XTEL — глобальна SaaS-компанія, що розробляє корпоративне програмне забезпечення та спеціалізується на управлінні доходами на основі ШІ для виробників товарів повсякденного попиту (FMCG/CPG). Її хмарна платформа об’єднує керування даними з підтримкою ШІ, управління торговим маркетингом, розширену аналітику, планування асортименту та управління роздрібними операціями, допомагаючи понад 400 брендам керувати складними комерційними процесами та щорічними торговельними витратами на суму понад 100 мільярдів євро. Заснована у 2015 році та підтримувана Bain Capital, XTEL розробляє рішення корпоративного рівня, приділяючи особливу увагу автоматизації, інноваціям продуктів і міжнародному розвитку, зокрема співпраці з Microsoft і Copilot.
Дата-сайєнтист з управління доходами на основі ШІ — XTEL (гібридний формат, Бельгія)
Розробляйте рішення на основі машинного навчання для платформи XTEL з управління доходами на основі ШІ. Створюйте моделі та масштабовані конвеєри даних для глобальних клієнтів із галузі споживчих товарів.
Опис
- Готувати складні набори даних із кількох джерел для аналітичних застосунків
- Створювати, впроваджувати та вдосконалювати моделі машинного навчання для конкретних завдань проєктів
- Співпрацювати з колегами над розробленням надійних і масштабованих конвеєрів даних
- Брати участь в обговореннях із клієнтами, презентувати технічні висновки та збирати зворотний зв’язок
- Співпрацювати з бізнес-фахівцями та керівником проєкту для функціональної реалізації
- Надавати технічні консультації та наставництво молодшим колегам
- Співпрацювати з продуктовою командою для інтеграції аналітичних рішень у продукти
- Документувати процеси та допомагати стандартизувати аналітичні практики
Вимоги
- Ступінь бакалавра або магістра в галузі STEM, наприклад математики, статистики, комп’ютерних наук, інженерії або суміжної дисципліни
- Від трьох до шести років професійного досвіду в Data Science та аналітиці
- Знання Data Science, зокрема машинного навчання, штучного інтелекту та дослідження операцій
- Високий рівень володіння Python і досвід роботи з основними бібліотеками машинного навчання, зокрема scikit-learn, PyTorch, pandas і NumPy
- Досвід об’єктно-орієнтованого програмування
- Практичний досвід розроблення, валідації та налаштування моделей машинного навчання
- Досвід використання хмарних сервісів для зберігання даних, автоматизованих конвеєрів, а також аналітичних завдань і завдань машинного навчання
- Досвід роботи з Databricks
- Знайомство із середовищами розроблення, такими як VSCode або інша IDE, а також із ноутбуками Jupyter
- Робоче знання Git, включно з операціями push, pull, fetch і merge
- Здатність ефективно працювати в міждисциплінарних командах і зрозуміло пояснювати складні висновки
- Сильні аналітичні здібності та критичне мислення
- Професійне володіння англійською мовою
- Знання галузі споживчих товарів або FMCG буде перевагою
- Досвід використання SQL для оброблення та аналізу даних
Переваги
- Гібридний формат роботи
- Гнучкий графік
- Конкурентоспроможний пакет оплати праці та бонусна схема
- Цікава робота в компанії, що швидко розвивається та працює з рішеннями на основі ШІ
- Різноманітна міжнародна команда із сильним почуттям відповідальності та орієнтацією на результат
- Можливість зробити вагомий внесок у зростання та розвиток організації
- Розумне пристосування умов праці для працівників з інвалідністю
- Додаткові трудові пільги та привілеї