Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Data Scientist II

hybridSingapore, SGСкор 57.5/1003д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
embeddingskeraspythonpytorchsklearnsparksqltensorflow
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Carousell Group is the leading recommerce group in Greater Southeast Asia on a mission to inspire the world to start selling, and to make secondhand the first choice. Founded in August 2012 in Singapore, the Group has a leading presence in eight markets under the brands Carousell, Cho Tot, Laku6, Mudah.my, OneKyat, Ox Street, and Refash, serving tens of millions of monthly active users. Carousell is backed by leading investors including Telenor Group, Rakuten Ventures, Naver, STIC Investments and Sequoia Capital India. As a team of passionate individuals working together to solve meaningful problems, there is so much more for you to discover in a career with Carousell. Our culture is made up of hiring, developing, and promoting people who embody our values of solving problems for our users; having a mission-first mindset; being relentlessly resourceful; caring deeply; and staying humble to constantly improve. Together as an organisation, we make magic happen. You will be joining a central team of talented Data Scientists, working on a wide variety of impactful & important problem areas like: Search, Personalisation, Content Moderation, Trust & Safety, AI led Automation, Computer Vision, Conversation AI (NLP) etc. What you'll doShip and improve models in production. End-to-end ML model development lifecycle: data wrangling, feature engineering, model selection / architecture, training, offline & online evaluations, planning A/B experimentation & productionization.Turn ad-hoc b
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs