日期：2024年1月15日
地点：
悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 墨尔本，维多利亚州，澳大利亚
部门：支持部门
职位描述：
数据科学家
在真实环境中使用尖端分析和人工智能技术工作
灵活的工作安排-以最适合您的方式工作
薪酬包装-以适应您的个人和财务情况
数据科学家将成为我们团队的重要成员。您将负责利用先进的分析方法和生成算法创建合成数据并得出可操作的见解。这个职位提供了一个独特的机会，与包括数据工程师和机器学习工程师在内的多学科团队一起在生成AI的尖端工作，并支持工程主管执行GenAI SDT工作计划。
您的典型工作日会是什么样子？
通过使用数据，云计算，分析和人工智能技术，为客户提供咨询，帮助解决不同行业的实际业务问题
进行“实践性”的统计和机器学习建模，计算和数据工程
参与深度学习，机器学习和相关技术的趋势和创新的识别
主要职责：
分析建模和数据模拟：利用生成算法为各种建模练习创建合成数据集，确保数据的完整性和相关性。需要负责支持我们如何快速从原型获得想法并推广。因此，不仅能够原型设计，还能将模型投入生产是关键
数据分析和解释：分析复杂数据集并提供与业务目标一致的可操作见解
研究和开发：及时了解生成AI的新兴趋势，并通过积极参与研究项目为内部知识库做出贡献
合作与沟通：与不同部门合作，确定业务需求并提出解决方案，将技术概念有效地传达给非技术利益相关者
道德考量：在所有数据科学项目中实施道德准则，特别是涉及合成数据的项目，以确保负责任和合规的数据使用
技术领导：指导初级数据科学家，并与数据工程团队合作，确保生成模型的无缝数据管道集成。
关键技能：
至少5年与数据分析，特征工程和使用市场领先的机器学习和深度学习技术开发模型的相关工作经验
数据科学，计算机科学，统计学，数学或相关领域的硕士或博士学位
扎实的数据科学库和框架的专业知识，如Scikit-learn，TensorFlow或PyTorch，以及熟练掌握Python或R等编程语言
有大数据分析经验，包括Hadoop，Spark，图分析等，将会受到青睐
熟练使用基于云的SQL和NoSQL数据库技术进行数据查询和操作
有利用现代MLOps/DevOps方法在Azure（首选），AWS或GCP上管理和部署规模化模型的经验。
生成AI专业知识：在生成对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE）等生成AI技术方面有实际经验。利用现代MLOps/DevOps方法在Azure（首选），AWS或GCP上管理和部署规模化模型。
统计分析：对统计方法和数据建模技术有坚实的理解
沟通技巧：能够向各种利益相关者阐述复杂的技术信息。
出色的人际交往能力和合作心态
对数据使用和AI实施具有强烈的道德基础
为什么选择德勤？
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