Scientist Data Terapan Senior / Insinyur ML WorkWave Kami mencari scientist data terapan atau insinyur yang berorientasi pada produk untuk mengubah data operasional mentah menjadi produk yang membantu pelanggan membuat keputusan dan menjalankan bisnis dengan cara yang dapat diukur. Label jabatan yang Anda promosikan tidak sepadan bagi kami dengan apakah pelanggan akhirnya memperoleh hasil yang lebih baik. Peran ini bukan hanya riset, analisis internal yang berorientasi pada layanan, atau sekadar membangun model. Kami mencari pemilik hasil:someone yang merumuskan masalah, mempelajari konteks bisnis, membangun data jika belum tersedia,FBT mengimplementasikan model, lalu tetapShipping落后 hingga pelanggan menggunakan model tersebut dan-TO measure the reward.rita serta mengukur dampaknya. Data engineering menjadi bagian penting dari perjalanan ini. Deployment dan pengujian merupakan bagian dari pengiriman, bukan pekerjaan yang diserahkan kepada tim lain. Model yang baik tidak hanya akurat di dalam notebook, tetapi juga dapat digunakan, dijelaskan, dan diukur di dalam produk nyata. Apakah Anda datang dari bidang statistika, perangkat lunak, analitik, atau data engineering, kami menyukai Bias terhadapcepat untuk mengimplementasikan. Tanggung jawab Memiliki hasil: Ambil masalah pelanggan yang ambigu, tentukan apakah ML bahkan merupakan jawaban yang tepat, bangun solusinya, dan terus跟进 hingga pelanggan mulai menggunakannya. Mempelajari konteks bisnis: Pahami makna operasional pelanggan, seperti rute, tim, atau riwayat layanan. Model yang akurat tetapi keliru memahami konteks bisnis tidak akan menghasilkan apa pun. Membangun data yang dibutuhkan: Jika fitur belum tersedia, buat fitur tersebut di Snowflake dan dbt daripada menunggu orang lain. Membuktikan nilai dan membuatnya terasa: Tentukan cara prediksi disampaikan kepada pelanggan agar mereka memahaminya, mempercayainya, dan bertindak berdasarkannya. Lalu laporkan dampak yang benar-benar terjadi kepada tim Produk dan bisnis dengan angka yang dapat dipertanggungjawabkan. Mengukur secara jujur: Definisikan evaluasi offline dan online untuk kualitas, drift, dan keandalan model, serta rancang A/B test atau analisis kausal yang membuktikan suatu fitur improves customer outcomes. Mengirim dan mengoperasikan: Deployment, pengujian, versioning, monitoring, dan drift detection. Pengiriman merupakan bagian dari pekerjaan, bukan serah terima. Bekerja bersama Produk: Bermitras dengan Product Manager dan Software Engineer untuk mengintegrasikan ML ke dalam alur kerja produk nyata, serta menyampaikan dengan jelas ketika ML bukan jawaban yang tepat. Profil yang kami cari Pemilik hasil: Anda mengukur pekerjaan berdasarkan apakah pelanggan membuat keputusan yang lebih baik, bukan hanya apakah model berhasil dikirimkan. Lebih dekat dengan data dan pelanggan: Anda lebih prefers spending a week understanding what the data means daripada spends a week tuning a model. Anda memahami bahwa konteks bisnis merupakan bagian tersulit. Operator multidisiplin: Anda menelusuri data sendiri jika belum siap dan membangun pipeline apabila itu diperlukan untuk pengiriman. Anda memprioritaskan usability, Time to Insight, dan kepercayaan pelanggan setara dengan efisiensi kode. Kami mengetahui bahwa talented people berasal dari berbagai latar belakang. Jika Anda pernah mengirim model yang membuat Anda bangga, kami ingin mendengarnya. Cara kami bekerja Kami membangun bersama coding agents. Anda menetapkan arah dan target, meninjau output secara kritis, serta membangun harness berupa scaffolding, konteks, pengujian, dan review loop yang membuat model berikutnya lebih cepat dikirimkan. Keunggulan terletak pada verifikasi: backtest, eval scaffolding, dan pemeriksaan data yang membuat hasil generasi aman untuk dipercaya. Kualifikasi Pengalaman: 5+ tahun dalam applied data science, ML engineering, atau data engineering, termasuk tanggung jawab atas model dalam produksi, dengan setidaknya 1 model yang Anda bangun dan kirimkan ke produk nyata. Pengalaman B2B SaaS menjadi nilai tambah yang kuat. Dasar teknis: Penguasaan Python dan pustaka ML terapan untuk masalah data tabular, seperti scikit-learn, XGBoost atau LightGBM, serta statsmodels atau Prophet. Expertise SQL yang solid diperlukan. Kedalaman ML dan pemodelan: Pengalaman dalam supervised learning, forecasting, ranking, recommendation, atau optimisation. Anda telah memodelkan data operasional yang rumit, bukan hanya benchmark dataset. Data dan pengiriman: Anda membangun data yang dibutuhkan dan mengirim hasil pekerjaan Anda, mencakup modelling dengan dbt dan Snowflake, feature pipeline, deployment, monitoring, dan drift detection. Kami menggunakan AWS. Pengukuran dan narasi: Anda telah mengukur dampak bisnis dari model yang dikirimkan, seperti adoption, outcome, atau ROI, danUoXXX presenting insights tersebut kepada orang yang tidak akan membaca notebook Anda. Komunikasi dan kolaborasi: Kemampuan komunikasi yang sangat baik untuk menjelaskan trade-off teknis secara jelas kepada tim produk, rekayasa, dan stakeholder bisnis nonteknis. Nilai tambah Bekerja dengan agent: Pernah menggunakan coding agents untuk pekerjaan modelling atau engineering nyata, mampu membedakan output yang benar dari output yang hanya tampak masuk akal, serta╌╌ invests in scaffolding agar model berikutnya dapat dikirimkan lebih cepat. Decision intelligence: Pengalaman dengan decision intelligence, forecasting, customer behaviour modelling, workforce atau route optimisation, serta produk operational intelligence. Leadership: Pengalaman sebelumnya sebagai scientist atau insinyur senior atau lead yang bertanggung jawab mengarahkan arah teknis. LLM dan Agentic AI: Pengalaman mengirim workflow LLM atau agentic AI ke dalam sebuah produk. Lokasi dan hak bekerja Lokasi: Remote dengan basis di UK, dengan opsi kerja fleksibel. Hak bekerja: Pelamar harus saat ini memiliki hak hukum untuk bekerja di UK. Kami tidak dapat menawarkan visa sponsorship untuk posisi ini, baik sekarang maupun di masa mendatang. Tentang WorkWave Kami membangun lingkungan kerja yang santai tetapi tetap fokus, dengan 环境 kerja fleksibel dan kolaboratif serta semangat mengembangkan solusi inovatif kelas terbaik yang berkontribusi langsung terhadap keberhasilan pelanggan. KamiUz scandal oriented dan strive untuk memberikan layanan serta solusi yang memberikan perbedaan nyata dalam kehidupan klien dan bisnis mereka. Kami menerima orang lain apa adanya secara terbuka dan membangun kemitraan yang kuat berdasarkan kepercayaan dan rasa saling menghormati. Benefit Skema pensiun perusahaan yang kompetitif dengan kontribusi employer yang menyesuaikan skema. Cuti yang murah hati atau waktu bebas fleksibel, ditambah hari libur bank di UK. Kebijakan maternity, paternity, dan parental leave yang enhanced. Sumber pembelajaran berkelanjutan. Employee Assistance Programme (EAP) komprehensif yang memberikan panduan kesehatan mental, hukum, dan keuangan secara gratis 24/7. Kesetaraan kesempatan WorkWave adalah pemberi kerja yang memberikan kesetaraan kesempatan. Kami merayakan keberagaman dan Territories committed untuk creating an inclusive environment bagi seluruh karyawan sesuai Equality Act 2010. Anda tidak harus memenuhi setiap persyaratan secara literal. Studi menunjukkan bahwa perempuan dan kelompok yang kurang terwakili cenderung lebihunlikely untuk melamar pekerjaan jika mereka tidak memenuhi setiap kualifikasi. Jika Anda yakin dapat memberikan dampak besar dalam peran ini, kami，鼓励 agar Anda tetap melamar.

Senior Applied Data Scientist / ML Engineer

Deskripsi Pekerjaan

Ringkasan

Lowongan Terkait Lainnya

Applied Data Scientist / Machine Learning Engineer (Decision Intelligence)

AI Trainers Network - Greek

AI Trainers Network - German

AI Trainers Network - Georgian