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SSC HR Solutions
SSC HR Solutions
51 – 200 Dipendenti
Assistenza sanitariaConsulenzaLogistica
SSC HR Solutions è una società di consulenza in risorse umane a servizio completo, fondata nel 2006. L’azienda aiuta le organizzazioni a gestire il personale durante tutto il ciclo di vita dei dipendenti, dal reclutamento e dall’amministrazione del personale fino alla cessazione del rapporto di lavoro, offrendo servizi adattati alle specifiche esigenze di sviluppo dei talenti. Operativa in Egitto, negli Emirati Arabi Uniti, in Arabia Saudita e in Bahrein, SSC HR Solutions collabora con organizzazioni nei settori della consulenza, della logistica e della sanità per rispondere alle esigenze di personale e sostenere uno sviluppo aziendale sostenibile.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere senior di machine learning – Egitto (da remoto)

Guida il machine learning in produzione per il punteggio dei clienti, inclusi i modelli di abbandono, propensione, valore del ciclo di vita, intenzione di spesa e risposta. Gestisci MLOps, distribuzione, riaddestramento, monitoraggio, valutazione e calibrazione su una piattaforma dati autogestita.

EGEgittoDa remotoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning

Descrizione

  • Gestisci i punteggi predittivi dei clienti del prodotto per i casi d’uso di abbandono, propensione, valore del ciclo di vita, intenzione di spesa e risposta.
  • Applica il machine learning e la modellazione predittiva tabulare ai dati dei clienti.
  • Sviluppa e mantieni modelli di produzione per la previsione e il punteggio dei clienti.
  • Gestisci l’intero ciclo di vita dei modelli, dall’addestramento e dalla distribuzione fino al riaddestramento, al monitoraggio, alla valutazione e alla calibrazione.
  • Esegui i modelli in un ambiente basato su una piattaforma dati autogestita.
  • Supporta iniziative di modellazione predittiva orientate alla produzione.

Requisiti

  • Esperienza comprovata nell’applicazione di modelli di machine learning in produzione, non esclusivamente nella ricerca o in prove di concetto.
  • Solida esperienza pratica nella modellazione predittiva tabulare utilizzando dati dei clienti.
  • Esperienza nello sviluppo di modelli di abbandono o propensione nei settori delle telecomunicazioni, bancario o della vendita al dettaglio.
  • Capacità di creare pipeline di addestramento, distribuzione e riaddestramento in un ambiente autogestito.
  • Esperienza pratica in MLOps, inclusi registri dei modelli, versionamento, riaddestramento, monitoraggio e rilevamento del drift.
  • Dimestichezza nel lavorare all’interno di una piattaforma dati invece di affidarsi esclusivamente ai notebook.
  • Esperienza nella modellazione uplift o causale per il targeting incrementale.
  • Conoscenza della progettazione dei feature store.
  • Capacità di collaborare con gli stakeholder commerciali per definire come verranno utilizzate le previsioni.

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