PwC
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PwC è una rete globale di servizi professionali che supporta aziende, governi e istituzioni con attività di revisione e assurance, consulenza fiscale, consulenza aziendale, operazioni straordinarie, indagini forensi e servizi di advisory. I suoi team aiutano le organizzazioni ad affrontare la trasformazione digitale, l’intelligenza artificiale, la sostenibilità, la gestione dei rischi e la conformità normativa attraverso soluzioni specifiche per settore e servizi gestiti in tutto il mondo.

Responsabile della data science presso PwC, in presenza in India

Guida soluzioni di machine learning e analisi per il PwC Acceleration Center India. Supervisiona gli incarichi con i clienti, la delivery e i team di data science.

Descrizione

  • Sviluppare e fornire soluzioni di data science.
  • Dirigere l’esecuzione della strategia di data science orientata al cliente.
  • Garantire che il lavoro sia in linea con gli obiettivi e la visione di PwC.
  • Supervisionare e guidare i membri del team verso risultati di alta qualità.
  • Applicare le metodologie e la tecnologia dell’azienda per rafforzare il servizio ai clienti.
  • Costruire relazioni con i clienti e supervisionare incarichi complessi.
  • Mantenere elevati standard di integrità e professionalità.
  • Individuare opportunità per migliorare i processi e incoraggiare l’innovazione.
  • Gestire la pianificazione dei progetti, i budget, la delivery e il completamento.
  • Risolvere problemi che coinvolgono clienti, membri del team e stakeholder.
  • Formare i membri del team, valorizzarne i punti di forza e supervisionarne le prestazioni.
  • Adottare tecnologia e innovazione per migliorare la delivery.

Requisiti

  • Laurea triennale e magistrale in informatica, ingegneria, econometria, statistica, analisi aziendale o sistemi informativi.
  • Almeno otto anni di esperienza professionale.
  • Ottime capacità di comunicazione scritta e orale in inglese.
  • Esperienza nella creazione e nell’implementazione di modelli di machine learning in ambienti cloud.
  • Conoscenza degli algoritmi di machine learning supervisionato e non supervisionato.
  • Conoscenze pratiche di statistica.
  • Esperienza nell’analisi dei dati.
  • Esperienza nell’uso di framework e strumenti di machine learning.
  • Competenze avanzate di programmazione in SQL e Python o PySpark.
  • Padronanza degli strumenti di visualizzazione dei dati.
  • Conoscenze pratiche di containerizzazione.
  • Esperienza nelle tecniche di spiegabilità e interpretabilità dei modelli.

Benefit

  • Opportunità di apprendimento pratico e concreto.
  • Accesso a strumenti moderni e avanzati.
  • Cultura lavorativa inclusiva.

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