āđ€āļ‡āļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļ‚āļāļēāļĢāļ„āđ‰āļ™āļŦāļē

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ„āļģāļŦāļĨāļąāļ

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļŦāļĄāļ§āļ”āļŦāļĄāļđāđˆāļ‡āļēāļ™

āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŦāļĄāļ§āļ”āļŦāļĄāļđāđˆāļ‡āļēāļ™

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™

āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆ
āļ–āļķāļ‡

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—

āļžāļīāļĄāļžāđŒāļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™

āđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨ 1 - 20 āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™ āļˆāļēāļāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” 84 āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™
āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļģāļ§āđˆāļē data scientist
Upload ResumeUpload Resume
āļ­āļąāļžāđ‚āļŦāļĨāļ”āđ€āļĢāļ‹āļđāđ€āļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ AI āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļˆāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāļžāļēāļ“āļīāļŠāļĒāđŒ 1
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāļžāļēāļ“āļīāļŠāļĒāđŒ 1

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Research, Statistics, Python, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Apply statistical and machine learning methods to large, complex data sets to draw insights and provide actionable recommendations.
  • Solve complex problems on both technical and business sides using advanced analytical methods.
  • Work with Engineering teams to implement end-to-end process from model development to testing, validation, and deployment.
āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ 2
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ 2

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

ETL, Python

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āļĢāļ§āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āļīāļšāļˆāļēāļāđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āļ—āļąāđ‰āļ‡āļ āļēāļĒāđāļĨāļ°āļ āļēāļĒāļ™āļ­āļ āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ•āđ‰āļ™āđāļšāļš.
  • āļāļēāļĢāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ (Structured Data) āđāļĨāļ°āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ (Unstructured Data) āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļ§āļąāļ•āļ–āļļāļ›āļĢāļ°āļŠāļ‡āļ„āđŒāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ.
  • āļˆāļąāļ”āļĢāļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āļīāļš āļ™āļģāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĄāļēāļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļ­āļēāļ” (Data Cleansing + Shaping + ETL) āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļˆāļąāļ”āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡.
3 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 3
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 3
āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ ,āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ,āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

2 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Python, SQL, Problem Solving

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āļ›āļŽāļīāļšāļąāļ•āļīāļ‡āļēāļ™āļĒāļąāļ‡ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— Infinitas by Krungthai
  • We seek a skilled Data Scientist to enhance banking through advanced analytics and machine learning. Main responsibility will be transformed complex data into actionable insights and models for risk management, fraud detection, and customer experience optimization. Collaborate with cross-functional teams to implement data-driven strategies that improve business performance and risk management.
  • Data Analysis and Modeling
3 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 4
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 4

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Statistics, Python, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Bachelor s or Master s degree in Computer Science, Data Science, Statistics, Mathematics, Engineering, or a related field.
  • 7+ years of experience in data science, machine learning, and predictive analytics, preferably in the banking or financial services industry.
  • Strong expertise in Python, R, SQL, and big data frameworks (Spark, Hadoop).
5 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 5
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 5

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

3 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

SQL, Python, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Research on AI/ML, MarTech and AdTech to explore new tools and techniques.
  • Prototype and test hyper-personalization engine using these innovations to ensure benefits and efficiency before full-scale deployment.
  • Design, implement and automate personalization engine and recommendation system to enhance customer experiences and boost sales and marketing.
10 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļĨāļ•āļąāļŠ 6
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļĨāļ•āļąāļŠ 6

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Data Analysis, Finance, SQL, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Data Analysis: Conduct in-depth analysis of retail and wholesale business data to address specific business questions and challenges.
  • Insight Generation: Interpret results from dashboards and data analyses to develop actionable insights and strategic recommendations.
  • Requirement Gathering: Identify business problems, gather requirements, and propose potential solutions, including leveraging AI to enhance business operations.
23 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļīāļ—āļ„āļąāļš āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ 7
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļīāļ—āļ„āļąāļš āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ 7
āļ„āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ•āļĒ, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļāļŽāļŦāļĄāļēāļĒ āļāļŽāļŦāļĄāļēāļĒ

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Compliance, Product Development, Research

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Develop, implement, and enhance data privacy policies, procedures, and frameworks to ensure regulatory compliance.
  • Collaborate with internal and external stakeholders to integrate privacy requirements into business operations and new initiatives.
  • Provide guidance on privacy-related considerations in product development, partnerships, and third-party engagements.
āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļīāđŠāļāļ‹āļĩ 8
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļīāđŠāļāļ‹āļĩ 8

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Sales, Marketing Strategy, Statistics

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Analyze consumer behavior, market trends, and competitor data, and provide data-driven recommendations for business expansion or marketing strategy development.
  • Collect sales, operational, and marketing data from internal and external sources to assess the impact of marketing campaigns and forecast business opportunities.
  • Update and maintain accurate databases, and create analytical reports (Dashboards) to present data to management.
āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļˆāļĩāđ€āļ­āđ‡āļĄāđ€āļ­āđ‡āļĄ āļĄāļīāļ§āļŠāļīāļ„āļžāļąāļšāļĨāļīāļŠāļŠāļīāđˆāļ‡ āļ­āļīāļ™āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđ€āļ™āļŠāļąāđˆāļ™āđāļ™āļĨ āļˆāļģāļāļąāļ” 9
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļˆāļĩāđ€āļ­āđ‡āļĄāđ€āļ­āđ‡āļĄ āļĄāļīāļ§āļŠāļīāļ„āļžāļąāļšāļĨāļīāļŠāļŠāļīāđˆāļ‡ āļ­āļīāļ™āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđ€āļ™āļŠāļąāđˆāļ™āđāļ™āļĨ āļˆāļģāļāļąāļ” 9

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

1 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Data Analysis, Digital Marketing, Industry trends

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Department: Information Technology.
  • Company: āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļˆāļĩāđ€āļ­āđ‡āļĄāđ€āļ­āđ‡āļĄ āļĄāļīāļ§āļŠāļīāļ„ āļˆāļģāļāļąāļ” (āļĄāļŦāļēāļŠāļ™).
  • Perform large-scale data analysis and develop effective statistical model for time series, segmentation, classification, pattern recognition, optimization, etc. on digital data (e.g., Web, App, Line, other media platform etc.).
6 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđ€āļšāļŸ 10
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđ€āļšāļŸ 10

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Product Owner, Scrum, Project Management

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Collaborating with prospective users and clients to understand and anticipate their needs and translate them into product requirements.
  • Defining the vision for the product team and maintaining a cohesive vision throughout the process.
  • Creating a product road map based on this vision.
1 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
Upload ResumeUpload Resume
āļ­āļąāļžāđ‚āļŦāļĨāļ”āđ€āļĢāļ‹āļđāđ€āļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ AI āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļˆāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđāļ­āļŠāđ€āļ‹āļ™āļ”āđŒ āļāļĢāļļāđŠāļ› āļˆāļģāļāļąāļ” 11
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđāļ­āļŠāđ€āļ‹āļ™āļ”āđŒ āļāļĢāļļāđŠāļ› āļˆāļģāļāļąāļ” 11

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

2 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Research, Python, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Develop machine learning models such as credit model, income estimation model and fraud model.
  • Research on cutting-edge technology to enhance existing model performance.
  • Explore and conduct feature engineering on existing data set (telco data, retail store data, loan approval data).
āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĒāļēāļĄāļžāļīāļ§āļĢāļĢāļ˜āļ™āđŒ 12
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĒāļēāļĄāļžāļīāļ§āļĢāļĢāļ˜āļ™āđŒ 12
āļ›āļ—āļļāļĄāļ§āļąāļ™, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄ āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄ

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

ETL, Compliance, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Design, develop, and maintain data pipelines to extract, transform, and load (ETL) data from various sources into a centralized data warehouse or data lake.
  • Integrate data from different sources, such as databases, APIs, and third-party applications, ensuring data consistency and accuracy.
  • Create and maintain data models and schemas to facilitate data storage and retrieval, following best practices for data warehousing and database management.
1 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđāļ­āļ„āđ€āļ‹āļ™āđ€āļˆāļ­āļĢāđŒ 13
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđāļ­āļ„āđ€āļ‹āļ™āđ€āļˆāļ­āļĢāđŒ 13

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Scrum, Project Management, Product Owner, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Banking and/or Financial Services industry experience (Core Banking / Core) OR Data & AI is required.
  • Minimum Bachelor s degree or equivalent.
  • At least 6 years of industry/ consulting experience (depending on seniority).
2 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĒāļēāļĄāļžāļīāļ§āļĢāļĢāļ˜āļ™āđŒ 14
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĒāļēāļĄāļžāļīāļ§āļĢāļĢāļ˜āļ™āđŒ 14
āļ›āļ—āļļāļĄāļ§āļąāļ™, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄ āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄ

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Research, Automation, Statistics

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Work on Data Architecture. They use a systematic approach to plan, create, and maintain data architectures while also keeping it aligned with business requirements.
  • Collect Data. Before initiating any work on the database, they have to obtain data from the right sources. After formulating a set of dataset processes, data engineers store optimized data.
  • Conduct Research. Data engineers conduct research in the industry to address any issues that can arise while tackling a business problem.
2 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļžāļĩāļ—āļĩāļˆāļĩ 15
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļžāļĩāļ—āļĩāļˆāļĩ 15

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

SQL, Python, SAS

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Manage and plan the data direction and strategy for business need.
  • Drive successful of data insight initiatives and effective collaboration with stakeholders.
  • Analyze business requirements and identify business problems into an analytics question and gain a deep understanding of models and algorithms capability and limitations.
2 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļ­āļŠāļ–āļŠāļ āļē 16
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļ­āļŠāļ–āļŠāļ āļē 16
āļšāļēāļ‡āļāļ°āļ›āļī, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄ āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄ

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Compliance, Research, Automation

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • DataOps, MLOps, and AIOpsDesign, build, and optimize scalable, secure, and efficient data pipelines for AI/ML workflows.
  • Automate data ingestion, transformation, and deployment across AWS, GCP, and Azure.
  • Implement MLOps and AIOps for model versioning, monitoring, and automated retraining.
2 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđ€āļšāļŸ 17
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđ€āļšāļŸ 17
āļˆāļ•āļļāļˆāļąāļāļĢ, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āļāļēāļĢāļāļģāļāļąāļšāļ”āļđāđāļĨāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (Data Governance)
  • āļ™āļģāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļāļĢāļ­āļšāļāļēāļĢāļāļģāļāļąāļšāļ”āļđāđāļĨāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ‚āļ”āļĒāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ
  • āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļšāđ€āļˆāđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļœāļđāđ‰āļ”āļđāđāļĨāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļ™āļ§āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāđƒāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļĨāļ°āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
2 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđāļ­āļŠāđ€āļ‹āļ™āļ”āđŒ āļāļĢāļļāđŠāļ› āļˆāļģāļāļąāļ” 18
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđāļ­āļŠāđ€āļ‹āļ™āļ”āđŒ āļāļĢāļļāđŠāļ› āļˆāļģāļāļąāļ” 18

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

4 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Statistics, Python, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Collaborate with cross-functional teams to identify and prioritize business opportunities that can be addressed through data-driven solutions.
  • Extract insights from large and complex datasets using a variety of tools and techniques.
  • Develop and deploy predictive models and algorithms using statistical AI/machine learning, deep learning and generative AI modeling.
1 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļžāļĩāļ—āļĩāļˆāļĩ 19
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļžāļĩāļ—āļĩāļˆāļĩ 19

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Statistics, Excel, SQL, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Be the partner with PTG s business teams, understand their data needs, and build plans to address those with intelligent data on time.
  • To tell a story and provide insights to the users enabled to make better decision by delivering data solution.
  • Use statistical tools to identify, analyze, and interpret patterns, trends and insights in complex data sets that could be helpful for the diagnosis and prediction to support PTG s business.
2 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 20
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļāļĢāļļāļ‡āđ„āļ—āļĒ 20
āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ ,āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ ,āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ,āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ,āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

3 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Data Analysis, Python, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Develop and maintain credit risk assessment and lending decisions modules.
  • Expertise for handling large financial databases and credit data manipulation.
  • Design and implement credit-risk decisioning model solutions using API-based frameworks (e.g., Flask, Fast API) or event-driven architecture (e.g., Kafka, Pub/Sub), along with other suitable technologies.
3 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŠāđˆāļ‡āđāļˆāđ‰āļ‡āđ€āļ•āļ·āļ­āļ™āļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļĄāđˆāļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšdata scientist
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5