Diese Liste der Top 10 Data Science-Jobs wird Ihnen helfen, Ihre Karriere in dem aufstrebenden Bereich zu starten.
Data Science ist ein schnell wachsender Beruf mit zahlreichen interessanten Berufsaussichten für jeden, der über die erforderlichen Fähigkeiten und Fachkenntnisse verfügt. Ob Sie gerade erst in den Beruf einsteigen oder sich verändern möchten, es stehen Ihnen zahlreiche Möglichkeiten offen. In diesem Artikel heben wir die 10 besten Data-Science-Jobs der Woche hervor, damit Sie sehen können, was verfügbar ist, und die perfekte Stelle für Sie finden.
Data Science Manager bei Deloitte (Hyderabad)
Der Kandidat sollte beim Management großer Data-Science-Initiativen helfen, die Datentransformations- und Machine-Learning-Modelle verwenden. Um erstklassige Tools und Erkenntnisse für die Führung zu entwickeln und die Komplexität von Daten, Codierungs-/Visualisierungsplattformen und Kundenanforderungen auszugleichen. Steigern Sie die Effizienz und Skalierbarkeit, indem Sie Aufgaben automatisieren und rationalisieren.
Data Scientist, Business und Marketing bei Google (Gurgaon)
Verantwortlichkeiten – Um sicherzustellen, dass sich die Bemühungen auf die Bereitstellung signifikanter und praktischer Ergebnisse konzentrieren, wenden Sie kritisches Denken an und stellen Sie die Definition, Dekonstruktion und Problemlösung von Aussagen heraus. Übernehmen und erstellen Sie Data-Engineering-Ansätze wie Datenquellen- und Feature-Identifizierung und -Integration, Data Pipelining, Feature Engineering, Data Munging und Analyse mit skript-/codegesteuerten Methoden, die von der Forschung in die Produktion übersetzt werden können.
Datenanalyst bei Capgemini (Bengaluru)
Das Customer Remediation Analytics-Team sucht nach neuen Teammitgliedern, die bei Analyseaufgaben helfen, z. B. bei der Identifizierung der Kundenbehebungspopulation, der Durchführung von Behebungen, explorativen Analysen und Transaktionstests. Als Teammitglied sind Sie für die Unterstützung der Ausführungsaktivitäten von Kundenbehebungsanalysen und Transaktionstests vor der Ausführung verantwortlich.
Data Scientist, Business und Marketing bei Google (Bengaluru)
Rollen und Verantwortlichkeiten – Übernehmen und erstellen Sie Data-Engineering-Ansätze wie Datenquellen- und Feature-Identifizierung und -Integration, Data Pipelining, Feature Engineering, Data Munging und Analyse mit skript-/codegesteuerten Methoden, die von der Forschung in die Produktion übersetzt werden können. Verwenden Sie geeignete mathematische Methoden, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und semantische Analyse, um erklärende, prädiktive und präskriptive Modelle zu analysieren und zu erstellen.
Machine Learning Engineer bei Tech Mahindra (Pune)
Die Fähigkeiten eines ML-Ingenieurs: Ein Kandidat mit Python/PySpark-Erfahrung ist erforderlich, ebenso wie Erfahrung im Erstellen und Warten von Daten/ML-Pipelines mit AWS Sagemaker. Erfahrung in der Erstellung von ML-Modellen mit Sagemaker ist ebenso erforderlich wie Erfahrung mit AWS Personalize und AWS EventBridge.
Data Scientist bei Razorpay (Bengaluru)
Sie suchen einen motivierten Data Scientist für ihr wachsendes Team. Der neue Mitarbeiter wird für die Zusammenarbeit mit anderen Datenwissenschaftlern und Ingenieuren im gesamten Unternehmen verantwortlich sein, um Modelle in Produktionsqualität für eine Vielzahl von Razorpay-Problemen zu entwickeln.
Datenanalyst, Vertrauen und Sicherheit bei Google (Hyderabad)
Die Rolle und Verantwortlichkeiten des Kandidaten umfassen die Durchführung komplexer Datenanalysen, um Erkenntnisse aus riesigen Datenspeichern zu gewinnen, die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Gruppen wie Technik, Vertrieb und Richtlinien, um die Automatisierung zu erhöhen, die Aktualisierung von Richtlinien, die Behebung von Produktschwachstellen und die Bereitstellung eines sicheren Online-Erlebnisses für Benutzer.
Data Scientist bei Infosys (Bengaluru)
Folgende Fähigkeiten werden vom Kandidaten vorausgesetzt: Programmiersprachen umfassen Python, R, SQL, ML-Methoden, ML für Responsible AI, KI-Domänen wie NLP, Voice, Computer Vision, strukturierte Daten und Lernmuster wie Supervised, Unsupervised und Verstärkungslernen. Tools für Datenanalyse, maschinelles Lernen, Modellbereitstellung und Skalierbarkeit Dataset-Kenntnisse, vorgefertigte Modelle, die in der offenen Community und von Drittanbietern verfügbar sind.
Datenwissenschaftler bei Fractal (Bengaluru)
Verantwortlichkeiten – Fähigkeit, eine Problembeschreibung zu verstehen und analytische Lösungen und Methoden mit unabhängiger/proaktiver/Vordenkerrolle unabhängig auszuführen. Arbeiten Sie mit Interessenvertretern im gesamten Unternehmen zusammen, um Möglichkeiten für die Verwendung von Unternehmens-/Kundendaten zur Erstellung von Geschäftslösungen zu finden. Erstellen Sie hochwertige Lösungen und aufschlussreiche Analysen, indem Sie sie konzipieren, entwerfen und bereitstellen.
Datenanalyst bei IndusInd Bank (Gurugram)
Die Person würde als Teil des Asset-Analytics- und Data-Science-Teams an topaktuellen Problemen für die Bank arbeiten. Die Person wird eng mit Interessenvertretern aus den Bereichen Risiko, Geschäft, Partnerschaften und digitale Strategien zusammenarbeiten, um Kampagnentaktiken zu entwickeln und zu verfeinern, um die Rentabilität und das Wachstum der Bank zu steigern.
Insgesamt sind dies nur einige der vielen Stellenangebote im Bereich Data Science, die diese Woche verfügbar sind.
source – www.analyticsinsight.net
