Senior Applied Data Scientist - Causal AI

causaLens очолює розвиток Причинного ІІ, здійснюючи значний стрибок у машинному інтелекті. Наша місія — створювати дійсно інтелектуальні машини, що розуміють причини та наслідки. Якщо ви захоплені побудовою майбутнього і цінуєте цікавість і амбіції, тоді causaLens — це ваше місце. Ми знаходимося на передовій технологічних досягнень і шукаємо людей, чиї навички та пристрасть виділяються.

З моменту нашого заснування в 2017 році, causaLens досягнув великих віх:

• Запущено decisionOS, першу і єдину корпоративну платформу прийняття рішень на основі Причинного ІІ.
• Відкрито два внутрішні інструменти для підтримки спільноти: Dara та Causal Graphs.
• Залучено $45 мільйонів фінансування в раунді Series A.
• Визнані провідним постачальником рішень на основі Причинного ІІ компанією Gartner.
• Включені в Otta’s 2022 Rocket List як одна з найбільш швидкозростаючих компаній.

Ми будуємо найпросунутішу у світі платформу прийняття рішень на основі Причинного ІІ для науковців даних. Наша платформа використовує найсучасніші алгоритми Причинного ІІ для допомоги науковцям даних у прийнятті значущих рішень. Нашою платформою довіряють провідні організації, вона пропонує реальну цінність у різних галузях.

Наша місія полягає в тому, щоб радикально покращити процес прийняття рішень людьми, використовуючи довірену штучний інтелект для вирішення важливих проблем у економіці, суспільстві та охороні здоров'я. Дізнайтеся більше про нашу місію, переглянувши відео «Чому Причинний ІІ» на нашій головній сторінці сайту.

Ми шукаємо старшого науковця даних, який приєднається до нашої команди в Лондоні та поширюватиме нашу технологію Причинного ІІ по всьому світу. Ця повна зайнятість пропонує відмінні можливості для особистого та професійного розвитку. Як старший прикладний науковець даних, ви будете розробляти моделі та додатки на основі Причинного ІІ для вирішення значущих проблем у таких галузях, як роздрібна торгівля, маркетинг, ланцюги постачання, виробництво та фінанси.

Обов'язки

• Створення причинних моделей та додатків для прийняття рішень використовуючи наші власні фреймворки на основі клієнтських наборів даних.
• Співпраця з бізнес-стейкхолдерами для інтеграції галузевих знань у процес моделювання.
• Розробка довгострокових візій і планів для впровадження причинних моделей у стратегії клієнтів.
• Тісна співпраця з продуктовими і дослідницькими командами для формування розвитку платформи.

Вимоги

• 2-5 років комерційного досвіду роботи з даними у випадках використання часових рядів або табличних