Data Science Intern

Должность: Стажер в области Data Science Местоположение: Сингапур

Местоположение: Сингапур Занятость: Полная

Присоединившись к Razer, вы примете участие в глобальной миссии по революционизации мира игр. Razer — это место, где можно добиться больших успехов, предоставляя вам возможность оказать глобальное влияние, работая в международной команде, расположенной на 5 континентах. Razer — это также отличное место для работы, предоставляющее вам уникальный, ориентированный на геймеров опыт LifeAtRazer, который обеспечит вам ускоренный рост как в личном, так и в профессиональном плане.

Обязанности:

Основные задачи и обязанности:

Присоединяйтесь к нашей команде Big Data в качестве стажера в области Data Science (персонализация) и внесите свой вклад в разработку продакшн-систем рекомендаций для Razer.com, Synapse, Cortex и других программных платформ. Вы будете работать с специалистами по данным и инженерами над улучшением персонализации, ускорением экспериментов и повышением вовлеченности пользователей, а также доходов, связанных с рекомендациями.

Вы будете:

• Разрабатывать и улучшать персонализированные рекомендательные системы на основе искусственного интеллекта с использованием машинного обучения (ML) / глубокого обучения (DL).
• Использовать инструменты разработки с поддержкой ИИ для ускорения инжиниринга признаков, сегментации пользователей, прототипирования моделей, генерации кода, автономной оценки моделей, бенчмаркинга производительности и документирования.
• Проектировать и анализировать A/B-тесты, а также статистически оценивать производительность моделей.
• Улучшать продакшн-пайплайны с использованием Airflow и сервисов AWS.
• Поддерживать мониторинг, отладку и оптимизацию развернутых ML-систем.
• Работать над реальными задачами, включая проблему "холодного старта", масштабирование персонализации, оптимизацию доходов и ограничения продакшн-инфраструктуры.

Предварительные требования:

• Страсть и интерес к использованию Data Science для достижения бизнес-результатов.
• Глубокое фундаментальное понимание основ ML и ключевых концепций.
• Опыт практической работы над ML-проектами (академическими или промышленными).
• Владение Python, SQL и распространенными фреймворками машинного обучения (например, TensorFlow, Keras, Sklearn, Pytorch), а также рабочими процессами и эмбеддингами на основе LLM.
• Добросовестность, надежность, сильные аналитические способности, хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде.
• Опыт работы с облачными технологиями (AWS, GCP, Azure и т. д.) является преимуществом.

Предварительные требования:

Razer гордится тем, что является работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы считаем, что разнообразные команды генерируют лучшие идеи, лучшие продукты и более сильную культуру. Мы стремимся обеспечить инклюзивную, уважительную и справедливую рабочую среду для каждого сотрудника во всех странах, в которых мы работаем. Мы не дискриминируем по признаку расы, этнической принадлежности, цвета кожи, национальности, происхождения, религии, возраста, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или самовыражения, инвалидности, семейного положения или любой другой характеристики, защищенной местным законодательством. При необходимости мы предоставляем разумные условия — в том числе для инвалидности или религиозных практик — чтобы каждый член команды мог работать и вносить свой вклад наилучшим образом.

Вы готовы к игре?