Data Scientist - Experimentation Platform & Ai in Porto

Data Scientist - Experimentation Platform & Ai in Porto

Porto Tempo inteiro 56700 - 69300 € / ano (est.) Presencial
F

Num relance

  • Tarefas: Desenvolver e melhorar a nossa Plataforma de Experimentação e Motor Estatístico.
  • Empresa: Farfetch, uma empresa inovadora no setor da moda e tecnologia.
  • Benefícios: Salário competitivo, benefícios de saúde e oportunidades de desenvolvimento profissional.
  • Outras informações: Ambiente dinâmico com grandes oportunidades de crescimento na carreira.
  • Porquê este emprego: Trabalhe com dados e IA para transformar a experiência do cliente na moda.
  • Qualificações: Experiência em ciência de dados e habilidades em engenharia de software.

O salário previsto situa-se entre 56700 - 69300 € por ano.

Farfetch is seeking an experienced Data Scientist to join our Data team in Porto, focusing on evolving our in-house Experimentation Platform and its Statistical Engine.

You will take technical ownership of the engine, combining statistics and software engineering to improve reliability, scalability, and analytics.

You will collaborate with Data Engineering, Analytics, Product and Engineering to modernise experimentation, apply advanced methods, and explore AI-enabled enhancements.

Empregador para Data Scientist - Experimentation Platform & Ai in Porto: Farfetch

A Farfetch é um excelente empregador, oferecendo um ambiente de trabalho dinâmico e colaborativo na vibrante cidade do Porto. Com um forte foco no desenvolvimento profissional, a empresa proporciona oportunidades de crescimento contínuo e uma cultura que valoriza a inovação e a eficiência. Os colaboradores beneficiam de um pacote atrativo que inclui flexibilidade, formação e um compromisso com a excelência na experiência do cliente.

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Dados de contacto:

Equipa de recrutamento de Farfetch

Achamos que precisas destas competências para brilhares como Data Scientist - Experimentation Platform & Ai in Porto

Estatística
Engenharia de Software
Propriedade Técnica
Confiabilidade
Escalabilidade
Análise de Dados
Colaboração Interdepartamental