Специалист по данным в INFUSE

НАШ ПРОЦЕСС НАЙМА: Мы проверим ваше заявление на соответствие нашим требованиям к вакансии. На этом этапе мы не используем технологии машинного обучения, поскольку считаем, что каждый человек заслуживает внимания со стороны другого человека. Мы не думаем, что машины смогут оценить вашу заявку так же, как наши опытные специалисты по подбору персонала — каждый человек уникален. Мы обещаем дать вашей кандидатуре объективную и подробную оценку. Затем мы можем предложить вам пройти видеоинтервью на рассмотрение менеджера по найму. За этим видеоинтервью часто следует тест или небольшой проект, который позволяет нам определить, подходите ли вы для нашей команды. На этом этапе мы пригласим вас на собеседование с нашим менеджером по найму и/или командой, проводящей собеседование. Обратите внимание: мы не проводим собеседования с помощью текстовых сообщений, Telegram и т. д. и никогда не нанимаем кого-либо в нашу организацию без личной встречи (или через Zoom). Вам будет предложено прийти на живую встречу или в Zoom, где вы встретитесь с нашей командой INFUSE. С этого момента пришло время принятия решения! Если вы все еще хотите присоединиться к INFUSE и вы нам тоже нравитесь, мы обсудим ваше предложение. Мы не делаем предложений, не предоставив вам возможность поговорить с нами вживую. В конце концов, мы считаем членов нашей команды своей семьей и хотим, чтобы вы чувствовали себя комфортно и приветствовали нас. Мы ищем высококвалифицированного и мотивированного специалиста по данным, который присоединится к нашей динамичной команде. Идеальный кандидат будет иметь большой опыт в области анализа данных, машинного обучения и статистического моделирования, а также способность превращать полученные данные в действенные бизнес-стратегии. Основные обязанности: Разработка и внедрение моделей и алгоритмов AI/ML, особенно с упором на LLM. Управление всем жизненным циклом данных: от сбора и очистки данных до обучения, развертывания и вывода моделей. Быть опытным в использовании различных инструментов и инфраструктур обработки данных для обеспечения бесперебойного потока данных, а также обладать способностью создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в производственных средах. Анализируйте сложные наборы данных, используя сильные аналитические навыки для выявления тенденций, закономерностей и практических идей. Проведите тщательную оценку инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения и стратегически внедрите те из них, которые потенциально могут значительно улучшить ключевые бизнес-процессы. Сотрудничайте в определении и внедрении ключевых показателей эффективности для измерения. Успех в бизнесе основан на знаниях, полученных с помощью моделей машинного обучения и анализа данных. Обеспечьте качество данных, очищая и проверяя точность результатов. Анализируйте текущие структуры данных, теги и стандарты качества. Рекомендовать улучшения, выявлять и устранять аномалии данных. Квалификация: Степень магистра в области статистики, математики, экономики, финансового инжиниринга или аналогичной области. Минимум 3 года подтвержденного опыта работы в качестве аналитика данных или аналитика бизнес-данных. Поток данных E2E, обучение моделей. Опыт /развертывания и вывода.Экспертиза в разработке и развертывании моделей AI/ML с использованием библиотек Python, включая предварительную обработку, анализ, выбор модели и оценку производительности. Подтвержденный опыт работы с генеративным искусственным интеллектом, разработкой репозитория функций для моделей AI/ML, встраиванием LLM и т. д. -тюнинг на кастомных данныхets для конкретных случаев использования. Сильные аналитические навыки для манипулирования данными, очистки и содержательной отчетности с тщательным вниманием к деталям и точности. Хорошее знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных. Опыт бизнес-анализа и проектирования, моделирования данных (включая планирование, сбор требований и документация). Технические знания в области моделей данных, разработки дизайна баз данных, интеллектуального анализа данных и методов сегментации. Отличные навыки решения проблем со способностью критически мыслить и предлагать инновационные решения. Исключительные коммуникативные навыки для эффективного представления выводов и рекомендаций. Мы предлагаем: Конкурентную оплату труда, которая будет учитывать опыт и навыки кандидата. Форма оплаты - ежемесячно, на основании Инвойса - Банковский перевод/PayoneerRemote, График работы: 5/2 (8-часовой рабочий день) с 13:00 до 22:00 EEST (включая перерывы 60 минут, Возможен гибкий график) Интересный и долгосрочный проектМы поддерживаем баланс между работой и личной жизнью и предлагаем оплачиваемый ежегодный отпуск и оплачиваемые больничные.Короткая пятница (6 рабочих часов) в летнее время.Возможности для профессионального развития и карьерного ростаНаш процесс подбора персонала:Собеседование с HR + одностороннее видеоинтервьюТестовые заданияТехническое собеседование с командой Финальное интервью с техническим директором Показать больше Показывай меньше Посадовый ровень Старший середний рівень Тип занятости Повний рабочий день Посадочные обвязки Технологии и информационные технологии Галузи Технологии, информация и интернет