职责
• 运用统计建模、因果推断和贝叶斯方法的专业知识，分析大规模和复杂数据集，揭示有价值的洞察和模式
• 设计和实施实验，包括A/B测试，以衡量不同策略、举措和产品变化对用户行为和业务结果的影响
• 开发预测模型和机器学习算法，识别用户行为的关键驱动因素，优化获取和保留策略，并支持决策制定
• 预测客户终身价值，支持增长策略、客户细分和保留举措
• 运用因果模型等高级统计技术，理解不同变量对用户行为的影响，并为增长策略提供指导
• 实施强大的MLOps流程，自动化部署、监控和维护在生产环境中的模型
• 评估部署的机器学习模型，识别改进机会，并实施更新和增强，以有效应对不断变化的数据模式和业务需求
• 通过清晰的可视化、报告和演示，向技术和非技术利益相关者有效传达复杂的发现和洞察
• 保持对统计建模、机器学习和因果推断技术的最新进展的了解，应用它们推动增长举措的持续改进
要求
• 统计学、应用数学、计算机科学或相关领域的学士学位或以上学历
• 3-5+年数据科学、算法工程或机器学习的工作经验
• 强大的技术能力，结合在极大规模数据集上进行数据挖掘和机器学习应用的实际经验
• 扎实的A/B测试方法论的技术和知识，能够持续探索并找到最佳实践
• 有洞察力的数据意识和严谨的逻辑思维，能够提供系统性的方法解决业务问题
• 具有技术领导力和自我驱动能力。愿意教导他人并学习新技术
• 具备在压力下工作的能力，有勇气克服困难并接受挑战
工作类型：全职，长期
薪资：每月3921.84美元至12784.45美元
福利：
• 牙科保险
• 健康保险
工作时间：
• 周一至周五
额外补贴类型：
• 绩效奖金
经验：
• 机器学习：3年（必需）
通勤能力：
• 新加坡408942（必需）
可搬迁能力：
• 新加坡408942：在开始工作之前搬迁（必需）
工作地点：现场 
新加坡