Usiamo cookie tecnici e statistiche delle visite: Yandex Metrica e il registro anonimizzato delle visite di Zorky. Non vendiamo mai dati. Ulteriori informazioni su cookie e statistiche.
Zorky è in modalità di prova: tutto è gratuito. Questo sito è solo una demo: nomi delle aziende, link e il tuo feed personale si sbloccano dopo la registrazione. Registrati →
ZorkyZorky
Italiano
@termdocs
← Tutte le offerte

Data Scientist

Middle8000 SGD · periodo non indicatoSingapore, SG2 g fa
Analisi del mercato
📊 AI / ML / Data Science: stipendi e domanda sul mercato
Stack
Feasibility StudiesOperational RequirementsFraud DetectionRequirement Reviewsmonitor grantsHome workingWorkflow AnalysisSQL ProgrammingPredictive AnalyticsMaintenance SupportFraud AnalyticsReproducibility
Dettagli
Experience
3+ years
Mostra azienda e link
Gratis, dopo l'accesso.
Candidati
Carica il tuo CV: datori di lavoro e recruiter di diversi paesi che cercano il tuo profilo potranno contattarti direttamente.
Invia il tuo CV →
Descrizione
Data Scientist Work location- Paya Lebar The Data Scientist is embedded within the Data Science and AI Division (DSAD), working as part of the Fraud Analytics Models (FAM) team. The role will support the maintenance and expansion of FAM 2.0, which detects misuse of public training grant. This includes addressing the methodology and threshold review backlog; building and operationalising the FAM 2.0 Technical Dashboard; and assessing how new schemes can be progressively brought within FAM 2.0's fraud-risk coverage. Experience: 3–5 years of hands-on experience in data science, advanced analytics, model validation, fraud/risk analytics or programme analytics. B. Technical & Professional Competencies • Strong hands-on proficiency in Python and SQL for data extraction, transformation, exploratory analysis, with experience building reproducible analytical workflows. • Hands-on experience developing, validating or enhancing predictive, risk-scoring, fraud-detection or anomaly-detection models, including feature development, back-testing, threshold calibration and performance evaluation using measures such as precision, recall and related trade-offs. • Experience translating business, policy or operational requirements into analytical specifications, model logic, indicators, rules or measurable risk hypotheses. • Experience working with complex, large-scale datasets, including assessing data quality, tracing data lineage, investigating anomalies and documenting analytical assumptions
Descrizione completa, azienda e link per candidarti: dopo l'accesso. Accedi
I contatti del datore di lavoro (email/telefono/telegram) sono nascosti nell'anteprima pubblica. Invia il tuo CV così i datori di lavoro possono contattarti direttamente.
Domanda urgente? Scrivi a @termdocs