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Leitender Datenwissenschaftler in Luxoft

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Projektbeschreibung:Ein führendes internationales IT-Unternehmen sucht einen erfahrenen Senior Data Scientist für verwandte Bereiche Projekte mit der Umsetzung der Entwicklung und Betreuung der Unternehmensplattform von Daten und darauf basierenden Produkten für die größte Parfüm- und Kosmetikkette des Landes im Luxussegment.Wir bieten interessante und groß angelegte Projekte auf Basis moderner Technologien, Arbeiten Sie als Teil eines hochprofessionellen Teams. Aufgaben:• Entwicklung und I

Projektbeschreibung:

Ein führendes internationales IT-Unternehmen sucht einen erfahrenen Senior Data Scientist für verwandte Bereiche Projekte mit der Umsetzung der Entwicklung und Betreuung der Unternehmensplattform von Daten und darauf basierenden Produkten für die größte Parfüm- und Kosmetikkette des Landes im Luxussegment.
Wir bieten interessante und groß angelegte Projekte auf Basis moderner Technologien, Arbeiten Sie als Teil eines hochprofessionellen Teams.

 

Aufgaben:

• Entwicklung und Implementierung von Vorhersagemodellen zur Prognose von Umsätzen und Inventarisierung.
• Analyse großer Datensätze zur Gewinnung signifikanter Erkenntnisse und Regelmäßigkeiten.
• Entwicklung von Algorithmen zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit.
• Validierung und Verfeinerung von Modellen mithilfe statistischer und maschineller Lernmethoden.

 

Beschreibung der obligatorischen Fähigkeiten:

• Hochschulabschluss in Datenwissenschaft, Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten Bereich.< br/>• 3+ Jahre nachgewiesene Erfahrung in den Bereichen maschinelles Lernen, statistische Modellierung und Datenanalyse mit umgesetzten Projekten.
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R.
• Erfahrung mit Daten Visualisierungstools (z. B. Power BI).
• Kenntnisse in Zeitreihenanalyse- und Prognosetechniken.
• Kenntnisse in Big-Data-Technologien (z. B. Hadoop, Spark) sind von Vorteil. Kenntnisse der Microsoft-Technologien für Data Science sind von Vorteil.
• Entwicklung und Implementierung von Vorhersagemodellen zur Prognose von Verkäufen und Lagerbeständen.
• Analyse großer Datenmengen, um aussagekräftige Erkenntnisse und Muster zu extrahieren.
• Entwicklung von Algorithmen zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit.
• Verifizierung und Verfeinerung von Modellen mithilfe statistischer und maschineller Lernmethoden.

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