หน้าที่ความรับผิดชอบ

เรากำลังมองหา นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโส เพื่อเข้าร่วมทีมของเราและขับเคลื่อนการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลในอุตสาหกรรมค้าปลีก คุณจะได้ทำงานในโครงการที่มีผลกระทบสูง พัฒนาแบบจำลองการทำนาย ปรับกลยุทธ์การกำหนดราคา และเพิ่มพูนความเข้าใจเกี่ยวกับลูกค้า บทบาทนี้ต้องการความเชี่ยวชาญด้าน Machine Learning, Data Engineering และ MLOps พร้อมกับประสบการณ์ในการจัดการการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ PySpark

ความรับผิดชอบหลัก:
พัฒนาและปรับใช้แบบจำลอง Machine Learning สำหรับการคาดการณ์ความต้องการ แบ่งกลุ่มลูกค้า ปรับราคาให้เหมาะสม และการจัดการสินค้าคงคลัง
ทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และดำเนินการ Feature Engineering Pipelines อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลอง
ใช้ PySpark เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบกระจาย
ร่วมมือกับวิศวกรข้อมูล เพื่อสร้าง Data Pipelines ที่ปรับขนาดได้และรับประกันคุณภาพของข้อมูล
นำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ MLOps ไปใช้สำหรับการปรับใช้แบบจำลอง การตรวจสอบ และการฝึกอบรมใหม่ในการผลิต
ออกแบบ ETL Workflows สำหรับการประมวลผลล่วงหน้าและการแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
สื่อสารผลการวิจัยและคำแนะนำให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ อย่างชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้
ติดตามความก้าวหน้าล่าสุดในด้าน AI, Machine Learning และ Data Engineering

คุณสมบัติ:
ประสบการณ์ 5 ปีขึ้นไป ในด้าน Data Science, Machine Learning หรือ AI เชิงประยุกต์
ทักษะการเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่งใน Python (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
ประสบการณ์ตรงกับ PySpark สำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
ประสบการณ์กับ SQL สำหรับการสืบค้นชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ
ความคุ้นเคยกับแพลตฟอร์มคลาวด์ (AWS, GCP, Azure) และเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบกระจาย
ความรู้เกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติของ MLOps (การกำหนดเวอร์ชันของแบบจำลอง, CI/CD สำหรับ ML, การตรวจสอบ, ระบบอัตโนมัติ)
ประสบการณ์การทำงานกับ ETL Workflows และ Data Engineering Pipelines
ความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ทางสถิติ การพยากรณ์อนุกรมเวลา และเทคนิคการจัดกลุ่ม
ทักษะการแก้ปัญหาและการสื่อสารที่ยอดเยี่ยม พร้อมความสามารถในการแปลข้อมูลเชิงลึกให้เป็นมูลค่าทางธุรกิจ
ประสบการณ์ในอุตสาหกรรมค้าปลีก หรือการทำงานกับข้อมูลอีคอมเมิร์ซ/ผู้บริโภค
ความคุ้นเคยกับเครื่องมือต่างๆ เช่น Databricks, Airflow, MLflow และ Docker/Kubernetes
ประสบการณ์กับ Deep Learning Frameworks สำหรับ NLP หรือ Computer Vision

 

หมายเหตุ

- อัตรา : หลายอัตรา
- สัญชาติ : ไทย