Data Scientist в INFUSE

НАШ ПРОЦЕС НАЙМАННЯ: Ми розглянемо вашу заявку на відповідність нашим вимогам до роботи. Ми не використовуємо технології машинного навчання на цьому етапі, оскільки вважаємо, що кожна людина заслуговує на увагу іншої людини. Ми не вважаємо, що машини можуть оцінити вашу заявку так само, як наші досвідчені професіонали з підбору персоналу — кожна людина унікальна. Ми обіцяємо чесно та детально оцінити вашу кандидатуру. Тоді ми можемо запросити вас надіслати відеоінтерв’ю для перегляду менеджером з найму. Це відеоінтерв’ю часто супроводжується тестом або коротким проектом, який дозволяє нам визначити, чи підійдете ви для команди. На цьому етапі ми запросимо вас на співбесіду з нашим менеджером з найму та/або командою співбесіди. Будь ласка, зверніть увагу: ми не проводимо співбесіди за допомогою текстових повідомлень, Telegram тощо, і ми ніколи не беремо нікого в нашу організацію, не зустрівшись з вами віч-на-віч (або через Zoom). Вас запросять прийти на зустріч у прямому ефірі або на Zoom, де ви познайомитеся з нашою командою INFUSE. З цього моменту настав час приймати рішення! Якщо ви все ще раді приєднатися до INFUSE і ви нам дуже подобаєтеся, ми обговоримо вашу пропозицію. Ми не робимо пропозицій, не надавши вам можливості поговорити з нами наживо. Зрештою, ми вважаємо членів нашої команди нашою сім’єю, і ми хочемо, щоб ви почувалися комфортно та гостинно. Ми шукаємо висококваліфікованого та вмотивованого спеціаліста з даних, який приєднається до нашої динамічної команди. Ідеальний кандидат матиме потужний досвід аналізу даних, машинного навчання та статистичного моделювання, а також чудову здатність перетворювати дані на ефективні бізнес-стратегії. Основні обов’язки: розробляти та впроваджувати моделі та алгоритми AI/ML, особливо зосереджуючись на LLM. Управління всім життєвим циклом даних, від збору та очищення даних до навчання моделей, розгортання та висновків. Досвідчено користуйтеся різними інструментами та фреймворками для розробки даних, щоб забезпечити безперебійний потік даних, а також умійте створювати, навчати та розгортати моделі машинного навчання у виробничих середовищах. Аналізуйте складні набори даних, використовуючи сильні аналітичні навички для виявлення тенденцій, закономірностей і практичних ідей. Проведіть ретельну оцінку інструментів штучного інтелекту та машинного навчання та стратегічно застосуйте ті, які мають потенціал для значного покращення ключових бізнес-процесів. Співпрацюйте над визначенням і впровадженням KPI для вимірювання Успіх бізнесу на основі розуміння, отриманого з моделей машинного навчання та аналізу даних. Забезпечте якість даних шляхом очищення та перевірки даних результатів на точність. Проаналізуйте поточні структури даних, теги та стандарти якості. Рекомендуйте вдосконалення та виявляйте та усувайте аномалії даних. Кваліфікація: ступінь магістра в галузі статистики, математики, економіки, фінансової інженерії або подібної галузі. Мінімум 3 роки підтвердженого досвіду роботи аналітиком даних або аналітиком бізнес-даних. Потік даних E2E, навчання моделі /deployment and inference expertiseДосвід у розробці та розгортанні моделей штучного інтелекту/ML з використанням бібліотек Python, включаючи попередню обробку, аналіз, вибір моделі та оцінку продуктивності. Продемонстрований досвід роботи з Generative AI, розробкою сховища функцій для моделей штучного інтелекту/ML, вбудовуванням LLM і тонким - налаштування користувацьких данихets для конкретних випадків використання. Сильні аналітичні навички для маніпулювання даними, очищення та глибокого звітування з прискіпливою увагою до деталей і точності. Сильні знання SQL і досвід роботи з реляційними базами даних. Досвід бізнес-аналізу та проектування, моделювання даних (включаючи планування, збір вимог і документація). Технічний досвід у моделях даних, розробці дизайну бази даних, аналізі даних і методах сегментації. Відмінні навички вирішення проблем зі здатністю критично мислити та надавати інноваційні рішення. Виняткові комунікативні навички для ефективного представлення висновків і рекомендацій. Ми пропонуємо: Конкурентну винагороду, яка буде враховувати досвід і навички кандидата. Форма оплати - щомісяця, на підставі рахунку - Банківський переказ/PayoneerRemote, Графік роботи: 5/2 (8-годинний робочий день) з 13:00 до 22:00 EEST (включаючи 60-хвилинну перерву, можливий гнучкий графік) Цікавий і довгостроковий проект. Ми підтримуємо баланс між роботою та особистим життям і пропонуємо оплачувану щорічну відпустку та оплачувані лікарняні. Коротші п’ятниці (6 робочих годин) у літній час. Можливості для професійного розвитку та кар’єрного росту. Наш процес найму: Співбесіда з відділом кадрів + одностороння відеоінтерв’ю Тестові завдання Технічна співбесіда з командою Фінальна співбесіда з технічним директором Показати більше Показувати менше Посадовий рівень Старший середній рівень Тип зайнятості Повний робочий день Посадові обов’язки Інженерія та Інформаційні технології Галузі Технологія, інформація та інтернет