Data Scientist
Kredinor AS
- Frist Snarest
- Ansettelsesform Fast
Kredinor søker Data Scientist
Kredinor har store ambisjoner innen bruk av data, innsikt og analyse for å forbedre alt vi gjør. Business intelligence-avdelingen leverer data, rapporter, maskinlæringsmodeller og andre løsninger for å understøtte en lang rekke forretningsbehov:
- Effektive og ansvarlige inkassoprosesser mot våre kunder, inkludert prioritering og personalisering av kommunikasjon.
- Rapportering og innsiktsløsninger for både interne og eksterne brukere
- Datagrunnlag, rapporteringsløsninger og maskinlæringsmodeller for å støtte investerings- og verdivurderingsprosesser
- Datagrunnlag og rapportering til anti-hvitvaskingsløsninger, internkontroll, etterlevelse og kvalitetsarbeid
- Løsninger for interne KPI-er og lønnsomhetsanalyser
Avdelingen består av egne team innenfor hhv. Data Engineering, Analyse & Rapportering og Maskinlæring. Avdelingen har 18 ansatte og 4 konsulenter.
Vi ønsker å styrke avdelingen med 1 Data Scientist.
Arbeidsoppgaver:
- Forretningsmessige avklaringer, planlegging og kravstilling av maskinlæringsmodeller
- Design og utvikling av datagrunnlag og maskinlæringsmodeller
- Oppdatering og utvikling av vårt miljø for data science, CI/CD og MLOps
- Eksperiment-oppsett og modellevaluering
- Aktive bidrag til vårt gode arbeidsmiljø
- Kvalitetssikring, brukervennlighet og testing av leveranser
- Konkrete oppgaver, fokusområder vil avtales nærmere avhengig av kompetanse, interesse og motivasjon
Stillinger rapporterer til Manager Data Machine Learning
Kompetanse:
- Bsc innen Computer Science, informatikk, ingeniør e.l. og minst 4 års relevant arbeidserfaring, evt. Msc/Siv.Ing. og minst 2 års arbeidserfaring. Svært relevant erfaring kan erstatte behovet for formalkompetanse.
- Forståelse for SQL, relasjonelle databaser og datavarehus.
- Erfaring med å bygge praktiske klassifiserings-, regresjons- og dyp-læringsmodeller. Søkeren bør demonstrere kompetanse innen data science, inkludert dataforberedelse, modellvalg og evaluering, med fokus på effektiv løsning av problemer.
- Erfaring med utvikling av maskinlæringsmodeller og andre oppgaver innen Data Science.
- Erfaring med sky-teknologier og spesielt Azure er en fordel
Eksempler på teknologier vi benytter:
- Azure Analytics platform (Data Factory, Logic Apps, Analysis Service, Fabric).
- Azure ML Service
- MLFlow
- Python
- Microsoft SQL server, Azure Data Lake
- Azure DevOps, CI/ CD, Git.
- Microsoft Power BI.
Personlige egenskaper
- Nysgjerrighet og åpenhet for å sette seg inn i inkassobransjen
- Evner å forstå forretningsmessige problemstillinger og omsette til tekniske løsninger
- Evner å jobbe selvstendig innen tildelte ansvarsområder
- Initiativ, ser etter løsninger og forbedringer
- Strukturert og analytisk
Om deg:
Du har erfaring med Data Science og Maskinlæring fra en eller flere tidligere jobber, enten som konsulent eller in-house. Du ønsker å bli en del av et sterkt Data & Analytics-miljø i et fremoverlent selskap som ønsker å endre en tradisjonell bransje. Du jobber både godt med dine egne leveranser, men også i samarbeid og team med andre. Vi er et multinasjonalt selskap og stolte av å ha et team med flere nasjonaliteter der både norsk og engelsk er arbeidsspråk, og håper du vil bli en del av teamet!
Om arbeidsgiveren
Selskapet har en bred tjenesteportefølje med bransjeledende løsninger innenfor fakturering, betaling og inkasso til bank og finans, energibransjen, handel, offentlig sektor, telecom og parkering.
Vi tilbyr effektive og tilrettelagte løsninger for våre oppdragsgivere, slik at de får betalt for sine krav. Samtidig sikrer vi at det skjer på en omtenksom og smidig måte for kunder i en utfordrende økonomisk situasjon, eller som bare har glemt å betale i tide.
We help you make it!
- Sektor: Privat
- Sted: Sjølyst Plass 3, 0278 Oslo
- Hjemmekontor: Delvis hjemmekontor
- Bransje: Annet, Bank, finans og forsikring
- Stillingsfunksjon: Analyse
Nøkkelord
Kunstig intelligens, Python/R-programmering, Prediktiv modellering, Maskinlæring, Statistisk analyse
Annonseinformasjon
- FINN-kode 352029147
- Sist endret