תיאור תפקיד:
· למידה ואפיון בעיות מודלים בלמידת מכונה (ML): הבנת הצרכים והפעילות העסקית של יחידות הארגון השונות, וזיהוי הזדמנויות ליישום פתרונות מבוססי ML.
· הקמת מבני נתונים מורכבים: עיצוב ויישום תשתיות נתונים מתקדמות לצורך פיתוח מודלים ושימוש על ידי היחידות העסקיות בחברה.
· ניתוח נתונים מתקדם: שימוש בכלי דאטה מתקדמים לביצוע ניתוחים מעמיקים ובניית אנליטיקות לפתרון בעיות עסקיות.
· פיתוח, תיקוף והטמעת מודלים סטטיסטיים: פיתוח מודלים סטטיסטיים, תיקופם, והסברם בשפה עסקית. הטמעת המודלים בסביבת הייצור וביצוע תיקוף לאחר ההטמעה.
· ביצוע תחקורים ויזואליים של נתונים: שימוש בכלי BI כגון Tableau ו/או PowerBI להצגת נתונים ותובנות.
דרישות:
· השכלה: תואר ראשון (BSc) ושני (MSc) בהנדסת תעשייה וניהול, סטטיסטיקה, מדעי המחשב, מתמטיקה או תחום רלוונטי אחר.
· ניסיון מקצועי: לפחות 5 שנות ניסיון כ-Data Scientist, עם יכולת להוביל פרויקטים מקצה לקצה, כולל פיתוח, הטמעה, תחזוקה וניטור של מודלים בסביבת הייצור.
· שליטה ב-SQL: ניסיון והוכחת ידע בשליפות SQL מורכבות מול בסיסי נתונים גדולים.
· שליטה ב-Python: ניסיון מתקדם ב-Python, כולל עבודה עם ספריות כמו Pandas, Numpy, scikit-learn, Seaborn, Matplotlib.
· היכרות עם מודלים סטטיסטיים: הבנה מעמיקה במודלים כמו Boosting, Random Forest, GLM,Xgboost רגרסיה, Clustering, PCA, SVM, וכן מודלים מתקדמים כמו Explainable AI (XAI) ו-Generative AI.
· ניסיון ב- Deep Learning: כולל עבודה עם ספריות כמו TensorFlow ו-PyTorch, והבנה של רשתות נוירונים, CNN, RNN, ו-LSTM.
· ניסיון בעבודה עם שירותי ענן: ניסיון בעבודה עם AWS, כולל שירותים כמו Amazon SageMaker לפיתוח מודלים של למידת מכונה, AWS Lambda לפיתוח ללא שרתים, Amazon Athena ו-AWS Glue.
· יכולות אנליטיות וטכניות גבוהות: יכולת לנתח בעיות מורכבות ולהציע פתרונות מבוססי נתונים.
· ראייה מערכתית והבנת תהליכים מורכבים
· ניסיון בעבודה בארגונים פיננסיים: יתרון.