A/B-тесты Data Scientist в Autodoc

Прямое сообщение участника, который объявил о вакансии, с AUTODOC Мария Гайдай Мария Гайдай Вы гибкий и ориентированный на результат человек, ищущий возможности в мультикультурной, безопасной и быстро развивающейся рабочей среде? AUTODOC — это мультикультурная технологическая компания, работающая в 27 странах и насчитывающая около 5000 человек из более чем 50 стран, где дела идут быстро. . В настоящее время мы находимся на этапе преобразований и ищем инновационных, технологичных и гибких людей, которые могли бы присоединиться к нам. Мы стремимся создать среду, в которой люди будут в безопасности и получат поддержку — будь то офис или работа на дому. Подходит ли это вам или вы знаете кого-то, кто соответствует этому описанию, тогда, пожалуйста, свяжитесь с нами сейчас, и наша команда свяжется с вами как можно скорее. Мы ищем высококвалифицированного и опытного специалиста по данным, который присоединится к нашей команде. Идеальный кандидат должен иметь подтвержденный опыт работы с большими данными, создания систем рекомендаций с высокой нагрузкой. Обязанности: Разработка архитектуры A/B-тестирования для моделей машинного обучения, которые оптимизируют бизнес-операции, такие как сегментация клиентов, рекламные акции, рекомендации по продуктам и стратегии ценообразования. Сотрудничайте с межфункциональными командами, чтобы определить и расставить приоритеты бизнес-проблем и исследовательских вопросов, которые можно решить с помощью решений на основе данных. Разрабатывайте, выполняйте и интерпретируйте A/B-тесты для улучшения производительности модели и предоставления практической информации для заинтересованных сторон бизнеса. Внедрить стратегии для ускорения процесса A/B-тестирования без ущерба для качества результатов. Разработать и внедрить конвейеры данных и процессы ETL для извлечения, преобразования и загрузки больших объемов данных из различных источников. Проводить исследовательский анализ данных, разрабатывать визуализации данных и обмениваться ими. результаты для технической и нетехнической аудитории. Будьте в курсе последних исследований и отраслевых тенденций в области машинного обучения и науки о данных и применяйте их для улучшения наших процессов и методологий. Требования: 3-5+ лет опыта в области науки о данных роль, с продемонстрированным опытом в области машинного обучения, статистики и технологий больших данных. Сильные навыки программирования на Python и опыт работы с инструментами анализа и визуализации данных. Опыт проведения A/B-тестирования, планирования экспериментов и статистического анализа результатов. Доказанная способность ускорять работу. процесс A/B-тестирования, сохраняя при этом качество результатов. Сильные коммуникативные навыки и способность работать совместно с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. Выполнять задачи, используя собственный опыт в доменной зоне. Направлять других в наиболее сложных частях продукта. Приятно иметь: Опыт работы с Google. Технологии облачной платформы (GCP). Знакомство с распределенными системами управления базами данных с столбчатым хранилищем, такими какClickHouse. Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных, математики, статистики или смежных областях. Что мы предлагаем? Конкурентоспособная заработная плата, основанная на вашем профессиональном опыте. Динамичная рабочая среда. Гибкий график работы, вы можете работать удаленно. Установленные законом дни отпуска и 1 выходной в день рождения, который позволит сбалансировать работу и личную жизньПомощь в области психического здоровья — бесплатные психологические консультации для вас и членов вашей семьиВозможности карьерного роста, дальнейшего обучения (например, языковые онлайн-курсы в рабочее время) и коучинга в быстрорастущей компанииКорпоративная скидка АВТОДОКПрисоединиться нас сегодня и давайте вместе создадим историю успеха! Показать больше Показывай меньше Посадовый ровень Старший середний рівень Тип занятости Повний рабочий день Посадочные обвязки Информационные технологии Галузи Розработка программного обеспечения безпечення