Старший науковець з даних

Роль:

Ви захоплені трансформацією складних даних у розумні, бізнес-орієнтовані рішення? Вам подобається розв’язувати складні задачі, розробляти передові моделі машинного навчання та співпрацювати з висококваліфікованими професіоналами?

Ми шукаємо старшого науковця з даних до нашої зростаючої команди Data Science. Ви будете ключовою фігурою в проєктуванні та впровадженні інноваційних продуктів на основі даних, які створюють вимірний бізнес-ефект. Працюватимете з великими наборами даних, сучасними методами машинного навчання та технологіями, а також у тісній співпраці з кількома командами і бізнес-стейкхолдерами, щоб впроваджувати рішення на основі даних у продакшн.

Основні обов’язки:

• Керування розробкою та впровадженням високоефективних рішень із науки про дані та машинного навчання.
• Перетворення складних бізнес-викликів у структуровані аналітичні підходи й масштабовані продукти даних.
• Створення, оцінка та оптимізація сучасних моделей машинного навчання із забезпеченням якості, продуктивності та надійності.
• Участь у технічних рішеннях і формуванні найкращих практик протягом життєвого циклу науки про дані.
• Перевірка й валідація підготовки даних, інженерії ознак, вибору моделей, експериментів і документації.
• Підтримка розгортання і запуску моделей машинного навчання у пакетних і реальному часі.
• Презентація аналітичних висновків і рекомендацій технічним і нетехнічним стейкхолдерам.
• Забезпечення відповідності стандартам якості даних, управління моделями, безпеки, приватності та відповідального ШІ.
• Виявлення можливостей для застосування науки про дані у автоматизації, прогнозуванні, персоналізації, оптимізації та управлінні ризиками.
• Тісна співпраця з Data Engineers, Machine Learning Engineers, Software Engineers, Product Owners та бізнес-учасниками для створення готових для виробництва рішень.
• Покращення командних процесів, технічних стандартів і методів реалізації проєктів.
• Підтримка старшого науковця з даних у визначенні пріоритетів, планів і стратегічних ініціатив.

Основні вимоги:

• Університетський диплом у галузі математики, фізики, інженерії, комп’ютерних наук, науки про дані або суміжній сфері.
• Принаймні 5 років досвіду на аналогічній посаді.
• Практичний досвід з бібліотеками Python, такими як Pandas, NumPy, Polars для обробки й аналізу даних.
• Відмінні навички програмування Python з умінням писати чистий, підтримуваний і готовий для продакшну код.
• Глибокі знання сучасних методів машинного навчання та складних архітектур, включно з Transformers і Graph Neural Networks (GNNs).
• Досвід роботи з бібліотеками візуалізації даних, такими як Matplotlib, Seaborn, Plotly.
• Добре знання SQL і статистичного аналізу.
• Відмінне аналітичне мислення та навички розв’язання проблем.
• Висока увага до деталей і прагнення до високої якості рішень.
• Сильні комунікативні навички з умінням пояснювати технічні концепти нетехнічній аудиторії.
• Відмінні навички усного та письмового спілкування англійською мовою.
• Колаборативне мислення, цікавість і прагнення до безперервного навчання.

Буде перевагою:

• Досвід у природній обробці мови (Natural Language Processing, NLP).
• Досвід роботи з NoSQL базами даних.
• Знання кращих практик програмної інженерії.
• Досвід роботи в Unix/Linux середовищах.
• Базове розуміння AWS сервісів і хмарних середовищ машинного навчання.

Переваги:

• Привабливий пакет винагороди плюс бонуси за результати.
• Приватне медичне страхування.
• Корпоративний пенсійний фонд.
• Інтелектуально стимулююче робоче середовище.
• Безперервний особистий розвиток та міжнародні навчальні можливості.

Про процес найму:

• Знайомство – вступне інтерв'ю з відділом підбору персоналу.
• Глибока співбесіда – перше інтерв'ю з майбутньою командою.
• Практичне завдання – завдання на виконання вдома, пов’язане зі специфікою ролі.
• Фінальна співбесіда – завершальне інтерв'ю.

Усі заявки розглядатимуться суворо конфіденційно!

Надсилаючи заявку, я підтверджую, що ознайомлений/-а з Політикою конфіденційності та захисту даних і зобов'язанням щодо конфіденційності.

XM публікує цю вакансію на власному сайті кар'єр. Заявки надсилаються безпосередньо XM: використовуйте кнопку "Apply" на цій сторінці.