Data Scientist

ผู้ประกอบการไม่เปิดเผยข้อมูล· เชียงใหม่ (อำเภอเมือง)

เงินเดือน

฿50,000–80,000

รูปแบบงาน

Hybrid

การจ้างงาน

Full-time

ประสบการณ์

2+ ปี

รายละเอียดงาน

Join a small analytics team in Chiang Mai building demand-forecasting and pricing models for hotel and retail clients.
You will take problems from a vague business question all the way to a model running in production, and present results directly to client management.
What success looks like: Deliver working systems with traceable testing and a clear handover for ongoing support
Location and working arrangement: เชียงใหม่ (อำเภอเมือง) · Hybrid
Demo posting: the role and employment terms are fictional; this is not an active vacancy.

ความรับผิดชอบ

Frame client questions as measurable analytical problems
Clean and join data from booking systems, POS exports and web analytics
Build forecasting and classification models in Python
Validate models with proper backtesting before handing them to engineering
Present findings to non-technical stakeholders with clear visuals
Monitor deployed models and retrain when performance drifts
Contribute reusable code to the team's internal library

คุณสมบัติ (Qualifications)

Master's degree in Statistics, Computer Science, Economics or a quantitative field
2 or more years applying machine learning to business problems
Strong Python with pandas, scikit-learn and at least one deep learning framework
Good SQL and experience with a cloud data warehouse such as BigQuery
Ability to explain model results to clients in plain language
Experience with time-series forecasting is a strong plus

สวัสดิการ

Hybrid work, 3 days in our Nimman office
Relocation allowance for candidates moving to Chiang Mai
Health insurance and annual health check
Conference budget and paid study days
Friday team lunch

ทักษะที่เกี่ยวข้อง

PythonMachine LearningSQLpandasBigQueryTime Series Forecasting

ผู้ประกอบการไม่เปิดเผยข้อมูล

ยืนยันแล้ว

Confidential Employer

ดาต้าเลนส์เป็นบริษัทวิเคราะห์ข้อมูลที่ตั้งอยู่ในเชียงใหม่ ให้บริการสร้างแดชบอร์ด โมเดลพยากรณ์ และระบบข้อมูลให้กับลูกค้าในธุรกิจท่องเที่ยวและค้าปลีก บรรยากาศการทำงานสบาย ๆ แบบสตาร์ทอัพ ทำงานจากที่บ้านได้บางวัน และมีทีมชาวต่างชาติร่วมงานด้วย

อุตสาหกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศและซอฟต์แวร์

ขนาดบริษัท11–50 คน (ธุรกิจขนาดเล็ก)

ที่ตั้งเชียงใหม่

เว็บไซต์บริษัท

ติดต่อ

ผู้ติดต่อLinkJobs Platform

อีเมลadmin@linkjobs.co

เงินเดือน

฿50,000–80,000

0 คนสมัครแล้ว

บริษัทผู้ประกอบการไม่เปิดเผยข้อมูล

พื้นที่เชียงใหม่ (อำเภอเมือง)

รูปแบบงานHybrid

วันทำงานจันทร์-ศุกร์

Job ID10000026

Email Letter

สมาชิกเท่านั้นที่สามารถส่งข้อความถึงบริษัทผ่านระบบได้

เข้าสู่ระบบเพื่อส่ง

แชร์งานนี้

ส่งต่อประกาศงานให้เพื่อนหรือทีมของคุณ

Facebook X LinkedIn LINE

เงินเดือน

฿50,000–80,000

รายละเอียดงาน

Join a small analytics team in Chiang Mai building demand-forecasting and pricing models for hotel and retail clients.
You will take problems from a vague business question all the way to a model running in production, and present results directly to client management.
What success looks like: Deliver working systems with traceable testing and a clear handover for ongoing support
Location and working arrangement: เชียงใหม่ (อำเภอเมือง) · Hybrid
Demo posting: the role and employment terms are fictional; this is not an active vacancy.

ความรับผิดชอบ

Frame client questions as measurable analytical problems
Clean and join data from booking systems, POS exports and web analytics
Build forecasting and classification models in Python
Validate models with proper backtesting before handing them to engineering
Present findings to non-technical stakeholders with clear visuals
Monitor deployed models and retrain when performance drifts
Contribute reusable code to the team's internal library

คุณสมบัติ (Qualifications)

Master's degree in Statistics, Computer Science, Economics or a quantitative field
2 or more years applying machine learning to business problems
Strong Python with pandas, scikit-learn and at least one deep learning framework
Good SQL and experience with a cloud data warehouse such as BigQuery
Ability to explain model results to clients in plain language
Experience with time-series forecasting is a strong plus