Senior Data Scientist

Можливість для Старшого Науковця з Даних у Nedbank

Номер заявки: REQ: 134433

Місцезнаходження: Сендтон, Йоганнесбург

Кінцевий термін: 21 червня 2024

Контакт Особа з Підбору Персоналу: Сараня Говендер

Приєднайтесь до команди Інформаційних Технологій в Nedbank на посаді Старшого Науковця з Даних. Використовуйте свої передові навички в машинному навчанні, добуванні даних та пошуку інформації для створення передових аналітичних двигунів та послуг. Ця роль вимагає міцної основи в ШІ/МН та внесення внеску у перетворення даних у значущі бізнес-рішення.

Основні обов'язки

• Керівництво розробкою, розробкою та впровадженням передових статистичних моделей і алгоритмів.
• Проведення всебічного статистичного аналізу для отримання висновків з складних наборів даних, сприяючи прийняттю рішень на основі даних.
• Надання корисних інсайтів для зацікавлених сторін та застосування знань у сфері ШІ/МН до професій команди.
• Перетворення загальнокорпоративних даних у значущі бізнес-рішення, створюючи цінність.
• Аналіз наборів даних та розробка моделей для фінансових послуг з використанням знань з цієї галузі.
• Розробка і розгортання моделей машинного навчання для фінансових установ у співпраці з експертами з банківської справи.
• Впровадження передових рішень ШІ та участь в експлуатації та обслуговуванні систем.
• Внесок у розгортання рішень з обробки даних на підприємствах.
• Формування стратегії організації щодо ШІ/МН для задоволення змінних бізнес-потреб.
• Перетворення прототипів у масштабовані рішення машинного навчання для розгортання.
• Співпраця в проектуванні адаптивних моделей машинного навчання та їх періодична оцінка для відповідності корпоративним стратегіям.
• Високий рівень володіння інструментами програмування (Python, R) для маніпулювання даними та завдань машинного навчання.
• Міцні знання структур даних, алгоритмів та основ інформатики.
• Керівництво з аспектів програмної інженерії, наставництво членів команди та сприяння міжфункціональній співпраці. <ли>Ефективне використання алгоритмів і бібліотек МН, дотримуючись найкращих практик і настанов.
• Передача технічних концепцій різноманітним аудиторіям, включаючи не програмістів.

Безперервне навчання та розвиток

• Бути в курсі останніх інструментів і технік у цій галузі.
• Оцінювання варіацій розподілу даних, що впливають на продуктивність моделей.
• Професіоналізм у хмарних обчисленнях та розгортанні складних проектів на хмарних платформах.
• Співпраця, обмін інсайтами та проведення експериментів з найкращими практиками.