Matrix Global phát triển các thị trường kỹ thuật số phục vụ giao dịch trong lĩnh vực trung nguồn dầu khí. Nền tảng MAP độc quyền của công ty hỗ trợ đấu giá công suất lưu trữ và đường ống, giúp các doanh nghiệp năng lượng và nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ so sánh cơ hội, nâng cao tính minh bạch của thị trường và quản lý mức độ rủi ro thông qua các hợp đồng ngắn hạn và dài hạn. Công ty hợp tác với các bên tham gia trong ngành để làm cho hoạt động giao dịch lưu trữ trở nên cạnh tranh hơn và dựa trên thông tin vận hành đầy đủ hơn.
Chuyên viên Khoa học Dữ liệu - Làm việc từ xa tại Châu Âu
Gia nhập Matrix Global với vai trò Chuyên viên Khoa học Dữ liệu, phát triển các giải pháp máy học và phân tích có khả năng mở rộng. Vai trò làm việc trực tiếp với khách hàng, bao gồm mô hình hóa dữ liệu, triển khai và phối hợp với các bên liên quan về kỹ thuật và kinh doanh.
Mô tả
- Triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu trong toàn bộ vòng đời dự án
- Phân tích các tập dữ liệu phức tạp, dung lượng lớn để phát hiện xu hướng, điểm bất thường và kết quả có thể hành động
- Xây dựng và tinh chỉnh các mô hình máy học cùng quy trình phân tích nâng cao
- Chuẩn bị dữ liệu và thiết kế đặc trưng cho các dự án mô hình hóa dự đoán
- Phối hợp với bộ phận Sản phẩm, Kỹ thuật và Thành công Khách hàng để chuyển đổi nhu cầu kinh doanh thành giải pháp kỹ thuật
- Phụ trách các hoạt động khoa học dữ liệu cho việc triển khai, thử nghiệm và phát hành sản phẩm cho khách hàng
- Xây dựng quan hệ đối tác kỹ thuật đáng tin cậy với khách hàng và các bên cộng tác bên ngoài
- Đề xuất cải tiến cho sản phẩm, thuật toán và năng lực phân tích
- Đào tạo và chuyển giao kiến thức cho người dùng cùng các bên liên quan
- Điều tra và hỗ trợ giải quyết các vấn đề về dữ liệu và phân tích
Yêu cầu
- Tốt nghiệp đại học chuyên ngành khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, toán học, thống kê, kinh tế học hoặc lĩnh vực định lượng liên quan
- Có ít nhất hai năm kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, máy học hoặc phát triển dữ liệu lớn
- Có khả năng lập trình Python nâng cao
- Có kinh nghiệm chuyên môn với PySpark
- Có kiến thức thực tế về các framework xử lý dữ liệu quy mô lớn và quy trình máy học
- Có kinh nghiệm quản lý vòng đời máy học bằng MLflow, Airflow hoặc các công cụ quy trình tương đương
- Có năng lực phân tích, mô hình hóa thống kê và giải quyết vấn đề tốt
- Có khả năng giải thích các ý tưởng kỹ thuật phức tạp cho cả đối tượng kỹ thuật và phi kỹ thuật
- Có kinh nghiệm làm việc với khách hàng hoặc các bên liên quan bên ngoài là một lợi thế
- Có nền tảng trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, phát hiện gian lận, phân tích rủi ro, tuân thủ hoặc giám sát giao dịch là một ưu tiên
- Ưu tiên ứng viên quen thuộc với các môi trường dữ liệu và máy học trên nền tảng đám mây
- Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm xác định điểm bất thường và rút ra thông tin chuyên sâu từ dữ liệu dung lượng lớn
- Ưu tiên ứng viên có kiến thức về các phương pháp tốt nhất để triển khai và giám sát mô hình máy học
Phúc lợi
- Gói thu nhập và phúc lợi cạnh tranh
- Cơ hội phát triển nghề nghiệp có ý nghĩa
- Văn hóa làm việc đa dạng và hòa nhập
- Môi trường cộng tác chú trọng học hỏi và phát triển liên tục
- Làm việc cùng đội ngũ toàn cầu giàu năng lực
- Đóng góp vào các sáng kiến có ý nghĩa về mặt kỹ thuật
- Cơ hội đào tạo và tiếp nhận kiến thức cũng như chuyển giao kiến thức