公司描述
Grab的生活
在Grab，每个Grabber都受到Grab Way的指导，这个指南详细说明了我们的使命，我们如何相信我们可以实现它，以及我们的运营原则 - 4Hs：心、饥饿、荣誉和谦卑。这些原则指导并帮助我们做出决策，以便我们致力于为东南亚人民创造经济赋权。
职位描述
了解我们的团队
• 在需求数据科学团队中，您是Grab打车和配送业务的核心和中心。我们负责构建DS模型并将其在生产环境中提供，以支持Grab的广告和营销服务。
• 我们的主要目标是帮助消费者发现最有吸引力的产品，为我们的商家/广告客户提供最高效的营销活动，以实现他们的业务目标，并在我们的平台上建立可持续的业务。
• 我们应用机器学习、预测、推荐和优化技术来处理海量数据集，以模拟我们的消费者在不同营销策略下在我们的平台上的互动。我们还不断进行大规模的实时实验，以改进我们的实施。
了解角色
• 探索和提取来自大规模数据集的地理空间、行为、经济以及数千万客户在我们平台上的互动的洞察力，跨多个业务垂直领域（例如，食品、商店、交通等）在区域内。
• 深入研究，识别业务洞察力，并为特定业务用例提出数据科学解决方案，工作范围包括但不限于客户细分、客户生命周期价值、推荐、转化率预测、排名和重新排序、需求预测、广告投放和优化等。
日常活动
• 在PRD中设计、构建、验证、测试和部署数据科学解决方案。
• 通过迭代模型增强和A/B测试进行持续改进。
• 与其他数据科学家、软件工程师和业务运营团队合作，提供业务解决方案。
• 为团队的创新和知识产权创造贡献。
资格要求
必备条件
• 博士学位毕业生，或者具有至少3年经验的硕士学位毕业生，专业为机器学习、统计学、应用数学、计算机科学、经济学、运筹学或相关领域。
• 深入理解机器学习、深度学习、数据挖掘、优化算法基础。
• 在快速学习新的数据科学和ML/AI技术方面有良好的记录。
• 有机器学习框架的经验（scikit-learn、Spark MLlib、Tensorflow、pytorch等）。
• 熟练掌握一种或多种以下编程语言：Python、Scala。
• 自我激励、独立学习者，并愿意与团队成员分享知识。
• 在动态工作环境中注重细节和高效的时间管理能力。
优先条件
• 构建推荐系统、客户细分、广告投放、广告竞价、广告优化等方面的经验。
• 在大规模应用程序的算法和模型开发方面有实际经验。
• 有使用Spark等一个或多个大数据处理框架的实际经验。
• 有将CI/CD原则应用于数据科学项目的经验。
• 有实时数据处理技术（如Flink、Kafka等）的经验。
其他信息
我们的承诺
我们致力于建立多元化的团队，营造一个包容性的工作环境，使所有Grabbers能够发挥自己的最佳水平，无论其国籍、种族、宗教、年龄、性别认同或性取向以及其他使每个Grabber独特的特质。 
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