āļāļĢāļ°āļāļēāļĻāļāļēāļāļāļĩāđāļŦāļĄāļāļāļēāļĒāļļāđāļĨāđāļ§
Job overview
Gathering and use the information in vast amounts of data from various sources, for generating and analyzing through data science processes such as machine learning, data mining, optimization, etc. to drive new perspectives, services and new business strategies for our company.
Responsibility
- Understanding of business problems forgathering/analyzing/designing the data to solve the problems from end-to-end process
- Excellent in written and verbal communication skills for coordinating across teams.
- Analyze large amounts of information to discover trends and patterns
- Lead the analytics group in management of projects and experiment designing, implementing innovative Predictive Models, implementing innovative analytic solutions or driving outstanding results
- Proficient in common data science toolkits (R, Python) and using SQL languages
- Experience using business intelligence tools (e.g. Tableau) and data frameworks (e.g. Hadoop)
- Good applied statistics skills, such as distributions, statistical testing, regression, etc.
Qualification
- At least 2-3 year in Business Intelligence/Data Analytic.
- Proficiency in statistical analysis, quantitative analytic, forecasting/predictive analytic, experimental design and optimization algorithms.
- Technical expertise regarding data modeling, data mining, segmentation techniques, unstructured data skills, and other data science.
- Programming skills in big data frameworks and statistical modeling such as SAS, R, and Python, CE Techniques.
- Experience in data visualization tools.
- Knowledge/experience in machine learning.
- Domain knowledge of mobile, network and telecommunication technology and services would be advantageous.
āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļ
- 2 āļāļĩ
āļĢāļ°āļāļąāļāļāļģāđāļŦāļāđāļāļāļēāļ
- āļĢāļ°āļāļąāļāļŦāļąāļ§āļŦāļāđāļēāļāļēāļ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
āļŠāļēāļĒāļāļēāļ
- āđāļāļāļĩ / āđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ
- āļāļąāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ
- āļāļąāļāļāļēāļāļļāļĢāļāļīāļ
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ
- āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ
āļāļĢāļīāļĐāļąāļ āđāļāļāļ§āļēāļāļāđ āļāļīāļāđāļāļĢāđ āđāļāļāļĢāđāļ§āļīāļŠ āļāļģāļāļąāļ (āļĄāļŦāļēāļāļ) āļŦāļĢāļ·āļ āđāļāđāļāđāļāļŠ (AIS) āđāļāđāļāļāļđāđāļāļģāđāļāļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāđāļāļĢāļāļĄāļāļēāļāļĄāđāļāļĨāļ·āđāļāļāļāļĩāđ āđāļāļĒāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļŦāļĨāļąāļ āđāļāđāđāļāđ āļāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļāļĢāļĻāļąāļāļāđāđāļāļĨāļ·āđāļāļāļāļĩāđāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻ āļāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļāļĢāļāļāļāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻ āđāļĨāļ° āļāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļĢāļĄāļĄāļīāđāļāļāđāļēāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻ āđāļāļĒāđāļāļāļĩ 2556 AIS āđāļāđāđāļŦāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļ§āđāļē 41 āļĨāđāļēāļāđāļĨāļāļŦāļĄāļēāļĒāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļŠāđāļ§āļāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāđāļ ...
āļĢāđāļ§āļĄāļāļēāļāļāļąāļāđāļĢāļē: AIS āļāļđāđāļĨāļāļāļąāļāļāļēāļāđāļāļāļāļāđāļāļāļĢāļāļāļāļĢāļąāļ§ āļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŊ āļāļķāļāļĄāļĩāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļđāđāļĨāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļąāđāļāļāđāļēāļāļŠāļļāļāļ āļēāļāļāļĢāļāļāļāļĢāļąāļ§āđāļĨāļ°āļŠāļąāļāļāļĄāđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļāļąāļāļāļēāļ āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļļāļāđāļāļāļĩāļ§āļīāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļāļāļāļĢāļąāļ§ AIS āđāļāļ·āđāļāļĄāļąāļāļ§āđāļēāļŠāļļāļāļ āļēāļ§āļ°āļāļĩāđāļāļĩāļāļāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļļāļāļāļāđāļāđāļāļāļļāļāđāļāļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāđāļĢāđāļāļāļāļāļāļāļāđāļāļĢ āđāļāļĢāļāļāļēāļĢ âAIS Health an ...
āļŠāļ§āļąāļŠāļāļīāļāļēāļĢ
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