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数据科学家 | 远程仅限拉美地区

Data Scientist | Remote LATAM Only

AI限定地区（需当地身份）与中国几乎无重叠，需长期倒时差
公司Agentic Dream
薪资未公开
工作地点Colombia
地域资格限定地区（需当地身份）
时区要求与中国几乎无重叠，需长期倒时差
用工类型Contractor
发布时间19 天前
数据来源Himalayas
前往 Himalayas 查看并投递 →
注意地域限制：该职位明确限定在 Colombia 招聘。如果你是位于中国大陆的求职者，通常需要当地工作身份才能投递，或需与雇主确认是否接受独立合同（Contractor）形式合作。
作息提示：与中国几乎无重叠，需长期倒时差。

我们寻找一位高度专业的数据科学家，开发高级模型，分析复杂数据集，并生成推动决策和自动化的洞察。
该职位专注于利用数据和人工智能创建创新解决方案，以推动业务成功。
你将与数据工程师、AI 工程师和产品经理合作，构建可扩展且有影响力的解决方案。

主要职责

  • 为预测分析、推荐系统、自然语言处理和计算机视觉开发和部署机器学习模型。
  • 进行统计分析和数据探索，提取可操作的见解。
  • 设计和实现 AI/ML 算法，包括监督和非监督学习技术。
  • 使用深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）处理复杂的 AI 任务。
  • 使用大数据处理框架如 Apache Spark 和 Dask。
  • 与数据工程师合作优化数据管道和特征工程。
  • 实现模型监控、验证和优化技术。
  • 使用 A/B 测试和实验来优化模型并提升决策能力。
  • 在云环境（AWS、Azure、GCP）中部署 AI 解决方案。
  • 跟踪 AI/ML 研究趋势，并将最先进技术整合到业务应用中。

要求
所需技能与经验

  • 精通 AI/ML 框架：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn。
  • 熟悉监督学习、无监督学习和深度学习模型。
  • 具备数据分析和可视化经验（Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn）。
  • 具备 SQL 和 NoSQL 数据库的实战经验，用于数据检索和处理。
  • 精通 Python、R 或 Julia 用于机器学习和数据分析。
  • 具备云 AI 服务（AWS SageMaker、Google Vertex AI、Azure ML）经验。
  • 熟悉时间序列预测、自然语言处理和推荐系统。
  • 具备 A/B 测试、实验和模型性能评估经验。
  • 熟悉 MLOps 工具（MLflow、Kubeflow）用于模型部署和追踪。

优先条件

  • 具备大型语言模型（LLMs）和生成式 AI 经验。
  • 掌握检索增强生成（RAG）和提示工程的实战知识。
  • 具备图分析、异常检测和优化算法背景。
  • 了解图数据库（Neo4j、ArangoDB）和知识图谱。
  • 参与过开源 AI/ML 项目或学术研究。
查看英文原文

We are looking for a highly skilled Data Scientist to develop advanced models, analyze complex datasets, and generate insights that fuel decision-making and automation.
This role focuses on leveraging data and AI to create innovative solutions that drive business success.
You will collaborate with Data Engineers, AI Engineers, and Product Managers to build scalable and impactful data solutions.
Key Responsibilities

  • Develop and deploy machine learning models for predictive analytics, recommendation systems, NLP, and computer vision.
  • Perform statistical analysis and data exploration to extract actionable insights.
  • Design and implement AI/ML algorithms, including supervised and unsupervised learning techniques.
  • Utilize Deep Learning frameworks (TensorFlow, PyTorch) for complex AI tasks.
  • Work with big data processing frameworks such as Apache Spark and Dask.
  • Collaborate with Data Engineers to optimize data pipelines and feature engineering.
  • Implement model monitoring, validation, and optimization techniques.
  • Use A/B testing and experimentation to refine models and improve decision-making.
  • Deploy AI solutions in cloud environments (AWS, Azure, GCP).
  • Stay updated with AI/ML research trends and integrate state-of-the-art techniques into business applications.

Requirements
Required Skills & Experience

  • Proficiency in AI/ML frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
  • Strong understanding of supervised, unsupervised, and deep learning models.
  • Experience in data analysis and visualization (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn).
  • Hands-on experience with SQL and NoSQL databases for data retrieval and processing.
  • Proficiency in Python, R, or Julia for machine learning and data analysis.
  • Experience with cloud AI services (AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML).
  • Strong knowledge of time-series forecasting, NLP, and recommendation systems.
  • Experience in A/B testing, experimentation, and model performance evaluation.
  • Familiarity with MLOps tools (MLflow, Kubeflow) for model deployment and tracking.

Preferred Qualifications

  • Experience with Large Language Models (LLMs) and generative AI.
  • Hands-on knowledge of Retrieval-Augmented Generation (RAG) and prompt engineering.
  • Strong background in graph analytics, anomaly detection, and optimization algorithms.
  • Understanding of graph databases (Neo4j, ArangoDB) and knowledge graphs.
  • Contributions to open-source AI/ML projects or academic research.

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