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. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
Polski
@termdocs
← Wszystkie oferty

Lead Data Scientist / VP

Lead111 600 USD · okres nie podanyMississauga Ontario Canada, CA3 dn. temu
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
awsazureci/cdcloudembeddingsgoogle cloudjavascriptlangchainlanggraphllmopsmlopsnumpy
Szczegóły
Wymiar pracy
Pełny etat
Doświadczenie
od 6 lat
Praktyki
CI/CD, LLMOps, MLOps
Wykształcenie
Doktorat
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
The Lead Data Scientist will work hands-on across the AI and analytics development lifecycle. The role will design analytical approaches, develop and validate models, build Generative AI and agentic workflows, and partner with data engineers and technology teams to implement scalable production solutions. The successful candidate will combine strong data-science expertise with practical engineering skills, enterprise implementation experience, and an understanding of governance requirements. The role will also provide technical guidance to other data scientists and help establish reusable methods, coding standards, and implementation practices. Key Responsibilities Advanced Analytics and Statistical Modeling Design and implement statistical analyses, predictive models, machine-learning solutions, and analytical frameworks. Translate workforce and organizational questions into measurable hypotheses, appropriate methodologies, and actionable insights. Apply techniques such as regression, classification, clustering, survival analysis, forecasting, experimentation, and causal inference. Perform feature engineering, variable selection, model tuning, validation, sensitivity testing, and performance evaluation. Apply explainability methods such as SHAP, feature attribution, and scenario analysis. Clearly document and communicate analytical assumptions, limitations, findings, and business implications. Generative AI and Agentic Solutions Design and build Generative AI applications, R
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