Job Description
আমরা একজন অত্যন্ত দক্ষ ও উদ্ভাবনী ডাটা সায়েন্টিস্ট খুঁজছি, যিনি আমাদের ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়াকে ডাটাভিত্তিক ও প্রগতিশীল করে তুলবেন। প্রিমিয়াম টেক কোম্পানি হিসেবে আমরা কাটিং-এজ প্রযুক্তি ও ডাটা অ্যানালিটিক্সের মাধ্যমে শিল্প বিপ্লব ঘটাচ্ছি। আপনার কাজ হবে বিশাল ডেটাসেট থেকে মূল্যবান ইনসাইট বের করে আনা এবং মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা। আমরা একটি সহযোগিতামূলক এবং শেখার পরিবেশে বিশ্বাস করি, যেখানে আপনার প্রতিটি আইডিয়া মূল্যায়িত হয়। আপনার তৈরি করা প্রেডিক্টিভ মডেল এবং এনালিটিক্স সরাসরি কোম্পানির স্ট্র্যাটেজিক গ্রোথকে প্রভাবিত করবে। যদি আপনি পাইথন, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং-এ গভীর জ্ঞানের অধিকারী হন এবং বাস্তব বিশ্বের সমস্যা সমাধানে আগ্রহী হন, তাহলে আজই আবেদন করুন এবং ডাটাভিশন টেকনোলজিসের পরিবারের অংশ হোন!
Responsibility
- বৃহৎ পরিমাণ স্ট্রাকচার্ড ও আনস্ট্রাকচার্ড ডাটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশুদ্ধকরণ (Data Wrangling) করা।
- জটিল ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানের জন্য অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং ও ডিপ লার্নিং মডেল ডিজাইন, ডেভেলপ এবং ডিপ্লয় করা।
- ডাটা ভিজুয়ালাইজেশন টুল (যেমন Power BI, Tableau) ব্যবহার করে স্টেকহোল্ডারদের কাছে ডাটা-চালিত রিপোর্ট ও ড্যাশবোর্ড উপস্থাপন করা।
- প্রডাকশন এনভায়রনমেন্টে মডেল পারফরম্যান্স মনিটরিং এবং ক্রমাগত উন্নয়ন (MLOps) নিশ্চিত করা।
- ক্রস-ফাংশনাল টিমের সাথে সমন্বয় করে ডাটা স্ট্র্যাটেজি নির্ধারণ এবং এন্ড-টু-এন্ড ডাটা পাইপলাইন ডিজাইন করা।
- এক্সপেরিমেন্ট ডিজাইন এবং A/B টেস্টিংয়ের মাধ্যমে প্রোডাক্ট ও ফিচার ইম্প্রুভমেন্টে সহায়তা করা।
- গবেষণামূলক কাজ (R&D) করে নতুন অ্যালগরিদম ও ফ্রেমওয়ার্ক নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা চালানো।
Qualification
- কম্পিউটার সায়েন্স, স্ট্যাটিস্টিক্স, ম্যাথমেটিক্স বা সংশ্লিষ্ট বিষয়ে স্নাতক/স্নাতকোত্তর ডিগ্রি (টপ-টায়ার ইউনিভার্সিটি থেকে প্রাধান্য পাবে)।
- পাইথন (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) এবং SQL-এ উচ্চস্তরের দক্ষতা।
- কমপক্ষে ৩+ বছরের হাতেকলমে ডাটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং এক্সপেরিয়েন্স।
- বিগ ডাটা টেকনোলজি (Spark, Hadoop, বা Airflow) এবং ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম (AWS/Azure/GCP) নিয়ে কাজ করার অভিজ্ঞতা।
- ডাটা মডেলিং, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং মডেল ইভালুয়েশন টেকনিকে গভীর জ্ঞান।
- প্রবলেম সলভিং, ক্রিটিকাল থিংকিং এবং কমিউনিকেশন স্কিল অত্যন্ত প্রয়োজনীয়।
- পাবলিকেশন বা কন্ট্রিবিউশন (GitHub/LinkedIn) থাকলে বিশেষ বিবেচনা করা হবে।