Data Science z naciskiem na sztuczną inteligencję (AI) w TATEEDA

Nauka o danych z naciskiem na sztuczną inteligencję (AI) віддалено Obowiązki: Analiza danych: Zbieranie, czyszczenie i analizowanie danych z różnych źródeł, w tym danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Modelowanie danych: opracowuj i stosuj algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się w celu tworzenia modeli predykcyjnych, klasyfikowania danych, wykonywania grupowania i innych zadań związanych z analizą danych. AIIntegration: wdrażanie i integrowanie sztucznej inteligencji w różnych aspektach procesów biznesowych i decyzyjnych. Optymalizacja modelu: oceniaj i poprawiaj wydajność modeli za pomocą metod optymalizacji i dostrajania parametrów. Wizualizacja danych: wizualizuj wyniki analizy danych i modele, aby komunikować się z interesariuszami. Badania: Prowadzenie badań w dziedzinie Data Science i sztucznej inteligencji w celu odkrycia nowych metod i technologii, które przyczyniają się do rozwoju projektów i biznesu. Wymagania: Minimum 2-letnie doświadczenie w Data Science. Dogłębna wiedza z zakresu uczenia maszynowego i statystyki. Doświadczenie w językach programowania takich jak Python, R i bibliotekach uczenia maszynowego (np. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). Zrozumienie podstaw sztucznej inteligencji i jej zastosowania w biznesie. Znajomość języka SQL w zakresie ekstrakcji danych z baz danych. Silne umiejętności komunikacyjne i zdolność do pracy we własnym zakresie. Edukacja w informatyce, matematyce, statystyce i dziedzinach pokrewnych. Preferowane kwalifikacje: Doświadczenie z platformami chmurowymi (np. AWS, Azure, Google Cloud). Znajomość metod przetwarzania języka naturalnego (NLP). Doświadczenie z dużymi zbiorami danych (Big Data). Doświadczenie w opracowywaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych. Elastyczny grafik w niepełnym wymiarze godzin (z możliwością przejścia na pełny etat). Konkurencyjne wynagrodzenie i premie. Przyjazne środowisko pracy. Możliwości rozwoju zawodowego.