-
رهبری و راهنمایی تیم: هدایت، راهنمایی و توسعه تیمی از دانشمندان داده با ارائه راهکارهای بهترین شیوهها، مسیر رشد شغلی و ارتقای مهارتهای فنی.
-
مدیریت پروژه: نظارت و مدیریت چندین پروژه علوم داده از مرحله ایدهپردازی تا اجرا، با اطمینان از همراستایی با اهداف کسبوکار و ایجاد ارزش برای سازمان.
-
همکاری با ذینفعان: همکاری نزدیک با تیمهای بینوظیفهای، از جمله محصول، مهندسی، بازاریابی و رهبران کسبوکار برای درک نیازهای سازمان و تعریف راهحلهای مبتنی بر داده.
-
توسعه و استقرار مدلها: راهنمایی تیم در طراحی، توسعه و پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین و تکنیکهای تحلیل پیشرفته برای حل مشکلات کسبوکار و بهبود فرآیندها.
-
استراتژی داده و تحلیل: تدوین و اجرای استراتژیهای داده، با اطمینان از جمعآوری، پاکسازی و پردازش صحیح دادهها برای تحلیل و ساخت مدلها.
-
اطمینان از عملکرد مدل: ارزیابی مداوم عملکرد مدلها و بهبود مستمر آنها بر اساس بازخوردها، دادههای جدید و نیازهای متغیر کسبوکار.
-
نوآوری و تحقیق: بهروز ماندن با جدیدترین روندهای علوم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی و ادغام فناوریها و تکنیکهای نوین در پروژهها برای حفظ نوآوری.
-
تصویریسازی داده و گزارشدهی: توسعه و ارائه بینشهای کاربردی و پیشنهادهای مبتنی بر داده از طریق گزارشها و داشبوردهای تصویری برای ذینفعان فنی و غیر فنی.
-
بهبود فرآیندها: شناسایی فرصتهایی برای بهینهسازی جریانهای کاری، ابزارها و فرآیندهای علوم داده بهمنظور افزایش بهرهوری و کاهش زمان دستیابی به بینش.
-
تقویت فرهنگ دادهمحور: ترویج رویکرد دادهمحور در سازمان و کمک به تیمها برای درک ارزش علوم داده و ادغام آن در تصمیمگیریها.
-
کنترل کیفیت: اطمینان از بالاترین استانداردهای یکپارچگی داده، دقت مدل و کیفیت در تمامی پروژههای علوم داده.