Wir verwenden technische Cookies und das anonymisierte Besuchsprotokoll von Zorky. Yandex Metrica (Daten werden auf Servern in Russland gespeichert) läuft nur mit Ihrer Einwilligung. Wir verkaufen keine Daten. Mehr zu Cookies und Statistik.
Zorky läuft im Testmodus — alles ist kostenlos. Stellen und Unternehmensseiten sind für alle offen; Links zu den Anzeigen und Ihre persönliche Stellenauswahl gibt es nach der Registrierung. Registrieren →
← Alle Stellen

Data Scientist

Level nicht angegebenoffice4.000 SGD · Zeitraum nicht angegebenSingapore, SGvor 3 Wo.
Markteinblicke
📊 AI / ML / Data Science: Gehälter und Nachfrage am Markt
Stack
Supervised LearningMachine Learninglarge datasetsRisk ModelingInformation SystemsClassificationModel EvaluationTeaching QualificationComputer ScienceFeature EngineeringAnomaly DetectionLead Scoring
Details
Methoden
CI/CD, DevOps
Unternehmen und Link anzeigen
Kostenlos, nach der Anmeldung.
Bewerben
Laden Sie Ihren Lebenslauf hoch — Arbeitgeber und Recruiter aus verschiedenen Ländern, die Ihr Profil suchen, können Sie direkt kontaktieren.
Lebenslauf senden →
Beschreibung

Role Overview We are looking for a Data Scientist to support across 4-5 product squads working with government agencies to redesign workflows and build AI-enabled solutions. You will work on problems involving large volumes of operational data. Your role is to help teams move beyond rules-based automation by identifying patterns in data, detecting anomalous or higher-risk cases, and building models that help officers prioritise their attention.

This is an applied role. You should be comfortable moving from exploratory analysis and modelling to building data pipelines and putting models into production. Key Responsibilities⚠ REQUIRED • Analyse large operational datasets to identify patterns, anomalies, outliers and risk indicators.

• Develop approaches for anomaly detection, clustering, segmentation and risk scoring. • Build supervised machine-learning models where historical outcomes or labelled cases are available. • Perform feature engineering using structured and unstructured data.

• Design evaluation approaches to assess model performance, including precision, recall, false positives and false negatives. • Work with domain experts to determine how analytical outputs should be incorporated into operational workflows. • Build and maintain data-processing and feature pipelines to support modelling at scale.

• Develop production-ready model or scoring pipelines and integrate them with applications built by the forward-deployed teams. • Monitor model performance, data quality

Vollständige Beschreibung, Unternehmen und Bewerbungslink — nach der Anmeldung. Anmelden
Kontaktdaten des Arbeitgebers (E-Mail/Telefon/Telegram) sind in der öffentlichen Vorschau ausgeblendet. Senden Sie Ihren Lebenslauf — dann können Arbeitgeber Sie direkt kontaktieren.
Dieses Stellenangebot melden
Dringende Frage? Schreiben Sie @termdocs