今週のデータ サイエンスの仕事トップ 10

このトップ 10 のデータ サイエンスの仕事のリストは、新しい分野でのキャリアを始めるのに役立ちます。

データ サイエンスは急速に拡大している専門職であり、必要なスキルと専門知識を備えた人なら誰にとっても魅力的な仕事の可能性が数多くあります。 キャリアを始めたばかりでも、変化を求めている場合でも、利用できる可能性は数多くあります。 この記事では、その週の上位 10 のデータ サイエンスの仕事を紹介します。これにより、利用可能なものを確認し、最適な機会を見つけることができます。

Deloitte (ハイデラバード) のデータ サイエンス マネージャー

候補者は、データ変換と機械学習モデルを利用する大規模なデータ サイエンス イニシアチブの管理を支援する必要があります。 リーダーシップのための一流のツールと洞察を設計し、データ、コーディング/視覚化プラットフォーム、クライアントの要求の複雑さのバランスを取る。 タスクを自動化および合理化することで、効率とスケーラビリティを向上させます。

Google のデータ サイエンティスト、ビジネスおよびマーケティング (グルガオン)

責任 – 重要かつ実用的な結果を提供することに重点を置いた取り組みを確実にするために、批判的思考を適用し、ステートメントの定義、脱構築、および問題解決を発行します。 データ ソースと機能の識別と統合、データ パイプライン処理、機能エンジニアリング、データ変更、研究から生産に変換できるスクリプト/コード駆動型の方法を使用した分析などのデータ エンジニアリング アプローチを採用して作成します。

Capgemini (バンガロール) のデータ アナリスト

顧客修復分析チームは、顧客修復集団の特定、修復の実行、探索的分析、トランザクション テストなどの分析タスクを支援する新しいチーム メンバーを探しています。 チーム メンバーとして、お客様の修復分析の実行活動と実行前のトランザクション テストをサポートする責任があります。

Google (バンガロール) のデータ サイエンティスト、ビジネスおよびマーケティング

役割と責任 – データ ソースと機能の識別と統合、データ パイプライン処理、機能エンジニアリング、データ変更、研究から実稼働に変換できるスクリプト/コード駆動型の方法を使用した分析などのデータ エンジニアリング アプローチを採用して作成します。 適切な数学的方法、自然言語処理 (NLP)、および意味分析を使用して、分析し、説明モデル、予測モデル、規範モデルを作成します。

Tech Mahindra (プネー) の機械学習エンジニア

ML エンジニアのスキルセット: AWS Sagemaker を使用してデータ/ML パイプラインを構築および維持する経験があるため、Python/PySpark の経験を持つ候補者が必要です。 AWS Personalize および AWS EventBridge の経験と同様に、Sagemaker を使用して ML モデルを構築した経験が必要です。

Razorpay (バンガロール) のデータ サイエンティスト

彼らは、拡大中のチームに加わるやる気のあるデータ サイエンティストを探しています。 新入社員は、会社全体の他のデータ サイエンティストやエンジニアと協力して、Razorpay のさまざまな問題に対応する製品品質のモデルを開発する責任を負います。

Google のデータ アナリスト、トラスト アンド セーフティ (ハイデラバード)

候補者の役割と責任には、大規模なデータ ストアから洞察を得るために複雑なデータ分析を実行すること、エンジニアリング、セールス、ポリシーなどの機能横断的なグループと協力して自動化を促進すること、ポリシーを更新すること、製品の脆弱性を修正すること、および安全なオンライン エクスペリエンスを提供することが含まれます。ユーザー。

Infosys (バンガロール) のデータサイエンティスト

候補者には次の能力が必要です: プログラミング言語には、Python、R、SQL、ML メソッド、責任ある AI のための ML、NLP などの AI ドメイン、音声、コンピューター ビジョン、構造化データ、教師あり、教師なしなどの学習パターンが含まれます。 、強化学習。 データ分析、機械学習、モデルの展開、およびスケーラビリティのためのツール データセットの知識、オープン コミュニティで利用可能な事前構築済みのモデル、およびサードパーティ プロバイダー。

Fractal (バンガロール) のデータサイエンティスト

責任 – 問題の説明を理解し、独立した/積極的/ソート リーダーシップを備えた分析ソリューションと方法論を独自に実行する能力。 組織全体の利害関係者と協力して、会社やクライアントのデータを使用してビジネス ソリューションを作成する機会を見つける。 概念化、設計、および提供することにより、高品質のソリューションと洞察に満ちた分析を作成します。

IndusInd Bank のデータ アナリスト (Gurugram)

個人は、資産分析およびデータ サイエンス チームの一員として、銀行の最先端の問題に取り組みます。 個人は、リスク、ビジネス、パートナーシップ、デジタル戦略の利害関係者と緊密に協力して、銀行の収益性と成長を後押しするキャンペーン戦術を開発および改良します。

全体として、これらは今週募集中の多くのデータ サイエンスの求人のほんの一部です。

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