Używamy techniczne pliki cookie i statystyki odwiedzin: Yandex Metrica i zanonimizowany dziennik odwiedzin Zorky. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Ta strona to tylko demo: nazwy firm, linki i osobiste zestawienie ofert otwierają się po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
Polski
@termdocs
← Wszystkie oferty

Data Scientist

Middle8000 SGD · okres nie podanySingapore, SG2 dn. temu
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
Feasibility StudiesOperational RequirementsFraud DetectionRequirement Reviewsmonitor grantsHome workingWorkflow AnalysisSQL ProgrammingPredictive AnalyticsMaintenance SupportFraud AnalyticsReproducibility
Szczegóły
Doświadczenie
od 3 lat
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
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
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs