Data Scientist
AI限定地区（需当地身份）
公司Boardroom Appointments
薪资未公开
工作地点South Africa
地域资格限定地区（需当地身份）
时区要求日间重叠约 3 小时，需偶尔早起或晚睡
用工类型Full Time
发布时间今天
数据来源Himalayas
注意地域限制：该职位明确限定在 South Africa 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。
关于本页中文：职位描述由本机离线模型翻译，属机器翻译，供快速判断用；正式沟通与投递请以英文原文为准。官方翻译通道恢复后会自动重译升级。
数据科学家最低要求：· 计算机科学，数据科学，统计学或相关领域的学士学位。· 数据科学或相关职业方面的至少5年的专业经验。· 数據集成，分析和可视化能力。· Python 语言强大的编程技能。· 与机器学习框架有丰富的经验。• 高程度关注细节的分析和解决问题技巧。· 自在自己的位置上工作的能力。·熟练的书面和口头英语沟通。责任：· 用公司开发和实施基于 AI 的解决方案，以应对复杂业务挑战。· 使用 Palantir 实现生成人工智能解决方案。·分析大规模多元化的数据集，以发现可操作的见解并推动数据驱动决策。·与跨职能的团队合作定义项目要求和成果。·设计，构建和部署机器学习模型和算法。·通过全面的报告和视觉化向利益相关者传达调查结果和建议。· 保持最新的人工智能，机器学习和数据科学技术进步，以不断改进方法及结果。原始地发表在喜马拉雅山脉
查看英文原文
Data Scientist
Minimum Requirements:
- Matric (Grade 12)
- Bachelors or Masters degree in Computer Science, Data Science, Statistics, or a related field.
- Minimum of 5 years of professional experience in data science or a related role.
- Proficiency in data integration, analysis, and visualisation.
- Strong programming skills in Python
- Experience with machine learning frameworks
- Strong experience with AWS or similar
- Analytical and strong problem solving skills with a high degree of attention to detail
- Ability to work from your location with your own fast and stable internet connection as well as a productive home office workspace.
- Strong communication and teamwork abilities
- Proficient in written and oral English communication.
Responsibilities:
- Develop and implement AI-driven solutions using Company to address complex business challenges.
- Implement generative AI solutions using Palantir.
- Analyse large and diverse datasets to uncover actionable insights and drive data-driven decision-making.
- Collaborate with cross-functional teams to define project requirements and deliverables.
- Design, build, and deploy machine learning models and algorithms.
- Communicate findings and recommendations to stakeholders through comprehensive reports and visualisations.
- Stay up-to-date with the latest advancements in AI, machine learning, and data science to continuously improve methodologies and outcomes.
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