Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

Data Scientist

Middle8,000 SGD · период не указанSingapore, SG2нед назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
Feasibility StudiesOperational RequirementsFraud DetectionRequirement Reviewsmonitor grantsHome workingWorkflow AnalysisSQL ProgrammingPredictive AnalyticsMaintenance SupportFraud AnalyticsReproducibility
Условия
Опыт
от 3 лет
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание

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

Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs