацію, збереження лісів та відновлення ландшафтів. Як компанія з сертифікацією B Corp, PUR наймає понад 200 працівників і діє в 10 країнах.

Дізнайтеся більше на www.pur.co

Ми шукаємо талановитого Дата Сайентиста, який би перетворював наші великі обсяги даних про польові дослідження та види дерев у вичерпні інсайти, що вимірюють наш вплив на вуглецевий слід. Працюючи тісно з командами Даних та Вуглецю, ви будете створювати моделі, що інформують проєктування, контракти та інноваційне вуглецеве моделювання, адаптоване для агролісомеліорації в тропічних районах.

• Впровадження та удосконалення моделей Машинного навчання та Глибинного навчання.
• Обробка структурованих та неструктурованих даних, включаючи геопросторові та образні дані.
• Обробка великих обсягів даних для отримання інсайтів та навчання моделей.
• Розробка та підтримка Python коду, а також створення аналітичних панелей та візуалізацій.
• Розробка та підтримка інструменту прогнозування та кількісної оцінки вуглецю, заснованого на видах.
• Виконання статистичного аналізу для оцінки невизначеності прогнозів та створення сценаріїв вилучення вуглецю.
• Визначення представницьких контрольних ділянок для кількісної оцінки вуглецю.
• Постійне вдосконалення моделей та аналізу на основі нових введених даних.
• Надання внутрішніх консультацій щодо проєктування для виконання вуглецевих зобов'язань та інших релевантних впливів.

• Щонайменше 3 роки досвіду на посаді Data Analyst або Data Scientist.
• Володіння навичками Експлоративного аналізу даних та глибокими знаннями статистики.
• Високий рівень володіння SQL та Python, включаючи бібліотеки як-то Scikit-learn, Pandas, Numpy, TensorFlow, Keras, XGBoost та Matplotlib.
• Досвід з алгоритмами машинного навчання, нейронними мережами та Глибинним навчанням.
• Знання принципів програмної інженерії, таких як юніт-тестування, TDD та оптимізація продуктивності.
• Ознайомлення з інструментами управління проєктами, такими як JIRA та Confluence.
• Досвід або сильний інтерес до сфери стійкості або впливу.
• Вільне володіння англійською мовою