Data Scientist

Хто ми

Provenir — це уніфікована платформа Decision Intelligence Platform, яка надає підприємствам повний контроль над прийняттям клієнтськими рішеннями наскрізно — для управління ризиками, стимулювання зростання та зміни бізнес-результатів. Консолідуючи дані, моделі штучного інтелекту, інтелектуальні дані, агентів і управління в єдине середовище прийняття рішень, Provenir дає можливість бізнес-командам безпосередньо налаштовувати та розвивати стратегію, зберігаючи при цьому надійність корпоративного рівня та відповідність нормативним вимогам. Provenir, якому довіряють понад 120 установ у 60+ країнах, щорічно обробляє понад 4 мільярди рішень, перетворюючи узгодженість архітектури на постійну ефективність ризику та вимірювану цінність. Готові вирішувати важливі завдання, працювати з корпоративними клієнтами та допомагати формувати майбутнє прийняття рішень на основі ШІ? приєднуйтесь до нас

Про Global Applied Intelligence

Global Applied Intelligence (GAI) — це команда, яка перетворює можливості платформи Provenir на вимірювані клієнтські результати. Ми впроваджуємо науку про дані, прикладний штучний інтелект та експертизу доставки безпосередньо під час взаємодії з клієнтами, діючи як довірені консультанти та технічні партнери, а не бек-офісні виконавці. GAI працює через регіональні ділові партнерства, які підтримуються міжнародними практиками, а це означає, що правильний досвід досягає кожного завдання незалежно від географії.

Що ви будете робити

Ми шукаємо фахівця з обробки даних для підтримки зростаючого бізнесу Provenir. На цій посаді ви допомагатимете клієнтам і внутрішнім командам розуміти, створювати та застосовувати рішення для обробки даних через нашу платформу прийняття рішень AI.

Ви працюватимете з низкою аналітичних випадків використання та прийняття рішень, допомагаючи перетворювати дані, моделі, правила та ідеї в практичні бізнес-результати. Вони можуть включати такі сфери, як прийняття рішень щодо клієнтів, аналіз ризиків, запобігання шахрайству, збір коштів, управління клієнтами, операційна ефективність і ширша автоматизація бізнесу.

Ви приєднаєтеся до глобальної команди Data Science Provenir і тісно співпрацюватимете з колегами з відділу продажів, передпродажної підготовки, GAI, продуктів і технологій. Ця посада поєднує в собі практичну аналітичну роботу зі спілкуванням із зацікавленими сторонами та спілкування з клієнтами. Він добре підходить для тих, хто любить розв’язувати реальні проблеми та хоче розвивати свою здатність пояснювати наукові рішення даних у комерційному середовищі.

Це віддалена роль, яка базується в Індії. Час від часу можуть знадобитися поїздки для зустрічей регіональної групи та взаємодії з клієнтами в Бенгалуру.

Ваші обов'язки

– Підтримуйте взаємодію з клієнтами в різних випадках використання даних, аналітики та прийняття рішень.

– Працюйте з внутрішніми командами та, де це доречно, клієнтами, щоб зрозуміти бізнес-проблеми, доступність даних, аналітичні вимоги та очікувані результати.

– Створюйте, оцінюйте та пояснюйте аналітичні рішення, включаючи моделі прогнозування, системи показників, правила прийняття рішень, аналіз сегментації, моделювання та бізнес-аналіз.

– Використовуйте Python і загальні бібліотеки даних для очищення, дослідження, трансформації та аналізу даних.

– Допомога в підготовці аналітичних результатів, готових для клієнта уявлень, підсумкових даних про ефективність моделі та бізнес-рекомендацій.

– Внесіть науковий внесок у відкриття, семінари, демонстрації та заходи з доставки за підтримки більш досвідчених членів команди.

– Допоможіть пояснити, як машинне навчання, правила, пояснюваність, моніторинг і прийняття рішень можуть бути застосовані на платформі Provenir.

– Чітко повідомляти технічні концепції як технічній, так і нетехнічній аудиторії.

– Задокументуйте аналіз, припущення, код і рекомендації чітким і відтворюваним способом.

– Дотримуйтеся найкращих практик команди щодо якості коду, документації, контролю версій, тестування та багаторазових ресурсів доставки та долучайтеся до них.

– Співпрацюйте з глобальними колегами з Data Science, щоб обмінюватися знаннями, покращувати внутрішні підходи та підтримувати узгоджену роботу в різних регіонах.

Ваші сильні сторони та навички

– Ступінь бакалавра в галузі STEM плюс щонайменше 3 роки досвіду в науці про дані, аналітиці, науці прийняття рішень, прикладному машинному навчанні або в суміжній галузі; або ступінь магістра або еквівалентний досвід у спорідненій галузі STEM.

– Досвід створення, перевірки або інтерпретації моделей машинного навчання на Python.

– Сильні навички маніпулювання даними, включаючи об’єднання, очищення, вибірку, профілювання та підготовку даних для аналізу.

– Практичний практичний досвід використання інструментів ШІ (наприклад, Copilot, Codex, Claude Code, OpenCode тощо) для підтримки кодування, аналізу чи доставки.

– Здатність збалансувати продуктивність моделі, зрозумілість, складність і зручність для бізнесу.

– Добре розуміння поширених концепцій оцінки моделі, таких як AUC, точність, відкликання, підйомна сила, стабільність і моніторинг моделі.

– Здатність перетворювати аналітичні результати в чіткі ідеї та рекомендації.

– Впевнене, комфортне спілкування безпосередньо з клієнтами, а також внутрішніми зацікавленими сторонами, як частина реалізації проекту та відкриття.

– Допитливий, проактивний і готовий вивчати нові сфери бізнесу, аналітичні методи та можливості платформи.

– Організація та орієнтація на доставку, з можливістю керувати кількома пріоритетами у швидкозмінному середовищі.

– Хоча це не обов’язково, було б чудово, якби у вас також були якісь із цих сильних сторін,

– Досвід у сфері фінансових послуг, фінансових технологій, банківської справи, кредитування, платежів, страхування, телекомунікацій або іншої індустрії, пов’язаної з даними.

– Взаємодія з клієнтами, семінари, демонстрації продуктів або міжфункціональні бізнес-дискусії.

– Досвід роботи з MLOps, розгортанням моделі, API, MLflow, CI/CD або керування виробничою моделлю.

– Знайомство з кредитним ризиком, шахрайством, стягненням коштів або використанням випадків управління клієнтами.

– Досвід підготовки презентацій, технічної документації або бізнес-резюме для наукових ініціатив.

Процес співбесіди

Процес співбесіди зазвичай структурований таким чином:…

Джерело: Віддалена робота в ЄС (https://euremotejobs.com/job/data-scientist-6/)