Tiger Analytics正在寻找经验丰富的数据科学家加入我们快速发展的高级分析咨询公司。我们的顾问在数据科学、机器学习和人工智能方面拥有深厚的专业知识。我们是多家财富500强公司的可信分析合作伙伴，帮助他们从数据中创造商业价值。我们的商业价值和领导力已被包括Forrester和Gartner在内的多家市场研究公司认可。随着我们继续打造全球最佳分析咨询团队，我们正在寻找顶尖人才。
作为一名首席数据科学家，您将处于利用先进的机器学习、数据工程和分析解决方案解决高影响力商业问题的前沿。该角色要求在技术专长、利益相关者管理和领导力之间取得平衡。您将与跨职能团队和业务合作伙伴合作，定义技术问题陈述和假设进行测试。您将开发高效且准确的分析模型，这些模型模拟业务决策并将这些模型整合到分析数据产品和工具中。您将有机会通过利用您的分析技能来推动当前和未来的战略，确保业务价值并传达结果。
主要职责
- 作为首席数据科学家，您的角色将涉及分析翻译：将复杂的业务问题转化为复杂的分析结构，构思基于统计和机器学习方法的解决方案。
- 问题解决：虽然在数据操作、统计建模和机器学习方面的技术熟练度至关重要，但将这些技能应用于解决现实世界的业务问题的能力同样重要。
- 客户参与：深入了解客户的业务背景，密切合作以解开复杂的挑战和机遇。
- 算法专长：开发和完善算法和模型，将其塑造成强大的工具以克服复杂的业务挑战。
- 定量掌握：进行深入的定量分析，导航庞大的数据集以提取有意义的见解，推动明智的决策。
- 跨职能协作：与多个团队无缝合作，包括咨询和工程，培养与不同利益相关者的关系以满足截止日期并实现分析解决方案。
- 8年以上相关数据科学经验，深度关注美国制药营销。
- 活动优化：在优化非个性化、多渠道和全渠道（HCP/患者）营销策略方面有良好的记录。
- 旅程分析：深入了解患者和客户旅程映射、媒体表现归因和行为细分。
- 高级分析：在基础ML（回归、分类、优化）方面具有专业知识，并对统计假设和限制有细致入微的理解。
- 生产级代码：熟练编写模块化、可扩展和无错误的Python。
- 数据栈：精通SQL并有在大数据环境（Spark、Hive或Hadoop）中导航的经验。
- MLOps和云：具有版本控制（Git）、容器化（Docker）和云生态系统（AWS、Azure或GCP）的实践经验。
- 利益相关者影响力：能够领导高风险分析项目，并将复杂的数据发现转化为高级领导层的“所以呢”见解。
- 沟通：出色的演讲技巧，能够推动战略对话并在不同的组织团队中建立共识。
- 成长心态：积极渴望学习新兴技术并适应不断发展的医疗数据环境。
该职位为在快速增长且具有挑战性的创业环境中提供了显著职业发展的绝佳机会，并具有高度的个人责任感。
Tiger Analytics为申请者和员工提供平等的就业机会，不论种族、肤色、宗教、年龄、性别、性取向、性别身份/表达、怀孕、国籍、祖先、婚姻状况、受保护的退伍军人身份、残疾状况或任何其他受联邦、州或地方法律保护的基础。
