Data Scientist - S&J International Enterprises PCL.

ภารกิจหลัก :

1. การสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูล: รวบรวม, ทำความสะอาด, และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึก

2. การเรียนรู้ของเครื่องและการสร้างโมเดล: สร้างโมเดลการทำนายและการแนะนำ, ปรับแต่ง โมเดลเพื่อให้มีประสิทธิภาพ และนำไปใช้ในกระบวนการผลิต

3. การสร้าง Data Pipeline และการทำงานร่วมกับ Data Analyst ในการออกแบบและอัตโนมัติกระบวนการข้อมูล

4. ข้อมูลเชิงธุรกิจและการสนับสนุนการตัดสินใจ: แปลงปัญหาธุรกิจให้เป็นโซลูชันการวิเคราะห์, พัฒนาแดชบอร์ด และรายงาน, และนำเสนอข้อมูลเชิงลึก

5. การวิจัยและการทดลอง: ทดสอบ A/B, อัปเดตตัวเองกับเทคนิคใหม่ ๆ และรวมแหล่งข้อมูลใหม่ ๆ

หน้าที่ปฏิบัติ :

1. Data Exploration & Analysis รวบรวม ทำความสะอาด และเตรียมข้อมูลทั้งข้อมูลเชิงโครงสร้างและไม่เชิงโครงสร้าง, สำรวจชุดข้อมูลเพื่อระบุแนวโน้ม ความผิดปกติ และข้อมูลเชิงลึก, ดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติและทดสอบสมมติฐาน

2. Machine Learning & Modeling สร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถทำนายและแนะนำ (การจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม การพยากรณ์ ) เลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมและประเมินประสิทธิภาพของโมเดล, ปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลเพื่อให้แม่นยำ มีประสิทธิภาพ และสามารถขยายตัวได้, นำโมเดลไปใช้ในกระบวนการผลิต (ขึ้นอยู่กับความสามารถขององค์กร)

3. Data Pipeline & Engineering Collaboration ทำงานร่วมกับวิศวกรข้อมูลเพื่อกำหนดความต้องการข้อมูล ท่อข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐาน, อัตโนมัติกระบวนการข้อมูลและสร้างสภาพแวดล้อมการวิเคราะห์ที่สามารถทำซ้ำได้

4. Business Insight & Decision Support แปลงปัญหาทางธุรกิจให้เป็นโซลูชันทางการวิเคราะห์, นำเสนอข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้บริหาร, ปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลเพื่อให้แม่ยำ มีประสิทธิภาพ และสามารถขยายตัวได้, พัฒนาแดชบอร์ดและรายงาน (Power BI, Tableau เป็นต้น)

5. Research & Experimentation ดำเนินการทดสอบ A/B และการทดลองควบคุม, อัปเดตตัวเองเกี่ยวกับเทคนิค ไลบรารี และแนวโน้มในอุตสาหกรรมใหม่ๆ, ประเมินและรวมแหล่งข้อมูลใหม่ๆ

1. วุฒิการศึกษา ปริญญาตรีขึ้นไป สาขา คอมพิวเตอร์ , วิทยาศาสตร์ ที่เกี่ยวข้อง

2. ประสบการณ์ 0-2 ปี

3. ความสามารถ Competency - Technical Expertise: มีความเชี่ยวชาญในเทคนิค Machine Learning ทั้งแบบดั้งเดิม (เช่น Classification, Forecasting) และ Generative AI (เช่น RAG, NLP, Agentic workflow) Solution Architecture: สามารถออกแบบโครงสร้างระบบ AI/ML และประเมินความพยายามในการพัฒนา (Effort estimation) ได้ Communication & Business Acumen: สามารถสื่อสารเรื่องเทคนิคให้เป็นภาษาธุรกิจ เข้าใจ Business Goals และสามารถเขียนหรือนำเสนอ Technical/Business Value ได้อย่างชัดเจน Production & MLOps: มีทักษะในการเขียนโค้ดที่ได้มาตรฐาน (Maintainable) และมีความเข้าใจลึกซึ้งในกระบวนการ MLOps เพื่อนำโมเดลขึ้นระบบจริง

สนใจส่งประวัติพร้อมรูปถ่ายมาที่ sutichan_s@snjinter.com