Scientist- Data and Modeler II USA

First Solar: Науковець - Дані та Моделювання II США

First Solar залишає за собою право запропонувати вам роль, яка найбільш підходить вашим досвідом та навичкам.

Ця позиція підтримує організаційну стратегію та операції через проєктування та статистичний аналіз бізнес-ініціатив та експериментів. Ви будете тісно співпрацювати з бізнес-партнерами для визначення потреб та вирішення проблем. Використовуючи свої знання в області статистики, добування даних та машинного навчання (наприклад, прогнозні моделі, симуляція), ви розпізнаватимете шаблони та генеруватимете інсайти з бізнес-даних. Основні обов'язки включають проєктування, розробку та оцінку статистичних і прогнозних моделей, а також комунікацію результатів і рекомендацій керівництву в різних відділах. Ви також підтримуватимете зусилля щодо впровадження.

• Бакалавр Data Science, Computer Science, Electrical Engineering, Applied Statistics або Physics з 4+ роками релевантного досвіду роботи в Data Science, Artificial Intelligence або розробці алгоритмів машинного навчання.
• Магістр Data Science, Computer Science, Electrical Engineering, Applied Statistics або Physics з 2+ роками релевантного досвіду роботи в Data Science, Artificial Intelligence або розробці алгоритмів машинного навчання.
• PhD в Data Science, Computer Science, Electrical Engineering, Applied Statistics або Physics з 1+ роком релевантного досвіду роботи в Data Science, Artificial Intelligence або розробці алгоритмів машинного навчання.

• Експерт у мовах програмування та статистичних програмних інструментах (Python, SAS, R, JMP або подібні), реляційних базах даних (SQL сервери), та програмному забезпеченні для аналізу та візуалізації даних (бажано PowerBI, SAS).
• Досвід з пакетами Data Science та машинного навчання, такими як Numpy, Pandas, Matplotlib, seaborn, bokeh, plotly.
• Міцні знання моделей машинного навчання (регресія, класифікація, нейронні мережі, часові ряди) та пакетів (Scikit-learn, Xgboost, Keras, Pytorch, Tensorflow, statsmodels).
• Глибоке знання компромісів моделей машинного навчання, таких як підбір гіперпараметрів, регуляризація, крос-валідація, асиметрія в даних, зменшення розмірності та складність проти інтерпретованості.
• Досвід у використанні передових описових статистичних та аналітичних методів (таких як прогнозування, аналіз дисперсії, t-тест, аналіз категорійних даних, непараметричний аналіз даних, кластерний аналіз, факторний аналіз та багатовимірний статистичний аналіз) для проєктування бізнес-експериментів та вимірювання впливу бізнес-дій.
• Відмінні комунікативні навички для роботи з групами та здатність пояснювати складні дані та результати статистичних моделей бізнес-залежним особам.
• Відмінні навички самоорганізації, ініціативність та здатність пріоритезувати кілька завдань від різних запитувачів; демонстрована здатність керувати багатогранними проєктами.
• Відмінні технічні навички презентації.

• Співпраця з бізнес-партнерами для виявлення та оцінки нових можливостей для застосування машинного навчання для покращення процесів.
• Співпраця з IT та управлінням корпоративними даними для визначення, забезпечення та підготовки наборів даних для