Wonder
Wonder
Wonder ایک فوڈ اور بیوریج کمپنی ہے جو ڈیلیوری، پک اَپ اور ڈائن اِن پر مبنی ایک لچک دار فوڈ ہال کا تجربہ تشکیل دے رہی ہے۔ یہ ایوارڈ یافتہ شیفس اور ریستورانوں کے ساتھ شراکت کرتی ہے، جن میں میشلین اسٹار یافتہ ماہرینِ خوراک اور دیگر معروف فوڈ ماہرین شامل ہیں، تاکہ ریستوران کے معیار کے کھانوں کا وسیع انتخاب پیش کیا جا سکے۔ صارفین ایک ہی آرڈر میں متعدد ریستوران شراکت داروں کے کھانے شامل کر سکتے ہیں، جس سے ٹرائی اسٹیٹ علاقے کے گھروں تک کھانے کے متنوع اختیارات پہنچتے ہیں۔ Wonder کا ماڈل منتخب کھانوں، ریستوران شراکت داریوں اور ای کامرس کی سہولت کو ایک ہی سروس میں یکجا کرتا ہے۔

سینئر اسٹاف ڈیٹا سائنٹسٹ، مارکیٹ پلیس ایم ایل اور تجربہ کاری

Wonder میں مارکیٹ پلیس مشین لرننگ، علّی استنباط اور تجربہ کاری کی قیادت کریں۔ ایسے پروڈکشن نظام تشکیل دیں جو صارفین کے تجربے، تکمیل، قیمتوں اور کاروباری فیصلوں کو بہتر بنائیں۔

تفصیل

  • Wonder میں ڈیٹا، تجربہ کاری اور مشین لرننگ کے استعمال کی رہنمائی کے لیے اصول اور طریقۂ کار وضع کریں۔
  • بڑھتی ہوئی ڈیٹا سائنسدانوں کی ٹیم کی کوچنگ اور رہنمائی کریں۔
  • گروپ میں پیشہ ورانہ ترقی اور تکنیکی مہارت کو فروغ دیں۔
  • تحقیق کریں کہ باہم مربوط مارکیٹ پلیس نظام اور فیڈبیک لوپس کیسے کام کرتے ہیں۔
  • کاروباری اثرات کی پیمائش کے لیے علّی استنباط اور تجربہ کاری کے فریم ورک بنائیں۔
  • مشترکہ ڈیٹا لیئرز، فیچر پائپ لائنز، ماڈلنگ APIs، تجربہ کاری کے بنیادی ڈھانچے اور پروڈکشن ML سروسز کے آرکیٹیکچر پر انجینئرنگ ٹیم کے ساتھ کام کریں۔
  • کاروباری پیمانوں کو بہتر بنانے کے لیے مجوزہ تبدیلیوں کے تجربات ڈیزائن کریں اور انجام دیں۔
  • کاروبار پر مرکوز ڈیٹا سائنس کو آگے بڑھائیں، جس میں علّی استنباط، تجربہ کاری، خطرے سے باخبر ماڈلنگ اور قابل توسیع پروڈکشن ML شامل ہوں۔
  • مارکیٹ پلیس کی کارکردگی، صارفین کے تجربے، ETA کی درستگی، تکمیل کی قابلِ اعتماد کارکردگی، قیمتوں، رسد کی منصوبہ بندی، طلب کی پیش گوئی اور عملی کارکردگی میں زیادہ اثر والے مواقع تلاش کریں۔
  • کاروباری پیمانوں کو بہتر بنانے کے لیے ماڈلز اور بصیرت کے ابتدائی نمونے بنائیں اور آزمائیں، ان کا آرکیٹیکچر مرتب کریں اور انہیں عملی استعمال میں لائیں۔

تقاضے

  • شماریات، معاشیات، اطلاقی ریاضی، کمپیوٹر سائنس، ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ یا کسی متعلقہ مقداری شعبے میں ماسٹرز ڈگری کے ساتھ کم از کم ۸ سال، یا پی ایچ ڈی کے ساتھ ۶ یا اس سے زیادہ سال کا صنعتی تجربہ۔
  • پیچیدہ کاروباری مسائل پر ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ لاگو کرنے میں کامیابی کا ثبوت۔
  • علّی استنباط، تجربہ کاری اور شماریاتی ماڈلنگ کا اعلیٰ علم۔
  • کاروباری اور مصنوعات سے متعلق سمجھوتوں پر مضبوط فیصلہ سازی۔
  • قابل توسیع، پروڈکشن کے لیے تیار کوڈ کے لیے Python، ڈیٹا تجزیے، بصری پیشکش اور آبجیکٹ اورینٹڈ پروگرامنگ میں مہارت۔
  • ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ یا علّی استنباط کے نظام پروڈکشن میں نافذ کرنے کا ریکارڈ۔
  • پروڈکشن پیمانے کے ڈیٹا سیٹس سے براہ راست استفسار کے لیے SQL یا اسی نوعیت کے ٹولز میں مہارت۔
  • سائنسدانوں، تجزیہ کاروں یا انجینئروں کی رہنمائی اور تکنیکی سمت متعین کرنے کا تجربہ۔
  • ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ، پیمائش یا تجربہ کاری کے فریم ورک کے آغاز سے تکمیل تک ڈیزائن کی قیادت کا تجربہ۔
  • پیچیدہ نظاموں کے لیے علّی پیمائش کے طریقے ڈیزائن کرنے کا تجربہ۔
  • علّی استنباط، معاشی تجزیہ، بیزیئن ماڈلنگ، تجرباتی ڈیزائن یا مشاہداتی پیمائش کا پس منظر۔
  • اطلاقی تجربہ کاری کے طریقوں، جیسے A/B ٹیسٹ، پاور تجزیہ، علاج کے مختلف اثرات، گارڈریل میٹرکس، باہمی مداخلت کے اثرات اور طویل مدتی اثرات کی پیمائش کا تجربہ۔
  • پروڈکشن مشین لرننگ نظام بنانے یا ان کی تشکیل میں کردار ادا کرنے کا تجربہ۔
  • مصنوعات، انجینئرنگ، آپریشنز، کاروبار اور ڈیٹا سائنس کی ٹیموں کو مشترکہ حکمت عملی پر ہم آہنگ کرنے کی صلاحیت۔
  • ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ، تجربہ کاری یا علّی استنباط کے پلیٹ فارمز کے لیے حکمت عملی اور تکنیکی روڈ میپس مرتب کرنے کا تجربہ۔

مراعات

  • ایکوئٹی
  • 401(k) ریٹائرمنٹ منصوبہ
  • میڈیکل، ڈینٹل اور ویژن منصوبوں میں سے انتخاب
  • کمپنی کی طرف سے ادا کردہ قلیل مدتی اور طویل مدتی معذوری کی کوریج
  • تنخواہ کے ساتھ چھٹی، جس میں مستثنیٰ ملازمین کے لیے لچکدار چھٹی شامل ہے
  • غیر مستثنیٰ ملازمین کے لیے تنخواہ کے ساتھ سالانہ چھٹی
  • قابل اطلاق قانون کے مطابق تنخواہ کے ساتھ بیماری کی چھٹی
  • تنخواہ کے ساتھ والدین کی چھٹی
  • رعایتی کھانے
  • Wonder خاندان کے برانڈز میں خصوصی سہولتیں

متعلقہ نوکریاں

Xenon Seven

کلینیکل ڈیٹا سائنٹسٹ، ڈیجیٹل ٹوئنز اور کلینیکل ٹرائلز

Xenon Seven

ادویہ کے کلینیکل ٹرائلز کی منصوبہ بندی میں مدد کے لیے ڈیجیٹل ٹوئنز اور سمیولیشنز تیار کریں گے۔ شواہد پر مبنی ترقیاتی فیصلوں کے لیے کلینیکل ڈیٹا کو اے آئی اور مشین لرننگ کے ساتھ مربوط کریں گے۔

کھولیں
Ritchie Bros.

لیڈ ڈیٹا سائنٹسٹ، شکاگو (ہائبرڈ)

Ritchie Bros.

قابلِ توسیع مشین لرننگ اور جدید تجزیاتی حل تیار کرنے والی ڈیٹا سائنس ٹیموں کی قیادت کریں۔ ادارے کی سطح کے اقدامات پر آئی ٹی، انتظامیہ، پروڈکٹ ٹیموں اور دیگر متعلقہ فریقوں کے ساتھ کام کریں۔

کھولیں
Ritchie Bros.

سربراہ ڈیٹا سائنٹسٹ

Ritchie Bros.

کاروبار کے لیے قابلِ توسیع مشین لرننگ اور جدید تجزیاتی حل تیار کرنے والی ڈیٹا سائنس ٹیم کی قیادت کریں۔ سائنس دانوں کا انتظام اور رہنمائی کریں، ماڈلز کی تیاری کی نگرانی کریں، اور آئی ٹی، مصنوعات، انتظامیہ اور دیگر متعلقہ فریقوں کے ساتھ کام کریں۔

کھولیں
Capital One

مینیجر، ڈیٹا سائنٹسٹ – متبادل ڈیٹا حکمتِ عملی

Capital One

Capital One میں ڈیٹا سائنس کے کام کی قیادت کرتے ہوئے US Card کے کریڈٹ فیصلوں کے لیے متبادل ڈیٹا کا جائزہ لیں۔ مشین لرننگ ماڈلز، ڈیٹا فیچرز اور قابلِ توسیع نگرانی کے نظام بنائیں۔

کھولیں
COUNTRY Financial®

سینئر ڈیٹا سائنٹسٹ

COUNTRY Financial®
5,001 – 10,000 ملازمین
بیمہسرمایہ کاریمالیات

COUNTRY Financial کی بیمہ اور سرمایہ کاری کی خدمات کے لیے پیش گوئی کرنے والے ماڈلز اور اے آئی حل تیار کریں۔ قابلِ پیمائش کاروباری نتائج دینے کے لیے جدید تجزیات، پیش گوئی اور بہتری کے طریقے اپنائیں۔

کھولیں
Grubhub

سینئر اسٹاف ڈیٹا سائنٹسٹ، مارکیٹ پلیس

Grubhub

Wonder کے مارکیٹ پلیس کے لیے ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کی سمت متعین کریں۔ علّی استنباط، تجربات، پروڈکشن سسٹمز اور مختلف ٹیموں کے تکنیکی کام کی رہنمائی کریں۔

کھولیں