Praca
Z kanału partnera
Analityk danych
Cena na życzenie
Szczegóły
- Typ zatrudnienia
- Pełny etat
- Zdalnie
- Tak
- Firma
- Provenir
Opis
Automatyczne tłumaczenie z języka English. Oryginał jest wiążący. Tłumaczenie maszynowe — trwają prace nad dokładniejszą wersją.
Kim jesteśmy
Provenir to ujednolicona platforma analizy decyzji, która zapewnia przedsiębiorstwom pełną kontrolę nad kompleksowymi decyzjami klientów — w celu zarządzania ryzykiem, napędzania wzrostu i przekształcania wyników biznesowych. Konsolidując dane, modele sztucznej inteligencji, inteligencję, agentów i zarządzanie w jednym środowisku decyzyjnym, Provenir umożliwia zespołom biznesowym bezpośrednie konfigurowanie i rozwijanie strategii, przy jednoczesnym zachowaniu niezawodności klasy korporacyjnej i zgodności z przepisami. Zaufany przez ponad 120 instytucji w ponad 60 krajach, Provenir przetwarza ponad 4 miliardy decyzji rocznie – przekształcając spójność architektury w trwałe wyniki w zakresie ryzyka i mierzalną wartość. Gotowy do stawienia czoła znaczącym wyzwaniom, współpracy z klientami korporacyjnymi i pomagania w kształtowaniu przyszłości podejmowania decyzji opartych na sztucznej inteligencji? Dołącz do nas.
Informacje o globalnej inteligencji stosowanej
Global Applied Intelligence (GAI) to zespół, który przekształca możliwości platformy Provenir w wymierne wyniki dla klientów. Wdrażamy analitykę danych, stosowaną sztuczną inteligencję i wiedzę specjalistyczną bezpośrednio w kontaktach z klientami, działając jako zaufani doradcy i partnerzy techniczni, a nie wdrożeniowcy zaplecza. GAI działa poprzez regionalne partnerstwa biznesowe wspierane przez globalne praktyki, co oznacza, że odpowiednia wiedza specjalistyczna dociera do każdego zlecenia, niezależnie od położenia geograficznego.
Co zrobisz
Poszukujemy praktycznego analityka danych, który będzie wspierał rozwijającą się działalność Provenir. Na tym stanowisku będziesz pomagać klientom i zespołom wewnętrznym w zrozumieniu, budowaniu i stosowaniu rozwiązań do analizy danych za pośrednictwem naszej platformy AI Decisioning.
Będziesz pracować w różnych przypadkach użycia analitycznego i decyzyjnego, pomagając przekształcać dane, modele, reguły i spostrzeżenia w praktyczne wyniki biznesowe. Mogą one obejmować takie obszary, jak podejmowanie decyzji przez klientów, analiza ryzyka, zapobieganie oszustwom, windykacja, zarządzanie klientami, efektywność operacyjna i szersza automatyzacja biznesu.
Dołączysz do globalnego zespołu Data Science firmy Provenir i będziesz blisko współpracować z kolegami z działów sprzedaży, przedsprzedaży, GAI, produktów i technologii. Ta rola łączy praktyczne dostarczanie analiz z komunikacją z interesariuszami i kontaktem z klientem. Jest dobrze dostosowany dla kogoś, kto lubi rozwiązywać problemy w świecie rzeczywistym i chce rozwijać swoje umiejętności wyjaśniania rozwiązań związanych z analizą danych w środowisku komercyjnym.
Jest to odległa rola z siedzibą w Indiach. W związku ze spotkaniami zespołu regionalnego i kontaktami z klientami w Bengaluru mogą być wymagane okazjonalne podróże.
Twoje obowiązki
– Wspieraj zaangażowanie klientów w różnych przypadkach użycia związanych z analizą danych, analizą i podejmowaniem decyzji.
– Współpracować z wewnętrznymi zespołami i, w stosownych przypadkach, klientami, aby zrozumieć problemy biznesowe, dostępność danych, wymagania analityczne i oczekiwane wyniki.
– Twórz, oceniaj i wyjaśniaj rozwiązania analityczne, w tym modele predykcyjne, karty wyników, reguły decyzyjne, analizę segmentacji, symulacje i spostrzeżenia biznesowe.
– Używaj języka Python i popularnych bibliotek do nauki o danych do czyszczenia, eksplorowania, przekształcania i analizowania danych.
– Pomóż w przygotowaniu wyników analitycznych, spostrzeżeń gotowych do wykorzystania przez klienta, podsumowań wydajności modeli i rekomendacji biznesowych.
– Wkładaj wkład w analizę danych w odkrywanie, warsztaty, demonstracje i działania związane z dostarczaniem, przy wsparciu bardziej doświadczonych członków zespołu.
– Pomóż wyjaśnić, w jaki sposób uczenie maszynowe, zasady, wyjaśnialność, monitorowanie i podejmowanie decyzji można zastosować na platformie Provenir.
– Jasno przekazuj koncepcje techniczne odbiorcom technicznym i nietechnicznym.
– Dokumentuj analizę, założenia, kod i rekomendacje w jasny i powtarzalny sposób.
– Postępuj zgodnie z najlepszymi praktykami zespołu w zakresie jakości kodu, dokumentacji, kontroli wersji, testowania i zasobów wielokrotnego użytku, a także wnoś do nich swój wkład.
– Współpracuj z globalnymi kolegami z Data Science, aby dzielić się wnioskami, ulepszać wewnętrzne podejścia i wspierać spójne dostarczanie we wszystkich regionach.
Twoje mocne strony i umiejętności
– Licencjat w dziedzinie STEM plus minimum 3 lata doświadczenia w nauce danych, analityce, nauce podejmowania decyzji, stosowanym uczeniu maszynowym lub dziedzinie pokrewnej; lub tytuł magistra lub równoważne doświadczenie w pokrewnej dziedzinie STEM.
– Doświadczenie w budowaniu, sprawdzaniu poprawności i interpretowaniu modeli uczenia maszynowego w Pythonie.
– Silne umiejętności manipulacji danymi, w tym łączenia, czyszczenia, próbkowania, profilowania i przygotowywania danych do analizy.
– Praktyczne, praktyczne doświadczenie w korzystaniu z narzędzi AI (np. Copilot, Codex, Claude Code, OpenCode itp.) w celu wsparcia kodowania, analizy lub dostarczania prac.
– Umiejętność zrównoważenia wydajności modelu, jego wyjaśnialności, złożoności i użyteczności biznesowej.
– Dobre zrozumienie typowych koncepcji oceny modelu, takich jak AUC, precyzja, przypominanie, siła nośna, stabilność i monitorowanie modelu.
– Umiejętność przekładania wyników analiz na jasne spostrzeżenia i rekomendacje.
– Pewna i wygodna komunikacja bezpośrednio z klientami i interesariuszami wewnętrznymi w ramach realizacji i odkrywania projektów.
– Ciekawy, proaktywny i chętny do uczenia się nowych dziedzin biznesowych, metod analitycznych i możliwości platformy.
– Zorganizowany i zorientowany na realizację zadań, z możliwością zarządzania wieloma priorytetami w szybko zmieniającym się środowisku.
– Choć nie jest to konieczne, byłoby wspaniale, gdybyś także posiadał którąś z tych mocnych stron,
– Doświadczenie w usługach finansowych, fintech, bankowości, pożyczkach, płatnościach, ubezpieczeniach, telekomunikacji lub innej branży bogatej w dane.
– Ekspozycja na pracę z klientem, warsztaty, demonstracje produktów lub interdyscyplinarne dyskusje biznesowe.
– Doświadczenie w zakresie MLOps, wdrażania modeli, interfejsów API, MLflow, CI/CD lub zarządzania modelami produkcyjnymi.
– Znajomość ryzyka kredytowego, oszustw, windykacji lub przypadków użycia w zarządzaniu klientami.
– Doświadczenie w przygotowywaniu prezentacji, dokumentacji technicznej lub podsumowań biznesowych dla inicjatyw związanych z nauką o danych.
Proces wywiadu
Rozmowa kwalifikacyjna zazwyczaj przebiega w następujący sposób:…
Źródło: Praca zdalna w UE (https://euremotejobs.com/job/data-scientist-6/)
Provenir to ujednolicona platforma analizy decyzji, która zapewnia przedsiębiorstwom pełną kontrolę nad kompleksowymi decyzjami klientów — w celu zarządzania ryzykiem, napędzania wzrostu i przekształcania wyników biznesowych. Konsolidując dane, modele sztucznej inteligencji, inteligencję, agentów i zarządzanie w jednym środowisku decyzyjnym, Provenir umożliwia zespołom biznesowym bezpośrednie konfigurowanie i rozwijanie strategii, przy jednoczesnym zachowaniu niezawodności klasy korporacyjnej i zgodności z przepisami. Zaufany przez ponad 120 instytucji w ponad 60 krajach, Provenir przetwarza ponad 4 miliardy decyzji rocznie – przekształcając spójność architektury w trwałe wyniki w zakresie ryzyka i mierzalną wartość. Gotowy do stawienia czoła znaczącym wyzwaniom, współpracy z klientami korporacyjnymi i pomagania w kształtowaniu przyszłości podejmowania decyzji opartych na sztucznej inteligencji? Dołącz do nas.
Informacje o globalnej inteligencji stosowanej
Global Applied Intelligence (GAI) to zespół, który przekształca możliwości platformy Provenir w wymierne wyniki dla klientów. Wdrażamy analitykę danych, stosowaną sztuczną inteligencję i wiedzę specjalistyczną bezpośrednio w kontaktach z klientami, działając jako zaufani doradcy i partnerzy techniczni, a nie wdrożeniowcy zaplecza. GAI działa poprzez regionalne partnerstwa biznesowe wspierane przez globalne praktyki, co oznacza, że odpowiednia wiedza specjalistyczna dociera do każdego zlecenia, niezależnie od położenia geograficznego.
Co zrobisz
Poszukujemy praktycznego analityka danych, który będzie wspierał rozwijającą się działalność Provenir. Na tym stanowisku będziesz pomagać klientom i zespołom wewnętrznym w zrozumieniu, budowaniu i stosowaniu rozwiązań do analizy danych za pośrednictwem naszej platformy AI Decisioning.
Będziesz pracować w różnych przypadkach użycia analitycznego i decyzyjnego, pomagając przekształcać dane, modele, reguły i spostrzeżenia w praktyczne wyniki biznesowe. Mogą one obejmować takie obszary, jak podejmowanie decyzji przez klientów, analiza ryzyka, zapobieganie oszustwom, windykacja, zarządzanie klientami, efektywność operacyjna i szersza automatyzacja biznesu.
Dołączysz do globalnego zespołu Data Science firmy Provenir i będziesz blisko współpracować z kolegami z działów sprzedaży, przedsprzedaży, GAI, produktów i technologii. Ta rola łączy praktyczne dostarczanie analiz z komunikacją z interesariuszami i kontaktem z klientem. Jest dobrze dostosowany dla kogoś, kto lubi rozwiązywać problemy w świecie rzeczywistym i chce rozwijać swoje umiejętności wyjaśniania rozwiązań związanych z analizą danych w środowisku komercyjnym.
Jest to odległa rola z siedzibą w Indiach. W związku ze spotkaniami zespołu regionalnego i kontaktami z klientami w Bengaluru mogą być wymagane okazjonalne podróże.
Twoje obowiązki
– Wspieraj zaangażowanie klientów w różnych przypadkach użycia związanych z analizą danych, analizą i podejmowaniem decyzji.
– Współpracować z wewnętrznymi zespołami i, w stosownych przypadkach, klientami, aby zrozumieć problemy biznesowe, dostępność danych, wymagania analityczne i oczekiwane wyniki.
– Twórz, oceniaj i wyjaśniaj rozwiązania analityczne, w tym modele predykcyjne, karty wyników, reguły decyzyjne, analizę segmentacji, symulacje i spostrzeżenia biznesowe.
– Używaj języka Python i popularnych bibliotek do nauki o danych do czyszczenia, eksplorowania, przekształcania i analizowania danych.
– Pomóż w przygotowaniu wyników analitycznych, spostrzeżeń gotowych do wykorzystania przez klienta, podsumowań wydajności modeli i rekomendacji biznesowych.
– Wkładaj wkład w analizę danych w odkrywanie, warsztaty, demonstracje i działania związane z dostarczaniem, przy wsparciu bardziej doświadczonych członków zespołu.
– Pomóż wyjaśnić, w jaki sposób uczenie maszynowe, zasady, wyjaśnialność, monitorowanie i podejmowanie decyzji można zastosować na platformie Provenir.
– Jasno przekazuj koncepcje techniczne odbiorcom technicznym i nietechnicznym.
– Dokumentuj analizę, założenia, kod i rekomendacje w jasny i powtarzalny sposób.
– Postępuj zgodnie z najlepszymi praktykami zespołu w zakresie jakości kodu, dokumentacji, kontroli wersji, testowania i zasobów wielokrotnego użytku, a także wnoś do nich swój wkład.
– Współpracuj z globalnymi kolegami z Data Science, aby dzielić się wnioskami, ulepszać wewnętrzne podejścia i wspierać spójne dostarczanie we wszystkich regionach.
Twoje mocne strony i umiejętności
– Licencjat w dziedzinie STEM plus minimum 3 lata doświadczenia w nauce danych, analityce, nauce podejmowania decyzji, stosowanym uczeniu maszynowym lub dziedzinie pokrewnej; lub tytuł magistra lub równoważne doświadczenie w pokrewnej dziedzinie STEM.
– Doświadczenie w budowaniu, sprawdzaniu poprawności i interpretowaniu modeli uczenia maszynowego w Pythonie.
– Silne umiejętności manipulacji danymi, w tym łączenia, czyszczenia, próbkowania, profilowania i przygotowywania danych do analizy.
– Praktyczne, praktyczne doświadczenie w korzystaniu z narzędzi AI (np. Copilot, Codex, Claude Code, OpenCode itp.) w celu wsparcia kodowania, analizy lub dostarczania prac.
– Umiejętność zrównoważenia wydajności modelu, jego wyjaśnialności, złożoności i użyteczności biznesowej.
– Dobre zrozumienie typowych koncepcji oceny modelu, takich jak AUC, precyzja, przypominanie, siła nośna, stabilność i monitorowanie modelu.
– Umiejętność przekładania wyników analiz na jasne spostrzeżenia i rekomendacje.
– Pewna i wygodna komunikacja bezpośrednio z klientami i interesariuszami wewnętrznymi w ramach realizacji i odkrywania projektów.
– Ciekawy, proaktywny i chętny do uczenia się nowych dziedzin biznesowych, metod analitycznych i możliwości platformy.
– Zorganizowany i zorientowany na realizację zadań, z możliwością zarządzania wieloma priorytetami w szybko zmieniającym się środowisku.
– Choć nie jest to konieczne, byłoby wspaniale, gdybyś także posiadał którąś z tych mocnych stron,
– Doświadczenie w usługach finansowych, fintech, bankowości, pożyczkach, płatnościach, ubezpieczeniach, telekomunikacji lub innej branży bogatej w dane.
– Ekspozycja na pracę z klientem, warsztaty, demonstracje produktów lub interdyscyplinarne dyskusje biznesowe.
– Doświadczenie w zakresie MLOps, wdrażania modeli, interfejsów API, MLflow, CI/CD lub zarządzania modelami produkcyjnymi.
– Znajomość ryzyka kredytowego, oszustw, windykacji lub przypadków użycia w zarządzaniu klientami.
– Doświadczenie w przygotowywaniu prezentacji, dokumentacji technicznej lub podsumowań biznesowych dla inicjatyw związanych z nauką o danych.
Proces wywiadu
Rozmowa kwalifikacyjna zazwyczaj przebiega w następujący sposób:…
Źródło: Praca zdalna w UE (https://euremotejobs.com/job/data-scientist-6/)
To ogłoszenie pochodzi z feedu partnera. Aplikuj na stronie źródłowej.
Źródło: Provenir
Ogłoszenie pochodzi od Provenir.
