Kıdemli Veri Bilimcisi

MİSYONUMUZ
Araç değiştirmede tercih edilen varış noktası olmak. Teknolojiyi, medyayı ve derin otomotiv uzmanlığını birleştirerek insanların araba satın alma, satma, reklam verme ve kiralama yöntemlerini tersine çevirdik.
Basit bir inceleme sitesi olarak başlayan site, artık Avrupa'nın en büyük çevrimiçi araç değiştirme noktalarından biri haline geldi. Yalnızca geçen yıl, tesisten satın alınan yaklaşık 3 milyar £ değerinde araba ile %50'nin üzerinde büyüdük; Arabamı Sat hizmetimiz aracılığıyla 1,8 milyar £ değerinde araba satışa sunuldu.
2024'te büyük bir başarıya imza attık ve AutoExpress ve Evo dergilerinin yaratıcıları olan Autovia'yı satın alarak hedef kitlemizi bir gecede ikiye katladık. Artık yaklaşık 10 milyon abonesi ve 1,1 milyarı aşan yıllık izlenme sayısıyla dünyanın en büyük YouTube kanallarından birine sahibiz; dergilerimizin 1,2 milyon basılı kopyasını satıyoruz ve yıllık web içeriği 350 milyonu aşıyor.
Ve işimizi bitirmekten çok uzaktayız!

ROLÜ
Önemli bir anda ödüllü Veri Bilimi ekibimize katılacak Kıdemli Veri Bilimcisi arıyoruz. Carwow, otomobil alıcılarını ve satıcılarını geniş ölçekte birbirine bağlayan iki taraflı bir pazar yeri işletiyor ve bu pazarı nasıl daha akıllı, daha hızlı ve içindeki herkes için daha değerli hale getirmemizin merkezinde veri bilimi yer alıyor. Aslında yakın zamanda Britanya Veri Ödülleri'nde Yılın GenAI girişimi ödülünü kazandık.
Bu, işletme genelinde merkezi olarak çalışan, uygulamalı ve yüksek sahiplik oranına sahip bir roldür. Pazarımızın her iki tarafında da sonuçlara yön veren makine öğrenimi ve yapay zeka çözümleri geliştirip dağıtan Ticari, Pazarlama, Ürün, Finans, Mühendislik ve Operasyonlardan oluşan ekiplerle ortaklık kuracaksınız. Üzerinde çalışacağınız sorunlar gerçekten çok çeşitlidir: fiyatlandırma modelleri, pazarlama harcamalarını keskinleştiren eğilim ve talep sinyalleri, web ürünümüz ve CRM için kişiselleştirilmiş öneriler ve belge doğrulama gibi operasyonel zorluklar için Yüksek Lisans destekli çözümler.
Belirsiz iş sorunlarını yapılandırılmış, üretime hazır çözümlere dönüştüreceksiniz ve bunları ilk ilkelerden dağıtıma hazır olmaya ve ötesine kadar uçtan uca teslim etmeniz beklenecek.

NE YAPACAĞINIZ

• Uçtan Uca ML ve Yapay Zeka Teslimatı: Sorun çerçevelemeden dağıtım, izleme ve yinelemeye kadar veri bilimi girişimlerine liderlik edin ve tüm üretim yaşam döngüsünü sağlayın. Özel bir makine öğrenimi mühendisliği işlevi bulunmadığından, çözümlerinizin sağlam, ölçeklenebilir olmasını ve gönderildikten çok sonra bile gerçek dünyada performans göstermesini sağlamaktan siz sorumlu olacaksınız.

• GenAI ve LLM Uygulaması: Belge işleme, akıllı arama, içerik anlama ve ötesi gibi gerçek iş değeri yaratacakları LLM destekli çözümler tasarlayın ve oluşturun. Her bir yaklaşımın yerini nerede kazanacağı konusunda net bir yargıya sahip olarak bunları klasik makine öğreniminin yanı sıra uygulayın.

• Ticari Etki: Çalışmanızı doğrudan iş sonuçlarına bağlayın. İster pazarlama verimliliğini artırmak için bir model, ister ticari kararları keskinleştirmek için bir fiyatlandırma sinyali, ister dönüşümü artırmak için bir öneri motoru oluşturuyor olun, kullandığınız iş kolunu anlar ve çözümlerinizi buna göre tasarlarsınız.

• Prototipleme ve Deneme: Tam ölçekli geliştirmeye başlamadan önce fikirleri test etmek için hızlı hareket edin. Sıkı başarı ölçümlerini önceden tanımlayın, dürüstçe doğrulayın ve ne zaman ikiye katlamanız gerektiğini ve ne zaman vazgeçmeniz gerektiğini bilin.

• Fonksiyonlar Arası Ortaklık: Bir çözüme ulaşmadan önce sorunları derinlemesine anlamak için Ticari, Pazarlama, Ürün, Finans, Mühendislik ve Operasyon paydaşlarıyla yakın işbirliği içinde çalışın. Bulguları hem teknik hem de teknik olmayan kitleler için net, eyleme dönüştürülebilir anlatılara dönüştürün.

• Standartlar ve El Sanatları: Veri bilimi işlevi için çıtayı yükselten paylaşılan en iyi uygulamalara, belgelere ve çalışma yöntemlerine katkıda bulunun ve daha fazla genç ekip üyesinin sizinle birlikte büyümesine yardımcı olun. Verimliliği, otomasyonu artırmak ve sürekli olarak yeni yeteneklerden yararlanmak için yapay zeka yeteneklerinin benimsenmeye devam etmesini sağlayın.

NEYE İHTİYACINIZ OLACAK
Lütfen unutmayın: Hiçbir adayın bu ilanda listelediklerimiz için mükemmel bir eşleşme olmayacağını biliyoruz; bu nedenle, brifinglere yakın olduğunuzu ancak tam olarak eşleşmediğini düşünüyorsanız başvuruda bulunmanızı öneririz. İdeal olarak sahip olacaksınız

• Ticari Zihniyet: Önce iş etkisini düşünürsünüz. Modellerinizin gelir, verimlilik veya müşteri sonuçlarıyla nasıl bağlantılı olduğunu anlarsınız ve bunu çalışmanızı önceliklendirmek, kapsamını belirlemek ve iletmek için kullanırsınız.

• Paydaş Ortaklığı: Ticari, pazarlama ve ürün paydaşlarıyla çalışma konusunda kanıtlanmış beceri; iş sorunlarını geniş kapsamlı çözümlere dönüştürmek ve teknik çözümleri, zorlukları ve sonuçları her düzeyde net bir şekilde iletmek.

• Sağlam Karar: Klasik ML'nin ne zaman doğru olduğunu, GenAI'nin yeni bir şeyin kilidini ne zaman açtığını ve daha basit bir çözümün ne zaman daha dürüst bir cevap olduğunu bilerek, takım oluşturma ortamında net gözlerle gezinirsiniz. Ölçeklenebilirlik, güvenilirlik ve açıklanabilirlik konusunda güçlü içgüdüler.

• [Bonus] Pazar Yeri veya İki Taraflı Platform Deneyimi: Arz/talep dinamiklerinin ve veri biliminin pazar bağlamında nasıl kaldıraç yarattığının anlaşılması.

TEKNİK BECERİ

• Kanıtlanmış ML Deneyimi: Yalnızca dizüstü bilgisayarlarda değil, bir üretim ortamında Python'da ML modelleri oluşturma, dağıtma ve sürdürme konusunda güçlü bir performans geçmişi. Modellere gönderildikten sonra sahip oldunuz ve onları nasıl sağlıklı tutacağınızı biliyorsunuz.

• Tam Yaşam Döngüsü Teslimatı (MLOps): Bu sorumluluğu taşımak için özel bir ML mühendislik ekibine güvenmeden, uçtan uca üretim yaşam döngüsünü (model eğitimi, sürüm oluşturma, izleme ve şampiyon/meydan okuyan deneyleri) rahatça sunma.

• GenAI ve LLM Uzmanlığı: Ölçülebilir iş değeri sağlayan LLM destekli çözümler oluşturmada uygulamalı deneyim. Bu araçları nasıl uygulayacağınızı, değerlendireceğinizi ve genişleteceğinizi anlıyorsunuz ve bunların yetersiz kaldığı noktalar konusunda dürüstsünüz.

• Teknik Derinlik: Yazılım mühendisliği ilkeleriyle bulut makine öğrenimi ortamında sağlam deneyim — sürüm kontrolü, kod incelemeleri, birim testi ve konteynerleştirmeye aşinalık.…

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/carwow/senior-data-scientist-london-428558)