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Principal Data Scientist - R01551388
Analyses du marché
📊 AI / ML / Data Science: salaires et demande sur le marchéDétails
- Expérience
- 12 ans et plus
- Pratiques
- CI/CD, MLOps
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Principal Data Scientist
Primary Skills
- ML & GenAI Expertise – LLMs (GPT, RAG), NLP, Deep Learning
- MLOps & Deployment – Model lifecycle management, CI/CD, monitoring
- Data Engineering – Scalable data pipelines, big data tools (Databricks/Spark)
- Programming – Python, SQL, TensorFlow/PyTorch
- Leadership – Team mentoring, AI strategy, stakeholder collaboration.
- Hypothesis Testing, T-Test, Z-Test, Regression (Linear, Logistic), Python/PySpark, SAS/SPSS, Statistical analysis and computing, Probabilistic Graph Models, Great Expectation, Evidently AI, Forecasting (Exponential Smoothing, ARIMA, ARIMAX), Tools(KubeFlow, BentoML), Classification (Decision Trees, SVM), ML Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Sci-Kit Learn, CNTK, Keras, MXNet), Distance (Hamming Distance, Euclidean Distance, Manhattan Distance), R/ R Studio
Job requirements
- Education : Bachelor’s or Master’s Degree in Computer Science, IT, Engineering, or related fields.
- Experience :
- Overall 12+ years of experience, including 2+ years in delivering AI-powered products .
- Minimum 2 years of dedicated Product Management experience .
- At least 1 year of experience with GPT/LLM model development (pre-processing, feature selection, hyper-parameter tuning).
- Technical Expertise :
- Hands-on experience with Agentic AI and Graph RAG solutions.
- Skilled in developing and training GPT/LLM models for applications such as chatbots, Q&A systems, and recommendation engines.
- Strong background in data analysis, pre-pro
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